多目标非支配邻近免疫粒子群算法

针对PSO算法求解多目标优化问题时易陷入局部最优解的问题,采用非支配邻近免疫算子来对粒子群的外部档案进行维护和变异操作,有效提高了Pareto解的多样性,从而提出一种多目标非支配邻近免疫粒子群算法(NICPSO)。采用动态加权法选择全局最优粒子,提高全局搜索能力;当粒子群趋于早熟时,采用优势邻域认知的个体极值更新策略;同时将学习因子表示为惯性权重的非线性函数,有效提高算法的统一性。通过ZDT1—ZDT4及ZDT6基准测试函数验证,该算法有效的提高了优化解的收敛性和多样性,与其他多目标进化算法和多目标粒子群优化算法相比,具有较好的性能。     

WSN中基于多目标优化的协同任务分配算法

对无线传感器网络目标跟踪中的协同任务分配机制进行了研究,针对一般任务分配算法中优化目标单一的缺陷,提出了一种基于多目标优化的任务分配算法.首先,建立了基于动态联盟的具有跟踪精度、系统能耗、负载均衡等多个目标参数的优化模型,并采用多目标进化算法NSGA-Ⅱ对模型进行求解;然后,提出了一种基于折中度的决策精选策略,从最优解集中决策出最终的任务分配方案.针对跟踪精度、能耗、负载均衡的仿真结果表明:所提算法可以对多个目标并行优化,较快收敛到全局最优解;与一般任务分配算法相比,该算法可获得更佳的调度结果.     

基于自适应环境因子熵权决策的多目标特征选择

多目标进化算法在特征选择方面有显著的优势，但其求解高维数据最优特征子集的性能依然较差，且从获得的Pareto解集中选择合理最优解仍是一个挑战性的问题.为了解决该问题，提出一种基于自适应环境因子熵权决策的多目标特征选择算法.首先，通过设计环境因子来自适应识别关键特征，优化候选特征子空间；其次，将环境因子嵌入改进的交叉算子和变异算子，实现全局最优特征子集的自适应搜索；最后，利用关联环境因子的熵权决策策略，从获得的Pareto解集中选出最优解.实验表明，与现有的五种多目标特征选择算法相比，提出的算法具有更高的分类精度，并能准确地获取全局最优解，验证了该算法的有效性.     

基于改进稳态遗传算法的桥梁有限元模型修正

由于测试误差和结构参数的不确定性,有限元模型修正的局部最优解和全局最优解均有可能是真实解。为了同时获取模型修正的局部最优解和全局最优解,文章提出一种改进的稳态遗传算法(ISSGA)。该算法通过一种双角度算子来判定目标函数的可行解,并通过定义可行解的伴侣解不断优化解的位置,实现目标函数局部最优和全局最优解的寻找。通过两个测试函数和一座混凝土箱梁桥模型修正案例,验证了ISSGA算法的精度、稳定性和计算效率,并明确了算法中各个参数的取值依据。结果表明:ISSGA可同时获得目标函数的局部和全局最优解;双角度算子可有效避免局部最优解的遗漏;ISSGA算法为获得模型修正合理解提供了可能。     

基于禁忌搜索的全局记忆增强型优化方法

针对过程系统优化问题中存在多解、而目前通用高性能实时优化算法均为局部算法的情况,提出了基于禁忌搜索的全局记忆增强型优化方法(global mnemonic enhancement optimization,GMEO)。该方法证明了在一定条件下局部最优解是过程系统参数的连续可微函数,并采用禁忌搜索方法以背景计算的方式获得优化计算经验点上的多解信息。基于这些多解信息,GMEO可为优化计算提供全体局部最优解的逼近值。以这些逼近值为初值,可使局部优化算法达到全局优化的效果,并能有效提高过程系统运行的稳健性。基于原油混合问题的数值仿真试验验证了GMEO方法的有效性。在不过多损失实时性的前提下,优化计算的目标函数值得以显著改善。     

一种新型快速的直接随机优化算法

 针对常用优化算法求解时实时性较差且易陷于局部最优解的问题, 提出一种新型快速的直接随机优化算法(DROA). 该算法直接利用随机搜索过程寻找最优解, 减少了额外计算, 降低了计算复杂度; 其搜索过程分为全局搜索和局部搜索两个阶段, 各阶段选用不同的调节参数公式和搜索方式. 先将递增参数的3个随机优化模块串接构造全局优化子, 并将多个全局优化子并行搜索构造全局优化器以获得全局最优解; 再将多个局部优化模块串接在一起运行构造局部优化器使优化解更精确. 测试结果表明, 该方法快速高效, 优于目前的全局优化算法.     

多种群蚁群算法在多目标优化中的研究

本文针对多目标优化问题提出了一种多种群蚁群算法,按照目标函数的个数建立蚁群种群数,在各个种群搜索过程中,创新性的引入了种群间的全局信息素更新和局部信息素更新,既提高算法对pareto解的搜索效率又避免了陷入局部最优,并针对多目标优化问题进行了仿真,证明了算法的可行性。     

基于混合遗传禁忌的多目标柔性作业车间调度

针对多目标柔性作业车间调度问题(Flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出了一种结合遗传算法和禁忌算法求解FJSP的调度算法。首先,定义了FJSP问题模型,然后提出采用改进的遗传算法对其进行求解,采用双链进行染色体编码和NEH方法获得初始解,并提出了自适应的选择策略、混合交叉策略和复合变异策略以实现个体保优和更新,当遗传算法陷入局部最优解时,采用禁忌算法跳出局部最优,以实现全局最优解的获取。仿真实验证明文中的方法能有效地解决FJSP问题,获得全局最优解,且与其他方法相比,文中方法具有收敛速度快和求解效率高的优势。     

