一类灰色二层线性多目标规划问题及其算法

将下层带多目标函数的二层线性规划与灰色理论相结合,提出了一类灰色二层线性多目标规划问题,给出了该问题的数学模型和相关概念。在约束域为非空紧集的条件下,证明了漂移型灰色二层线性多目标规划问题的最优解一定可以在约束域的极点达到,并提出了一个基于k次最好法的求解算法,证明了该算法具有全局收敛性,算例分析验证了所提算法是有效的。     

基于势场导向的对数蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优的问题,提出了一种将人工势场和对数蚁群算法相融合的新算法.该算法是在蚁群算法的基础上,将势场的影响因素引入到蚁群算法的状态转移概率函数和启发函数中,并通过对数函数模型对蚁群算法的信息素更新策略进行改进,使得路径算法搜索不再具有盲目性,并加快算法的收敛速度.为了验证改进算法的有效性,分别在不同环境的2维栅格地图中进行仿真.仿真结果表明,相比改进前的蚁群算法,改进后的蚁群算法在路径规划中收敛速度更快,规划效率更高.将基于势场导向的对数蚁群算法应用于Hokuyo激光建图的实际机器人上进行路径规划实验.实验结果表明,改进后的蚁群算法路径搜索效率较改进前提高了约52％.     

凝聚函数法求解稳态热传导系数反问题研究

将稳态热传导系数识别的反问题归结为一个带有多个不等式约束的非线 性规划问题，并采用改进后的基于极大熵原理的凝聚函数法将此非线性规划问题转化为一个可微的单约束优化问题。在此基础上，采用乘子惩罚函数算法进行求解，给出了数值验证，并探讨了信息误差对反演结果的影响，证明该算法有较好的抗噪性。     

蚁群算法求解离散最小约束去除问题

摘要： 引入蚁群算法解决最小约束去除运动规划问题,在求解过程中对蚁群算法的启发函数以及信息素更新策略进行改进,使其不再易于陷入局部极值并适合求解该问题.仿真实验结果表明,该算法在解的质量和收敛速度上优于精确搜索与贪心算法.     

关于灰色系统中的非线性规划问题

灰色系统中的非线性规划问题是一类重要问题。针对一般灰色非线性规划问题,给出了一种基于随机模拟的遗传算法求解方法。实例证明,将遗传算法应用于灰色非线性规划问题的求解能取得较好的效果。     

激励机制改进蚁群优化算法用于全局路径规划

为提高优化算法搜索能力,分析了基本蚁群优化算法和心理学家斯金纳的强化激励方法的基本原理,将正、负激励原理应用于改进基本蚁群优化算法,提出了基于激励机制的改进蚁群算法,并给出了其数学描述。将改进的算法应用于求解旅行商问题和避碰约束下的最短路径规划问题,并与基本算法进行比较。仿真试验显示,改进的蚁群算法有效搜索到最短路径,实现全局路径优化。由于采用了激励机制,使得种群中所有个体都能够积极向最优解移动,从而更快地找到最优解,其较之基本蚁群算法具有较快的收敛速度,整体性能优越,能够应用于求解路径规划等问题。     

改进蚁群算法在全局路径规划中的应用

本文利用一种改进的蚁群算法来解决全局路径规划问题。采用栅格法对移动机器人的工作环境进行建模,通过改进蚁群算法完成全局路径规划的目的。这种改进蚁群算法主要是对蚁群算法中的参数进行改进。其针对信息强度因子和信息素挥发因子的不同作用进行相应的函数设计,来达到全局路径规划的目的。通过实验与基本蚁群算法的算法性能比较,得出该改进策略的优越性。     

求解一类双层规划的自适应变异动态差分进化算法

针对一类上层函数和约束函数不具有凸性和可微性要求,而下层函数可微且凸的非线性双层规划问题,首先通过Karush-Kuhn-Tucher(KKT)条件将双层规划问题转换为单层约束非线性规划问题,并结合非固定多段映射罚函数法和精确罚函数法对约束条件进行无约束化处理,然后提出一种改进的动态差分进化算法优化对系列无约束优化问题进行求解。对8个测试实例进行数值计算并与现有算法进行比较。测试结果表明,所提方法是一种求解该类双层规划问题的有效方法。     

一种改进蚁群算法在配电网优化规划中的应用

配电网规划是一个复杂的非线性组合优化问题。为解决这一难题,提出一种基于改进蚁群算法的配电网优化规划算法。算法中,针对配电网络的辐射性特点,运用了一种避免辐射性检查的规划方法。结合蚁群算法,并改进了启发因子α,提高了配网规划的效率。算例结果表明该算法的优越性。     

