基于改进局部搜索遗传算法的目标分配决策

为满足舰载武器目标分配需求,对传统的局部搜索遗传算法进行了改进,并用其求解目标分配问题的最优解。构造了适合于目标分配问题的染色体;设计了搜索性能较好且能够保留优秀基因的交叉操作方法;将局部搜索机制引入标准遗传算法,提高了目标分配算法的收敛速度;把模拟退火算法引入局部搜索问题,在一定程度上避免了局部最优问题;将贪婪算法应用于局部搜索提高了最优分配方案的搜索效率。仿真计算表明,改进局部搜索遗传算法的目标分配性能优于已有算法。     

基于Pareto改进VNS-MMAS的定点修理任务多目标动态调度

针对战时定点修理任务重、修理时间有限、约束复杂的问题,进行了面向定点修理的战时装备维修任务多目标动态调度研究。提出了战时定点修理装备维修任务调度军事问题,考虑修理时间窗、非遍历性等约束,构建了战时装备维修任务多目标动态调度模型。采取分步求解思路处理修理小组分配以及修理任务排序两阶段优化问题,并从状态转移规则、信息素更新规则、先验信息获取3个方面对最大最小蚂蚁系统(max-min ant system, MMAS)算法进行改进,结合变邻域搜索(variable neighborhood search, VNS)算法增强算法的局部搜索能力,设计了基于Pareto改进VNS-MMAS算法实现模型求解,并通过示例仿真验证了模型及算法的科学性与有效性。     

面向多目标的自适应动态概率粒子群优化算法

将基于动态概率搜索的粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法应用于多目标作业车间调度问题(Flexibleiob shop scheduling problem,FJSP),提出一种新算法.算法在搜索初期利用粒子近邻的平均最优代替传统的单个最优引导搜索,后期用Gaussian动态概率搜索来提高算法的局部开挖能力.然后,引入Pareto优的概念,采用精英集来存放非劣解,提出一种新的适应度值分配方法.此外,在算法中还引入了一种自适应的变异算子来增强解的多样性.最后,用新算法对多组FJSP实例进行测试,并与其他几种方法进行比较,结果表明提出的算法具有较好的搜索性能,是求解多目标FJSP的一种可行方法.     

废弃物网络系统容量扩张模型及算法

随着城市固体废弃物产生量的增长,原有的废弃物网络系统将不能满足需求,需要新建处理站以扩张网络系统处理能力.建立了多阶段网络容量扩张的双目标规划模型,其中一个目标是最小化总的建设费用,另一个目标是最小化处理站所产生的负效用.设计了基于随机贪心算法的不可行解修补策略和邻域启发式算法,提出了一种混合多目标进化算法来求解模型. 实例说明了模型的有效性.通过和加权法比较证明了混合多目标进化算法有很好的搜索能力.     

求解混合流水车间调度的改进贪婪遗传算法

针对最小化最大完工时间的带有不相关并行机的混合流水车间调度问题,提出了改进贪婪遗传算法。首先,该算法染色体编码采用基于工件加工顺序的编码,解码提出了两种设备分配方案,并考虑到不同阶段加工设备配置不同对算法的影响,采用了正序解码和逆序解码加再调度并用的解码策略。其次,提出贪婪交叉算子和贪婪变异算子,这些算子不仅承担改进种群,增加种群多样性的功能,同时还具有较强的局部搜索能力。最后通过正交实验确定算法的参数设置,与已有算法对已知案例的求解结果进行了比较,说明了该算法的有效性。同时实验表明了正序和逆序解码策略的必要性以及正序或逆序解码的时机。     

多种资源在多项目间分配的两层决策方法

分析多种资源在多个项目间的最优分配问题，提出用两层决策方法建立该问题的数字模型。将遗传算法这种全局优化方法运用到最优解的搜索中，给出了具体的算法步骤。计算实例表明，本文建立的模型和提出的优化方法能有效地求解多种资源在多个项目间最优分配问题。     

基于规则导向的柔性作业车间多目标动态调度算法

设计了一种具有柔性资源约束的多目标集成优化方法,建立了包括最小完工时间、最小生产成本、最大设备利用率、最大交货满意度和最优人工分配在内的多目标组合优化模型;为降低模型的复杂度,抑制组合优化模型的状态爆炸效应,采用规则导向的资源调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,从而"推动"搜索过程向预期目标方向移动;采用改进的非支配排序遗传算法—NSGA-Ⅱ获得不同规则概率值的Pareto解集,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;仿真对比与算例验证,本文算法可以有效解决柔性作业车间多目标调度优化问题.     

