基于自适应多局部搜索memetic算法的多跑道地面等待问题求解

建立了一种综合考虑航班延误成本差别、续航航班延误时间的单机场地面等待问题优化模型, 对独立运行的多条跑道进行合理、有效分配, 满足大型繁忙机场的运营需求; 然后提出了一种自适应多局部搜索memetic算法来加以求解. 鉴于问题模型的复杂性以及单一局部搜索memetic算法对复杂问题显露出的较弱的寻优能力和收敛性, 提出的自适应多局部搜索memetic算法在不同阶段采用不同的局部搜索策略, 其中自适应定向局部搜索策略使个体的搜索速度根据个体、最优个体以及群体信息进行调整. 通过对多组仿真算例进行计算, 并与其它典型算法的求解结果进行对比, 实验结果表明了所提模型与算法的有效性.     

求解混合变量约束优化问题的改进粒子群算法

针对工程设计中混合变量约束优化问题,提出一种基于模拟退火的粒子群算法。通过引入模拟退火算法,重新生成停止进化粒子的位置,增强了全局搜索能力。鉴于最优解位于可行域边界的特点,结合一种自适应保持群体中不可行解比例的策略,采用个体比较准则处理约束。同时结合混合变量优化问题的特点,通过转换函数,使算法真正在离散空间中进行搜索,保证了解的可行性。仿真结果表明:该算法能够快速准确地找到最优解,具有较好的稳定性。     

基于自适应ε的约束优化算法

针对目前约束优化算法易陷入局部最优和鲁棒性不好等缺点,提出基于自适应ε的约束优化算法。首先,通过改进的个体比较准则,充分利用优秀不可行个体的有效信息,加大对搜索空间的探索力度,从而提高种群多样性;其次,提出自适应ε调整策略,平衡目标函数和约束违反度之间的关系,进而更加合理地进行个体比较。对13个标准测试函数的对比实验表明,本文算法不仅能够以较高精度收敛到全局最优解,而且鲁棒性较好。     

基于竞争策略的链式智能体遗传算法用于特征选择的研究

针对特征选择问题,提出了基于竞争策略的链式智能体遗传算法(LAGA).该LAGA算法包含链式智能体网络结构,邻域竞争,自适应交叉,自适应变异,优良个体替换策略,自适应结束等部分,该算法能较好的保持智能体的多样性,在进化中既较佳的继承了优良个体的基因,又有效地搜索了新的空间.多组实验结果表明,通过该算法选择得到的最优特征子集具有较好的稳定性,较高的识别准确率和较低的网络分类器维数复杂度.     

基于免疫规划的单亲遗传算法研究及其应用

在分析了单亲遗传算法的优越性与存在不足的基础上,借鉴生物免疫概念与理论,提出了一种新的单亲遗传算法——基于免疫规划的单亲遗传算法。该算法的核心在于使用最优保留策略前提下,合理地构造了非均匀算子和免疫算子。理论分析和仿真结果表明,该算法不仅能够有效地保持群体多样性,而且减轻了遗传算法的后期波动现象,同时收敛速度明显提高。     

多星成像调度问题基于分解的优化算法

提出了一种求解多星成像调度问题的基于分解的优化算法,将问题分解为任务分配主问题与单星成像调度子问题.任务分配主问题生成不同卫星的任务分配方案,单星成像调度子问题则根据分配的任务进行优化,生成每颗卫星的成像调度方案.采用自适应的蚁群算法求解任务分配主问题,通过自适应参数调整策略及信息素平滑策略,实现全局搜索和快速收敛间的平衡.采用启发式算法及快速模拟退火算法求解单星成像调度子问题,通过综合多颗卫星的调度结果, 可以对任务分配方案进行评价,引导蚁群算法搜索优化的任务分配方案,最终得到多颗卫星的成像调度方案. 大规模测试算例验证了算法的效率.     

基于全局最优和差分变异的头脑风暴优化算法

针对头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法的选择操作中仅部分个体更新追随全局最优和变异操作中步长不能自适应的问题,采用追随全局最优策略以充分利用全局最优信息,并用差分变异代替原来的高斯变异以自适应调节变异步长,提出了基于全局最优和差分变异的BSO (global-best diff...     

一种改进的自适应遗传算法

提出的自适应遗传算法采用群体的最大适应度fitmax、最小适应度fitmin、适应度平均值fitave 这 3个变量来衡量群体适应度的集中程度 ,然后根据适应度集中程度 ,自适应地变化整个群体的交叉概率pc 和变异概率pm ,改进了M .Sriniras提出的自适应遗传算法。采取最优保存策略来保证最优个体不被大的pc和pm 破坏掉。并用无放回余数随机选择算子 (RSSR选择算子 )对基本选择算子进行了改进 ,选择误差比较小。将自适应遗传算法用于图像分割的试验结果表明 ,与基本遗传算法相比 ,由于该算法综合考虑了“快速收敛”和“全局最优”这两个要求 ,因此它不仅能得到较好的分割质量 ,而且基本保持了遗传算法的运算速度 ,利于硬件实现     

基于近似逐次超松弛预处理的自适应CQ算法

在处理基于不完全数据重建的不适定反问题时, 针对预处理CQ算法存在的不足, 提出了一种近似的逐次超松弛自适应预处理矩阵选择策略. 该方法利用近似特征值矩阵在处理矩阵相乘和求逆中的优势, 将正则化与超松弛预处理方法合, 通过迭代逐次逼近预处理矩阵, 并给出了算法的自适应步长. 结合稀疏角度CT图像重建问题, 给出了算具体实现步骤, 通过仿真可以验证: 该策略可以使预处理CQ算法有较快的收敛速度; 当存在噪声时,也可以较好地通过提前停止迭代来提高重建精度. 该策略为预处理CQ算法在不完全数据重建领域的应用提供了参考.     

基于混合优化方法的立体匹配算法

为了改善线性生长算法获得视差图可靠性差的问题,提出了一种基于混合优化方法的立体匹配算法。该算法综合考虑了计算效率和图像可靠性,将视差匹配转换为多目标优化问题,通过提出的基于模拟退火的鸽群优化算法求解此优化问题,从而实现视差阈值的自适应调节,并获取相应的根点的最优视差值。所提出的混合优化方法较好地克服了局部寻优和全局寻优方法易受初值影响且收敛速度慢的缺点。此外,为了进一步提高视差图可靠性,利用滤波法去除不可靠的视差。仿真结果表明,该算法可以获得更多深度信息,提高了线性生长算法计算视差图的可靠性和鲁棒性。