禁忌粒子群算法在几何约束求解中的应用

约束问题可以转化为优化问题。针对粒子群优化算法在算法后期易陷入局部最优的缺点，本文提出禁忌粒子群优化算法（TPS0），在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布，后期引入禁忌搜索算法，记录已经达到的局部最优解，在下一次搜索中，不再或者有选择地搜索这些点，从而跳出局部最优点，并且在搜索过程中允许接受劣解，充分利用禁忌搜索的记忆能力及较强的爬山能力，大大提高了获得全局最优解的概率。该算法综合了粒子群优化算法的快速性、随机性和全局收敛性以及禁忌搜索局部寻优的能力。在确保全局收敛性的基础上，能够快速搜索到高质量的优化解。该方法用于几何约束求解的性能明显高于标准粒子群算法，算法具有良好的优化性能和时间性能。     

一种基于蚁群优化的动态节能路由选择策略

针对无线传感器网络中寻找最优路径的问题,考虑网络的节能需求,提出了一种基于蚁群优化的动态节能路由选择策略。蚁群算法在进行过一段时间后,受转移概率公式影响易于陷入局部最优解,因此在提出的基于蚁群优化的动态节能路由选择策略中设计了动态状态转移优化规则,合理的增加了新节点的搜索概率,从而达到快速有效的寻找全局最优解的目的;此外,基于蚁群优化的动态节能路由选择策略设计了奖罚机制,进一步节省搜索时间的同时增加最优路径搜索概率,极大的延长了网络生存时间。仿真实验及分析表明,通过动态状态转移优化规则及奖惩机制的动态调整极大的增加了全局最优解的搜索概率,快速有效地实现了全局最优解的获得,节省了节点能量消耗,有利于延长网络生存时间。     

一个置换极值问题

研究一个车队探险问题的推广,证明了这个问题等价于一个置换极值问题,得到了最优解的一组必要条件.设计了一个近似算法,并提出了若干公开问题,且对一般的置换极值问题做了初步讨论.     

基于Logistic映射的排列图软件水印方案

针对排列图编码鲁棒性较差的问题,提出使用Logistic映射生成软件水印的算法。根据版权所有者信息和合法用户信息生成初始值,通过Logistic映射计算混沌序列并生成水印信息。版权所有者随机生成排列图长度后将水印信息用排列图表示并嵌入宿主程序当中。提取排列图后,根据排列图相似度,在拓扑图受到攻击的情况下仍然可以证明版权。实验仿真证实该算法能够抵抗常见攻击,提高排列图的鲁棒性。     

基于矩阵的代替置换网络抗差分密码分析

在分组密码的设计中 ,提高分组密码的抗差分攻击性能是一个重要的课题。论文提出了一种基于矩阵的代替置换网络模型。基于这一模型 ,设计了一个称为基于全非奇异矩阵的代替置换网络的密码结构。给出了基于全非奇异矩阵的代替置换网络的差分概率上界。证明了当使用大规模的基于全奇异矩阵的代替置换网络时 ,i圈基于全奇异矩阵的代替置换网络的差分概率上界迅速减小。指出了使用大规模的基于全奇异矩阵的代替置换网络可有效地提高分组密码抗差分密码分析的安全性。     

一修路问题的算法解决分析

对一个具体修路问题进行研究，引出全排列算法．具体介绍了几种全排列算法：字典序法、递减进位制数法、邻位对换法，然后比较几种算法选择优化其中一种算法实现解决问题．     

Lorenz纽结

 基于最小纽结假设,由置换生成Lorenz映射对应的动力学纽结,重构Lorenz吸引子在三维空间中的结构.     

一致二部竞赛图的计数

研究了一种局部有序－无序排列的计数问题和一致二部竞赛图的某些性质。通过讨论，解决了标定一致二部竞赛图的计数问题，并获得了一个简明计算公式。     

改进蚂蚁算法在组合优化中的应用-置换FlowShop问题求解

置换FlowShop问题是生产调度问题中的一种，具有广泛的工程应用背景．有效的调度能够提高企业的生产效率和设备利用率，增强企业竞争能力．然而多机器的置换FlowShop问题属于NP-hard问题，很难得到问题的最优解．文章简单介绍了蚂蚁算法，并提出退火蚂蚁算法一将max-min ant system与模拟退火算法相结合．通过与max-min ant system运算结果进行比较最后得出结论：退火蚂蚁算法性能得到显著提高．     

DES中关于扩散图的哈密顿环问题

讨论了DES中P置换的设计标准 ,通过构造一个P置换解决了AB图由哈密顿环构成的问题 ,纠正了AB图不能由哈密顿环构造的错误观点     

关于有限域F_q上的置换多项式

对于给定的置换多项式f(x)∈F_q[x],研究f(x)是否F_(q~r)(r>1)上的置换多项式,是研究有限域上置换多项式的主要问题之一.本文改进了Carlitz和万大庆的方法,完全解决了形如x~(((q-1)/4)+1)+ax的多项式是否F_(q~r)上置换多项式的问题.     

Kaplansky计数命题的拓广及应用

应用组合分析技巧,给出基于线排列与环形排列情形下的经典的Kaplansky计数命题的拓广情形,得到了两个推广后的新的Kaplansky计数命题.通过推广Ménage计数问题以及组合恒等式的证明,所得结果拓展了已有文献的研究结果.