协同微粒群算法及其在炼钢生产调度中的应用

给出了炼钢生产调度问题的最优炉次0-1数学规划模型.结合0-1空间优化问题的特点,通过逻辑运算将基本微粒群算法的进化搜索限定在0-1空间,并针对0-1整数规划的约束条件,提出一种协同微粒群算法CPSO.即分别构造两个微粒群,一个以目标函数的最小化为目标,另一个以满足约束条件为目标,同时,两个群体间进行信息交换,协同完成0-1整数规划的求解.该方法已成功应用于炼钢生产调度问题中最优炉次的求解.     

求解混合整数规划的嵌入正交杂交的差分进化算法

针对混合整数非线性规划问题中同时含有0-1整数变量和连续变量,采用0-1二进制编码和实数编码的混合编码方案,将布尔逻辑运算中的异或(exclusive or, XOR)算子引入到差分进化的变异算子中,以处理0-1整数变量,将基于正交试验设计的正交杂交算子和差分进化的杂交算子相结合,来增强差分进化算法的系统探索能力。为了验证该算法的性能,测试了一些数值例子,并与其他算法作了比较。数值实验结果表明,提出算法具有良好的稳健性和有效性。     

混合整数规划问题遗传算法的研究及仿真实现

提出了一种可以处理混合整数规划问题(MIP)的混合遗传算法MIGA。该算法采用二进制映射模式可变长度染色体编码,在进化过程逐渐缩小编码的搜索空间,从而在加快收敛速度的同时改善了迭代的精度,能很好处理离散变量和连续变量的混合整数规划问题。以一纯整数规划问题为例,利用分枝定界算法只能得到唯一的一个最优调度策略,而MIGA算法则可以得到一系列的最优调度策略,对这些最优调度策略进一步的分析,还可以得到调度问题一些灵敏度参数,在实际应用中具有更大的灵活性。     

基于种族优生的进化规划用于混合非线性整数规划

混合非线性整数规划是在许多工程应用中经常遇到的重要问题。本文提出一种基于种族优生的进化规划算法用于求解混合非线性整数规划。一方面，该算法基于多种群并且每一代都选择各种群的最优秀个体作为下一代的种群祖先。另一方面，该算法的进化步长、种群规模和处理约束条件时所取的参数在进化过程中是动态变化的。实验表明该方法求解混合非线性整数规划问题的仿真结果优于现有的研究成果(GA，ES，SA)。     

带时间窗的车辆路径问题的改进差分进化算法研究

研究带时间窗口的物流配送车辆路径问题(VRPTW),主要考虑车辆容量、时间窗口、最大距离等约束,且完成配送所需的车辆数目不确定,要求在车辆数目最少的条件下再使总的行驶路径最短.提出了该问题的混合整数规划模型,运用改进差分进化算法求解该问题.算法采用序数编码,设计辅助算子解决变异问题,差分进化的交叉率随进化代数自动更新.应用MATLAB语言编程进行仿真计算,得到了最优解,结果表明该算法是求解带时间窗的车辆路径问题的一种有效方法.     

改进的进化规划算法及其在采购方案优化中的应用

采用高斯变异算子的进化规划算法存在早熟现象,根本原因是高斯变异产生的变异量较小,导致个体分量乃至整个个体不发生变异.文中从变异算子、个体分量值的计算和搜索空间三个方面改进了进化规划算法.设计了能产生较大变异量的离散余弦变换算子,并且采用动态比例变异法动态调整个体中的每个分量,多个体竞争策略扩大了算法的搜索空间. 针对复杂采购业务模型,运用改进的进化规划算法求解. 实验证明,改进的算法在求解精度上优于采用高斯变异和随机变异的进化规划算法,解决了进化规划算法的早熟问题.     

基于整数到整数小波变换的图像编解码器设计

为设计具有低运算复杂度和渐进传输特性的图像编解码系统,采用对图像进行整数到整数小波变换,变换后的系数采用空间方向树结构进行了重新组织。整数到整数小波变换的优点使编码器的运算量有较大幅度降低,空间方向树结构使编码器获得了嵌入式码流。试验表明,该系统可在一定程度上满足图像信息在存储、网络浏览以及传输方面的需求     

供应链问题的集成化模型及其优化仿真

研究了供应链的集成化模型优化问题,在Sabri的模型基础上进行了改进,以供应链成本为目标函数建立了供应链战略层模型和作业层模型,把供应链的战略层和作业层进行集成优化,并应用进化规则算法对一家农机公司供应链进行了优化仿真.结果表明,供应链战略层和作业层的集成优化,更能够综合反映供应链的运作效率和效果,将有助于设计出具有一定柔性的供应链系统.而且,对于数据量庞大的混合整数线性模型求解,进化规划方法是适用的     

快速约束多目标进化算法及其收敛性

针对进化算法收敛速度缓慢、容易陷早熟的问题,提出了约束多目标优化问题的一种新的快速进化算法. 设计了能够从可行解空间和不可行解空间同时搜索的交叉算子,将约束条件和目标结合在一起,引入一种新的偏序关系用于比较个体之间的优劣,提出一种新的Niche值计算方法作为维持种群均匀性的主要动力,并采用已搜索解集避免了算法的重复搜索. 在此基础上, 设计了具有全局搜索能力的进化算法, 并证明了算法的收敛性. 仿真结果表明,与同类进化算法相比, 该算法能够快速收敛到Pareto前沿,并能很好地维持种群的多样性.     

