小卫星星务规划的Hopfield神经网算法

小卫星的任务规划是为确定飞行任务目标并根据飞行任务目标制定控制小卫星运行的指令序列,小卫星的任务可以归结为在资源一定的情况下的规划与调度问题,对于0－1整性和二次型规划（0－1ILQP）问题,本文提出了Hopfield神经网的解法。即将0－1ILQP的目标函数和约束条件用函数的方法写成能量函数形式,然后利用Hopfield神经网求解出该能量函数的全局最小点,从而求解出原0－1ILQP的最优解,最后,作为一个算例,给出了用此方法成功的在优化卫星任务规划中的应用。     

求解整数规划的一种仿生类全局优化算法——模拟植物生长算法

针对整数规划全局优化问题所首次提出的模拟植物生长算法,是一种源于大自然的仿生类随机算法.该算法从植物的向光性特点出发,将整数规划的可行域作为植物的生长环境,根据各可行解目标函数的变化情况确定植物的生长信息(形态素浓度),进而模拟出向光源(全局最优解)迅速生长的植物生长动力学模型.经过对无约束和有约束两类具有多个全局最优解的非线性整数规划问题的具体求解,取得了满意的效果.     

基于模糊规则的GA求解成组调度

研究并行多机成组工件flow-time问题,利用模糊规则量化,使用遗传算法内嵌入模糊控制规划的智能化算法求解这类复杂的组合优化问题,最后给出计算实例及仿真结果,证明了该算法具有解决大规模实际问题的能力。     

求解航路规划优化问题的改进蚁群算法

航路规划是军事运筹研究的热点和难点问题。在对航路规划优化问题分析的基础上,综合考虑全航路暴露概率、被毁伤概率和航路航程,提出了基于改进蚁群算法的航路规划优化方法,通过引入挥发系数动态调整、信息素限幅控制、航路平滑算法和交叉算法,有效提高了算法的全局收敛性能和搜索速度。仿真结果表明,改进蚁群算法能够快速收敛并搜索到较满意合理的航路,可以为航路规划辅助决策研究提供借鉴和参考。     

基于进化规划的新型生物地理学优化算法研究

生物地理学优化算法是一种新的全局优化算法,但该算法存在搜索能力不强的缺点. 针对此不足,提出一种基于进化规划算法的实数编码混合生物地理学优化算法,新算法将进化规划的搜索性与生物地理学优化算法的利用性进行有机结合,从而达到搜索性与利用性的平衡.通过13个高维标准测试函数对算法进行测试, 验证了新算法的有效性.与基本生物地理学优化算法和两种经典的进化规划算法进行比较,结果表明新算法优于所比较的三种算法. 此外,新算法在收敛速度上优于基本生物地理学优化算法.     

求解双层规划模型的粒子群优化算法

首先对粒子群优化算法作了改进,然后提出采用改进的粒子群优化算法并借助分层迭代的思想来求解双层规划模型,进而提出并描述了求解双层规划模型的一种通用的有效算法.最后,通过实验研究和对比分析验证了文中算法的有效性.     

基于蚁群算法的水下潜器全局路径规划技术研究

全局路径规划是水下潜器智能控制的关键技术之一,其任务是在已知障碍物的环境中按照某一最优指标寻找一条从起始点到目标点的无碰路径。文章使用蚁群算法对水下潜器三维空间全局路径规划问题进行了研究,讨论了三维空间的抽象环境建模方法,依据安全性、经济性和路径最短原则设计了算法适应值评价函数,综合利用迭代最优和全局最优信息设计了信息素更新规则,仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

多目标连续小推力深空探测器轨道全局优化

以燃料消耗量最小和飞越小行星最多为性能指标,对多目标连续小推力深空探测器轨道优化,给出了一种组合优化算法。该组合优化算法由全局优化和局部优化组成。全局优化为粗略设计,首先,利用动态规划法全局优化来确定探测系列,即确定从地球出发依次探索的各个小行星以及时间节点;利用静态参数优化算法(即穷举法),在一个大的搜索空间内全面搜索每段飞行轨道的发射窗口,同时,得到每段轨道次优飞行轨道及次优的控制律。然后利用共轭梯度法局部优化来求解每段轨道两点边值问题,获得最优的飞行轨道及最优的控制律。     

基于全局最优和差分变异的头脑风暴优化算法

针对头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法的选择操作中仅部分个体更新追随全局最优和变异操作中步长不能自适应的问题,采用追随全局最优策略以充分利用全局最优信息,并用差分变异代替原来的高斯变异以自适应调节变异步长,提出了基于全局最优和差分变异的BSO (global-best diff...     

