改进的差分进化算法在工作分配中的应用

提出了一种改进的差分进化算法(IDE)以解决工作分配.它修正了DE算法的两个重要的参数:尺度因子和交叉率.尺度因子根据所有解向量的目标函数值而自适应地调整,交叉率随着迭代次数的增加而动态地调整.通过结合这两种参数,不仅增加了候选解的多样性,还增强了本算法的解空间开发能力.实验表明,在解决工作分配上,IDE算法比其他三种DE算法具有更强的收敛性和稳定性.     

求解交货期可变动态调度问题的差分进化算法

针对差分进化算法求解动态优化问题时存在多样性缺失、寻优效率低的问题,提出一种多种群差分进化算法,将这种用于求解连续解空间优化问题的进化算法应用于顺序编码的动态调度问题求解中.该算法利用随机键编码表示法将连续位置向量转化为顺序编码,提出自组织多种群策略,将种群按动态空间特征自动分成主种群与子种群;由主种群不断探索峰值所在...     

改进差分进化算法在系统可靠性问题中的应用

分析了经典差分进化算法的寻优特点,提出一种扩展变量维数的自适应差分进化算法.该算法将变异率作为解向量的一维分量,随其他分量一起参与算法进化的全过程,使算法参数更好地适应算法进化各阶段的要求,提高了算法性能.将改进后的算法应用到系统可靠性问题中,针对3种典型的可靠性问题进行了仿真实验.结果表明,所提出的算法与其他算法相比具有很好的寻优效果.     

差分进化算法求解自动堆垛起重机调度问题

[目的]研究了自动化码头双自动堆垛起重机(Automatic stacking crane,ASC)调度问题,为了提高堆场的作业效率,考虑ASC作业过程中的干扰和冲突,以极小化所有作业的总完工时间为目标,建立自动化码头双ASC调度问题的混合整数规划模型.[方法]通过CPLEX求解器对模型进行求解.为了解决中等规模问题,设计了基于任务编码的离散差分进化算法进行求解,并把求解结果与遗传算法求解结果进行对比分析.[结果]所设计的离散差分进化算法能够在要求的时间内解决自动化码头双ASC调度问题;[结论]相较于遗传算法,本文提出的算法寻优能力更强.     

两段式差分进化算法及函数优化

针对标准差分进化算法解决不同问题时需要对控制参数进行不同的设置,提出了两段式差分进化算法.该算法利用正态分布随机数生成变异率的算子,并把进化过程分为2个阶段,不同阶段分别采用不同的交叉因子,根据不同的配置利用生成变异率来改善算法性能.同时为了加快局部寻优,利用拥有优势解的随机向量指引寻优方向.对一系列Benchmark...     

一种求解冗余机械臂逆运动学的自适应动态差分进化算法

针对冗余机械臂逆运动学难以直接求解且具有多解的问题,提出一种基于改进差分进化算法的逆运动学求解方法.以KUKA LBR iiwa七自由度机械臂为研究对象,验证该方法的有效性.针对基本差分进化算法易陷入局部搜索问题,引入自适应变异操作和随机变化交叉操作,使算法可根据迭代进程调整搜索强度.基于Denavit-Hartenberg方法建立七自由度机械臂运动学模型,改进逆运动学算法适应度函数与边界处理方法,最终求得最优逆运动学解.机械臂仿真实验以求解精度和稳定性为研究目标和评价指标,结果表明,在冗余机械臂逆运动学求解方面综合性能良好,具有较强的多工况拓展度和工程实用性.     

面向可靠性冗余优化的自适应差分进化算法

针对可靠性冗余优化问题中解的精度低及算法早熟收敛的问题,提出一种自适应的差分进化算法.该算法在原始差分进化算法的基础上修改了变异算子和交叉算子;在进化过程中,缩放因子F和交叉概率CR分别由三角函数实现自适应调节,以提高可行解的多样性及算法的收敛速度.解决了可靠性冗余优化问题解的精度低及早熟收敛问题.实验结果表明,该算法在解决可靠性冗余优化问题上不仅提高了解的精度,且具有更好的稳定性及更快的收敛速度.     

