基于分割的超树分解方法

基于det-k-decomp算法, 通过引入同构的概念和对separator选择空间的进一步限制, 提出一类新的超树分解： 分割的超树分解, 并提出一种具有较小超树宽度的超树分解方法: 基于分割的超树分解--sht-k-decomp, 该算法能有效提高约束满足问题的求解效率. 实验结果表明, sht-k-decomp算法多数情况下效率高于det-k-decomp算法.     

一种多目标增量启发式搜索算法

提出一种多目标增量启发式搜索算法, 该算法结合启发式搜索与增量搜索的思想, 当多目标问题搜索图的状态格局发生改变时, 该算法并不是对变化后的问题进行完全重新求解, 而是部分利用了先前搜索保留的信息求解新问题的最优解集, 从而提高了问题求解的效率. 通过Gridworld标准测试问题上的实验测试, 验证了算法的效率.     

预测蛋白质折叠结构的剪枝算法

为求解蛋白质折叠结构预测问题提出一种基于剪枝策略的启发式搜索算法.剪枝算法用一棵搜索树描述蛋白质构形的生长过程,通过定义权重、上下门槛制定一套有效的控制分支繁殖的规则,从而极大地提高了搜索的效率.采用国际文献公认的10个算例作为剪枝算法的实验测试集,并与目前国际上4个著名的算法进行比较,实验比较结果表明剪枝算法是一个高效的求解算法.     

节点分层法求解通风网络中的所有通路

针对目前通风网络所有通路搜索算法效率较低的问题,提出节点分层法.通过节点分层和层间分支拼接求解所有通路,避免了频繁的后退操作,提高了算法效率.根据节点分层法和现有通路搜索方法开发了算法效率测试软件,并对不同规模的通风网络进行所有通路搜索效率对比测试.研究结果表明:节点分层法搜索效率随着网络规模增大而提高;对于1 010条分支的通风网络,节点分层法较深度优先搜索法提高41.59%.该方法适合大规模通风网络所有通路的快速求解.     

一种改进的蚁群算法

传统的蚁群算法存在难以确定计算参数,求解大规模问题时不易收敛的问题.本文针对该问题对蚁群算法进行改进,结合专家系统和遗传算法来自动确定系统参数,并采用分而治之的策略对大规模问题进行分解.仿真实验表明,该策略提高了问题求解的效率.     

一种求解最大二等分问题的分散搜索算法

最大二等分问题是图论中的一个NP困难问题.本研究提出一种基于分散搜索框架的启发式算法求解最大二等分问题.该分散搜索算法采用Kernighan-Lin算法作为局部搜索算法,利用解的质量和解之间的距离构造参考集,通过两个可行解构造新的可行解.利用一些标准测试例子测试算法,实验结果与现存算法所得结果比较,表明该算法是有效的.     

具有时间窗的取送货问题建模和大邻域搜索算法

针对新型物流业态中出现的路径优化问题,建立了一类具有不同起点和不同终点的带时间窗取送货问题模型.根据模型特点,设计了一类大邻域搜索算法对大规模问题进行求解.该算法引入了匹配度的概念和时差插入法,以提高搜索效率.通过设计一类与精确求解工具进行比较的方案,验证了算法的有效性.     

一种求解多目标优化问题的混合演化算法

提出了一种混合演化算法求解多目标优化问题.演化算法是解决多目标优化问题的有效方法,在全局优化问题中具有很好的鲁棒性,但其局部搜索性能有待改善.Hooke and Jeeves方法是一经典的局部搜索算法,将其与演化算法结合求解多目标优化问题,提高了解的收敛质量,因而从整体上提高了算法的性能,并且测试结果也说明了该算法的可行性.     

求解非线性方程组的改进布谷鸟算法

将非线性方程组转化为无约束优化问题,采用改进的布谷鸟搜索算法对问题进行求解.用该方法对多个非线性方程组进行了求解,结果表明,改进的布谷鸟搜索算法可以避免获得局部最优解,提高了非线性方程组的求解精度和速度,而且性能优于对比算法.     

求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法

基于布谷鸟搜索算法和单亲遗传算法,设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法.该算法首先对客户位置进行聚类分析,然后再进行各区域的路径优化.混合智能算法不仅改进了布谷鸟搜索算法中当鸟卵被鸟窝主人发现后需要随机改变整个鸟窝位置的操作,同时引入的单亲遗传算法加快了最优配送路线的搜索速度.分析和比较了混合智能算法与布谷鸟搜索算法的计算复杂度.最后采用国际通用标准测试集Benchmark Problems进行测试.结果显示,混合智能算法是求解带时间窗车辆路径问题的一种有效算法.     

