加强的混合遗传算法求解能力约束弧路径问题

为了在可接受的时间里求解具有NP-hard性质的能力约束弧路径问题(CARP),提出了加强的混合遗传算法(EHGA). 该算法是在遗传算法框架里嵌入加强的局域搜索算子来强化搜索,充分发挥了遗传算法的全局搜索能力和加强的局域搜索算子的局域搜索能力. 同时,在进行种群替代时,二元锦标赛替代被提出,并使用了种群管理来保持种群的多样性.测试了标准CARP算例,并给出了算法效果比较. 结果表明,加强的混合遗传算法胜出一般的Memetic算法,是有效的求解CARP的方法.     

修改Broyden族在一类非精确线搜索下的全局收敛性

将一类W olfe类线搜索模型的LS搜索模型与文献[10]提出的修改B royden族(M BC 1和M BC 2)相结合,得到M BC 1算法和M BC 2算法,并证明M BC 1算法和M BC 2算法在LS搜索模型下具有全局收敛性.     

多起始点进化算法在容量约束弧路径问题上的应用

容量约束弧路径问题(CARP)是一类NP难的组合优化问题,通常采用启发式算法求解,计算时间较长.本文在竞争模因算法基础上采用多点同时搜索,构造了多点进化算法(MSEA).算法由多个初始解开始,同时进行局部搜索与遗传进化,再将结果合并,得到最终的解.在29个基准数据集上的数值试验表明,该算法可行有效,并可以节省大量计算时间.     

FSFIS问题的基于随机kick的ILS&TS混合算法

提出了一种基于随机kick的迭代局域搜索算法(ILS)求解存储容量受限的流水车间问题(FSFIS).该算法使用新颖的多对不交叉的交换移动构成kick移动,并采用回溯机制保证搜索在有利的空间内进行.通过应用4种邻域结构,每种情况下产生480组随机数据的试验证明该新型算法是快速有效的近优算法.设计了一种在原有的静态禁忌搜索算法中引入了基于随机kick的迭代局域搜索算法的混和算法,这种混合算法可以充分发挥原有的2种算法的各自优势,使目标函数进一步改进.     

Armijo型线搜索一个修正LS共轭梯度法的全局收敛性 (运筹学与控制论)

提出一个新的修正Liu-Storey共轭梯度(MLSCG)算法。在精确线搜索下MLSCG算法化归为标准的Liu-Sto-rey(LS)共轭梯度算法。MLSCG算法产生的搜索方向不依赖于所使用的线搜索准则而具有充分下降性。本文证明了MLSCG算法在一个Armijo型线搜索下具有全局收敛性。数值试验表明,对于多数算例MLSCG算法比PRP、HS、LS等算法具有更好的计算结果。     

一种新的修正 Liu-Storey 共轭梯度法的全局收敛性（英）

在 Liu-Storey(LS)公式的基础上给出了一个修正的共轭梯度公式 beta _k^MLS. 证明了该新公式在 Wolfe-Powell 线搜索下, 甚至在强 Wolfe-Powell 线搜索下, 在满足sigma in bigg(0,textstyle1 over 2bigg) 的同时, 新算法具有充分下降性和全局收敛性. 数值结果展现了算法的可行性.     

求解非负约束优化问题的可行LS共轭梯度法

结合子空间思想和Liu-Storey(LS)共轭梯度法,提出了求解大规模非负约束优化问题的可行共轭梯度算法,并分析了算法在Armijo型线性搜索下的全局收敛性.数值实例表明该算法是有效的.     

一种新的修正Liu-Storey共轭梯度法的全局收敛性(英文)

在Liu-Storey(LS)公式的基础上给出了一个修正的共轭梯度公式β_k~(MLS).证明了该新公式在Wolfe-Powell线搜索下,甚至在强Wolfe-Powell线搜索下,在满足σ∈(0,1/2)的同时,新算法具有充分下降性和全局收敛性.数值结果展现了算法的可行性.     

