一种基于宏启发搜索策略的神经网络学习算法

神经网络的学习是全局优化问题，Ｔａｂｕ搜索是一种非常有效的求解全局优化问题的宏启发搜索策略，文章根据Ｔａｂｕ思想和松弛原理，提出了一种多层网络学习算法。初步实验表明该方法是有效和快速的。     

网络资料中心的产业趋势

据Ｉｎｔｅｒｎｅｔ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｇｒｏｕｐ预计，２００４年全球网络资料中心市场将可创造２５０亿美元的商机。市场研究公司Ｔｉｅｒ　１　Ｒｅｓｅａｒｃｈ在《Ｔｈｅ　Ｗｅｂ　Ｈｏｓｔｉｎｇ　Ｂｉｂｌｅ　ｖ１．０－１９９９－２００５　Ｍａｒｋｅｔ　Ｓｉｚｅ，　Ｓｈａｒｅ，　＆Ｆｏｒｅｃａｓｔ》报告中预测，全球网络资料中心的总平方容量（Ｇｒｏｓｓ　Ｓｑｕａｒｅ　Ｆｏｏｔ　Ｃａｐａｃｉｔｙ）将从２０００年的３．３１０万平方，增长至２００３年的８．３６０万平方。　　　　市场研究公司ＩＤＣ的资深分析家Ｄａ…     

湖南省农业科学研究体系的现状与问题

湖南省农业科学研究体系的现状与问题ＰｒｅｓｅｎｔＳｔａｔｅａｎｄＰｒｏｂｌｅｍｓｏｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＳｙｓｔｅｍｉｎＨｕｎａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ￥／／湖南省农业科学院科管处，湖南省农业厅科教处农业是湖南的优势...     

求解静态 Stackelberg 决策问题全局优化方法

将静态Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ问题转化为目标函数带有罚函数子项的非线性优化问题的基础上，提出了基于遗传算法求解该问题的优化方法，分析了算法的全局收敛性。示例仿真表明，该算法是有效的。     

遗传算法的改进与应用

遗传算法不依赖于具体问题,作为优化方法用于决策支持系统有其明显优势．通常的遗传算法是一种求解非线性无约束优化问题的迭代自适应启发式概率性搜索算法,对于约束优化问题一般采用罚函数法将其化为无约束情形后再运用遗传算法求解．文中提出的基于浮点编码的改进算法,通过构造交叉与变异操作,可用来求解一类约束非线性优化问题．该方法已用于一个决策支持系统,取得了较好的效果     

基于遗传算法的供水系统一级优化调度研究

根据多水源多水塔供水系统的网络特性，以测压点压力宏观模型、水源供水量和水头之间的关系模型，替代管网水力平衡方程，并以泵站的供水压力、水塔初始水头为决策变量，建立了供水系统一级优化调度模型．采用罚函数法将各种约束转化为目标函数，然后利用乘除法将多目标优化转化为单目标优化问题，最后利用遗传算法求解．针对遗传算法容易早熟等不足，将遗传算法和模拟退火技术相结合，并采用自适应交叉和变异率的解决方法．算例计算表明，该算法具有较强的适用性．     

基于退火不可行度的约束优化问题遗传算法

传统的遗传算法在求解带约束的数值优化问题时，主要采用罚函数法．本文针对罚函数法在实际应用中的困难和不足，提出了基于退火不可行度的遗传算法来处理各类约束优化问题．仿真结果表明该方法是一种有效的约束问题寻优算法．     

关于旅行售货员问题的混合遗传算法研究

遗传算法（ＧＡ）是一类仿生算法，广泛应用于大型优化问题的求解，本文介绍孤原理和算法，并用简单遗传算法（ＳＧＡ）和混合遗传算法（ＨＧＡ）对旅行售货员问题（ＴＳＰ）进行了研究。     

求解二级分销网络模型的混合微粒群算法

针对现有算法在求解二级分销网络模型时计算量大、难以适用于求解大型规划问题和易陷入局部最优等不足,提出一种求解二级分销网络模型的混合微粒群算法。该算法以二级分销网络的总成本作为适应度函数,采用一种精简的编码方式,通过将遗传算法的变异和交叉操作引入微粒群算法,实现二级分销网络模型的离散优化。算例仿真结果表明:采用提出的算法能获得全局最优解,且收敛性好,运算速度快,稳定性好,能有效避免算法的早熟收敛问题。     

新型遗传算法求解车辆路径问题研究

建立有时间窗车辆路径问题的数学模型,针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足,提出将模拟退火算法与遗传算法相结合,从而构造有时问窗车辆路径问题的混合遗传算法,并进行实验计算.结果表明,用混合遗传算法求解该优化问题,可以在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和模拟退火算法在全局搜索能力方面的不足,从而得到质量较高的解.     

用遗传-禁忌搜索混合算法求解组合投资问题

提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子.遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现,并且用混合算法求解了概率准则意义下的组合证券投资模型.实例证明,遗传/禁忌混合算法有较强的爬山能力,较遗传算法有更高的计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法.     

