基于动态分组与高斯扰动的改进布谷鸟算法

【目的】针对原有布谷鸟算法在求解最优化问题时的不足，提出一种基于动态分组与高斯扰动的改进布谷鸟搜索算法(Gaussian perturbating and dynamic grouping for cuckoo search，GPDGCS)。【方法】GPDGCS算法在原有布谷鸟算法的求解过程中应用了高斯扰动与动态分组策略。【结果】通过6个典型的测试函数对GPDGCS算法进行仿真实验，结果表明GPDGCS算法比原有布谷鸟算法有更高的收敛速度、求解精度等。【结论】GPDGCS算法在一定程度上可避免算法陷入局部最优。
     

基于动态分组与混沌扰动的改进布谷鸟算法

针对布谷鸟算法(CS)求解速度不够快、精度不够高的问题,给出一种基于动态分组与混沌扰动的改进布谷鸟算法(ICS),并通过5种经典的测试函数对其性能进行测试.仿真实验结果表明,ICS比CS有更快的求解速度和更高的求解精度.     

基于当前极值高斯扰动的改进布谷鸟算法

针对布谷鸟算法(Cuckoo Search,简称CS)收敛速度不够快、求解精度不够高等问题,给出基于当前极值高斯扰动的改进布谷鸟算法(GCS)。并用5个典型的测试函数对GCS、CS、DGCS、CCS和ICS的性能进行对比,仿真实验结果显示GCS比其他四种算法有更快的收敛速度与更高的求解精度。     

一种自适应混合变异的引力搜索算法

【目的】针对引力搜索算法在求解优化问题时易陷入局部极值问题,提出了一种自适应混合变异的引力搜索算法。【方法】采用动态调整粒子速度和位置的更新公式,提高算法搜索精度。引入变异算子,对最优粒子进行高斯变异,对非最优粒子进行自适应t分布变异。【结果】提高算法在求解函数优化问题时的全局探索能力和局部开发能力。【结论】用9个标准测试函数的仿真实验,与标准GSA及改进算法进行比较,结果表明所提出算法具有较强的收敛精度和鲁棒性。     

一种自适应混合变异的引力搜索算法

【目的】针对引力搜索算法在求解优化问题时易陷入局部极值问题,提出了一种自适应混合变异的引力搜索算法。【方法】采用动态调整粒子速度和位置的更新公式,提高算法搜索精度。引入变异算子,对最优粒子进行高斯变异,对非最优粒子进行自适应 t 分布变异。【结果】提高算法在求解函数优化问题时的全局探索能力和局部开发能力。【结论】用 9 个标准测试函数的仿真实验,与标准 GSA 及改进算法进行比较,结果表明所提出算法具有较强的收敛精度和鲁棒性。
     

基于函数动态递减因子的布谷鸟算法

针对布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢,求解精度低的缺陷,提出一种改进布谷鸟搜索(ICS)算法.将函数动态递减因子引入到步长和发现概率中,并对步长和发现概率进行自适应调整.测试结果表明,改进后的布谷鸟算法在收敛速度和求解精度方面均优于原始布谷鸟算法.     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】在改进动态惯性权重粒子群算法的基础上,结合VNS算法,进一步改善该算法的局部搜索能力和全局寻优能力。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将它转化为带距离和容量约束的车辆路径问题,建立数学模型。针对粒子群算法的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的算法能够快速跳出局部收敛,全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】在改进动态惯性权重粒子群算法的基础上,结合 VNS 算法,进一步改善该算法的局部搜索能力和全局寻优能力。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将它转化为带距离和容量约束的车辆路径问题,建立数学模型。针对粒子群算法的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的算法能够快速跳出局部收敛,全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。
     

禁忌搜索算法求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题

【目的】为了求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题,建立了该车辆路径问题的数学模型,并采用禁忌搜索算法进行求解。【方法】首先松弛车辆载重和顾客时间窗约束,在目标函数里面引入相应的惩罚成本;接着,使用贪婪算法生成初始解;最后,设计禁忌搜索算法求解该问题。在禁忌搜索中,使用了插入、删除、移动、交换等算子搜索邻域解空间,并使用扰动算子进一步加大搜索范围。为了验证禁忌搜索算法的有效性,对修改的Solomon标准测试问题进行求解,并与CPLEX的优化结果进行比较。【结果】在小规模算例求解中证实了禁忌搜索算法的准确性,在标准规模算例求解中证实了该算法的高效性。【结论】所提出的禁忌搜索算法能够有效解决带时间窗和多配送人员的车辆路径问题。     

Fisher市场均衡问题的新全牛顿步可行内点算法

【目的】基于光滑中心路径的等价变换，提出一种新的求解Fisher市场均衡问题的线性权互补(Weighted linear complementarity problem, WLCP)模型的全牛顿步可行内点算法。【方法】扰动WLCP，构造光滑中心路径的新代数等价形式，运用牛顿法得到新搜索方向，从而提出求解Fisher市场均衡问题的全牛顿步可行内点算法。【结果】算法采用全牛顿步避免线搜索，提高计算效率，且具有可行性和多项式复杂度。【结论】初步数值结果表明算法有效。     

带相容性约束的车辆路径问题及其混合蚁群算法

【目的】着力设计带相容性约束的车辆路径问题的高效启发式算法。【方法】针对带相容性约束的车辆路径问题的特点,提出了一种混合蚁群算法。该算法的核心由蚁群搜索和禁忌搜索组成,对蚁群搜索的状态转移公式和信息素更新规则进行了改进,并在蚁群搜索过程中加入了一个扰动机制,同时在禁忌搜索部分采用了新的邻域结构和禁忌规则。【结果】得到了关于带相容性约束的车辆路径问题的混合蚁群算法。【结论】通过多个算例对算法进行了测试,计算结果表明该算法具有很高的求解效率。     

