基于序值与拥挤度的拟态物理学多目标算法

根据约束多目标优化问题的特点,在拟态物理学优化(aritificial physics optimization, APO)算法的基础上,将无约束多目标APO(multi objective APO, MOAPO)算法引入到约束多目标优化领域中。提出约束违反度的判断准则,并采取一种更为有效的约束处理技术,从而构造出一种解决约束多目标优化问题的基于序值与拥挤度的拟态物理学多目标优化(improved constrained rank multi objective aritificial physics optimization, ICRMOAPO)算法。在随机搜索过程中动态调整引力因子与惯性权重,增强了非劣解集的多样性。实验结果说明了该算法的有效性,通过与序值约束多目标APO(constrained rank multi objective APO, CRMOAPO)算法、非支配排序遗传(non dominated sorting genetic algorithm, NSGA)算法、多目标遗传(multi objective genetic algorithm, MOGA)算法的对比实验,表明了该算法具有较好的分布性能,为约束多目标优化问题的求解提供了一种新的思路与方法。     

求解度约束最小生成树的快速近似算法

针对带有度约束的最小生成树问题,给出了一种快速近似算法.首先给出了快速近似算法的核心思想:在不违反度约束和不形成圈的前提下,每次加入权最小的边.其次给出了实现快速近似算法的具体步骤,并且证明了该算法的计算时间复杂度是图的顶点数的多项式函数,证明了算法的有效性定理.大量的数值试验表明该近似算法性能良好.最后在此算法的基础上,给出了求解TSP问题的一种快速近似算法.     

多目标选择性拆卸序列优化问题的分散搜索算法

针对多资源约束下顺序依赖的选择性拆卸序列优化问题,建立以最大拆卸收益和最小拆卸时间为优化目标的多目标数学模型,提出了一种多目标分散搜索优化算法进行求解.该算法针对本文问题的特点设计了一种保持足够多样性的初始解生成方法,满足拆卸优先关系的交叉组合算子以及改进的参考集更新策略.为了进一步提高解的质量设计了一种局域搜索策略,并利用外部存档方法存放pareto解集.应用多组实例进行计算实验,并与其他求解该问题的算法进行比较,实验结果表明本文算法优于对比算法,证明本文模型和算法求解本类问题有效.     

卫星网络的数学模型和路由算法研究

对卫星网络路由算法研究中存在的问题进行了分析.建立了卫星网络的多约束数学模型,该模型表示了多约束条件下的最小代价问题.在数学模型研究的基础上,对多约束路由算法进行研究,得到一种多约束切换最优路由算法.该算法能够有效地降低路径的切换概率,能够提高计算效率,通过分析表明该算法具有较好的性能.     

基于模式搜索的类电磁算法求解约束优化问题

针对约束优化问题,提出了一种基于模式搜索的类电磁算法。引入了粒子的违反度函数,将约束优化问题转化为双目标无约束优化模型来求解;提出了双目标模型中粒子的电荷和受力的计算公式,引导不可行粒子转化为满足约束条件的粒子;为了提高算法的搜索能力,结合模式搜索算法改进种群中的粒子,为类电磁算法提供了有效的局部信息。与以往算法仿真结果相比,新算法具有性能好、较稳定的优点。     

约束多目标优化问题的进化算法及其收敛性

提出了带约束多目标优化问题的一种新解法。首先定义了个体的序值和个体的约束度,利用这两个定义给出了一种新的适应度函数和开关选择算子,从而对种群中的个体进行评估或排序时无需特别关心个体是否可行,避免了罚函数选择参数的困难。用概率论有关理论证明了算法的收敛性。用标准的Benchmark函数进行了仿真实验,仿真结果表明,新算法对约束多目标优化问题的求解是有效的。     

分布式环境下多任务调度问题的分析与求解

将约束条件归纳为任务约束、链路约束和资源约束,在允许任务复制的情况下,建立了问题的约束与目标的完整数学模型;提出了一种基于任务复制的模拟人类社会中关系演化过程的簇调度算法IREA,包括前沿调度、动态分簇和分离图三个子算法.IREA采用全新的优先级规则,定义了关系数、依赖度、归并度等表示簇的优先级.通过对两个经典算例的计算,发现IREA能求出比算例所在文献算法所得解更优的解;对MJD算例,还得到了一个不同于原文献所给理论最优格局的一个新的最优格局.     

基于佳点集的约束优化进化算法

结合数论中佳点集理论和多目标优化技术,提出了一种求解约束优化问题的新算法.该算法首先把约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题;接着结合佳点集理论重新设计了交叉算子,新的交叉算子能够生成具有代表性的子代个体以更好地搜索空间;采用BGA变异算子增加子代个体的多样性;最后根据当前子代群体的进化信息,利用联赛选择算子或Pareto优超关系选择优胜个体进入下代群体,通过4个标准测试函数验证了算法的有效性.     

启发式交叉求解TSP问题的混合遗传算法

在给出度约束最小生成树的快速生成方法的基础上，设计了一种启发式交叉求解TSP问题的混合遗传算法．该算法在交叉操作的设计上，与其他遗传算法有本质的不同，该交叉操作是在不违反度约束和不形成圈的前提下，每次从父代基因所拥有的边中加入权最小的边，从而形成子代．利用该算法得到了TSP CHN144问题迄今为止最好的解．     

一类带交货期约束的资源选择问题研究

研究生产计划和控制中带交货期约束且子任务之间具有先序关系的资源选择问题,证明了该问题是NP完全问题,目前该问题还没有多项式时间求解算法.建立了该问题的非线性整数规划模型,分析了模型中目标函数和约束函数的单调性,并根据该单调性构造了分支定界求解算法.与招投标算法比较,表明分支定界算法具有求解问题的规模大、运算速度快的优越性.     

