结合优先指派规则的车间作业问题的枚举算法

车间作业调度问题是一个典型的NP完全问题,这种问题的精确求解算法的计算时间会随着问题实例规模的增大而呈指数增加.针对车间作业调度问题的难解性,给出了一个求解该问题的快速枚举算法.该算法是按照枚举算法的一般步骤来进行设计的,在设计过程中对于算法所涉及到的初始解问题、分枝问题以及剪枝策略等问题给出了旨在减少算法计算时间的解决方案.该算法找到了所测试的9个标准算例中4个算例的精确最优解.     

华中科技大学学报(自然科学版) 2017年 第45卷 总目次

将最大团求解算法融入到极大团枚举算法中,提出了两种带极大团下限的极大团枚举算法及多种预处理筛选策略,通过迭代将不可能包含在极大团中的部分点与边删除,使得搜索空间大幅减小.在搜索策略上,将求解最大团问题的贪心染色算法、增量MaxSAT推理算法与极大团枚举算法相融合,并结合最佳筛选策略,提出了染色-关键点融合算法BKFC(Bron-Kerbosch with filtering and coloring)和基于增量MaxSAT推理的枚举算法BKFS(Bron-Kerbosch with filtering and MaxSAT).结果表明:在多个大型算例上,BKFC算法平均时间仅为加入预处理的改进经典算法的68.8%;由于经典算法无法在大型算例上运行,在小数据测试中,BKFC算法平均时间仅为没有预处理策略的经典算法的2.2%.     

大规模稀疏图的极大团枚举算法

将最大团求解算法融入到极大团枚举算法中,提出了两种带极大团下限的极大团枚举算法及多种预处理筛选策略,通过迭代将不可能包含在极大团中的部分点与边删除,使得搜索空间大幅减小.在搜索策略上,将求解最大团问题的贪心染色算法、增量MaxSAT推理算法与极大团枚举算法相融合,并结合最佳筛选策略,提出了染色-关键点融合算法BKFC(Bron-Kerbosch with filtering and coloring)和基于增量MaxSAT推理的枚举算法BKFS(Bron-Kerbosch with filtering and MaxSAT).结果表明:在多个大型算例上,BKFC算法平均时间仅为加入预处理的改进经典算法的68.8%;由于经典算法无法在大型算例上运行,在小数据测试中,BKFC算法平均时间仅为没有预处理策略的经典算法的2.2%.     

基于小生境遗传算法的矩形件优化排样

将小生境遗传算法应用于计算机辅助排样领域,提出了一种改进的解码算法--高度调整法,将高度调整法和小生境遗传算法相结合,用于求解矩形件排样问题.该方法首先将矩形件的排样问题转化为便于优化求解的排列问题,然后应用小生境遗传算法的全局优化概率搜索能力进行优化求解,优化计算过程中应用高度调整法将排样序列转化为排样图.用该算法对文献中的两个算例进行了求解,结果表明该算法是行之有效的.     

维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法.该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题,然后利用粒子群算法优化求解,在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调.最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解,排样结果表明该算法是有效的.     

二维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法．该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题，然后利用粒子群算法优化求解，在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调．最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解，排样结果表明该算法是有效的．     

社区疫情防控的消杀作业路径优化问题研究

针对社区疫情防控的消杀作业路径优化问题,设计了一种基于模拟退火算法的启发式算法．首先,提出用于面型消杀任务的作业工艺,建立了问题的整数规划模型;然后,针对问题特点开发了基于模拟退火算法的启发式算法,使用一种可以根据问题规模改变解空间大小的解结构,设计了多种类型的解更新操作,利用Floyd算法计算优化目标值,通过Metropolis准则接受新解．多规模对比计算实验表明：所提出的模拟退火算法在小规模算例的平均求解结果与精确解相差在4%以内,在中规模算例的求解结果比CPLEX平均优化10%～40%,在大规模算例的求解结果比贪婪算法平均优化60%～80%,因此当求解此类问题时该算法能在合理的时间内取得较优的结果．     

一类混合整数双层线性规划的枚举法

通过对上层变量为0-1型变量和下层变量为连续型变量的混合整数双层线性规划问题的,根据分支定界法原理,给出了一种定界函数和寻找问题最优解的搜索准则,由此提出了一个求解混合整数双层线性规划问题的有效枚举方法。提出的算法能求得问题的全局最优解,并通过算例说明了算法的求解过程。     

带时间窗的4PL路径优化问题的两阶段求解

以第四方物流(fourth partylogistics,4PL)为背景,针对带有时间窗约束的4PL路径优化问题,设计了一个两阶段算法.该算法首先根据和声搜索算法的优化机制在配送网络多重图上产生一个简单图,然后采用删除算法求出简单图上的前K条费用最短路径.该算法能确保产生的解是合法的连通路径,不需要对非法路径进行修复,能保留解的信息且节省大量的计算时间.对不同规模的3个算例进行求解,并与传统的和声搜索算法和枚举算法进行对比分析.结果表明,本文算法的求解效果优于传统的和声搜索算法和枚举算法,是求解该类问题的有效算法.     

