一种求解带约束多式联运问题的群智能算法

针对如何有效运用群智能算法求解多式联运问题,设计了一种针对群智能优化算法的个体解码方式,提出了一个有效的个体编码与多式联运方案的映射模型.在该映射模型中设计了基于比例的流量分配方式,实现了个体编码信息向初步流量分配方式的解码;同时构建了局部流量调整策略,进行不可行方案修复,提高了解码方案的有效性.而后,提出了一种变邻域粒子群算法,将社会网络演化特征引入进行粒子群算法的种群拓扑和邻域调整,以改善个体在搜索过程中的交互模式.基于解码策略,采用改进算法对多式联运问题进行求解,并与3种新型群智能算法进行对比.通过实例分析,该编码策略可以有效应用于多式联运问题求解.同时,变邻域粒子群优化算法的收敛效率和性能优于对比算法.     

求解随机型双边装配线平衡问题的混合回溯搜索优化算法

针对现实生产中普遍存在的操作时间为随机的双边装配线平衡问题,提出一种混合回溯搜索优化算法。该算法将变邻域搜索算法的局部搜索能力融入到回溯搜索优化算法的全局搜索中,从而实现广度搜索和深度搜索的平衡。运用基于随机键的编码将用于求解连续问题的回溯搜索优化算法应用于离散组合优化问题,同时提出一种基于均衡双边负载的边选择策略和减少工位空闲时间的任务选择策略的解码方法,并将该方法同另外4种解码方法进行对比,以验证其优越性。标杆算例测试表明,所提出的算法具有可行性和有效性。     

改进鲸鱼优化算法及其在混流U型装配线平衡问题的应用

为提高鲸鱼优化算法的寻优效果和求解稳定性,通过改进算法的种群初始化、局部搜索、越界处理方法和收敛因子,提出一种改进的鲸鱼优化算法 。 采用基于切割法的均匀设计种群初始化方法,改善算法初始种群的均匀性;通过引入基于NEWUOA算法的局部搜索算子,提高算法的局部搜索能力;在算法的越界处理方面,提出一种基于环形区间和随机波动的方式,降低算法陷入局部最优的可能;引入了非线性收敛因子和自适用权重,均衡算法的局部和全局搜索,并进一步增强搜索的精细度。通过7个单模态、多模态以及固定维度的基准测试函数进行了数值仿真实验,验证了改进的鲸鱼优化算法相较于遗传算法、鲸鱼优化算法以及其他改进的鲸鱼优化算法,在寻优效果和求解稳定性方面具有优越性。 针对混流U型装配线平衡问题,考虑最小化装配线的节拍时间,将改进的鲸鱼优化算法用于问题求解;在解码阶段,设计一种基于阈值的解码方法,优化工序的分配过程;最后计算了21个混流装配线算例,结果表明,改进的鲸鱼优化算法在20个算例中求得了更优解,相较于其它算法,节拍时间平均降低3.02%。     

采用多策略离散人工蜂群的改进频谱分配算法

针对图论频谱分配模型下最优频谱分配策略搜索解困难、耗时长的问题,提出一种采用多策略离散人工蜂群的频谱分配算法。首先,根据感知技术得到的通信环境状况,建立频谱分配的图论模型;然后,引入多策略离散人工蜂群算法进行最优频谱分配策略的搜索,在搜索初期,引入全局探索能力强的粗搜索策略,以快速优化初始种群,后期以高精度的单维更新进行精细搜索;考虑到仅当解参数值取1才能带来网络收益的增加,提出仅对取值为零的维度进行更新的策略,增强了搜索的有向性与有效性。仿真实验表明:该算法与当前基于离散人工蜂群和二进制粒子算法的频谱分配算法相比,无论是收敛速度还是网络收益都得到提高;当可用频谱数在5~20之间、次用户数量在5~22之间变化时,获得相同最大收益的耗时仅为对比算法的47.75%~36.18%,且随着问题规模增加耗时呈下降趋势。     

多策略自适应共生生物搜索算法

针对共生生物搜索算法搜索速度慢、收敛精度不高且易早熟的缺点,提出了一种多策略自适应改进算法。首先,根据适应度将种群分为3个群体,每个群体采用不同的搜索策略以实现不同功能。其次,提出了一种基于实时信息反馈的的混合搜索策略,使其搜索策略实现自适应调整。最后,对超边界个体进行变异操作,以增加种群多样性。对14个标准测试函数的仿真测试表明改进算法全局优化能力更强,具有更好的搜索速度和收敛精度。     

基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度; 设计一种自适应调整搜索策略,提高了算法跳出局部最优的能力.利用23个标准测试函数,分别针对高维和低维问题进行测试,仿真结果表明,AWOA在收敛精度和收敛速度方面总体上明显优于其他多种改进的鲸鱼优化算法.     

