退火进化规划算法及其收敛性

基于排序的选择方式在一定程度上会导致种群搜索范围变窄,进化规划算法过早收敛。针对此问题,将退火概率与适应度结合的选择方式引入进化规划算法的选择操作,形成了退火进化规划算法(AEP)。然后利用非时齐Markov链对退火进化规划算法进行了描述,并证明了其全局收敛性。数值实验表明,退火进化规划算法能保证种群的全局收敛性,且收敛速度较快,可较好地避免早熟收敛和局部极值。     

基于进化规划的新型生物地理学优化算法研究

生物地理学优化算法是一种新的全局优化算法,但该算法存在搜索能力不强的缺点. 针对此不足,提出一种基于进化规划算法的实数编码混合生物地理学优化算法,新算法将进化规划的搜索性与生物地理学优化算法的利用性进行有机结合,从而达到搜索性与利用性的平衡.通过13个高维标准测试函数对算法进行测试, 验证了新算法的有效性.与基本生物地理学优化算法和两种经典的进化规划算法进行比较,结果表明新算法优于所比较的三种算法. 此外,新算法在收敛速度上优于基本生物地理学优化算法.     

求解非线性双层规划问题的混合变邻域粒子群算法

针对非线性双层规划难以获得全局最优的问题,汲取粒子群算法的快速搜索能力及变邻域搜索算法的全局搜索优势,提出了求解非线性双层规划问题的混合变邻域粒子群算法.首先利用Kuhn-Tucker条件,将非线性双层规划转化为一个单层规划问题,然后由粒子群算法得到一个较优的群体,通过审敛因子判断陷入局部最优的粒子,并进一步利用变邻域搜索算法的全局搜索能力对陷入局部最优的粒子进行优化,从而得到全局最优.测试函数的仿真实验对比分析证明了该算法的有效性.     

面向能力需求的武器装备体系组合规划模型与算法

基于能力的规划逐渐成为发展武器装备体系的主流思想, 但目前研究成果中缺少定量的模型和算法, 实现基于能力的规划. 针对该问题, 研究了基于能力的武器装备体系组合规划建模和求解. 首先提出了能力需求的定量描述, 然后基于组合优化和范数理想点法, 构建了武器装备体系组合规划模型, 并设计了基于差分进化的求解算法, 最后通过某侦察预警监视体系规划论证示例, 验证了本文所提模型和算法的有效性. 本模型和算法可为基于能力的武器装备体系规划和论证提供决策支持.     

融合进化知识和角度信息的机器人路径规划方法

针对已有机器人全局路径规划方法中存在的知识利用不充分问题,借鉴文化算法的双层进化结构,提出一种融合进化知识和角度信息的新型全局路径规划方法。根据问题需求,提出常识知识、角度信息和进化知识三类知识描述。根据各类知识特性不同,分别用于约束环境、指导个体可行性判断和修复算子。针对具有不同障碍物的两类环境,通过仿真分析与对比,表明本方法可以有效降低不可行个体判断和修复中的计算复杂度,提高进化收敛速度和解性能。     

求解多目标二层规划的多目标进化算法

提出了一个求解多目标二层规划问题的多目标进化算法.用传统优化算法求解下层规划中用权向量线性加权后得到的单目标问题,而对上层的多目标规划问题则采用基于NSGA-II的选择机制的多目标进化算法求解.数值试验表明所提出的算法是有效的.     

PGAs求解双层规划及其在分销系统优化设计中的应用

研究并行基因算法求解双层规划问题及其在供应链物流分销系统优化设计中的应用.利用下层优化问题的KKT条件把双层规划问题转化为等价的单层规划问题,再利用并行基因算法对得到的单层规划问题进行全局优化,从而得到双层规划问题的全局最优解,最后,通过具体案例研究了上述算法在供应链物流分销系统优化设计中的应用.结果表明,并行基因算法求解双层规划,充分利用了现有计算环境的并行能力,加快了收敛速度,改善了基因算法的全局收敛性能,算法达到了实用化的规模,是一种很有应用前景的计算方法.     

差分进化算法求解二阶段直觉模糊非线性规划

针对Plamen直觉模糊规划模型需要同时考虑目标和约束函数的拒绝和满足程度,算法的计算量相当于模糊规划两倍的问题,提出了二阶段直觉模糊规划模型.即前期只考虑目标和约束函数的拒绝程度,使最优值集中在全局最优值附近,后期只考虑目标和约束函数的满足程度,使最优值靠近全局最优值,因此,算法的计算量仅为Plamen直觉模糊规划模型的一半.并用差分进化算法进行求解,根据前、后两阶段的特点,分别采用DE/rand/1和自适应变异算子.最后,通过Benchmarks测试函数验证了方法的有效性和稳定性.     

