一种求解动态多峰优化问题的Memetic粒子群算法

很多现实的优化问题往往是动态和多峰的, 这就需要优化算法既能够发现尽可能多的最优解, 同时还要追踪到这些最优解在动态环境中的变化轨迹. 为了解决这种动态多峰优化问题, 本文提出了一种Memetic粒子群优化算法. 在提出的算法中, 利用一种新的species构造方法来保证其能够发现不同最优解所在搜索区域, 利用一种适应性的局域搜索算子来增强species追踪到最优解的能力, 利用重新初始化策略来进一步改善算法在动态多峰环境中的性能. 通过对一组标准动态测试函数--移动峰问题的仿真实验来检验所提出的 MPSO算法在求解动态多峰优化问题的有效性.     

基于分布式协商进化算法的多Agent目标冲突消解

针对多Agent系统研究中的目标冲突消解问题,建立了在多个Agent的局部目标和系统全局目标间进行协调优化的多目标优化模型.在多Agent分布式规划的框架下,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的分布式协商进化算法,用于求解多目标规划模型.针对GA搜索中保持解的多样性、提高收敛速度等问题,对选择算子进行了设计.通过仿真实验,证明新的选择算子能有效提高解的质量.最后将该算法应用于部队机动协同路线规划的目标冲突消解问题,验证了其有效性.     

一种求解多目标规划的新方法

以多目标规划理论和数据拟合法为基础,把两者有机结合起来,提出了一种求解多目标规划的新方法,并给出了详细的算法过程.该方法的特点是对所研究的多目标规划问题,无须决策者提供关于所研究问题的全部信息,却又兼顾了决策者的偏好,还简化了优化准则,实现了决策者与系统的信息交流及对规划过程的参与,具有一定的灵活性和一般性.     

基于图模型自主优化的多无人机多目标攻击

为在多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)执行多目标攻击中适时确立决策优化的方向、改变任务优化所需的基本条件,采用图模型中的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)构建了空天威胁体感知模型,提出了基于图模型自主优化系统的分层架构和多UCAV自主协同规划方法。该方法利用数据融合形成的DBN状态转移网络及观测转移网络参数的变化表现复杂空天环境的变化,并充分利用DBN的学习和推理算法,实现了对威胁体的在线动态感知,达到了按照确定原则完成UCAV攻击目标重新分配与航迹协同等任务的目的。仿真结果表明了这种自主优化规划方法的正确性和可行性。     

近空间多武器平台对地攻击多阶段模型及算法

针对近空间多武器平台对地攻击问题,综合考虑了作战资源、目标毁伤、己方损耗、飞行最短路径等四项关键战技指标,建立了多阶段优化控制模型,给出了相关的推理过程。为避免动态规划及序列规划的计算复杂性,通过设计合适的表达方法,使粒子与可行解对应,给出了改进的粒子群优化算法及算法详细步骤,并分析了改进的粒子群算法快速全局优化的特点,说明该算法能找到优化问题的全局最优解。最后对多阶段优化问题分别用改进的粒子群算法进行求解,仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

基于动态CVaR模型的房地产组合投资的风险度量与控制策略

研究了基于动态条件风险值(CVaR)模型的房地产组合投资风险度量问题.定义一种动态CVaR模型,它是一个动态规划问题,证明了它可以等价一个非线性规划问题求解.据此,建立了一个基于动态CVaR的房地产组合投资优化模型,通过计算这个模型可以得到在一定置信水平下的房地产投资的风险损失值和组合投资比例.应用这个模型对全国10个城市的房屋价格数据进行了多阶段的风险值和投资比例数值计算,结果表明多阶段组合投资的风险值要比单个阶段更小.控制风险的主要策略是选择低风险的CVaR值的投资组合.     

基于Elman网的水泥回转窑模型及其DHP控制器设计

水泥回转窑熟料煅烧过程是一个涉及传质、传热和物理化学反应的复杂的多变量、多扰动、非线性过程。为了稳定回转窑温度以提高水泥熟料烧成质量,降低能耗,需要探索新型优化控制方法。近似动态规划(ADP)综合神经网络、强化学习和动态规划等方法和技术,是一种新型优化方法。其中的双启发式动态规划(DHP)算法由于其评价网络的输出是代价函数关于状态量的偏导数,它具有动态性好、收敛速度快、控制精度高等优点。在分析水泥回转窑工艺的基础上,采用Elman神经网络建立回转窑系统的模型,并利用近似动态规划中的双重启发式动态规划算法设计回转窑温度优化控制器。仿真结果表明,在经历控制初期的波动后,回转窑烧成带温度逐渐趋于稳定,实现了对水泥回转窑的仿真控制。     

连续体结构的模糊多目标拓扑优化设计方法研究

提出了连续体结构静力学和动力学多目标拓扑优化设计的模糊-目标规划方法。该方法利用目标规划方法将多目标优化问题转化为等效的单目标问题,并用模糊集理论中的非线性隶属函数来体现目标规划方法中目标函数期望值所具有的模糊性和不确定性。以结构静力学的刚度和动力学的特征值作为优化的两个目标函数,提出并建立了连续体结构拓扑优化设计的多目标优化模型。用移动渐进线方法(MMA)求解单目标优化问题,用序列线性规划方法(SLP)求解模糊-目标混合规划问题。通过典型的求解算例验证了所研究方法的有效性。     

