基于蚁群优化算法的0-1背包问题求解

蚁群优化算法在求解旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题和网络路由问题等获得了极大的成功．将蚁群优化算法应用于0—1背包问题，首先将0—1背包问题表示成相应的构造图，并针对该图设计了两个状态转移公式，蚂蚁根据这两个状态转移公式在带权图中移动直到死亡．此时，蚂蚁所走过的路径即构成背包问题的一个可行解．仿真实验对该算法的参数进行了讨论，再与遗传算法进行比较，结果显示该算法具有较高的性能．     

一种求解TSP的生物信息启发式遗传算法

遗传算法是解决旅行商问题（traveling salesman problem，TSP）的通用路径优化算法之一。为解决传统遗传算法收敛速度慢且解不稳定的问题，提出一种生物信息启发式遗传算法（bioinformation heuristic genetic algorithm，BHGA）。通过优化适应度函数和初始种群，引入生物信息学中的基因序列对比手法进行交叉重组排序，采用基因逆转操作进行变异，对遗传算法进行改进，使算法能够加快收敛速度，得到更优路径解。利用BHGA对TSPLIB数据库中算例进行求解，实验仿真结果表明：该算法在中小型规模的TSP中求解效果好且结果稳定。     

一种自适应多亲遗传算法及其性能分析

定义了一种度量多样性的指标,来自适应地调整基于实数编码的多亲遗传算法中交叉概率和变异概率这两个参数。提出了一种基于实数编码的自适应多亲遗传算法,该算法能自适应地调整其参数,且在求解优化问题的过程中,能克服早熟收敛的现象,提高搜索能力,加速收敛速度。同时将该算法用来求解多峰值测试函数,实验结果验证了算法的有效性。     

基于群体智能免疫算法的PID自整定

传统的PID整定方法得到的结果通常不是最优参数,很多学者采用遗传算法和模拟退火方法来解决这个问题.针对遗传算法很容易陷入局部最优值和模拟退火算法收敛速度慢这些缺点,融合了粒子群算法和人工免疫机理的优点,提出了一种基于群体智能的免疫算法,对典型二阶对象进行PID控制器参数优化整定.仿真结果证明了提出的算法有效可行.     

一种信赖域遗传算法

针对信赖域方法求解多峰值优化不能收敛到全局最优的问题,提出了一种信赖域遗传算法,该算法将遗传算法和信赖域方法进行了结合。利用了遗传算法繁殖算子的随机性和信赖域方法求解二次优化问题的高效性,该算法能够克服信赖域方法的缺点同时能够有效求解一类欺骗性问题。最后证明了算法的收敛性,通过数值试验说明了算法的有效性。     

自适应遗传算法的改进及在系统辨识中应用研究

为解决传统遗传算法早熟及收敛速度慢的问题，提出了一种改进的自适应遗传算法。通过对一典型的大海捞针粪（NiH）问题的试验，证明了改进后的遗传算法在全局优化和快速收敛能力上有较大的提高。在此基础上将该算法应用于系统参数辨识中，辨识结果表明该方法具有参数辨识精度高，抗噪声能力走，对输入信号通用性强，也适用于非线性系统参数辫识的优点，具有重要的工程使用价值。     

改进遗传算法及其在背包问题中的应用

介绍了一种改进的遗传算法,给出了应用该算法的具体步骤。该算法通过使用二元染色体编码方式,利用基因处于不同状态的概率来表示等位基因,既使染色体具有了更多的信息量,又能够保证遗传算法的收敛性。通过旋转变换实现了染色体的进化,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。并利用组合优化中典型的背包问题对算法进行了验证,并和基本遗传算法的结果进行了比较,验证了算法的有效性     

