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1.
粒子群优化算法求解旅行商问题   总被引:86,自引:2,他引:84  
首先介绍粒子群优化的搜索策略与基本算法,然后通过引入交换子和交换序的概念,构造一种特殊的粒子群优化算法,并用于求解旅行商问题.实验表明了在求解组合优化问题中的有效性.  相似文献
2.
多粒子群协同优化算法   总被引:44,自引:0,他引:44  
提出一种多粒子群协同优化(PSCO)方法.PSCO是2层结构:底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快算法收敛.这些粒子群含的粒子数以及粒子状态更新策略不要求相同.为改善粒子群容易陷入局部极小的弱点,提出扰动策略,当1个粒子群的当前全局最优解未更新时间大于扰动因子时,重置粒子的速度,迫使粒子群摆脱局部极小.用Rosenbrock函数等3种基准函数做优化实验表明,PSCO性能优于经典PSO,FPSO和HPSO等算法.  相似文献
3.
具有自适应交换率和变异率的遗传算法   总被引:35,自引:0,他引:35  
简单遗传算法存在着收敛速度慢、易陷入局部上等缺陷。针对这些,本文设计出随相对遗传代数呈双曲线下降的自适应换率,并提出与父串间的相对欧氏距离成反比、随相对遗传代数指数下降的自适应异率。实例验证表明,具有自适应交换和变异率的遗传算法在收敛速度和获得全局最优解的概率两个方面都有很大的提高。  相似文献
4.
处理带约束的多目标优化进化算法   总被引:27,自引:0,他引:27  
针对当前对求解多目标优化的遗传算法中主要考虑如何处理相互冲突的多个目标间的优化,而很少考虑对约束条件的处理的问题,提出一种求解带约束的多目标优化遗传算法,利用邻域比较与存档操作遗传算法处理多个相互冲突的目标之间的优化、利用不可行度选择操作处理约束条件和选用约束主导原理指导进化过程选择操作; 面向多目标约束优化算法,列举了2个难点典型问题进行仿真计算研究,仿真结果表明该算法能较大概率地获得多目标约束优化问题的可行Pareto最优解.  相似文献
5.
关于桁架结构拓扑优化中的奇异最优解   总被引:27,自引:0,他引:27  
回顾了结构拓扑优化奇异最优解的研究,着重介绍了应力函数的求解问题:应力函数的不连续性可以解释受应力约束的桁架拓扑优化的奇异最优解问题;这类问题的可行区是由不同维数的可行子区域组成,奇异最优解位于退化的低维可行区的端点且和其他子可行区连通;具有不同性态约束的拓扑优化问题有本质差别,求解时需要不同的松弛处理。还介绍了可求得奇异最优解的松弛、延拓算法。  相似文献
6.
应急系统中多资源出救方案的研究   总被引:19,自引:0,他引:19  
建立了在多资源多出救点的应急系统中基于“出救点个数最少”和“应急开始时间最早”的多目标的调度模型,分别求出各个目标函数的最优解和最劣解,寻找使出救点个数为最优情况下使应急开始时间最早的解,在此基础上增加出救点的个数继续寻找,并将备选出救点集合缩小为运输时间小于上一次应急开始时间的出救点;得到一系列非劣方案后,对各目标函数按照具体情况赋予一定的权重,将原问题转化为求解使正负理想点接近度最大的非劣调度方案。一个采用模拟数据的算例验证了该算法的可行性。  相似文献
7.
基于自适应遗传算法的无刷直流电机的优化设计   总被引:12,自引:0,他引:12  
对遗传算法特别是自适应遗传算法作了分析,重点研究了交叉算子和变异算子对遗传算法收敛性的影响,提出了一种改进的自适应遗传算子的方法。该方法可在遗传模式得到保证的基础上加快新个体的产生速度,所构造的遗传算子随适应值自动变化,对远离最优值的个体采用较大的遗传算子值,对接近最优值的个体采用较小遗传算子值,以提高得到全局最优解的概率。通过测试函数的求解,验证了所构造的自适应算子的有效性和正确性。实算结果表明,在无刷直流电机的优化设计中,改进后的自适应遗传算法可在满足各项性能指标的前提下取得良好的优化效果,得到全局最优解的概率较改进前有明显提高。  相似文献
8.
加速混沌变尺度混合优化算法   总被引:11,自引:0,他引:11  
提出了一种加速混沌变尺优化算法(SCOA-DFP)。首先利用加速混沌算法(SCOA)找到一点比较满意的“初始最优点”。丙以此点为初始值使用变尺度方法(DFP)进行迭代,两种方法交替进行。算法简单明子,性能良好。数值实验表明算法实用有效。  相似文献
9.
模拟退火算法及其在非线性地学模型参数估计中的应用   总被引:11,自引:1,他引:10  
分析了目前地理学研究中进行非线性模型参数估计的一些方法的局限,介绍了模拟退火算法的原理及基于Metropolis准则的算法,进行了实例的应用研究。研究结果表明,模拟退火算法是估计非线性模型参数的一种有效算法;在地理学的其它优化问题研究中也将同样有着重要的应用价值。  相似文献
10.
基于贪心法的排课算法   总被引:10,自引:2,他引:8  
一直以来,最优解的排课算法的时间复杂度大多是排课规模的指数阶。文章把贪心法应用于排课算法中,得到排课最优解的多项式算法。  相似文献
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