改进填充函数法求解一类非线性规划全局极小点

针对带约束的非线性规划问题,构造了求解这一类优化问题的改进单参数填充函数,给出了相应的算法.理论分析和数值试验表明:构造的填充函数对参数依赖性小,全局收敛速度快.该方法对解决带约束的非线性全局优化问题是行之有效的.     

基于均衡约束的ADMM-LDPC译码算法

基于交替方向乘子法(ADMM)的改进型惩罚函数LDPC译码算法能够提升译码性能,但却存在优化参数数目过多的问题.针对该问题,提出一种基于均衡约束的ADMM-LDPC译码算法.首先将码字的0-1整数约束等价转化为连续的均衡约束,使得原有的整数优化问题转化为含均衡约束的非凸问题;然后采用惩罚函数的方法将该非凸问题转化为可求解的双层凸优化问题;最后采用迭代优化算法对该问题进行求解.仿真结果表明:相较于原有算法,所提算法大幅减少了所需优化的参数数目,且在低信噪比时能实现约0.05 d B的性能提升.     

带约束的离散全局优化问题的填充函数法

通过构造一个新的双参数填充函数求解带约束的离散全局优化问题的全局最优解,研究了填充函数的分析性质,并据此给出了带约束的离散全局优化问题的一个填充函数算法.数值试验证结果表明该算法是可行的、有效的.     

自治切换混杂系统优化控制研究与实现

研究了比受控切换具有更多参数约束的自治切换混杂系统优化控制问题.给出了优化控制的数学模型和计算泛函极值的必要条件,提出了一种可以解决多个切换时刻的综合极大值原理算法,能给出问题的全局最优解,可以使搜索尽可能好地指向极小点,同时避免直接求解目标函数偏导产生的大计算量,并对算法的收敛性进行了研究.仿真实例验证了该自治切换混杂系统优化策略的有效性.     

水库优化调度的Pareto强度值SCE-UA算法

提出求解水库优化调度问题的Pareto强度值SCE-UA算法,该方法将水库优化调度的约束优化问题转换成两个目标函数的无约束优化问题,一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数;对上述两个目标函数组成的向量个体,利用Pareto 优于关系和个体Pareto 强度值概念,实现个体的优劣比较和群体的优劣排序,在此基础上使用 SCE-UA算法求解。这种算法不需要人工处理罚函数,具有较强的通用性、稳定性及更好的搜索性能。     

求解约束优化问题的一类单参数填充函数

全局优化问题在科学计算、工程技术、经济管理等领域得到越来越广泛的应用,近些年来,人们相继提出一些求解无约束全局优化问题的算法,但对于求解约束优化问题的填充函数鲜有讨论。求解全局优化问题的填充函数法的关键之一在于构造一个叫作填充函数的辅助函数,文章在无强制性条件下给出了一类新的求解带一般约束优化问题的单参数填充函数,讨论了其良好的填充性质,并按其理论性质设计了一个算法,数值实验表明该函数是有效的。     

求解非线性P_0互补问题的填充函数法

首先利用光滑Fischer-Burmeister函数,将非线性P_0互补问题转化成相应的约束优化问题;然后对此约束优化问题构造出一种新的无参数的填充函数,讨论了该填充函数的有关性质,并提出了求解非线性P0互补问题的填充函数算法。通过几个数值算例验证了该算法的有效性。     

几何约束问题求解的方向可选指数进制步长优化算法

针对参数化设计中的复杂几何约束求解问题,提出1种可选指数进制变步长数值求解优化算法.在给定的优化目标下,采用指数进制变步长,对每个设计参数变量进行"前进、后退、保持一步"的方向选择式试探判断,即算法每迭代循环1次,误差以指数方式进行递减,变量则逐渐逼近先前设定的参数目标.利用该优化算法,求解相切圆填充和正二十面体优化2个经典的几何优化问题.研究结果表明:该算法稳定性强,收敛速度快,求解精度高并对初始值不敏感;该算法能够求解多变量复杂参数化设计问题,并不受优化变量个数的影响;利用方向可选指数变进制变步长优化算法能有效解决二维和三维空间内的参数化几何约束优化问题.     

一个求解约束全局优化问题的单参数填充函数方法

构造了求解约束全局优化问题的一个新的填充函数,分析了该函数的分析性质,设计了一个基于该填充函数的全局优化算法.数值试验表明该算法是有效的.     