FSFIS问题的基于随机kick的ILS&TS混合算法

提出了一种基于随机kick的迭代局域搜索算法(ILS)求解存储容量受限的流水车间问题(FSFIS)·该算法使用新颖的多对不交叉的交换移动构成kick移动,并采用回溯机制保证搜索在有利的空间内进行·通过应用4种邻域结构,每种情况下产生480组随机数据的试验证明该新型算法是快速有效的近优算法·设计了一种在原有的静态禁忌搜索算法中引入了基于随机kick的迭代局域搜索算法的混和算法,这种混合算法可以充分发挥原有的2种算法的各自优势,使目标函数进一步改进·     

用逻辑方法验证移动Ad Hoc网络协议

针对移动Ad Hoc网络节点移动和无线广播通信特征,引入移动算子和广播算子,扩展形式逻辑LS2,提出了建模和分析移动Ad Hoc网络安全系统的逻辑ELS2.ELS2把网络模型化为不同位置上执行程序的线程复合,把攻击者模型化为与协议参与方并发运行的线程.ELS2中提出网络迹概念,描述网络节点内部计算和外部交互,以及节点移...     

半开放式多车场车辆路径问题

基于现代物流业发展的实际需要,提出半开放式多车场车辆路径问题,并建立了数学模型.由于半开放式多车场车辆路径问题具有NP-hard性质,为了有效求解,基于车辆路径问题中的经典路径构造算法和局域搜索算法,设计了求解所提出问题的节约算法、顺序插入算法和并行后悔插入算法.利用标准算例进行数值试验,分析了3种算法中的参数和所嵌入局域搜索方法对求解结果的影响,并对不同算法的求解结果进行了对比分析.关     

带容量约束的多车调度暂态混沌神经网络算法

带容量约束的多车调度问题是典型的NP-hard问题,利用模糊C均值聚类算法的相似性分类原理及混沌神经网络的全局搜索能力和高搜索效率,提出了一种快速且易于实现的新的混合启发式算法.该算法分为用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要求装车和用暂态混沌神经网络方法对每条路线排序两个阶段.实例计算以及与其他算法比较表明,该算法是一种求解多车调度问题的可行且高效的方法.     

面向大数据的超启发式SVM的网络安全框架研究

大数据环境下,为了提高支持向量机(support vector machines, SVM)在网络安全应用环境下的性能,提出了面向大数据的超启发式SVM网络安全框架。所提超启发式SVM框架由SVM和超启发式框架组成,超启发式框架的作用是生成配置参数,并将其发送到SVM,SVM使用生成的配置来解决给定的问题,然后将成本函数发送到超启发式框架。超启发式框架分为高层策略和低层启发式,高层策略具有搜索性能,可以控制选择低层启发式并生成新的SVM配置;低层启发式算法构成了一组特定于问题的启发式算法,使用不同的规则实现对SVM配置搜索空间的探索。该框架自适应地集成了基于分解和基于Pareto方法的优点,近似SVM配置的Pareto集,解决了启发式框架的优化问题。实验结果表明,所提框架性能优于其他算法,说明框架的有效性。     

一个具有仓库容量选择的两阶段设施选址问题的模型及算法

设施选址及其规模选择优化对供应链的长期战略成本和运营成本有着重要影响, 是提高企业利润和竞争力的关键决策之一, 也是运筹优化领域研究的热点与难点. 针对已有的两阶段设施选址问题,(two-stage facility location problem, TSFLP),研究中缺乏对设施容量选择的优化, 在设施选址问题基础上引入了设施容量选择的优化, 同时确定了工厂的位置、仓库的位置和容量、从工厂到仓库的产品流以及客户到仓库的分配, 建立了以最小化总成本为目标的混合整数规划模型, 并基于模型特点设计了适合求解此问题的拉格朗日松弛(Lagrangean relaxation, LR)方法和混合变邻域禁忌搜索,(hybrid variable neighborhood tabu search, HVNTS)算法. 基于随机生成的大量具有不同参数的实例, 验证了所提出的算法可有效求解大规模的、且需同时优化设施选址及容量选择的问题.     