基于分层遗传算法的模糊控制器在线优化设计

针对模糊控制器的优化问题,提出了一种基于改进的分层遗传算法在线优化设计方法。该算法在分层遗传算法的基础上修改了信息交换方式,采用自适应交叉算子和变异算子,并改进了变异算子的变异方式,使其能在现有最优解基础上进行更精确的局部搜索,提高了搜索速度和精度;同时,使用了具有约束的时间与绝对误差乘积积分(ITAE)型性能指标函数,能够对系统的稳态误差、超调量和上升时间进行有侧重的优化;并结合最小二乘参数在线辨识技术,实现了时滞时变系统模糊控制器的参数和结构在线同步快速优化。仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于D-NSGA-Ⅲ算法的无人机群高维多目标任务分配方法

随着人工智能技术的快速发展, 种类繁多的无人机在军事领域得到了广泛应用。受单平台资源配备和执行能力限制, 大多数复杂任务需由多个无人机协同完成, 最优任务分配是其中需解决的重点和难点问题之一。最优任务分配方案求解问题已被证明是一个NP难问题, 针对多无人机系统的组织架构, 将非支配排序遗传算法与岛屿模型、主从模型结合, 构建一种分布式高维多目标演化算法D-NAGA-Ⅲ并对实际应用场景中4个目标进行优化, 并引入迁移策略和贪心算法对任务分配方案进行局部提升, 提高算法寻优能力和解质量。实验结果表明: 该方法在求解高维多目标的分布式无人机任务分配问题方面具有一定的效果。     

VTS雷达及岸基溢油雷达组合选址优化

针对实际建址时存在障碍物遮挡和雷达传递衰减的船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service, VTS)雷达及岸基溢油雷达组合选址问题,基于空间几何方法,在三维空间中提出了障碍物遮挡判断方法,并引入衰减函数进行雷达衰减测度,以建站成本最小和水域面积覆盖率最大为目标建立多目标选址模型。根据问题设计了自适应混沌多目标粒子群算法,在满足位置约束时生成初始解,提高算法求解速度;引入混沌机制和飞蛾火焰算法的螺旋搜索机制对粒子速度及位置更新策略进行改进,增强算法的局部和全局搜索能力。通过算例验证了本文所提出的判断方法及模型的有效性。研究成果不仅深化和拓展了VTS雷达选址及溢油问题的相关研究,也为海事主管机构在进行VTS雷达站及溢油雷达选址时提供理论依据。     

面向多峰函数的自适应小生境量子进化算法

为解决量子进化算法在多峰优化时只能找到一个最优解,无法找到所有全局和局部最优解的问题,提出自适应小生境量子进化算法。利用佳点集理论初始化种群,使种群均匀分布在整个搜索空间;提出中心地形信息小生境自适应识别方法,用于自适应的识别峰值所在区域,并建立小生境完善策略,提高小生境识别速度;借助量子进化算法的快速寻优能力精确寻找各个峰值点;采用动态种群调整策略,维持种群的多样性,自适应地调节种群规模。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到的每个最优解都达到了理想值。     

Membrane-inspired quantum shuffled frog leaping algorithm for spectrum allocation

To solve discrete optimization difficulty of the spectrum allocation problem,a membrane-inspired quantum shuffled frog leaping(MQSFL) algorithm is proposed.The proposed MQSFL algorithm applies the theory of membrane computing and quantum computing to the shuffled frog leaping algorithm,which is an effective discrete optimization algorithm.Then the proposed MQSFL algorithm is used to solve the spectrum allocation problem of cognitive radio systems.By hybridizing the quantum frog colony optimization and membrane computing,the quantum state and observation state of the quantum frogs can be well evolved within the membrane structure.The novel spectrum allocation algorithm can search the global optimal solution within a reasonable computation time.Simulation results for three utility functions of a cognitive radio system are provided to show that the MQSFL spectrum allocation method is superior to some previous spectrum allocation algorithms based on intelligence computing.     