多Agent系统中分布式约束优化问题

分布式约束优化问题在多Agent系统中应用十分广泛,它已经作为多Agent分布式推理的一项关键技术,既能够最优化一组分布约束,又能够在一定程度上保护Agent的信息,同时提高解决问题的效率。首先介绍分布式约束优化问题的背景及其算法的发展,对现有解决问题的一些完全算法和不完全算法作出了具体论述,通过从效率、质量、隐私等方面这些算法进行比较和分析,然后介绍在分布式约束优化问题在具体领域中的应用,最后论述分布式约束优化算法目前存在的问题及未来发展方向。     

传感器管理技术研究现状与展望

简述了传感器管理技术研究的总体概况,包括定义、作用、管理对象、结构和功能模型。提出了传感器管理是复杂的动态多目标优化问题,分析了解决该难题的技术研究现状,主要涵盖传感器管理问题建模、优化目标设计、多目标优化、博弈论应用等。从传感器融入体系、传感器网络化集成应用和算法智能化3个方面展望了传感器管理技术发展方向。     

时变网络环境下旅行商问题研究

对时变旅行商问题进行描述,提出处理一般跨时段的新方法,并建立数学模型.在求解方法上构造动态搜索优化算法ds-k-opt(k=2,2.5,3)求解该问题.通过实验仿真,大部分动态搜索优化算法解质量优于动态规划启发式算法,且求解规模更大.动态搜索优化算法解随k值增大而更优,算法运行时间也随之增加.     

基于遗传算法的制造流程价值优化

为解决最短路线动态规划的维数障碍及模式欺骗性问题，提出了一种数组链染色体编码方式及基于自适应性变异概率和模拟退火惩罚函数法的适应性遗传算法（AGA），仿真测试验证了该算法的有效性．针对某发动机壳体制造工艺流程优化问题，采用质量功能展开法得到了各工艺方案的价值，以工艺路线的总价值最大为目标函数、总成本为约束条件，采用AGA得到了一条最佳工艺路线．     

高维动态规划的试验选优方法

本文提出的求解高维动态规划的试验选优方法，可以使这一系统科学领域国际学术界十分注目的重大学术课题取得一定的进展，可以使高维动态规划问题求解成为可能．     

The Optimal Method of Experiment for Multidimensional Dynamic Programming

ＴｈｅＯｐｔｉｍａｌＭｅｔｈｏｄｏｆＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｆｏｒＭｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＤｙｎａｍｉｃＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＣＨＥＮＧＪｉｎｌｉｎ；ＪＩＮＺｈａｎｓｅｎ（ＪｉａｎｇｓｕＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＣｏｌｌｅｇｅ，Ｊｉａｎｇｓｕ，２２...     

求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法

车辆路径问题是一类典型的组合优化问题,大部分研究都只考虑车辆能力固定的情形,实际中受货物形状特性及客户需求变化,车辆的能力是受限变化的,针对能力受限变化的车辆路径问题(varied capacitated vehicle routing problem,VCVRP),基于动态规划理论,提出一种求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法.该算法以传统的最佳适应降序算法(best fit decreasing,BFD)和最小生成树(minimum spanning tree,MST)算法为基础,引入K步回溯,短途优先原则,实现了VCVRP中的货物装箱问题和路由选择问题的近似解耦.同时给出了该算法的优化目标车辆旅程的理论上界,短途优先原则的局部最小的理论分析与证明.最后以乘用车物流运输案例为背景,给出了计算实例,并从算法参数与算例规模多个角度进行求解质量与算法性能的分析.     

多目标有约束模糊关系优选决策理论及在港口工程选址中的应用

多目标有约束模糊关系优选决策理论及在港口工程选址中的应用陈守煜熊德琪（大连理工大学，１１６０２４）（大连海事大学，１１６０２３）赵瑛琪（辽宁师范大学，大连１１６０１１）ＦｕｚｚｙＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＯｐｔｉｍｉｚｅｄＤｅｃｉｓｉｏｎ－Ｍａｋｉｎｇ...     

基于拉格朗日松弛的预约调度模型与算法

针对带有爽约的预约调度问题,在假定未爽约病人都在相应预约段的起始点准时到达的情况下,构建了一个以预约人数为优化变量的整数规划模型.目标函数包括服务病人收益、病人等待费用及系统超时费用.通过松弛各时间段剩余人数概率的关联约束,提出了基于拉格朗日松弛的求解算法,其松弛问题通过动态规划求解,对偶问题通过经典的次梯度法求解.数值实验表明,针对小规模的预约段数,该算法都能找到最优解;当预约段数较大时,算法找到的最好解整体上优于文献中已有的算法,从而验证了算法的有效性.     

多节点集装箱海铁联运动态定价决策

不确定性需求下集装箱海铁联运的动态定价决策问题,对联运经营人的经营效益和竞争力产生重要的影响. 基于收益管理理论,结合集装箱海铁联运的经营和组织特点,以协议销售和自由销售的差异化定价为切入点,分两阶段建立了多节点集装箱海铁联运综合箱位分配的动态定价模型. 第一阶段为基于协议销售和空箱调运的箱位分配模型,第二阶段为基于自由销售不同时段的动态定价模型. 针对模型中的需求随机性,分别运用机会约束和稳健优化方法进行模型转化并求解. 通过算例验证了上述模型与算法的适用性和有效性.     

集装箱班轮运输两阶段舱位分配与动态定价模型

为解决随机需求环境下集装箱班轮运输的舱位分配与动态定价问题, 依据班轮运输市场的合同客户和普通客户分类, 分两阶段分别建立了合同市场客户重箱运输与班轮公司空箱调运的舱位分配模型以及现货市场分时段动态定价模型, 并针对舱位分配模型的随机特征和动态定价模型统计量的误差特性, 分别设计机会约束和稳健优化算法求解, 算例验证了上述模型与算法的适用性和有效性.