基于云模型的参数自适应蚁群遗传算法

蚁群算法基于正反馈机制进行全局搜索,具有很强的全局收敛能力;遗传算法具有极强的快速全局搜索能力。为了充分发挥两种算法在寻优过程中的优势,提出一种基于正态云关联规则的自适应参数调节蚁群遗传算法。该算法利用云关联规则实现了蚁群策略和遗传策略的有效融合,极大程度地发挥其整体功能,动态地平衡了算法收敛速度和搜索范围之间的矛盾,最后通过实例证明了其在解决TSP问题时的有效性。     

基于遗传算法的混合Flow-shop调度方法

混合Flow-shop调度问题（Hybrid flow-shop scheduling problem,HFSP),是一般Flow-shop调度问题的推广，由于在某此工序上存在并行机器，所以比一般的Flow-shop调度问题更复杂。本文提出了遗传算法求解混合Flow-shop调度问题的方法，给出了一种新的编码方法，设计了相应的交叉和变异操作算法，能够保证个体的合法性，同时又具有遗传算法本身所要求的随机性。最后给出了某汽车发动机厂金加工车间的生产调度实例，表明了此算法的有效性。     

一种基于相位比较的量子遗传算法

针对量子遗传算法不适于连续函数优化的问题,提出了一种改进的量子遗传算法。该算法直接将量子染色体与当前最优解相比较来确定旋转门的旋转角,种群中各个体以不同速率向最优解进化以同时实现全局搜索与局部搜索,引入变异操作以防止算法早熟收敛。对该算法及其全局收敛性进行了分析后,将其用于函数极值求解与PID控制器的参数优化,并与遗传算法和量子遗传算法进行比较。仿真结果表明该算法具有较好的寻优性能。     

Improved differential evolution algorithm for resource-constrained project scheduling problem

An improved differential evolution (IDE) algorithm that adopts a novel mutation strategy to speed up the convergence rate is introduced to solve the resource-constrained project scheduling problem (RCPSP) with the objective of minimizing project duration. Activities priorities for scheduling are represented by individual vectors and a serial scheme is utilized to transform the individual-represented priorities to a feasible schedule according to the precedence and resource constraints so as to be evaluated. To investigate the performance of the IDE-based approach for the RCPSP, it is compared against the meta-heuristic methods of hybrid genetic algorithm (HGA), particle swarm optimization (PSO) and several well selected heuristics. The results show that the proposed scheduling method is better than general heuristic rules and is able to obtain the same optimal result as the HGA and PSO approaches but more efficient than the two algorithms.       

Heuristic algorithm for RCPSP with the objective of minimizing activities'''' cost

1.INTRODUCTIONPartner selection is an i mportant problemin supplychain management.When we design a constructionsupply chainin which general contractor is the kernelentity,general contractor’s project scheduling will beconstrained by the capacities of the renewable re-sources supplied by the partners such as subcontrac-tor,ready-mix concrete vendor.We should considerhowto get theleast activities’cost of the project withthe constraints of due date and resource capacities ofevery partner re…     

Hybrid ant colony optimization for the resource-constrained project scheduling problem

To solve the resource-constrained project scheduling problem (RCPSP), a hybrid ant colony optimization (HACO) approach is presented. To improve the quality of the schedules, the HACO is incorporated with an extended double justification in which the activity splitting is applied to predict whether the schedule could be improved. The HACO is tested on the set of large benchmark problems from the project scheduling problem library (PSPLIB). The computational result shows that the proposed algorithm can improv...     

任务工期随实际开工时间变化的RCPSP精确算法

针对资源受限项目调度展开讨论 .与前人研究的侧重点有所不同 ,我们考虑了项目中每个任务工期随其实际开工时间而变化、任务对可更新 (再生 )资源需求的任意分布、以及可更新 (再生 )资源的最大供给量随着时间而变化的一般情形 .作为对前人研究结果的进一步推广 ,我们利用分枝定界技术 ,以及事件驱动的时间增量方式 ,成功地获得了这种一般的项目调度问题的最优解 .     