A Hybrid Algorithm for Optimizing Multi-Modal Functions

0 IntroductionThmeo rsei m epxlteen gseivneeltiyc sailngcoeri itth mw(asSG pAro)p iosse adp pbliye dJ .mHor.eH aonl-dland[1]in 1970’s . SGAis an opti mization method based onpopulation by emulating the evolvement disciplinarian of thenature.It has showedthe great advantage of quick search foropti mal solutions while applied in the opti mization of single-modal functions . But as we know many problems in realitybelong to the opti mization of multi-modal function, and ifSGAis appliedto sol…     

具有禁忌算子的遗传算法目标优化分配

针对地面防空作战中的多通道目标优化分配问题，给出了一种具有禁忌算子的混合遗传算法。该算法结合禁忌搜索算法和遗传算法二者的优点，既克服了禁忌算法全局搜索能力的不足，又提高了遗传算法的爬山能力，还解决了遗传算法容易陷入局部最优的问题，并使搜索过程具有记忆功能。仿真结果表明，该算法可有效给出求解多通道目标优化分配问题的满意解。     

分配问题的启发式算法求解

禁忌搜索算法和蚁群算法是近几年优化领域中出现的两种启发式算法.简单介绍了这两种启发式算法的基本原理,给出了应用这两种算法以及其混合算法解决分配问题的求解过程.仿真结果表明混合算法取得的结果较好.     

基于混合遗传算法和关键链的多资源多项目进度计划优化

多项目多资源项目进度计划是一个NP难问题。应用关键链思想与方法,分析建立了一种多项目多资源进度计划模型。设计了基于混合遗传和禁忌搜索算法的模型求解算法。对遗传算法的编码、选择、交叉、变异等操作以及禁忌搜索算法的相关操作进行了讨论;并通过实例的求解,验证了关键链方法在研究多资源约束多项目问题上的有效性,以及混合遗传和禁忌搜索算法在求解该问题上的可行性。     

人工免疫网络算法的改进及免疫优化应用

基于人工免疫网络算法(aiNet)模型,借鉴禁忌搜索算法(TS)的思想,提出一种禁忌搜索与人工免疫的混合算法,即人工免疫网络算法(TS-aiNet).在算法中引入禁忌表,禁忌那些在网络迭代中亲和度连续不再增加的细胞,并通过特赦准则赦免一些被禁忌的优良状态;增加1个记忆表,用于保存成熟的记忆细胞;重新定义高斯变异方式,以保证多样化的有效搜索.利用Markov链证明算法全局收敛性,通过对多个典型系统测试函数的仿真实验定量分析该算法的性能,并与经典克隆选择算法和opt-aiNet算法进行比较研究,分析特征参数对算法性能的影响.实验结果表明,该算法在多模态搜索空间中具有更强的全局收敛性、稳定性和寻找极值点能力,能够克服早熟现象,是一种有效的全局优化搜索方法.     

遗传禁忌混合算法在WWER型压水堆换料优化中的应用

介绍了遗传算法与禁忌搜索算法相结合的混合优化算法在六角形组件压水堆堆芯布料方案优化计算中的应用.采用该混合优化算法分别以寿期末硼浓度最大、功率峰因子最小和兼顾寿期与功率峰因子为目标对Kalinin-5核电站第二循环布料方案进行了优化计算.结果表明,混合优化程序所得到的最优堆芯布置明显优于原堆芯布置.     

Intelligent Scheduling of Public Traffic Vehicles Based on a Hybrid Genetic Algorithm

A genetic algorithm （GA） and a hybrid genetic algorithm （HGA） were used for optimal scheduling of public vehicles based on their actual operational environments. The performance for three kinds of vehicular levels were compared using one-point and two-point crossover operations. The vehicle scheduling times are improved by the intelligent characteristics of the GA. The HGA, which integrates the genetic algorithm with a tabu search, further improves the convergence performance and the optimization by avoiding the premature convergence of the GA. The results show that intelligent scheduling of public vehicles based on the HGA overcomes the shortcomings of traditional scheduling methods. The vehicle operation management efficiency is improved by this essential technology for intelligent scheduling of public vehicles.     

一种基于遗传优化的路由控制策略

遗传算法是通过模拟自然进化过程有效解决最优化问题的计算模型,在实际操作中得到广泛应用.但由于遗传算法的选择策略使每一代的优良个体大量的遗传到下一代,且适应度函数设定的差异,使最优个体很快充斥整个群体,缺少物种多样性,导致算法很快收敛于局部最优解,达不到全局优化.针对遗传算法存在的这一问题,结合禁忌搜索算法能够禁忌搜寻过的最优解而引入裂解、增加种群多样性的特性,提出了一种基于遗传优化的路由控制策略.该策略将遗传算法得到的最优解作为禁忌搜索的初始解,提出将染色体模版作为禁忌对象,并以此模版为基础建立邻域的方案.仿真实验表明,该策略能够有效的抑制遗传算法过早收敛的问题,减少了全局能量的消耗,从而延长了网络生命周期.     

分销配送网络优化模型及其求解算法

为了优化网络结构 ,寻求最佳配送策略 ,最终找出成本最小的供应链 ,针对需求拖动式供应链中 ,多供应商、多产品、多客户分销配送网络的优化设计问题 ,在考虑需求分配的情况下 ,提出了分销配送网络的优化模型。为了求解优化模型 ,提出了基于混合遗传算法求解混合 0 - 1整数规划问题的算法 ,它是用遗传算法搜索 0 - 1变量的最优解 ,将其他算法融入遗传算法中 ,对非 0 - 1变量进行求解的一种算法。最后通过两个算例进行了仿真实验 ,验证了优化模型的正确性和算法的有效性。模型简明、客观 ,算法易于扩展并具有鲁棒性、通用性