混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷，提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm，GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群，增强算法全局搜索能力；其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度，判断种群是否早熟；然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索，变异已陷入局部最优的粒子位置；最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数，并为粒子位置公式添加收缩因子，促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验，结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题，具备更好的寻优性能。     

嫦娥三号软着陆预测及优化模型

本文是对2014年全国大学生数学建模竞赛A题的解答.本文利用动力学模型,基于变推力发动机结合螺旋搜索等算法解决了嫦娥三号软着陆预测及优化问题.在问题一中,首先建立物理学模型,解出嫦娥三号着陆准备轨道近、远月点速度大小;然后在主减速阶段,建立了主减速变推力动力学模型,对主减速阶段嫦娥三号所经过的极角θ进行求解,加以考虑月球自转带来的影响,确定着陆准备轨道近月点和远月点的位置以及嫦娥三号在近、远月点的速度方向.在问题二中,建立变推力发动机燃耗优化模型对于问题一中的主减速阶段进行优化;以安全半径与速度增量为指标建立综合评价模型,求出粗避障式安全的降落范围;精避障阶段以保证安全为前提,建立评价指标为不平坦程度与平均坡度的综合评价模型确定精确降落区域.最后根据对每个阶段建立的力学模型,进行求解.最后综合起来确定嫦娥三号的着陆轨道和在6个阶段的最优控制策略.在问题三中,建立误差模型对设计的着陆轨道和控制策略做相应的误差分析,并且利用单因素敏感性分析对主减速阶段与剩余4阶段进行自变量与因变量敏感度计算.     

考虑缓冲时间成本的鲁棒性停机位分配

针对实际航班提前或延误给停机位分配带来的扰动问题,分析了航班实际到离港时间偏离计划时间的分布规律,提出了基于缓冲时间成本的停机位分配鲁棒性评价函数.在此基础上,建立了以缓冲时间成本、机位-航班大小差异度和远机位数等最小为优化目标的鲁棒性停机位分配模型,设计了求解模型的禁忌搜索算法.基于首都国际机场两个典型的A、B工作日实际运行数据的模型验证结果表明,所提方法与不考虑鲁棒性及传统最小化空闲时间离差平方和的停机位分配相比,在A日航班冲突分别减少了98.1%和97.6%,在B日航班冲突分别减少了74.3%和70.8%,有效地提高了停机位分配计划的鲁棒性.      

基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机

针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题, 提出将再生核函数与多项式核函数相结合, 建立一种新的组合核极限学习机模型, 使其具有全局核与局部核的优点, 并选择布谷鸟搜索算法对其参数进行优化选择. 仿真实验结果表明, 采用基于再生核的组合核函数作为极限学习机的核函数可行, 在实验数据集的多值分类和回归问题上, 与传统支持向量机及单核极限学习机相比, 该模型具有更好的泛化性能.     

混沌图引力搜索算法求解压力容器约束问题

为解决运用混沌图引力搜索算法( CGSA: Chaotic Gravitational Constants for the Gravitational Search Algorithm) 难以计算经典的压力容器设计( PVD: Pressure Vessel Design) 约束优化问题,提出了一种改进的混沌图引力搜索算法( CGSA9 + ) 。首先,分析PVD 约束条件中各变量间的相互依赖关系,确定总体中各维度随机的先后依赖顺序; 其次,在继承CGSA 算法子代产生的规则基础上,更新越界子代的产生规则,借助当前全局最优解位置,优化子代产生规则; 最后,通过循环验证是否满足约束,进而求解与评估,得到最优解。对比实验表明,该新算法能有效解决PVD 约束优化问题,并具有较好的优化效果。     

基于GPU的多维树搜索算法在管道流体仿真中的应用

为提高邻近粒子搜索速度,使水力压裂过程中注入管道内的水流现象更好地满足实时性要求,在图形处理器(GPU)上基于光滑粒子流体动力学(SPH)算法,将结合GPU的并行操作能力和多维树搜索算法优点的多维树搜索算法应用在水力压裂管道流体模拟中。首先,给出了流体粒子的受力分析及更新颗粒位置的方法;然后,给出了该算法在管道流体模拟中的具体实现过程。最后,通过实验近似模拟水力压裂过程中管道与水流交互过程,并与其他算法进行对比分析。结果表明将本文算法应用于大规模管道流体模拟中,执行速度快了几倍,实现了水流模拟在管道中的实时性。     

一种改进禁忌搜索的K-medoids聚类算法

针对传统K-medoids聚类算法初始聚类中心随机选择、聚类精度不高、全局搜索能力较差以及禁忌搜索算法对初始值随机选取等问题,提出了一种粒计算与最大距离积法相结合的初始化禁忌搜索初始值算法,将改进后的禁忌搜索算法用来优化K-medoids,以提高聚类算法的性能。通过仿真试验论证了该算法具有较高的效率和准确率以及较强的稳定性。     

混合禁忌搜索算法的邮政运输车辆调度问题研究

在邮政企业中,运输网络是整个系统得以顺利运行的基础,邮政企业如何充分发挥自身优势、整合资源以改善运输网络是市场竞争愈发激烈情况下面临的重大问题,尤其是邮路规划问题。为提高邮政运输网络的整体运行效率,在同时考虑往返货物归集、车载量限制、最短路径和最少车辆数等一系列约束条件情况下,建立了送取货一体化的多中心邮政运输车辆调度的数学模型;针对该模型设计了禁忌搜索算法与C-W节约里程算法相结合的求解优化算法。最后,通过贵州省邮政企业实际生产数据对模型和算法进行仿真验证,并对优化后的调度方案进行了结果和效果分析。实验结果表明,优化后求得的配送策略在优化邮运成本上效果明显。     

基于启发式规则与和声搜索的配电网重构算法

提出一种基于启发式规则与和声搜索算法的配电网经济性重构方法.首先,根据配电网重构网络拓扑要求及和声搜索算法的特点,采用基于重构环解的和声向量编码方式,通过构建重构环特殊支路组、设定支路断开原则避免不可行解的产生;然后,以网损最小为目标分析初始网络,利用启发式规则将各重构环搜索范围压缩到最有可能的有效解范围之中;最后,利用和声搜索算法在有效解范围中全局寻优.该方法显著减少了候选解数目,能够快速搜索到全局最优解,且搜索性能不随网络规模的扩大而变差.IEEE典型算例的仿真结果验证了本文方法的正确性和有效性.