一类非线性两级混合整数规划问题的全局最优解的近似算法

讨论了一类非线性两级混合整数规划的求解问题 .基于非线性混合整数规划理论和算法 ,探讨了对上级规划问题采用模拟退火求解混合整数规划的算法 ;对下级规划问题采用内罚函数法 .实际运算证明 ,该算法是有效的.     

考虑技术突破与技术升级的能力规划问题研究

技术进步与市场需求不确定性,都是制造业能力规划问题需要面对的最重要因素.以往研究仅考虑技术突破而没有考虑技术升级,较多考虑能力扩张而较少考虑能力更替,本文首次提出了一种同时考虑技术突破和升级的设备采购与替换的集成能力规划模型.在需求和技术进步双源不确定性条件下,采用Scenario方法建立了多计划期能力规划的集成决策模型,探求能力扩张、替换、维护的期望总成本最低.面对该决策问题所建立的非线性混合整数规划模型,本文为该NP complete问题设计了一种基于遗传算法框架的启发式求解算法,即通过增加变换操作的方法将该问题转换为可以随机进化求解扩张方案最优化求解替换方案的一个等价问题.在种群初始化过程中采取仅选择能力扩张决策进行染色体部分编码策略,然后用经典优化方法针对每个个体精确求解最优能力替换决策,将扩张和替换整体成本作为个体适应度参与个体评价与种群进化.实验结果表明,技术升级在不同需求变化情景下都可以有效降低能力规划的成本,且本文提出的启发式算法对于求解此类规划问题具有很好的收敛稳定性和性能稳定性.     

一种求解混合整数非线性规划的新算法

针对混合整数非线性规划求解难的问题,本文给出了一种新的求解策略--混合序列差异演化算法,该算法采取混合编码的形式以便处理连续变量、整数变量以及混合整数变量的优化问题.最后通过数例检验算法的优越性,仿真结果表明该算法求解效率高、收敛速度快、全局搜索能力强.     

一种求解混合非线性整数规划的支撑超平面方法

给出一种在可行域边界生成支撑超平面(Supporting Hyper Plane, SHP)的方法来求解凸混合整数非线性(Mixed Integer Nonlinear Programming, MINLP)问题.扩展切平面(Extended Cutting Plane, ECP)算法作为求解混合整数非线性规划的一种重要方法 ,在算法结构上简单,鲁棒性强,但是该算法收敛速度慢,特别是当被求解问题非线性程度比较高时.SHP算法在每次迭代过程中对可行域的估计比 ECP算法更准确(更小), 从而加快了算法的收敛速度.和ECP方法相比, SHP算法有效的提高了求解MINLP问题的效率,数值试验显示了该方法的有效性.     

一种有效的进化规划算法

提出一种新的进化规划算法，该方法不仅能够加快普通进化规划算法的收敛速度，而且能够有效地保证种群的多样性，并用该方法求解具有多个极值点的函数优化问题，计算机仿真实验结果表明该方法是非常有效的。     

一种基于种群竞争与交流模型的多群进化规划算法

进化不仅是一个环境通过自然选择对物种施加影响的过程，同时也是种群间相互竞争和交流的结果。基于此种考虑，提出了一种基于种群竞争与交流模型的多群进化规划算法。在该算法中，种群的规模取决于种群间的竞争，种群的变异压力来自其生存空间。种群间的信息交换通过种群的个体交流实现，而种群间个体的交流则来自种群规模的变化。对典型算例的数值仿真表明，该算法能够改善传统的进化规划算法易早熟收敛的弱点，同时具有良好的快速收敛性和参数鲁棒性。     

整数规划的旋转矢量法

针对整数规划问题的求解,改造了基本旋转矢量方法中的旋转因子和收缩因子。旋转因子的选取保证了矢量旋转过程中矢径长度不变,矢径的收缩策略的选取能保证最大范围地搜索解空间。多点旋转矢量法采用多矢量同时旋转的思想,在算法实施中基于优胜劣汰的原则引入了矢径舍弃系数和种群保留系数两个控制参数,极大地提高了计算效率和求解精度。最后,通过整数规划算例验证了该方法的有效性,表明对于维数较高的整数规划问题效果也很好。     

求解混合整数规划的嵌入正交杂交的差分进化算法

针对混合整数非线性规划问题中同时含有0-1整数变量和连续变量,采用0-1二进制编码和实数编码的混合编码方案,将布尔逻辑运算中的异或(exclusive or, XOR)算子引入到差分进化的变异算子中,以处理0-1整数变量,将基于正交试验设计的正交杂交算子和差分进化的杂交算子相结合,来增强差分进化算法的系统探索能力。为了验证该算法的性能,测试了一些数值例子,并与其他算法作了比较。数值实验结果表明,提出算法具有良好的稳健性和有效性。     