改进哈里斯鹰算法的仓储机器人路径规划研究

为提高静态环境下仓储移动机器人路径规划效率,解决传统哈里斯鹰（Harris Hawks optimization, HHO）算法在路径规划中存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于Tent混沌映射融合柯西反学习变异的哈里斯鹰优化算法（HHO algorithmbasedon Tentchaotic mapping hybrid Cauchy mutation and inverse learning, TCLHHO）。通过Tent混沌映射增加种群多样性,以提高算法的收敛速度;提出指数型的猎物逃逸能量更新策略,以平衡算法的全局搜索和局部开发能力;通过柯西反学习变异策略对最优个体进行扰动,扩大算法的搜索范围,增强全局搜索能力。根据真实仓储环境搭建二维栅格环境模型,并在Matlab中进行仿真对比实验。结果表明：该算法的规划速度、最优路径长度以及最优路径转折次数较对比算法具有较好的效果,验证了应用于智能仓储环境下改进的HHO路径规划问题的可行性和鲁棒性。     

随机需求与随机生产环境下的综合能力规划研究

为研究随机因素对一般制造企业能力扩张决策的影响,考虑市场需求的随机性和生产作业消耗的随机性,基于能力规划模型的一般形式构建了随机市场需求和随机生产环境下的能力规划模型.通过机会约束规划方法,找到了随机生产能力约束的确定性等价类,同时,使用随机线性约束的二阶段求解方法,建立了随机需求约束的确定性等价模型,以随机环境下期望成本最小为决策目标,得到了随机能力规划问题的确定性等价形式.建立了使用遗传算法搜索能力调整变量,而使用原始-对偶方法求解产品组合决策二次约束规划的算法结构.通过算例证明了模型和算法的有效性.     

An Approximate Algorithm for a Class of Nonlinear Bilevel Integer Programming

The algorithm for a class of nonlinear bilevel integer programming is discussed in this paper. It is based on the theory and algorithm for nonlinear integer programming. The continuity methods for integer programming are studied in this paper. After simulated annealing algorithm is applied to the upper-level programming problem and the thought of filled function method for continuous global optimization is applied to the corresponding lower-level programming, an approximate algorithm is established. The satisfactory algorithm is elaborated in the following example.     

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.     

解非线性两层规划问题的新的遗传算法及全局收敛性

针对两层规划问题本质上的非凸性和不可微性给其数值求解带来极大困难,特别是求非线性两层规划问题的全局最优解,而遗传算法不受这些因素的限制,设计了一种新的有效的遗传算法来解决非线性两层规划问题.该算法充分考虑了两层规划问题的结构特点,使遗传算子更加有效,并且易于产生好的后代.     

利用多群体DNA遗传算法求解线性规划问题

针对经典遗传算法存在的问题 ,提出了多群体DNA遗传算法。该方法在经典遗传算法的基础上 ,通过借鉴生物学及社会学 ,引入了多群体及DNA片断等概念 ,并提出迁移与自适应变异算法 ,可以提高遗传算法的有效性与收敛性。为了验证算法的有效性 ,将该算法应用于线性规划问题的求解。在求解过程中 ,首先利用熵障碍对偶方法对原问题进行转换 ,然后使用多群体DNA遗传算法对转换后的目标函数进行求解。仿真结果表明 ,该方法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。以上工作为解决大规模线性规划问题的求解提供了全新的思路和方法 ,对遗传算法应用的发展具有重要意义     

基于半定规划多用户检测问题的二次规划法

半定规划是解决极大似然多用户检测问题的一种重要方法,但当问题规模较大时,误码率较高。基于多用户检测问题的半定规划松弛模型,给出了一个二次规划松弛模型。该模型能得到比半定规划模型更好的界。根据这个模型,运用分枝定界方法,可以求得多用户检测问题的次优解。这种方法改善了用户多时半定规划方法误码率高的状况,是解决多用户检测问题的有效方法。仿真实验证实了这一点。     

一种基于双向动态规划的立体匹配算法

提出了一种利用双向动态规划和视差可靠性准则的立体匹配算法.首先,提出了一种新的全局能量函数,它解决了扫描线间的不连续性,同时保护了的视差不连续边缘;其次,利用加强顺序约束和遮挡约束的双向动态规划方法来处理遮挡;最后,在利用三个可靠性准则去除伪视差点之后,使用可移动窗口方法填充伪视差点的视差获得稠密视差图.实验结果表明,该算法在深度不连续区域和大的无纹理区域均能取得很好的匹配效果.     

基于模糊随机期望规划的跨国供应链战术计划模型

首先对跨国供应链计划进行了简要介绍,并且讨论了跨国供应链中的不确定因素-市场需求的三种数学描述形式-随机、模糊、模糊随机;提出了基于模糊随机期望规划的生产-分销二级跨国供应链战术计划模型,它与以往供应链计划模型最大的不同之处在于将市场需求看作模糊随机变量;然后设计了计算机模糊随机模拟技术和遗传算法相结合的智能算法求解模型;最后对模型进行了数值仿真分析,即对模糊随机期望模型使用智能算法,对其等值确定性模型使用分枝定界法,计算结果精度对比证明了模糊随机期望模型的有效性.     

Chance Constrained Integer Programming and Stochastic Simulation Based Genetic Algorithm

ＣｈａｎｃｅＣｏｎｓｔｒａｉｎｅｄＩｎｔｅｇｅｒＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇａｎｄＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＢａｓｅｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ⒇ＺＨＡＯＲｕｉｑｉｎｇＣｏｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｒｉｎｇ,Ｓｈｉｊｉ...     

灰色动态规划研究

在普通动态规划的基础上融合灰色系统的思想和方法,运用分析技巧,提出了灰色动态规划、θ动态定位规划及其最优解的概念,构建了灰色动态规划及θ动态定位规划最优解的算法,为动态规划的应用研究提供了新的思路.通过算例说明了算法的合理性与可行性.     

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.