进化算法时间复杂度估算的一般流程

进化算法的时间复杂度分析是当前进化计算领域研究的热点难题。通过总结最新进化算法理论研究,介绍了进化算法时间复杂度分析方法,并讨论了分析关键之处:距离函数的确定方法。最后,给出了进化算法时间复杂度分析的一般流程,且以分析范例演示了方法的执行过程。     

最小二乘模糊支撑向量机研究

支撑向量机是以统计学习理论为基础,以结构风险最小化（Structure Risk Minimization,SRM）为原则的新型学习机,已经广泛地用于模式识别、回归估计、函数逼近、密度估计等方面。在对已有的分类问题的SVM算法的研究分析基础上,结合Lin和Wang提出的模糊支撑向量机模型和现有的最小二乘支撑向量机模型得出最小二乘模糊支撑向量机模型。     

资金约束条件下高速公路充电桩选址与定容优化

【目的】讨论带有资金约束和服务能力约束的高速公路快速充电站选址与定容规划问题。【方法】应用效用理论分析了电动汽车驾驶员在高速公路上选择充电站的策略,给出了充电设施不充足情况下的车流平衡状态迭代计算方法。建立了充电站选址定容问题的数学优化模型,并设计了一种改进遗传算法对问题进行求解。最后,提出了模拟实际高速公路网的随机网络生成方法,并通过实例对算法进行验证。【结果】测试结果表明:充电桩充电能力的提高可以有效增加高速路网上服务的车流量。【结论】改进后的遗传算法在求解不同规模网络下的选址与定容问题时,都能给出较为稳定的结果。随着网络规模扩大,算法求解的稳定性越好。     

资金约束条件下高速公路充电桩选址与定容优化

【目的】讨论带有资金约束和服务能力约束的高速公路快速充电站选址与定容规划问题。【方法】应用效用理论分析了电动汽车驾驶员在高速公路上选择充电站的策略,给出了充电设施不充足情况下的车流平衡状态迭代计算方法。建立了充电站选址定容问题的数学优化模型,并设计了一种改进遗传算法对问题进行求解。最后,提出了模拟实际高速公路网的随机网络生成方法,并通过实例对算法进行验证。【结果】测试结果表明:充电桩充电能力的提高可以有效增加高速路网上服务的车流量。【结论】改进后的遗传算法在求解不同规模网络下的选址与定容问题时,都能给出较为稳定的结果。随着网络规模扩大,算法求解的稳定性越好。