基于差分算子的和声搜索算法求解非线性l1模极小化问题

针对一类目标函数非光滑的l1模极小化问题,提出了一种改进的和声搜索算法.结合差分进化算法的变异策略,用差分向量算子取代和声搜索算法的音调微调.实验结果表明,改进后的和声搜索算法能够获得原问题的全体解.     

一种求解约束优化问题的改进差分进化算法

针对原始差分进化算法在求解约束全局优化问题时存在陷入局部最优的缺陷,提出一种改进的差分进化算法.该算法在保留原始差分进化算法全局搜索能力的基础上,采用基于规则的方法进行约束处理和种群个体的比较及选择,并利用种群相似度和最优变异操作改善种群进行全局范围搜索的多样性,提高算法跳出局部最优的能力.数值实验表明,该算法稳定性较好,目标函数评价次数较少,收敛速度较快,全局寻优能力较强,不仅能有效求解连续变量约束优化问题,也适用于离散变量或混合变量优化问题.     

一种改进的快速高效的差分进化算法

文章针对差分进化算法收敛速度和全局搜索能力之间不能同时兼顾这一问题,提出了一种改进的差分进化算法,该算法从动态更新种群、递增策略的交叉概率因子及递减策略的缩放因子对标准DE算法进行了改进,并用6个典型的测试函数对改进的差分进化算法和标准差分进化算法进行测试比较,结果表明改进后的差分进化算法在收敛速度、收敛精度和算法鲁棒性方面都要优于标准差分进化算法,采用动态更新种群的策略也有效地提高了算法的运算效率.     

差异演化算法求解二次分配问题

二次分配问题是典型的NP难题.建立了二次分配问题的数学模型.设计了基于差异演化算法的新方法对其进行求解.给出了差异演化算法求解该问题的具体方案.对不同的二次分配问题算例进行了仿真实验.结果表明,算法可以有效、快速地找到二次分配问题的最优解.     

联合火力打击中武器目标分配问题的多目标优化模型及算法

联合火力打击中确定最优的武器目标分配方案是具有挑战性的问题.为解决该问题,考虑需要在潜在打击目标中确定打击目标,建立了一个以最大化期望毁伤收益和最小化打击成本为目标的多目标优化模型.采用加权求和法以及偏好将多目标优化模型转化为全局约束优化模型.设计了具有较好搜索能力的交叉和变异算子的遗传算法.实验结果表明,所提出的算法可以得到比对比算法更好的分配方案.     

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。     

基于免疫的蚁群优化算法

蚁群算法在寻优过程中很容易出现早熟现象而陷入局部最优,同时蚁群算法在构造问题的可行解时,计算复杂度较大.为解决以上问题,将免疫算法和蚁群算法相结合,构成了一种结合免疫机制的蚁群优化算法,并将其用于解决WTA(武器目标分配)问题.通过仿真及与其它多种优化算法对比发现:基于免疫的蚁群优化算法在搜索效率上要高于其它优化算法.     

一类二阶非线性泛函微分方程解的振动性

讨论了一类二阶非线性泛函微分方程(a(t)y(′t)σ)′+q(t)f(y(τ(t)))g(y(′t))=0,t≥t0,σ是分母为奇数的正有理分数时方程解的振动性,得到此类方程的解振动的充分性判据,改进并推广了已有文献中的相应结论.     

基于遗传算法的目标优化研究

根据快防空作战的节奏、强对抗、多批次入侵特点，提出了武器目标分配模型．并通过分析遗传算法的原理解决武器目标分配的问题．用MATLAB语言进行优化设计，具有语言简单、函数丰富、用法比较灵活、编程效率高等特点．经过仿真验证，该方法可行且有效．     

马尔可夫决策过程在防空系统目标分配中的应用

综合考虑了目标分配中的一些重要问题,将马尔可夫决策过程理论应用于目标分配决策中,这种方法充分考虑了攻防对抗这个动态系统本身的特征,避免出现发射平台工作饱和,使决策的长期效益趋于最优。