带相容性约束的车辆路径问题及其混合蚁群算法

【目的】着力设计带相容性约束的车辆路径问题的高效启发式算法。【方法】针对带相容性约束的车辆路径问题的特点,提出了一种混合蚁群算法。该算法的核心由蚁群搜索和禁忌搜索组成,对蚁群搜索的状态转移公式和信息素更新规则进行了改进,并在蚁群搜索过程中加入了一个扰动机制,同时在禁忌搜索部分采用了新的邻域结构和禁忌规则。【结果】得到了关于带相容性约束的车辆路径问题的混合蚁群算法。【结论】通过多个算例对算法进行了测试,计算结果表明该算法具有很高的求解效率。
     

基于高斯扰动的反向蜉蝣优化算法

目的 解决蜉蝣优化算法收敛精度较低且易陷入局部最优解的不足。方法 将高斯扰动和混合反向学习策略与蜉蝣优化算法进行融合，提出一种基于高斯扰动的反向蜉蝣优化算法。该算法在雌雄蜉蝣种群中通过反向学习来扩大搜索空间，增加种群多样性；在迭代过程中对雄性蜉蝣的最优个体进行高斯扰动，防止算法陷入局部最优解。结果与结论将改进蜉蝣优化算法与其他7个对比算法在14个测试函数上进行数值实验，结果表明，改进蜉蝣优化算法具有更好的搜索能力和求解精度。     

一种带有隐藏约束昂贵黑箱优化问题的改进响应面方法

【目的】提出一种求解带有隐藏约束的昂贵黑箱优化问题的新响应面方法。【方法】对SHEBO算法进行了改进，取消了MADS强化搜索这一步骤，节约了昂贵黑箱目标函数的估值次数，并改善了响应面模型的更新策略，从而提高了算法效率。【结果】得到了新的带有隐藏约束昂贵黑箱优化问题的响应面方法。【结论】通过50个标准的测试问题对新算法的数值表现进行了评估，结果表明新算法优于原有的SHEBO方法。     

一种求解昂贵黑箱优化问题的多代理辅助进化算法

【目的】提出一种求解昂贵黑箱优化问题的多代理辅助进化算法。【方法】对进化采样辅助优化算法进行改进，将全局搜索中每代的进化操作进行10次，以降低求解的不稳定性；并对全局搜索与局部搜索的转换采用自适应距离准则判断，从而提高求解的精度。【结果】得到了新的昂贵黑箱优化问题的多代理辅助进化算法。【结论】使用22个测试问题对新算法的数值结果进行评估，结果表明新算法与进化采样辅助优化算法相比优势明显。     

求解随机变分不等式问题的修正外梯度随机逼近算法

【目的】研究求解随机变分不等式问题的基于外梯度的随机逼近算法。【方法】依据求解经典变分不等式问题的外梯度算法,给出求解随机变分不等式问题的修正外梯度随机逼近算法。【结果】在适当的假设下,证明了修正外梯度随机逼近算法具有全局收敛性,初步的数值试验结果表明算法具有有效性。【结论】修正外梯度随机逼近算法是对已有的外梯度随机逼近算法的进一步推广,并且可在更弱的假设下获得它们的全局收敛性结果。     

利用半无限规划的离散化方法求解半定规划问题

【目的】对半定规划的强对偶定理以及求解半定规划近似解的算法进行讨论。【方法】利用求解半无限规划的近似解的离散化思想,及线性规划的强对偶定理。【结果】得到了半定规划强对偶定理一种新的证明方法以及求解半定规划近似解的离散化算法,给出了该算法的数值实验结果。【结论】为半定规划问题提供了一种新的近似求解算法。     

基于扰动的社交网络保护方法研究

扰动技术是社交网络隐私保护的重要方法,本文提出了高斯随机扰动和贪心扰动两种扰动算法保护社交网络的权值,分别适用于动态和静态社交网络。高斯随机扰动可以简单有效地保护动态社交网络的权值隐私,贪心扰动算法将社交网络的边分类,可以在保护静态社交网络权值隐私的同时保证社交网络的最小生成树不变,提高社交网络数据的可用性。实验结果表明两种算法均能有效保护社交网络的权值安全,并且保持较高的数据可用性。     

基于范数标量化方法的多目标次梯度算法

【目的】提高多目标优化问题的收敛速率及解的精度。【方法】在欧式空间中基于范数标量化方法提出了求解多目标优化问题的次梯度算法。【结果】在每个目标函数与相应最小值的差的平方为凸函数的假设下，证明了多目标次梯度算法的Pareto弱有效解的收敛性。【结论】数值实验结果表明：提出的多目标次梯度算法在求解多目标线性优化模型时具有更快的收敛率，并且在求解非光滑多目标优化问题时具有更高的解的精度。     

基于稀疏优化的智能电表误差估计方法

【目的】利用改进动态线损和稀疏优化方法研究智能电表运行误差估计。【方法】首先，考虑电表误差的稀疏性，加入稀疏正则项，对动态线损模型进行改进，提高误差估计的精准度；进一步地，利用交替方向乘子法改进设计迭代算法，交替求解改进动态线损模型，获取智能电表误差估计结果。【结果】利用Matlab和实际数据进行数值仿真实验，验证所提方法的有效性。【结论】通过分析线损率与计量误差估计的耦合关系，提高了误差估计的精度。与动态线损模型对比，本文所提方法的检测准确率更优。