多目标优化-改进遗传算法路径规划模型

优化智能算法进行路径规划可以有效缓解用户出行拥堵问题，为此，设计了多目标优化-改进遗传算法(multi-objective-improved genetic algorithm, M-IGA)组合模型。采用Dijkstra算法改进种群初始化策略，完全规避了断路和环路，提高了初始种群质量；设计基于邻接矩阵的深度优先遍历交叉策略、邻接限制半随机变异策略，兼顾算法全局搜索和局部寻优能力，解决了种群多样性降低、过早收敛的问题。同时，在设计适应度函数时，引入个体用户偏好权重系数，综合考虑了平均行驶时间、交叉口延误、道路拥挤状况、道路等级4种因素来进行多目标优化，为用户寻找符合个体期望的最优路径。研究结果表明，所提出模型相比于蚁群算法路径寻优效率提高了54.322 0%;相比于单目标路径寻优，最优路径综合代价降低了23.609 1%,有效避开了拥堵及交叉口多的路段。     

混合遗传算法求解多中心联合配送路径问题

针对传统遗传算法在求解多中心车辆路径问题时存在:传统编解码方式引起的染色体长度不固定导致计算效率低下和易产生不可行解;扰动过程中双亲遗传算子计算效率较低;难以平衡不同进化时期种群中精英比例与种群多样性间、搜索深度与搜索广度间的关系等问题,本文设计一种混合遗传算法,在编解码方式上将配送网络信息分开表达,提高计算效率;在选择操作上引入平衡精英比例与种群多样性的控制参数;此外,还提出一种自适应搜索范围策略,以有效平衡搜索深度与搜索广度间的关系.通过实验例证和对比分析,验证了算法的有效性.研究成果为求解多中心联合配送车辆路径问题提供一种新思路,也可为相关的物流配送决策提供指导.     

求解多目标数值优化问题的量子演化算法

为提高多目标数值优化问题解的收敛速度并保持解的多样性,基于多目标优化和量子计算原理,提出了一种量子演化算法.首先,根据多目标优化特点,使用多目标密度比较算子对量子种群进行排序和筛选;然后,应用非均匀变异算子对观测种群进行变异以保持解的收敛性并提高局部搜索的能力;最后,使用多样性保持算子对观测种群进行删减以保持解的多样性. 实验结果表明,与NSGA-II算法相比,文中算法具有更高的收敛速度和更好的种群多样性.     

基于成绩标量函数搜索的分解多目标进化算法

基于分解的多目标优化算法在整个进化过程中由于种群规模和权向量保持不变,容易导致种群多样性下降和早熟收敛.针对这一问题,提出了一种基于成绩标量函数搜索的分解多目标进化算法.为使基于分解的多目标优化算法对决策空间均匀探索,首先通过分析当前种群的稀疏度,设计了一种自适应基于成绩标量函数的局部搜索策略,动态地增加种群规模和权向...     

基于深度学习神经网络和量子遗传算法的柔性作业车间动态调度

针对柔性作业车间动态调度问题构建以平均延期惩罚、能耗、偏差度为目标的动态调度优化模型,提出一种基于深度Q学习神经网络的量子遗传算法。首先搭建基于动态事件扰动和周期性重调度的学习环境,利用深度Q学习神经网络算法,建立环境■行为评价神经网络模型作为优化模型的适应度函数。然后利用改进的量子遗传算法求解动态调度优化模型。该算法设计了基于工序编码和设备编码的多层编码解码方案;制定了基于适应度的动态调整旋转角策略,提高了种群的收敛速度;结合基于Tent映射的混沌搜索算法,以跳出局部最优解。最后通过测试算例验证了环境-行为评价神经网络模型的鲁棒性和对环境的适应性,以及优化算法的有效性。     

差分进化花朵授粉算法的WSN节点部署策略

针对无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）的节点部署问题，提出了一种基于差分进化算法（differential evolution algorithm,DEA）优化的花朵授粉算法（flower pollination algorithm,FPA）：DE-FPA。设计了动态转换概率，自适应平衡全局授粉和局部授粉间的相互转换，提高算法全局搜索能力。优化了全局授粉过程中的步长缩放因子，进一步提高算法收敛速度。为避免算法陷入局部极值，在每次全局授粉或者局部授粉迭代后引入差分进化策略，增加种群多样性，提高了算法搜索能力。实验结果表明，DE FPA收敛速度快、寻优精度高，能够在网络连通的约束条件下，达到较高的网络覆盖率。     

求解交货期可变动态调度问题的差分进化算法

针对差分进化算法求解动态优化问题时存在多样性缺失、寻优效率低的问题,提出一种多种群差分进化算法,将这种用于求解连续解空间优化问题的进化算法应用于顺序编码的动态调度问题求解中.该算法利用随机键编码表示法将连续位置向量转化为顺序编码,提出自组织多种群策略,将种群按动态空间特征自动分成主种群与子种群;由主种群不断探索峰值所在...     

基于改进引力搜索算法的励磁控制PID参数优化

在引力搜索算法（GSA）基础上,结合PSO算法中粒子的运动特点,提出了改进引力搜索算法（IGSA）,并将其应用到励磁控制系统PID参数优化．IGSA嵌入了引力搜索和粒子群搜索,使其在保留引力搜索特点的前提下增加了信息共享及记忆能力,进一步提高了搜索能力．定义了同时考虑ITAE指标和超调量指标的加权目标函数,提出了基于混沌引力搜索的参数优化策略．将IGSA与传统群体优化算法进行了充分对比试验,验证了提出的励磁控制系统PID参数优化方法的有效性．     

基于改进灰狼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络（WSN）节点在随机部署时,存在分布不均匀的情况,从而导致覆盖率较低的问题,提出了一种改进的灰狼优化（GWO）算法.首先利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;其次利用改进的非线性收敛因子,平衡算法的全局搜索能力与局部搜索精度;最后将差分进化（DE）算法的变异、交叉的理念融入GWO算法,避免算法陷入局部最优,并提高算法的收敛速度.基本测试函数仿真结果验证了改进算法的有效性,随后将其应用于WSN覆盖优化问题,可以使节点的分布更加均匀,显著提高覆盖率,进而改善网络性能.     

基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计

为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。