和声量子遗传算法在图像配准中的应用

针对图像配准中的优化问题,利用量子遗传算法全局寻优能力强以及和声算法的微调特性,提出了一种新的和声量子遗传算法（harmony search quantum genetic algorithm, HSQGA）。并将其应用到航拍图像配准当中。仿真结果证明了该算法比原有的和声算法和量子遗传算法在图像配准参数优化过程中具有更好的优化性能。此外,利用两个标准基本测试函数对新算法进行了测试,结果表明在一定的迭代次数内,该算法对一些复杂的优化问题也能精确寻优。     

带外包受限批量模型的启发式遗传算法

研究了生产和外包数量受限的动态批量问题,引入虚拟生产量实现问题转换。设计了启发式遗传算法：针对01变量的编码方案;每周期虚拟生产量的最优分配方案;修正不可行解的局部启发式平移过程;修正遗传算法最好解的启发式前后向过程。进行了算子组合、交叉变异概率组合和精英策略影响试验;通过大量仿真试验,验证了所提算法的性能。     

多目标跟踪的分布式MIMO雷达有限阵元选取算法

为充分发挥分布式多输入多输出雷达阵元选取的灵活性,提高多目标跟踪精度的同时,尽量降低系统的代价损耗,提出了一种基于多目标位置估计的阵元选取算法。首先,以提高目标位置估计精度为优化准则,在给定阵元子集大小和允许最高精度误差的约束下,建立了目标位置估计精度与系统代价损耗折中的阵元选取优化模型。然后,采用多起点搜索贪婪算法对模型进行求解,得到多目标跟踪的阵元选取结果。仿真结果表明,在一定阵元子集大小和跟踪目标个数的范围内,该算法能够获得良好的选取性能,并大大降低系统计算量。     

基于统计特性的蝙蝠算法在认知无线电频谱分配中的应用

针对当前图论频谱分配模型下寻找最优解困难,容易陷入局部最优等问题,将蝙蝠算法引入到认知无线电频谱分配中,并利用图论频谱分配模型的特点,对二进制蝙蝠算法进行改进,以达到更好的效果。首先,将蝙蝠算法的选择策略改为贪婪选择,增强了蝙蝠算法在当前位置的开发能力。其次,统计种群中各蝙蝠经历的最好位置的分布情况,利用蝙蝠位置的统计特性指导蝙蝠寻优,加快算法的收敛速度。最后,在局部搜索时,直接在离散域操作,减少实数到二进制的映射,缩短搜索时间。仿真结果表明,本文算法在效益优于过去的算法的情况下收敛速度更快。     

考虑偏度特征的动态多响应稳健参数设计与优化

研究了具有动态特性的多响应稳健参数设计问题,分析了响应变量往往具有偏度特征的情况,提出了基于多元偏正态分布与响应曲面法相结合的动态多响应稳健优化模型,该模型不仅考虑了动态多响应之间的相关性,而且也考虑了尺度与偏度对动态多响应系统最优性与稳健性的影响。首先,利用非参数检验方法判断在信号因子不同水平下的各响应变量所服从的分布类型;其次,通过构建各响应变量在信号因子不同水平下的联合位置,尺度与偏度的响应曲面模型,进而建立基于多元偏正态分布的期望损失函数;然后,利用混合遗传算法对所构建的综合期望损失函数进行全局优化求解;最后,通过对具体的工业实例进行分析研究,结果表明本文所提出的方法能够有效地解决具有偏度特征的动态多响应稳健参数设计问题。     

模糊能力约束下的生产批量计划方法研究

引入模糊技术 ,建立具有模糊能力约束的生产批量计划模型 ( FCLSP) .结合遗传算法和参数线性规划方法提出解 FCLSP的混合算法 ,数值实例验证了其有效性 .     

带装载能力约束的开放式车辆路径问题及其禁忌搜索算法研究

对另一种类型的车辆路径问题——开放式车辆路径问题进行了研究 .提出了一种用于求解带装载能力约束的开放式车辆路径问题的禁忌搜索算法 .给出了算法对测试算例的运算结果 ,并与文献中目前最好的结果进行比较 .比较结果表明 ,在绝大多数情况下 ,该算法能求出更好的解 .     

一种两层生产计划问题建模及其遗传算法设计

研究了一种两层生产计划集成问题,上层为能力约束批量计划问题,下层为并行双机调度问题。采用单个模型来描述整个集成问题,目标函数由库存费用、缺货费用和加班费用三部分组成。对于该集成优化问题,设计了遗传算法整体求解,每个个体中同时包含了批量计划和作业排序的信息,并通过遗传算子的设计,避免了不可行解的出现。通过数值仿真实验,对三种不同规模的问题进行了计算,通过对计算结果的分析,验证了遗传算法的可行性和有效性。