禁忌搜索算法求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题

【目的】为了求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题,建立了该车辆路径问题的数学模型,并采用禁忌搜索算法进行求解。【方法】首先松弛车辆载重和顾客时间窗约束,在目标函数里面引入相应的惩罚成本;接着,使用贪婪算法生成初始解;最后,设计禁忌搜索算法求解该问题。在禁忌搜索中,使用了插入、删除、移动、交换等算子搜索邻域解空间,并使用扰动算子进一步加大搜索范围。为了验证禁忌搜索算法的有效性,对修改的Solomon标准测试问题进行求解,并与CPLEX的优化结果进行比较。【结果】在小规模算例求解中证实了禁忌搜索算法的准确性,在标准规模算例求解中证实了该算法的高效性。【结论】所提出的禁忌搜索算法能够有效解决带时间窗和多配送人员的车辆路径问题。     

基于单纯形法进行局部优化的人群搜索算法求解绝对值方程

设计一种利用单纯形法进行局部优化的人群搜索算法求解一类形如Ax-|x|=b的不可微绝对值方程的新算法. 该算法通过引进单纯形算法, 提高基本人群搜索算法的局部搜索能力, 增加跳出局部最优解的概率, 从而有效改进人群搜索算法在计算后期易陷入局部最优的缺点. 实验结果表明, 该算法在求解绝对值方程时, 计算精度高、 鲁棒性能好.     

求解0-1背包问题的改进离散和声搜索算法

提出一种求解0-1背包问题的改进离散和声搜索算法(IDHS).该算法应用分布估计算法的概率思想,设计自适应调整策略,提高算法的搜索能力.引入精英培养机制,加强精英和声的开发,提高算法逃离局部最优的概率.通过随机修复方法和置换策略来改善和声的可行性,增加解的多样性.对背包问题进行测试,结果验证了IDHS算法的有效性.     

遥感卫星地面站资源调度的混合分解算法

针对传统算法逐渐难以满足地面站资源调度对精度和时效要求的问题, 提出一种混合分解算法. 该算法结合基于地面站资源使用冲突程度评价指标的启发式算法和Lagrange分解算法对问题进行求解, 以加快对最优解的搜索速度. 仿真测试结果表明, 该算法能在较短时间内得到遥感卫星地面站资源调度问题的高质量解.     

有时间窗配送车辆调度问题的禁忌搜索算法

在对有时间窗配送车辆调度问题进行描述的基础上,建立了该问题的基于直观描述的数学模型.通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的禁忌搜索算法,并以21个节点的运输网络为例进行了实验计算.计算结果表明,用作者设计的禁忌搜索算法求解有时间窗配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

基于单纯形法进行局部优化的人群搜索算法求解绝对值方程

设计一种利用单纯形法进行局部优化的人群搜索算法求解一类形如Ax-|x|=b的不可微绝对值方程的新算法. 该算法通过引进单纯形算法, 提高基本人群搜索算法的局部搜索能力, 增加跳出局部最优解的概率, 从而有效改进人群搜索算法在计算后期易陷入局部最优的缺点. 实验结果表明, 该算法在求解绝对值方程时, 计算精度高、 鲁棒性能好.     

求解VRPBTW的变邻域搜索算法

以电子商务环境下物流配送为背景,建立了带有时间窗和回程载货约束的车辆路径问题优化模型,设计了改进的变邻域搜索求解算法.该算法采用改进的Braysy顺序插入法生成问题初始解,再根据变邻域搜索算法机制应用4种不同搜索范围的局域搜索算子对初始解进行改进.通过对多个算例的求解实验,并与采用一般流程的变邻域搜索算法进行比较,结果表明所提出的变邻域搜索算法的求解效果明显优于采用一般流程的变邻域搜索算法,是求解该类问题的有效算法.     

求解无容量设施选址问题的混合蚁群算法

无容量设施选址(UFL)问题是经典的优化问题,属于NP难题,易于描述却难于求解.首先,介绍了UFL问题的数学模型,并对UFL问题的特点进行深入分析,得到其最优解所具有的基本特征;其次,针对UFL问题的最优解所具有的基本特征,设计了两种局部搜索策略,并将其与基本蚁群算法相结合,提出了一种用于求解UFL问题的混合蚁群搜索算法;最后,为了测试该算法的性能,分别利用混合蚁群算法和基本蚁群算法求解UFL问题基准问题库中的16个测试算例.计算结果表明,混合蚁群算法有效改进了基本蚁群算法求解UFL问题时易陷入局部最优、收敛速度慢等不足,该算法对求解UFL问题具有明显的可行性和有效性.     

自动化立体仓库中的动态储位分配问题

提出了一种整数规划模型,用于自动化立体仓库中物料动态储位分配优化问题的建模,设计了一个两阶段的启发式算法,以求解初始解,利用禁忌搜索算法对初始解加以改进,并通过实例,对算法的效率和精度进行分析.结果表明,所提出的算法具有较好的鲁棒性和较高的求解效率,可以有效提高堆垛机的使用效率和仓库中的空间利用率.     

一种新的RFID防碰撞算法的研究

分析了RFID系统中二进制搜索算法和动态二进制搜索算法的防碰撞原理,并针对这些算法对碰撞连续的标签进行识别时操作效率较低,提出了一种新的算法.该算法是在二进制树形搜索算法的基础上进行改进的.对3种防碰撞算法的性能进行了比较,此防碰撞算法可以提高多卡识别的效率.