对人工鱼群算法寻求最优解的论证

近年来,随着计算机的飞速发展和实际问题中大规模优化问题的涌现,寻找快速有效的最优解成为了学者们研究的热门方向之一。其中人工鱼群算法得到了广泛关注,本文在人工鱼群算法的基础上,用一个简单的例子,用该程序对其求最优解,从而论证该人工鱼群算法在寻求最优解的可行性。     

基于贪心修正策略的遗传算法求解0-1背包问题

介绍了0-1背包问题的基本贪心算法,借助于启发式算法在求解NP问题中的良好表现,设计了一种基于贪心修正策略的遗传算法。该算法结合了贪心算法和遗传算法各自的优点,利用贪心算法强化了初始最优解,通过对遗传算法的改进,使其在寻求最优的过程中更具有优越性。实际数值计算和结果比较表明,该算法能有效解决0-1背包问题。     

三维水平井随钻修正设计的优化方法及应用

在水平井实际应用中,实钻轨道常偏离原设计最优轨道．把实钻轨道与已设计最优轨道的状态变量差值作为参数,建立带有参数的三维水平井最优控制模型,把该模型转化为非线性规划问题求解,讨论了该非线性规划问题的最优解性质．依此性质给出一个全局最优的算法,并将其应用到实际水平井轨道设计中,数值结果表明模型及算法有效、正确。     

煤矿铁路最优空车分配方案的数学模型及算法

运用计算机编制矿区的最优空车分配方案 ,使全矿的总落地煤最少 .建立了数学定义和数学模型 ,给出空车分配问题的一系列最优性准则及化简方法 ,有效地降低了求解该问题的规模 .应用动态规划方法编制了求解该问题最优解的计算机算法 ,分析了该算法的复杂性和有效性 .通过对一个实例的计算和结果的分析 ,说明该算法在实际应用中是可行的 .     

基于免疫遗传算法的炼钢最优炉次计划研究

针对炼钢最优炉次计划问题难以准确求解的实际情况,建立了一种含有0-1变量的整数规划模型,为了求解该优化模型,提出了一种新的免疫遗传算法.该算法通过将免疫算法和遗传算法相结合,在传统遗传算法中加入免疫算子,并且引入了新的个体选择概率模型,有效防止了算法过早收敛的现象.针对该类优化问题的特性,设计了自适应的交叉率和变异率准则,动态调整交叉率和变异率,提高了该算法的精度.基于工厂的实际数据,进行了仿真实验,实验结果表明该免疫遗传算法比普通遗传算法有着更高的搜索精度,证明了该算法在实际炼钢最优炉次计划问题中的有效性和准确性.     

一种基于全局最优的改进的正弦余弦算法

针对正弦余弦算法在求解优化问题时容易陷入局部最优,求解精度不高的缺点,提出了一种改进的正弦余弦算法.该算法利用分群的思想将群体分成两个子群,并利用群体中的最优信息改进已有迭代公式,借鉴共生生物搜索算法的思想设置新的迭代公式,使得在进化过程中各子群使用不同的迭代公式,通过子群间的协作与竞争来实现对最优解的搜索.函数优化问题和实际问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于蚁群算法的物流配送路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中最重要的问题之一。首先,针对物流配送路径优化问题,充分考虑了车辆路径的约束条件,以成本最小化和最大限度减少碳排放量构建了一种路径规划多目标优化模型;然后利用蚁群算法对其进行了求解,该算法在问题空间的多点同时开始独立的解搜索,保证了算法具有较强的全局搜索能力,并且具有较强的鲁棒性;将该算法应用到实际问题上运用MATLAB软件进行实验仿真,计算出最优的车辆配送路径方案;仿真结果表明:该模型和算法能较好地解决相关物流配送路径问题,从而提高物流服务的质量。     

用贪心算法求解删数问题

贪心算法作为解决问题的一类重要方法,因其直观、高效的特点而受到重视。如果某一类实际问题,能够具有最优予结构和贪心选择性质,那么它就可以通过一系列局部最优选择来获得整体最优解。本文首先对删数问题进行了分析,然后给出了该问题的贪心解法。最后对所提出算法的时间复杂度进行了分析。     

蚁群算法在游园最优路径选择上的应用

人工蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,该算法通过模拟蚁群搜索食物的过程,以求解比较困难的组合优化问题。运用蚁群算法对游客在游园过程中的最优路径选择问题进行了实际分析,取得较好效果。     

广义几何规划的加速全局优化算法

 广义几何规划(generalized geometric programming,GGP)问题广泛出现在工程设计、风险管理以及工业制造等实际应用中。基于凸松弛提出GGP的加速全局优化算法,该算法通过新的剪枝技术,能将当前计算的不存在全局最优解的区域去除,从而加速算法收敛到全局最优解。最后给出了算法的收敛性证明。数值实验表明该算法是可行有效的。     

课程表问题的一种混合型模拟退火算法

提出了课程表问题的一种基于概率型启发式算法（HA）的混合型模拟退火算法。其中，概率型的启发式算法采用了复杂度高者优先，循环首次适应算法，贪婪法，回溯法和松弛法等多种方法，该算法所排出的课表可作为模拟退火算法的初始解。模拟退火可对概率型启发式算法的排课结果做进一步优化，克服了启发式算法不具有全局收敛性的缺点。所以，混合型模拟退火算法具有启发式算法充分利用领域知识，计算量小，优化快速和模拟退火的全局收敛性，数值实验也证明了它的有效性和可行性。     