基于资源流网络与时间缓冲集成优化的鲁棒性项目调度

针对工期不确定的资源受限项目调度问题,将鲁棒性资源分配和时间缓冲插入两种方法进行有效地结合,通过设计两阶段集成优化算法构建抗干扰能力较强的鲁棒性项目调度计划.第一阶段提出MEPC(minimizing expected penalty cost)资源流网络优化算法,通过对资源进行有效配置生成稳定的资源流网络.为进一步提升调度计划的鲁棒性,第二阶段通过固定第一阶段构建的资源流网络,设计EPC(expected penalty cost)缓冲优化算法,通过迭代方式在延期风险较大的活动前插入时间缓冲,实现项目期望惩罚成本最小化.最后通过大规模仿真实验从"解"鲁棒性"质"鲁棒性两方面来验证两阶段算法的有效性和可行性,结果表明通过将资源流网络与时间缓冲进行集成优化构建的调度计划不仅具有较好的完工性并且能更有效地应对项目执行过程中各种不确定性因素的干扰.     

一种求解资源受限项目调度问题的自适应遗传算法

遗传算法（GA）应用在经典资源受限项目调度问题中取得了显著的效果。本文提出了一种新的编码方法，亦即在任务链表后面加上两个基因，一个是表示解码规则的S／P基因，另一个是表示解码方向的F／B基因，由这两个基因同时控制任务链表的解码规则和解码方向。为了验证其有效性，选用标准数据库PSPLIB中的156个例子进行验证，鲒果表明：本算法优于采用编码为任务链表和带有S／P基因的任务链表的两个遗传算法。本算法的设计思想对于解决相关组合最优化f-＇l题具有一定的指导意义。     

一种求解工程调度中资源水平问题的遗传算法

结合资源受限情况下工程调度中资源水平问题的特点 ,提出了一种有效的遗传算法 .文中对解的编码方式、遗传算子的定义及算法结构进行了描述 .通过对大量被普遍应用的标准问题的求解实验表明 ,遗传算法是求解 RLP的一种有效算法 .     

求解项目调度中资源水平问题的近似算法

针对RLP与RCPSP的相似之处和自身特点，以求解PCRSP的遗传算法为基础，设计了一种求解RLP的基于分支定界策略的近似算法，搜索树的每一节点对应一个RCPSP，通过求解各节点RCPSP来求得RLP的最优调度计划，算法从具有基本资源需求水平的根节点开始，采用宽度优化顺序逐渐提高各种资源的可用量，既有利于资源的均衡利用，又可以通过定界策略有效地控制搜索树的节点数量，结合实例问题说明了基于分支定界策略的近似算法的求解过程，最后通过实例问题对该算法与遗传算法进行求解效果和时间效率的对经，分析了对比结果。     

基于DSM的研发项目流程多目标仿真优化

分析了复杂产品研发项目中流程结构的不确定性,采用设计结构矩阵对其进行仿真建模,并将设计结构矩阵调度策略嵌入仿真模型,建立了同时最小化项目工期和成本的多目标优化模型.提出了一种基于设计结构矩阵仿真与非支配排序遗传算法的混合优化算法,获取研发项目流程多目标优化的Pareto最优解.以某飞机初步研制项目流程为研究算例,验证了混合优化算法的可靠性和有效性,并对获得的最优流程结构进行了深入的仿真评价与分析。     

多执行模式资源受限工程调度问题的优化算法

近几年来，模拟退火（ＳＡ）和遗传算法（ＧＡ）等智能优化方法在求解组俣最优化问题显示出了较强的能力，许多文献报告了它们在这类问题上的应用，有些文献则报告了一些它们的混合算法，然而，定些算法对问题的求解效果因问题的结构不同而有限大差异，它们的成功必须充分结合问题本身的特点，本文针对多执行模式资源受限工程调度问题的特点，设计了一种ＳＡ／ＧＡ混合算法，利用被普遍应用的标准问题对该算法进行了测试，取得了令人满意的结果。