一种改进型多模态免疫优化算法的研究

基于克隆选择原理,引入混沌机制和小生境技术,提出了一种新的人工免疫算法--改进型克隆选择算法(ICSA).该算法设计了一种自适应混沌变异算子,有效地避免了搜索的盲目性,提高了算法的收敛速度.利用随机过程鞅理论,分析了算法所形成抗体种群的平均适应度鞅的性质,并且当种群为有限状态时,证明了该算法能以概率1确保在有限步内收敛到全局最优解.对多模态函数优化的仿真实验表明,该算法能有效地抑制早熟,具有更好的全局收敛性.     

混沌克隆选择算法及其收敛速度分析

克隆选择算法收敛速度的研究是免疫计算理论领域中一个复杂而重要的问题,但是目前有关收敛速度的研究结果还相对较少。在克隆选择原理的基础上,引入混沌机制和基于抗体浓度和亲和度矢量矩的选择技术,提曲了一种混沌克隆选择算法（CCSA）。该算法比传统的克隆选择算法具有更好的种群多样性保持机制和全局优化能力。取代传统的齐次Markov过程分析,采用一种新的纯概率方法,对CCSA算法的收敛速度问题进行了,分析,并给出了一种估计CCSA算法的收敛速度的方法。对多模态函数优化的仿真实验表明,该算法能有效地抑制早熟,具有更好的全局收敛性。     

求解多峰函数优化的小生境克隆选择算法

分析了传统的用于多峰函数优化问题的小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统中的克隆选择原理,运用记忆算子、抑制算子和重组算子等技术对克隆选择算法进行了改造,并引入一种新的小生境技术,提出了一种解决多峰函数优化问题的小生境克隆选择算法。最后,实现了该算法对单无人作战飞机（unmanned combat air vehicle, UCAV)多航路规划这类多峰函数优化问题的优化仿真,结果表明该算法简单有效。     

小生境免疫算法解决作业车间调度问题

针对免疫算法在解决组合排序问题时一般表现不佳的问题,采用多克隆算子以及独特的浓度控制机制形成具有增强搜索能力的新型免疫算法。多克隆算子与遗传算法中的交叉算子近似,它拓宽了普通免疫算法仅凭高变异方式形成的狭窄搜索空间;基于小生境的浓度控制机制借鉴生物学上的小生境概念,通过相似个体群中选择概率的不均衡分配有效避免算法掉入局部陷阱。所构造的小生境免疫算法在对多个作业车间调度算例的仿真过程中体现了较好的效果。     

改进粒子群算法在多模态函数优化中的应用

针对多模态函数寻优问题,本文融合了启发式智能算法改进粒子群算法和快速收敛能力的非线性Powell直接法、轴向搜索法,提出两种融合算法:一种是基于改进的PSO算法、Powell直接法相融合的算法;另一种是基于改进的PSO算法、轴向搜索法相融合的算法。通过函数测试结果,比对其他文献,该算法切实提高了多模态函数寻优的精度。     

自适应加速差分进化算法

差分进化算法是一种新的进化计算技术,具有良好的优化性能,但是对于高维多模态函数,算法易早熟收敛;其优化性能受差分进化模式类型及演化控制参数取值的影响较大.为此,提出自适应加速差分进化算法,该算法利用混沌的遍历性产生初始群体,以克服种群体初始化时的盲目性和随机性;其次随着搜索过程的进行随机自适应地调整缩放因子和选取差分进化模式,以减少人为因素影响,增强搜索能力.通过对多个函数进行仿真试验研究,结果表明该方法寻优效果显著,明显减少了迭代次数,提高了计算效率.     

基于免疫网络调节机理的混沌超变异免疫算法

根据生物免疫系统中存在的免疫网络调节机理,提出了一种实数编码的混沌超变异免疫算法,该算法结合克隆选择原理和混沌理论建立新的混沌超变异操作,增强了算法局部搜索能力.同时基于免疫网络数学模型设计抗体的激励水平,并以此作为抗体群免疫网络调节的依据,保持了抗体群的多样性.最后将其应用于函数优化问题,结果表明该算法的收敛性能优于克隆选择算法,而且能够有效克服早收敛问题.     

区间分解优化的遗传算法及其在Internet环境下实现

为解决遗传算法面对复杂多模态函数优化问题时易陷入局部极值的问题,提出一种区间分解优化思想。通过区间分解,可以找到问题的多个局部最优解和全局最优解。同时,将算法在Internet环境下实现,既减少了算法的寻优时间,又节约了算法的运行成本。实验表明,区间分解优化方案能有效克服遗传算法陷入局部极值,大幅度提高算法的寻优性能。     

基于Nelder-Mead单纯形法的改进量子行为粒子群算法

针对PSO算法搜索精度较低,并且在复杂多模态函数优化中,容易陷入局部极值的问题,提出了一种改进的量子行为粒子群优化算法。研究了该算法的基本原理、给出了算法流程并采用正交试验的方式获得了一套通用性较强的算法参数。并以CEC’13的28个测试函数作为测试集,采用Wilcoxon符号秩检验将NM-QPSO算法分别与PSO算法和QPSO算法的误差进行比较试验。试验表明:NM-QPSO算法在统计意义上优于传统的PSO算法和QPSO算法,并且在高维函数优化中,具有显著优势。     

基于免疫蛙跳算法的梯级水库群优化调度

针对混洗蛙跳算法存在的问题,结合克隆选择算法和混洗蛙跳算法各自优势,提出了一种免疫蛙跳算法(ISFLA),并将其应用于梯级水库群优化调度中. ISFLA将克隆选择算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中,对整个群体循环进行分组进化与混合,在混合之后构造子群体执行克隆选择操作, 以提高算法的局部搜索能力.通过实际工程验证了该算法的可行性与高效性,从而为梯级水库群发电调度问题的求解提供了一种新的途径.     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

正~~     

《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

正~~     

TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正~~     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.