约束最优化的改进中心算法

以最优化问题为核心，对中心算法进行了研究．该算法是解决非线性凸约束数学规划的有效算法．在此对其作了几个方面的改进．实例计算分析表明，改进后算法的收敛速度大大加快，迭代的次数大大降低．     

复杂系统可靠性优化的混合万有引力搜索算法求解

复杂系统可靠性优化问题是一类有约束限制且目标函数具有多个局部极值的非线性优化问题.为求解该类问题,提出了一种混合万有引力搜索算法的求解方法.算法利用基于万有引力定律的寻优机制指导群体进行全局搜索,并采用序列二次规划算法进行局部搜索,避免基本万有引力搜索算法陷入局部最优,改善优化性能,加快寻优速度.通过实例计算,并与蚁群优化算法、微粒群算法、蜂群算法和基本万有引力搜索算法等进行比较,验证了算法的可行性和有效性.     

基于改进蚁群算法的Web服务选择

提出一种改进的蚁群算法并将其应用于Web服务选择问题中.该算法使用非线性动态变化的伪随机比例选择参数及蚂蚁多重最优解随机加权路由选择算法控制蚁群的行为,使用5维Web服务质量向量和蚁群适应度函数评价蚂蚁构造的路径质量,蚂蚁根据其构造的路径质量进行信息素更新;该算法使蚁群在其解空间的进化能力得到很大的提高.实验证明,该算法在Web服务选择问题上比传统的蚁群算法效率更高.     

两种智能优化算法及其应用

遗传算法和蚁群算法是两种新型的寻优策略,遗传算法用于函数优化问题,蚁群算法用于求解非线形规划问题.建立通过相应的优化模型,并得出了实现的步骤,结果表明遗传算法具有简单、通用、鲁棒性强、适用于并行处理的特点.蚁群算法具有正反馈性、较强的鲁棒性、并行性以及易与其他方法结合的特性.     

面向车辆路径问题的改进蚁群算法研究

为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素...     

基于改进蚁群算法的大型综合建筑火灾疏散路径规划

动态逃生指示系统主要应用于大型综合建筑物内,此系统可根据建筑物内发生的火灾等突发情况动态指示人员疏散逃生,缩短逃生时间提高逃生成功率。通过研究现有动态逃生指示系统路径规划问题,提出一种改进蚁群算法,将Dijkstra算法和蚁群算法相结合,利用Dijkstra算法的全局搜索能力,调整了蚁群算法启发函数中初始信息素分布情况,同时结合探测到的火灾实时信息对蚁群算法的启发函数,转移概率,信息素挥发系数和更新规则进行改进。通过仿真实验表明改进的蚁群算法提高了搜索效率和全局搜索能力,降低了陷入局部最优的可能性并优化了逃生路线。     

改进蚁群算法的云计算资源调度模型

针对当前云计算系统资源调度算法的资源利用率低、浪费严重等缺陷,提出一种基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化模型,以获得更理想的云计算资源调度方案.首先对云计算资源调度的工作原理进行分析,建立云计算资源调度优化目标函数;然后利用蚁群优化算法模拟蚁群找到一条从起点到目的地的路径,即云计算资源调度目标函数的最优解,并结合目标函数对蚁群算法进行相应地改进;最后采用MATLAB2014R编程实现云计算资源调度优化模型.实验结果表明,该模型在短时间内可找到云计算资源调度的最优解,使资源利用率得到了改善.     

Ant Colony Algorithm for Solving QoS Routing Problem

Based on the state transition rule, the localupdating rule and the global updating rule of ant colony algorithm, we propose an improved ant colony algorithm of the least cost quality of service (QoS) unicast routing. The algorithm is used for solving the routing problem with delay, delay jitter, bandwidth, and packet loss-constrained. In the simulation, about 52.33% ants find the successful QoS routing , and converge to the best. It is proved that the algorithm is efficient and effective.     

基于蚁群算法和遗传规划的跨单元调度方法

针对运输能力受限的跨单元调度问题,提出了一种基于蚁群算法与遗传规划的超启发式算法.通过蚁群算法搜索合适的启发式规则,并且利用遗传规划生成可以适用于问题模型的启发式规则,用以扩充规则集;同时引入时间窗的概念,用来决策每个小车运输时的等待时间.实验表明,提出的算法可以搜索出优质规则,并且通过遗传规划很大程度上改善了候选规则集,提升算法性能.同时时间窗策略的采用可以提高小车的利用率以及最小化总加权延迟时间.      

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.