差异演化算法求解多维0-1背包问题

多维0-1背包问题是典型的NP难题,设计了一种求解它的差异演化算法,阐述了算法求解多维0-1背包问题的具体操作过程。用提出的算法对55个测试算例进行了仿真实验,得到了全部算例的最优解。测试结果表明了文中算法是求解多维0-1背包问题的一种有效方法。     

最小化总完工时间的流水作业调度混合算法

针对有效求解NP难的总完工时间最小流水作业调度问题,提出了一个有效的混合启发式算法产生初始解,并使用禁忌搜索算法对初始解邻域进行搜索的算法框架.基于不同的启发式算法,获得了3个混合禁忌搜索算法HA1,HA2和HA3.使用Taillards基准程序随机产生的大量实例,进行模拟实验,结果表明,所提出的3个算法通过扩大搜索范围提高了解的质量,在性能上均优于目前最有效的启发式算法.与目前最有效的算法相比,产生最好解的平均百分比偏差均下降至少30%,最优解所占比例皆有显著提高.     

一种求解难SAT问题的改进DP算法

DP算法是求解SAT问题的最有效完全算法之一，论文分析和讨论了DP算法中的各种分枝文字策略，并基于对不满足解数估计的方法，提出了一个有效的分枝文字策略，实验结果表明，提出的改进DP算法对难SAT实例有较好的平均性能。     

求解布局问题的混合萤火虫群优化算法

为了充分发挥萤火虫算法的优点,将人工萤火虫群优化算法与启发式策略相结合,设计了一个新的求解布局问题的高效萤火虫优化算法.实例测试和实验对比结果表明:相对于已有文献中的算法,提出的混合布局方法更加有效.     

计算K-终端网络可靠度的一种新算法

讨论了由一个源点s到一个指定的点集K的网络可靠度问题。首先提出了两个网络门限变量化简原则及计算网络K-树和极小K-割的算法。然后,基于具有门限变量的布尔方程和有序二分决策图方法,给出网络K-终端可靠度算法。结果表明这种算法是有效的,改进并推广了Rauzy提出的算法。     

一种面向不确定数据流的聚类算法

作为大数据的重要组成,产生于传感器、移动电话设备、社交网络等的不确定流数据因其具有流速可变、规模宏大、单遍扫描及不确定性等特点,传统聚类算法不能满足用户高效实时的查询要求.首先利用MBR(minimum bounding rectangle)描述不确定元组的分布特性,并提出一种基于期望距离的不确定数据流聚类算法,计算期望距离范围的上下界剪枝距离较远的簇以减少计算量;其次针对簇内元组的分布特征提出了簇MBR的概念,提出一种基于空间位置关系的聚类算法,根据不确定元组MBR和簇MBR的空间位置关系排除距离不确定元组较远的簇,从而提高聚类算法效率;最后在合成数据集和真实数据集进行实验,结果验证了所提出算法的有效性和高效性.     

基于免疫原理和Boosting机制的模糊分类规则挖掘算法

基于免疫原理和Boosting机制,提出了一种模糊分类规则挖掘算法.该算法主要借鉴于自然免疫系统中的克隆选择原理,通过抗体种群的演化来优化模糊规则.模糊规则库通过增量的方式产生,算法每次运行得到一个规则.Boosting机制用于调整训练数据的权值,使得新生成规则集中于当前未被覆盖或误分类的数据实例.仿真实验表明,所提算法可根据规则的分类精度来调整训练数据的权值,促进了模糊规则之间的协作关系,避免了规则之间相互冲突,提高了系统的分类精度.     

全局智能优化集成算法研究

针对遗传算法、模拟退火算法等智能全局优化算法的集成问题开展研究,分析归纳了智能全局优化算法和局部搜索算法的一般规律和特性,给出了全局智能优化算法进行集成的统一框架--全局智能优化集成算法(IGIOA),及IGIOA的设计要素,还给出了评价算法的优化性能指标、时间性能指标、鲁棒性能指标,以及将三指标综合的综合性能指标,为智能集成算法的选取和性能比较提供了依据.     

改进蚁群算法求解单行设施布局问题

针对单行设施布局问题已有算法结构复杂、对算法参数有较大依赖性、求解效果欠佳的问题, 提出一种改进的蚁群算法。该算法采用基于目标函数值的自适应等级划分策略, 实现了信息素增量优胜劣汰、改进信息素的更新规则。通过简化状态转移概率函数, 降低计算量和算法对参数的依赖性, 引入精英候选集, 提高优良设备的选择概率。同时, 采用基于插入式邻域结构的爬山寻优算法作为局部搜索进行深度搜索。仿真结果表明, 求解28 个大规模的测试例子时, 该算法总的平均运行时间分别为混合遗传算法的14%, Lin-Kernighan 算法的5%, 分散搜索算法的50%, 说明该算法可在短时间内较稳定地得到高质量的近优解, 性能优越于其他算法。     

Two Normal Basis Multiplication Algorithms for GF（2^n）

Introduction Arithmetic operations in GF(2n)play an important role in coding theory,computer algebra,and cryptosystems.Among the different types of field representations,the normal basis(NB)has received considerable attention on account of its efficient i…     

Web文档知识树设计及实现

分析了Web文档的结构特征,并利用知识树快速高效等特征,设计了Web文档知识树;基于Web文档知识树结构,提出了构建Web文档知识树的构造算法、创建知识结点算法以及知识树访问算法.并对上述算法作了分析和评价,说明了这些算法对提高Web信息检索的准确率以及信息查找的速度是有益的.