基于贪婪算法的卫星地面站任务规划方法

针对卫星地面站系统任务规划问题 ,在可视时间和任务时间的约束条件下 ,为满足最大化资源利用的目标 ,基于贪婪算法提出了一种解决该问题的有效方法 ,为进一步研究该类问题 ,给出了一种新的思路。     

基于改进遗传算法的流水车间调度求解方法

流水车间调度问题是一类经典的NP完全问题,为此提出了一种求解极小化总完工时间的流水车间调度问题的改进遗传算法.该算法采用构造型启发式算法和随机方法共同产生初始种群,结合禁忌搜索算法的局部搜索性能和遗传算法的全局搜索性能.仿真实例的结果表明该算法对问题求解的可行性和有效性.     

基于混沌遗传算法的自动化生产单元调度方法

针对遗传算法在求解一类带时间窗口的自动化生产单元调度问题时易出现冗余迭代、收敛缓慢等问题,将混沌搜索技术引入至遗传算法中,通过将混沌初始化、混沌扰动与遗传算法的基本操作相结合,利用混沌运动搜索精度高、遍历性好的特点来提高遗传算法的收敛速度和优化质量.本文在给出自动化生产单元调度问题的数学模型的基础上,着重讨论了混沌遗传调度算法的设计,包括编码方式、混沌初始化、交叉操作、混沌变异操作和适应度函数的计算等.最后以自动化电镀生产线为例对提出的算法进行了验证,为此类调度问题提供了有效的算法.     

基于混合遗传算法的物流配送车辆调度优化问题求解方法

物流配遥车辆调度优化问题是一个NP-hard问题,随着问题规模的扩大,若单纯地应用精确算法将很难获得最优解.首先对物流配送车辆调度问题进行了深入分析并建立了优化数学模型;然后,根据模型把问题的解决合理地划分为两个阶段,将遗传算法的全局搜索能力和C-W节约启发式算法的局部搜索能力有机结合,由此构造出一种混合遗传算法;最后,通过一个应用实例的分析验证了此算法寻优的有效性.     

一种求解资源受限项目调度问题的自适应遗传算法

遗传算法（GA）应用在经典资源受限项目调度问题中取得了显著的效果。本文提出了一种新的编码方法，亦即在任务链表后面加上两个基因，一个是表示解码规则的S／P基因，另一个是表示解码方向的F／B基因，由这两个基因同时控制任务链表的解码规则和解码方向。为了验证其有效性，选用标准数据库PSPLIB中的156个例子进行验证，鲒果表明：本算法优于采用编码为任务链表和带有S／P基因的任务链表的两个遗传算法。本算法的设计思想对于解决相关组合最优化f-＇l题具有一定的指导意义。     

基于遗传算法的管理信息系统的智能分解

将遗传算法原理应用于管理信息大系统的结构化分解,并对具体分解技术进行了详细描述,最后对一个具体实例进行了仿真计算。仿真说明,该算法具有全局快速收敛性、并行性和极高的分解效率。     

优化建设项目费用支付的纳什均衡模型及其遗传算法求解

建立业主与承包商间就建设项目费用支付问题的完全信息动态博弈模型，以使业主与承包商的建设项目费用支付(或获得)现金流的净现值对最理想值的偏差最小为优化目标，讨论纳什均衡解，并运用遗传算法求得建设项目费用支付的均衡优化方案。应用本文给出的模型及求解方法，既可以较好地解决业主对建设项目费用支付的控制问题，也能够合理地兼顾到承包商的利益，是一种双赢解决方案。     

基于改进遗传算法的装备调配

针对装备调配问题,构建了多约束条件下的多目标模糊指派模型,并通过改进传统遗传算法中初始种群产生以及种群选择、交叉、变异的机制,设计了一种求解此模型的快速收敛遗传算法。最后,通过对一个装备调配案例进行仿真实验,结果表明该算法收敛速度快,容易得出最优解,符合装备保障指挥的实际需求。     

基于混合遗传算法的近距离放射剂量仿真优化

提出了一种连续驻留位置和驻留时间的近距离放疗剂量优化算法.将驻留时间t看成是驻留位置x的一个连续函数,用积分方式计算每个参考剂量点的剂量.再用计算剂量和目标剂量值之间的差别为目标函数,用遗传算法和POWELL算法混合求解最优的曲线参数.曲线可根据具体情况进行分段.得到曲线后再根据积分的数值逼近方法原理将其离散化,得到最终的驻留位置和驻留时间.实验的结果表明,算法不仅避免了负的驻留时间问题,还让相邻驻留位置的驻留时间比较平滑.在最后的离散化过程中,还可以得到不同的驻留位置和驻留时间结果,使计划具有更好的灵活性.