微分进化算法的研究综述

微分进化(DE)是比较新的基于群体的随机优化方法.它具有简单、快速、鲁棒性好等特点,已经得到广泛关注.不同于其它进化算法,它的变异算子是由种群中任意选取的多对向量的差值得到的.微分进化主要用于实参数优化问题,在非线性和不可微的连续空间问题上优于其它进化方法.近些年,微分进化的应用领域也是不断扩大.研究目的是总结微分进化的研究进展和应用领域,并对它的进一步研究进行展望.     

求解二层线性规划问题的混合粒子群算法

结合粒子群优化方法和单纯形法为二层线性规划构造了一个混合粒子群优化算法.算法具有两层结构,其中粒子群算法用以求解上层规划问题,单纯形法用以求解下层规划问题.设计的粒子群在上层决策变量的可行城内搜索最优解,同时通过单纯形法求解下层规划问题得到每个粒子相应的下层规划问题的解.算法通过初始种群可行化,以及步长控制、不可行粒子淘汰等技巧避免了使用罚函数处理约束带来的困难,提高了粒子群优化算法的计算性能.最后,我们给出算法的数值例子并对该算法的计算性能加以分析.     

基于协同memetic PSO算法的传感器目标分配问题求解

传感器目标分配问题是防空系统传感器管理的一项重要研究内容。对面向跟踪的防空系统传感器目标分配问题进行了研究,结合主客观分配原则,利用0-1整数规划模型对问题进行了建模,约束主要考虑传感器的跟踪能力和目标的被执行跟踪容量。构造了一种协同memetic 粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法,分别采用PSO算法和邻域搜索算法作为全局搜索和局部搜索。为了在粒子位置矢量中反映出传感器组合,根据问题设计了一种特殊的粒子编码方法。最后通过仿真实验验证了算法的合理性和有效性。     

Implementation of Presolving and Interior-Point Algorithm for Linear & Mixed Integer Programming: SOFTWARE

Linear and mixed integer programming are very popular and important methods to make efficient scientific management decision. With large size of real application data, the use of linear-mixed integer programming is facing problems with more complexity; therefore, preprocessing techniques become very important. Preprocessing aims to check and delete redundant information from the problem formulation. It is a collection of techniques that reduce the size of the problem and try to strengthen the formulation. Fast and effective preprocessing techniques are very important and essential for solving linear or mixed integer programming instances. In this paper, we demonstrate a set of techniques to presolve linear and mixed integer programming problems. Experiment results showed that when preprocessing is well done, then it becomes easier for the solver; we implemented interior-point algorithm for computational experiment. However, preprocessing is not enough to reduce the size and total nonzero elements from the constraints matrix. Moreover, we also demonstrate the impact of minimum degree reordering on the speed and storage requirements of a matrix operation.All techniques mentioned above are presented in a multifunctional software to facilitate users.     

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.     

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.     

一类非线性两级混合整数规划问题的全局最优解的近似算法

讨论了一类非线性两级混合整数规划的求解问题 .基于非线性混合整数规划理论和算法 ,探讨了对上级规划问题采用模拟退火求解混合整数规划的算法 ;对下级规划问题采用内罚函数法 .实际运算证明 ,该算法是有效的.     

堆区混贝的堆场场吊调度模型与算法

为提高集装箱码头堆场场吊作业效率,研究了堆场单堆区混贝条件下的场吊调度问题.在单堆区内集装箱混贝堆放的前提下,提出了堆场场吊装卸作业时间窗约束、作业次序依赖的设备调整时间及堆场空间约束等,并在此基础上建立了整数规划模型.针对这一模型设计了改进禁忌搜索算法对问题进行求解.最后通过数值实验表明改进后的算法在对大规模问题求解时具有良好的效果,且算法效率较高.     

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.     

考虑休班公平及同班次约束的呼叫中心排班优化问题

国内呼叫中心企业制定人力排班表时,越来越关注员工诉求及体现人性化管理理念.考虑坐席人员双休日休班公平性和周内工作日上班时间规律性,构建以多周为计划周期的呼叫中心排班优化问题整数规划模型.在对问题结构和优化性质分析基础上,提出构造性启发式算法.使用企业实例数据对模型和算法性能进行评估.计算结果表明规划模型只适于求解小规模问题最优解,而启发式算法能够以小计算成本获得较大规模问题优化解.最后计算分析得出了这些员工诉求因素对排班人力成本影响的量化结果.