考虑发射失败的多中心多卫星发射任务协同规划方法

在中国未来卫星发射需求急剧增加和卫星发射中心发射能力有限的情况下,为多颗卫星协调发射中心和发射时间变得日趋困难。为解决大量卫星发射任务的协同规划问题,以发射成本最少、发射失败概率最低为优化目标,建立了多中心多卫星发射任务协同优化的多目标混合整数规划模型。基于非支配排序的多目标优化算法(non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA II)框架,设计了求解模型的多目标进化算法,提出了发射中心选择的整数编码方案,给出了基于启发式搜索的发射时间规划解码算法,并设计了染色体质量检查与修正算法。基于中国现有的4个卫星发射中心和可能面临的6类发射任务,设计了包含10颗卫星发射任务的小规模案例和30颗卫星发射任务的大规模案例,对模型和算法进行了仿真验证。实验结果表明该方法能有效解决多中心多发射任务协同规划问题。     

一种求解整数-非线性规划问题的演化算法

混合整数非线性规划问题为一类富有挑战性的难解问题。本文设计一个混合演化算法求解混合整数非线性规划问题，对于不同变量分别使用二进制和实数编码策略，将约束优化问题转换为多目标优化问题。数值实验验证了算法的有效性、稳健性和通用性。     

求解整数规划问题的微粒群算法

针对整数规划问题的特点,提出了一种在整数空间中进行进化计算的PSO算法,使微粒群的进化限于整数空间.仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性.     

一种混合整数双层线性规划的全局优化方法

通过求得下层问题的对偶问题可行域上的极点,将上层所有变量为0 1型变量和下层所有变量为连续型变量的双层线性规划转化为有限个混合整数线性规划问题,从而用求解混合整数线性规划的方法获得问题的全局最优解.由于下层问题的对偶问题可行域只有有限个极点,所提出的方法具有全局收敛性.     

求解整数规划的一种仿生类全局优化算法——模拟植物生长算法

针对整数规划全局优化问题所首次提出的模拟植物生长算法,是一种源于大自然的仿生类随机算法.该算法从植物的向光性特点出发,将整数规划的可行域作为植物的生长环境,根据各可行解目标函数的变化情况确定植物的生长信息(形态素浓度),进而模拟出向光源(全局最优解)迅速生长的植物生长动力学模型.经过对无约束和有约束两类具有多个全局最优解的非线性整数规划问题的具体求解,取得了满意的效果.     

基于黄金分割律选择算子的改进进化编程算法及其在机器人路径规划中的应用

通过分析及结合机器人路径规划的进化编程仿真实验指出,保存最优个体或淘汰最差个体都会引起进化算法早熟现象,并提出如下改进算法按适应度从高(优)到低,依黄金分割律分别取出优秀和最差部分个体(染色体),通过赌轮法,并按适者生存原则从优秀的部分中选择一个体直接进入子代,而按劣者淘汰原则从最差部分中选择一个体从子代中排除.将改进算法运用于机器人路径规划,通过仿真实验检验了算法的有效性.     

线性一二次双层规划问题

本文利用对偶理论和Kuhn-Tucker条件来研究线性一二次双层规划问题, 给出一些二层规划解的最优性条件和一个求解二层规划解的算法。这些最优性条件丰富了非线性多层规划的理论, 而其求解算法为求解实际问题提供了有力的工具。一些数值试验结果将在本文未给出, 这些结果表明算法对于小规模问题的求解是相当有效的。     

利用进化规划和逐步二次规划实现前馈神经网络的结构优化

用进化规划与逐步二次规划来实现前馈神经网络的结构优化问题 ,并提出了一个相应的学习算法 .针对进化规划与逐步二次规划各自的特点 ,进行了组合 ,使算法不仅具有随机全局搜索能力 ,而且还具有更好的全局收敛能力 ,并与环境有更强的自适应能力 .最后通过仿真和应用实验证实了算法的有效性.     

动态规划问题研究

回顾动态规划在过去一些年的发展,特别是它在多目标优化与不可分优化问题中的可喜进展.介绍了动态规划在解决多阶段均值-方差组合投资问题中的创造性应用.旨在进一步推动动态规划的理论研究,拓广它在各行各业中的应用.     

用多目标进化算法求解二层规划双目标模型

传统单目标二层规划模型得到的最优解往往无法使上下级双方都满意.为此,通过在上层规划中同时考虑下级的目标函数,建立了原问题的上层为双目标规划的一个新模型.上下级可通过协商在该模型的Pareto-最优解集中找到双方满意解.对此模型设计了求解的多目标进化算法,用传统优化算法求解下层规划的单目标问题,而对上层的双目标规划问题则采用基于NSGA-Ⅱ的多目标进化算法求解.数值试验表明我们所提出的算法是有效的.     

基于遗传编程和效用最优的网格资源调度及仿真

由于因特网的开放、动态性,传统的计算资源调度方法已不再适用网格计算.基于经济模型的网格资源管理和调度成为研究热点.针对计算市场模型中非线性效用最优化问题,提出了一种基于遗传编程改进的效用最优的网格资源调度算法.该算法使用遗传编程构造计算市场模型中的效用函数,使得计算复杂度控制为O(n).仿真结果表明该算法可以提高网格计算中的资源调度性能.