Uncertain Dispatching Decision and Genetic Algorithms for Railyards Operations

1　IntroductionTheoptimizationofclasificationandassemblyoperationsoftrainsisoneofthemostim-portantproblemsinrailyardsdispatchingDecisionSupportSystem.Sincethecarstrans-ferredfromoneinboundtraintoanotheroutboundtrainshouldpassthroughtheclassifica-tionandassemblyprocedure,thepurposeoftheproblemliesindealingwiththecoordina-tionamongtheclassification,assemblyoperationsandthecarsflowallocationforthede-parturetrains.Theproblembelongstoaclassofflowshopproblemwithreadyandduetimewhilerealizingtheoptim…     

New Hybrid Genetic Algorithm for Vertex Cover Problems

This paper presents a new hybrid genetic algorithm for the vertex cover problems in which scan-repair and local improvement techniques are used for local optimization. With the hybrid approach, genetic algorithms are used to perform global exploration in a population, while neighborhood search methods are used to perform local exploitation around the chromosomes. The experimental results indicate that hybrid genetic algorithms can obtain solutions of excellent quality to the problem instances with different sizes. The pure genetic algorithms are outperformed by the neighborhood search heuristics procedures combined with genetic algorithms.     

引入生态位技术的遗传算法研究及应用

近来遗传算法得到了广泛的应用,但这种全局并行的搜索算法存在搜索偏差和早熟问题。为解决该问题,已有许多改进方法。本文提出一种动态方法,通过引入生态位的“态、势”理论对基本遗传算法进行改进。依照自然选择的原理,生物都有无限扩充其生态位的潜力。扩充必然导致生物进化,而生物扩充是由生物的生态位决定的,因此根据生态位的大小作为选择策略,产生下一代个体更符合自然进化法则。实例结果表明该算法的有效性。     

基于Elmore模型的Steiner树问题的求解

建立了一种求解基于Elmore延迟模型的Steiner树问题的遗传算法。针对Steiner树问题的特点,在引入一种新的具有自适应性的杂交概率和变异概率的基础上,提出了面向Steinet树问题的遺传算法和一种构造染色体的新方法。提供了遗传算法的结构并讨论了遗传算子。分析了基于时间和空间的算法复杂性。     

Hybrid Genetic Algorithms with Fuzzy Logic Controller

SYSTEMS ENGINEERING1. IMTSODUCTIONMachine scheduling problem is the study of constructing schedules of machine processing for a set of jobs inorder to ensure the execution of all jobs in a reasonable amount of time or cost. Usually, it deals with whatmachines to be allocated to which jobs and how to order the jobs in an appropriate processing sequence. Inparallel machine system, two machines are identical and a job can be processed by any one of the free machines.Each finished job …     

基于遗传算法的特征结构配置及其在导弹控制中的应用仿真研究

本文研究采用遗传算法求解线性多变量系统在输出反馈作用下的特征结构配置及其在导弹控制系统中的应用问题。遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传学机理的参数搜索方法。采用遗传算法求解特征结构配置问题，具有适用广泛和计算稳定等特性。对导弹控制系统的仿真结果表明，这种方法是有效的。     

Using Genetic Algorithms to Improve the Search of the Weight Space in Cascade－Correlation Neural Network

ＵｓｉｎｇＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓｔｏＩｍｐｒｏｖｅｔｈｅＳｅａｒｃｈｏｆｔｈｅＷｅｉｇｈｔＳｐａｃｅｉｎＣａｓｃａｄｅ－ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ￥Ｅ．Ａ．Ｍａｙｅｒ，Ｋ．Ｊ．Ｃｉｏｓ，Ｌ．Ｂｅｒｋｅ＆Ａ．Ｖａｒｙ（...     

遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略

遗传算法与禁忌搜索算法的出现为解决高维组合优化问题提供了强有力工具．二者既有共性,又有个性．通过对遗传算法与禁忌搜索算法的分析,提出了一种遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,构造了新的重组算子,并把禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子,对旅行商问题的求解表明：混合策略在许多方面优于遗传算法．     

应用自适应指数比例变换的适应值共享遗传算法

适应值共享遗传算法是用来解决多峰函数优化的常用手段 .本文提出了可以用来提高适应值共享遗传算法搜索能力的自适应比例变换方法 .针对复杂欺骗性问题 ,本文采用不同的指数比例变换方法进行了优化 .结果表明 ,本文提出的自适应指数比例变换方法能够迅速、稳定地找到全部全局峰 .该方法尤其适用于峰半径难以精确判定的情况.     

用遗传算法求解改进的投资组合模型

在传统Markowitz投资组合模型中考虑了最小交易量、交易费用以及最大投资上限等实际因素，得到了一个改进的投资组合模型。该模型是一个非线性整数规划问题，传统算法难以有效求解。为此，设计了一种基于整数编码的遗传算法求解该模型。实际算例表明，所提出的算法是有效的。