基于集成神经网络的信道估计方法研究

为解决噪声以及信号干扰等因素严重影响接收端信道估计的问题,提出一种基于集成神经网络的信道估计方法,利用多个改进后的神经网络来提取带噪导频信号与原始导频信号之间的非线性关系模型,根据其输出误差来计算差异度值,并结合差异度对其进行集成,得到训练完成的集成神经网络模型,通过集成神经网络模型来获取信道估计结果;与最小二乘(least squares,LS)估计方法相比,该方法不仅可以提高通信的可靠性,而且还能减少导频开销提高通信有效性;在不同的调制方式下,当误码率相同时,算法所需的信噪比LS算法均要更低;基于正交频分复用(orthogonal frequency division multiple,OFDM)通信系统进行仿真,结果证明,该方法具有优良的性能。     

含热电联合系统的微电网运行优化

为了提高微电网的经济运行水平,提出考虑分时电价并计及制热收益的微电网多目标能量调度模型,该模型以微网发电成本最低与环境效益最优为目标。首先,利用权重系数将多目标经济调度问题化成单目标优化问题。其次,针对遗传算法局部搜索能力差的问题,提出了天牛须搜索算法改善遗传算法的变异操作,利用自身对空间的判断,加强局部搜索能力,在此基础上将Metropolis接受准则加入天牛须搜索算法中,增加变异的概率。最后,以一个微电网为例,将改进的算法与标准遗传算法进行对比,验证了所改进的算法的全局最优解的搜索能力,使得微网获得更佳的综合效益,降低了系统经济运行成本。     

求解具有时空约束的天车调度问题Memetic算法

天车调度是一个NP难的多机多任务调度问题.针对炼钢-精炼-连铸生产过程中的天车调度问题,考虑时间和空间约束,建立了以钢水等待时间最少为目标的天车调度模型.提出了改进的Memetic算法,设计了采用任务分配规则和冲突处理规则的个体解码方式、PPX交叉算子和局域搜索算子;用该算法对模型进行求解,并与遗传算法进行比较.对某钢厂炼钢-精炼-连铸生产过程的天车调度问题的测试表明:与遗传算法相比,用该算法求解的等待时间最多减少1667%,并具有很高的稳定性.     

改进的遗传局部搜索算法在漏磁逆问题中的应用研究

通过将模拟退火技术加到遗传局部搜索算法(GLSA)的扰动过程中,提出一种改进的遗传局部搜索算法(IGLSA)及基于IGLSA的逆算法,用于从漏磁信号中重构二维缺陷.该算法中,径向基函数神经网络(RBFNN)用作前向模型,IGLSA用于求解逆问题中的优化问题.实验将该逆算法分别与基于规范遗传算法(CGA)的逆算法和基于GLSA的逆算法进行了比较,结果表明基于IGLSA的逆算法更精确,并且对噪声具有鲁棒性.     

基于改进樽海鞘群算法的到达时间差定位

针对室内到达时间差(time difference of arrival, TDOA)位置估计中的非线性最优化问题, 提出用改进的樽海鞘群算法搜索目标位置. 通过选择最优主基站构造改进的适应度函数, 使适应度函数可以更好地反映解的优劣程度, 提高了搜索精度. 在初始樽海鞘种群中引入近似解, 使全局搜索的步骤得到简化, 加快了算法前期收敛速度. 采用自适应跟随策略更新追随者位置, 解决局部开发低效问题, 加快了算法后期收敛速度. 仿真结果表明, 基于改进樽海鞘群算法的 TDOA 定位技术相比其他元启发式算法具有更高的定位精度和更快的收敛速度.