基于蜂群的改进混合算法求解旅行商问题

旅行商作为组合优化问题,在求解中存在收敛慢、易于陷入局部最优问题,模拟蜜蜂觅食行为并利用蜂群算法求旅行商问题的最优解,觅食过程中根据收益比因子动态转变角色,加速算法收敛。结合改进2-opt算法,有效改善蜂群算法在全局搜索中局部搜索能力较弱的缺陷,降低问题规模。对不同基准问题的测试结果进行了对比分析,分析结果表明:改进混合算法比标准蜂群算法能在短时间内求得最优解。     

单线铁路列车运行调整优化模型与算法研究

构造了单线区段列车运行调整混合０－１线性优化模型，该模型综合考虑了列车运行计划调整和车站到发线利用。鉴于列车运行计划调整为ＮＰＣ问题，结合问题的实际背景，提出了一种有效的大系统分解算法－动态区域局部优化算法。该算法通过构造列车状态空间树，应用分枝定界法实现局部问题的优化。对车站到发线利用提出了复杂性为Ｏ（ｎ）多项式算法。     

改进的模拟退火算法及其在正交偶极子各向异性反演中的应用

正交偶极子各向异性反演中一般采用快速模拟退火算法(VFSA)。为了提高VFSA算法的分辨率，提出了一种改进的VFSA算法，此算法需结合局部优化算法，即在VFSA算法的每一循环中随机产生3个点，然后运用单纯形算法进行局部寻优，所得最优解作为下一循环的初始点继续下一循环。使用改进的VFSA算法处理了大庆某井的正交偶极子声波测井数据，并将该算法与传统的VFSA算法的处理结果进行了比较。结果表明，改进的VFSA算法比传统的VFSA算法具有更好的收敛特性。若合理地选择计算参数，则改进的VFSA算法的速度下降并不明显。     

基于并行混沌和单纯形法的混合全局优化算法

混沌优化算法采用的是串行优化结构,采用并行结构进行,并不断缩小搜索空间,提高了混沌优化在变量取值范围较大情况下的搜索效率。针对混沌在全局最优点附近搜索速度变得很慢、精度较低的缺点,结合单纯形法,提高了收敛的速度和求解精度。仿真结果表明并行混合优化算法可以得到满意的结果。     

基于均衡的单线铁路客货混行列车运行调整建模与求解

针对单线铁路列车运行调整问题的特点,以列车加权后的晚点时间均衡为目标建立了客货列车混行0~1混合整数规划模型。采用了分层分解技术,建立了求解此问题的动态区域局部优化算法。基于此算法进行了算例分析,并验证了算法的有效性。     

改进的遗传算法求解TSP

阐述了一种针对TSP问题的改进遗传算法。引入了局部优化搜索算法。加快了算法的收敛速度。减轻了初值对结果的影响。加入了改进的OX交叉算法,在交叉中合理保留了优秀个体基因的排列顺序。利用精英复制保留了优秀基因。维持了种群个体数目稳定。提出了一种新的变异算法,有效避免了路径重复,减小了运算量,提高了运算速度。     

基于局部优化的多智能体网络牵制蜂拥算法

针对现有的多智能体网络牵制蜂拥算法中网络在演化过程中可能出现“分裂”的问题,以代数连通度作为衡量网络连通的指标,提出一种基于局部优化的牵制蜂拥控制算法,以保持多智能体网络在演化过程中的全局连通性,从而保证所有智能体跟随虚拟领导者运动.该算法将局部优化策略引入牵制蜂拥控制器中,考虑网络中仅有部分智能体(称为信息智能体)具有虚拟领导者的信息,使信息智能体不断朝着其在当前时刻和下一时刻所有邻居的并集所组成网络的代数连通度最大的方向运动,以通过优化局部连通性达到提高整个网络连通性的目的.通过理论分析和仿真实验并与现有牵制蜂拥控制算法相比,进一步证明了算法可有效保持多智能体网络在演化过程中的全局连通性,且所有智能体均聚集在虚拟领导者周围更小的范围内,更能体现信息智能体在牵制蜂拥控制网络中的相对重要性.     

Study on the extending multi-attribute decision model of grey target

Based on the distance of interval numbers and the two-stage decision methods, this paper expands the decision model of grey target into some situation under which the decision information and target weights are the interval numbers at the same time. It also gives the optimization method of weights in the grey target. We get the optimum coordinated vector utilizing the combination assigning method, based on the local optimization of various schemes. So it can shift the weights of interval number into real number form and sequence it according to the weighted off-target distance. Finally the effectiveness and practicality of the model is proved by a real project.     

用育种算子改进遗传算法

为解决遗传算法求解一些特殊问题时容易出现的未成熟收敛问题,提出了在遗传操作中加入育种算子的方法,以改进传统遗传算法.在讨论生物工程中育种方法的基础上,给出了育种算子的定义和原理分析证明.育种算子能提高个体进化的概率,且不会出现由高概率变异引起的群体退化现象.计算机模拟实验结果表明,加入育种算子可以明显提高算法性能.     

Laplacian与局部优化方法相结合的网格光滑技术

在优化方法中构造了一种新的、可以方便应用到不同维数问题的目标函数.在网格光滑数值模拟中,当Laplacian方法使网格品质下降或者产生无效网格,数次缩短移动距离仍不能使网格品质提高时,改用局部优化方法.将Laplacian方法与局部优化方法相结合,保证了所有网格品质都得到提高,同时只在少数网格内使用优化方法,可以降低计算量.数值结果表明,新的目标函数在混合网格中也能取得较好的结果.