基于扇形趋利果蝇优化算法改进的FS-K聚类算法

针对果蝇算法对高维函数收敛精度低的缺点,提出了一种改进的基于扇形搜索的果蝇算法(Fan search-Fruit Fly Optimization Algorithm,FS-FOA),该算法在原果蝇FOA算法的基础上改进了果蝇群体的搜索路径,并赋予果蝇个体趋利性,使更多的果蝇个体朝着味道浓度更大的方向前进,使果蝇群体的搜索方向有更多的选择性,增加果蝇算法在处理高维函数问题上的收敛速度和收敛精度;并将改进的FS-FOA算法与K-means聚类相结合,提出一种FS-K聚类算法,与原K-means聚类和原果蝇(FOA)算法进行对比实验,引入5个经典的测试函数对原FOA算法和FS-FOA算法寻优结果进行测试,结果表明采用FS-FOA算法具有更高的收敛精度;引入5个UCI公共数据集对改进FS-K聚类算法和原K-means算法、SOM聚类算法、FCM聚类算法进行测试,结果表明FS-K聚类算法具有更好的聚类效果。     

基于遗传算法的BP网络全局收敛的混合智能学习算法

给出了一种将 BP算法和遗传算法有机结合的全局收敛的混合计算智能学习算法。此算法结合了 BP算法和遗传算法的长处 ,既有较快的收敛性 ,又具备良好的全局收敛特性。计算机仿真结果表明 ,该混合算法显著优于遗传算法和 BP算法     

一种从自由飞行实验中提取空气动力系数的新方法

该文提出从飞行体自由飞行试验中提取空气动力系数的新方法－－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ改进法。Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法综合了Ｃｈａｐｍａｎｎ－Ｋｉｒｋ渚最速下降法的优点而避开了它们的缺点，是一种比较好的数据处理方法。Ｍａｎｑｕａｒｄｔ改进法既继承了Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法的优点，又大大地减少了计算工作量，是一种收敛快的迭代算法，最后，给出了在靶道实验数据处理中的计算实例。     

网格移动的无线移动传感器网络部署算法

针对目前无线移动传感器网络中部署算法过于复杂的问题,提出了一种新的基于网格移动的无线移动传感器网络部署算法.降低了常见无线移动传感器网络部署算法的时间复杂度,提高了任务区域的节点覆盖度,减少了覆盖漏洞,适用于无线移动传感器网络的应用.文中论述了该算法的构架,执行过程,并对该算法进行了仿真分析.仿真结果表明,该算法在有效降低算法复杂度的情况下满足了网络部署中关于覆盖率的要求.     

基于改进自适应遗传算法的仿真研究

交叉概率Pc和变异概率Pm是遗传算法中重要的参数,自适应遗传算法中Pc和Pm能根据个体适应度差异自适应地调节其大小,在快速收敛和全局最优之间获得了较好的平衡,但自适应遗传算法对于进化初期不利.改进的自适应遗传算法避免了进化初期较优个体处于停滞不前的状态.分别用3种算法对典型的测试函数进行训练,仿真结果表明:改进的自适应遗传算法在收敛速度和寻最优解方面是最优的.     

基于学习与竞争的改进PSO算法研究

针对普通PSO算法收敛速率慢,难以收敛到全局最优解的问题,提出了一种基于学习与竞争的改进PSO算法.该算法通过将种群内部学习和竞争的思想与PSO算法相结合,让种群中个体通过竞争和学习策略来替代原有的PSO算法迭代公式.该方法在不增加PSO算法计算复杂度的基础上,能够克服基本PSO算法的不足.最后基于动态系统的稳定性分析理论,给出了该PSO算法收敛性的证明.在7种不同的测试函数上对改进后的算法进行了实验测试.实验结果表明该改进算法比传统的PSO算法有着更好的搜索精度.结果证明,新算法比普通的PSO算法具有更高的搜索精度和较低的时间复杂度.改进算法求解函数优化问题更加有效,收敛速率更快.     

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题

为了改善物流配送路径优化问题的运算质量,提出一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法。通过仿真 实例验证,证明混合遗传算法的解优于单纯使用遗传算法和模拟退火算法所得到的解,同时混合遗传算法与传统优化算法相 比收敛速度更快,分配结果更优良,具有很好的应用价值。     

一种全局优化的两阶段算法

为了提高算法的有效性,利用梯度算法和粒子群算法独立的运行机制,采用驱赶技术和重新初始化部分群体的技术,提出了一种基于梯度下降法和粒子群算法的两阶段优化算法,并对新算法进行了理论分析和数值仿真.数值结果显示新算法比单纯梯度算法有更好的全局优化能力,比单纯粒子群算法有更快的收敛速度和更高的精度.新算法求解质量更高,运行更稳定.     

基于图的挖掘关联规则改进算法

关联知识挖掘算法中一种广为人知的算法就是Aprior算法,之后所有关联规则挖掘算法的基本思想都是基于频繁项目集发现算法的基础上进行了改进.为了提高关联规则挖掘效率,首先回顾了基于图的关联规则挖掘算法;然后,在此基础上进行了改进,把关联规则挖掘中寻找频繁项集的问题转换为图中寻找完全子图的问题,通过在图中查找完全子图来寻找频繁项集.提出了一种基于图的关联规则挖掘改进算法,并且对原算法和改进的算法从时间和空间的性能进行了比较分析,得出改进的算法是有效可行的.最后从实验结果得出结论GenerateItemsets算法比DGBFIG算法优.