双参数精确罚函数求解约束优化问题的FR共轭梯度法

对于含约束不等式的最优化问题,给出一种双参数罚函数形式,提出了一个求解这种罚函数无约束优化问题的FR共轭梯度法,研究了它的收敛性.数值实验表明该算法是可行的.     

基于遗传算法的油田注水系统运行优化研究

本文以注水能效最小为目标函数,以水力平衡约束、注水量约束、注水压力约束等为条件,建立了优化到注水泵站的油田注水系统运行优化数学模型。根据该模型的特点,应用改进后的遗传算法求解约束优化问题的方法,对油田注水系统能效问题进行了优化研究,验证了此算法得可行性,并取得了较好的优化效果。 关键词：油田注水系统 遗传算法 约束优化     

云计算下均衡负载的差异性资源调度算法优化研究

随着云计算的逐渐发展,云计算下容易出现虚拟机负载不均衡和差异性资源调度时间长的问题,当前调度算法大多无法有效解决均衡负载问题,影响调度性能。为此,提出一种新的云计算下均衡负载的差异性资源调度算法,对云计算下资源调度问题进行描述,针对云计算下虚拟机差异性资源负载问题设定参数。设计蚁群优化算法,蚂蚁爬行的每一步代表指派的一个差异性资源任务,引入挥发因子对信息素更新规则进行改进,获取全局信息素。利用蚁群优化算法对云计算下负载的差异性资源进行均衡调度,给出详细实现过程。实验结果表明,所提算法有较好的收敛性,均衡负载效果好,且时间复杂度低。     

机场地勤服务优化问题的双重变异单亲遗传算法

为了减少地勤服务作业调度影响的航班延误,以总航班延误最小化及航班延误方差最小化为目标建立了多目标非线性整数优化模型.地勤服务作业调度优化问题是NP难问题,因此,提出了一种双重变异单亲遗传算法求解该类问题.该算法避免了遗传算法求解同类问题时产生非法个体的现象,并且双重变异策略具有全局搜索能力.结果表明:双重变异单亲遗传算法可以很好地解决航班分配服务组及服务组内航班服务序列优化的地勤服务调度问题,减少了因地勤服务作业导致的航班总延误,避免了单个航班长时间延误.     

具有滚动优化特性的改进型蚁群算法及其在提前/拖期Job Shop问题中的应用

随着JIT生产管理技术的出现和发展,考虑工件提前拖期费用的生产调度问题已经成为人们研究的热点领域.本文对蚁群算法进行了有效的改进,在状态转移规则中引入了有限时段滚动优化的特点,并应用在解决带交货期窗口的提前/拖期Job Shop问题上,仿真实验验证了改进算法的有效性,给出了相应问题的最优值的演化曲线图与Gantt排序图.     

有时间窗约束单车场单车型非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的NP难题,一直成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热点问题,但传统的方法往往不能令人满意,利用遗传算法解决单车场单车型有时间窗约束的非满载车辆调度问题,构造了有创新性的染色体结构,并在遗传算法的迭代过程中与启发式算法交叉应用,现实应用中获得了很好的效果.     

战时车辆调度问题算法及应用分析

战时车辆调度是精确后勤的核心内容之一,对提高部队机动性和后勤保障能力具有重要作用.对战时车辆调度问题进行分析研究,提出一种快速、高效的算法.对战时多任务车辆调度组合优化问题,即NP-Hard问题进行求解.构造了一个两层搜索结构的遗传禁忌混合算法,该算法充分利用了不同领域搜索方法的优点,增强了算法在解空间中的搜索能力和运行效率.试验分析结果表明:所提算法能有效地解决战时多任务车辆调度问题;与基本遗传算法相比,该算法的优化能力、运行效率、可靠性均得到了提高.     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。     

基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解.算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计.     

基于BQPSO的无线传感器网络节点调度算法

在多目标跟踪中,要求无线传感器网络在满足跟踪精度的前提下,最大限度地降低对传感器资源的使用。基于这一目的,适当选择节点避免共线度过高,并采用APIT实现精确定位,同时考虑跟踪簇总能耗设计节点调度目标函数,采用二进制量子粒子群优化算法解决传感器资源冲突问题。仿真结果表明:虽然基于BQPSO的节点调度算法比基于PSO的节点调度算法在能耗上增加了17.47%,但定位精度可以提高31.84%。算法在提高定位精度的同时最大限度地降低了对资源的使用,有效延长了无线传感器网络的工作寿命。     

基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解。算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计。