基于改进的禁忌搜索算法在有序用电中的应用

国家电力系统负荷与日俱增,用户用电数据海量增长,需要高性能优化算法来解决此类复杂的有序用电问题.为了填补有序用电系统调度中的负荷缺口,提高供电效能并合理选择用户,本文提出了一种改进的禁忌搜索算法来求解电力供需平衡的多目标优化调度问题.使用融入了莱维飞行的野狗优化算法对禁忌搜索算法中的初始化阶段进行优化,得到一种改进的禁忌搜索算法.该方案增强了原始算法的搜索能力,加快了算法的收敛速度,提供了一种更优的解决方案.最后通过消融实验以及与5个经典的启发式算法进行对比实验来验证所提出的算法的性能.     

一种融入小生境技术的遗传禁忌算法

针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,禁忌搜索强烈依赖于初始解等问题,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,分析两者的优势和不足,提出了一种融入小生境技术的遗传禁忌算法.该算法采用融入了小生境技术的遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,同时可以抑制早熟现象,避免过早收敛到局部最优.分析和实验结果表明,该算法能很好地抑制早熟收敛,同时在计算速度和计算结果方面都有改进,是一种快速有效的优化算法.     

基于禁忌搜索算法的船舶舱室智能布局设计

为提高船舶舱室布置的自动化、智能化水平,建立了船舶甲板布置区域模型和包括相对位置目标、绝对位置目标及人机工程约束目标的多目标优化数学模型.在建立模型的基础上,针对船舶舱室布局优化设计的特点提出了一种基于多初始解共同进化和模拟退火算法Metropolis接受准则相结合的改进的禁忌搜索优化算法,新算法可有效减少禁忌算法对单一初始解的依赖性,加快算法的收敛.最后运用建立的优化模型和改进后的禁忌搜索算法进行了仿真实验,实验结果验证了模型的可行性和改进的禁忌搜索算法性能的优越性,可有效缩短传统的舱室布置设计周期,提高设计质量.     

混合遗传算法在压水堆换料优化中的应用

针对遗传算法和禁忌搜索算法的优点与缺陷，提出了遗传算法与禁忌搜索算法相结合的混合优化算法．该混合优化算法结合了遗传算法在全局搜索上的优点和禁忌搜索算法在局部搜索方面的优点，与标准遗传算法相比，在搜索能力和收敛速度上都有较大提高．为验证其优越性，使用国际原子能机构IAEA公布的Kalinin5核电厂WWER-1000型堆芯第二循环换料基准题以及秦山第六循环堆芯换料问题进行了优化计算比较与校验．结果表明，遗传算法和禁忌搜索相结合的混合优化算法比单独使用遗传算法能够获得更好的堆芯布置方案，获得了更大的适应值，循环寿期增加了20d，并且收敛速度也有所提高．     

一种改进禁忌搜索的K-medoids聚类算法

针对传统K-medoids聚类算法初始聚类中心随机选择、聚类精度不高、全局搜索能力较差以及禁忌搜索算法对初始值随机选取等问题,提出了一种粒计算与最大距离积法相结合的初始化禁忌搜索初始值算法,将改进后的禁忌搜索算法用来优化K-medoids,以提高聚类算法的性能。通过仿真试验论证了该算法具有较高的效率和准确率以及较强的稳定性。     

禁忌搜索算法求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题

【目的】为了求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题,建立了该车辆路径问题的数学模型,并采用禁忌搜索算法进行求解。【方法】首先松弛车辆载重和顾客时间窗约束,在目标函数里面引入相应的惩罚成本;接着,使用贪婪算法生成初始解;最后,设计禁忌搜索算法求解该问题。在禁忌搜索中,使用了插入、删除、移动、交换等算子搜索邻域解空间,并使用扰动算子进一步加大搜索范围。为了验证禁忌搜索算法的有效性,对修改的Solomon标准测试问题进行求解,并与CPLEX的优化结果进行比较。【结果】在小规模算例求解中证实了禁忌搜索算法的准确性,在标准规模算例求解中证实了该算法的高效性。【结论】所提出的禁忌搜索算法能够有效解决带时间窗和多配送人员的车辆路径问题。     

一种基于禁忌搜索方法的作业车间调度

提出了一种解决作业车间调度最短完工时间问题的启发式算法．该算法中采用了变禁忌表长度策略的禁忌搜索方法．在禁忌搜索过程中利用完工时间（makespan）的一个下界作为判断一个解好坏的辅助量，由于得到该下界所需的计算量远远小于完工时间的，因此大大地减少了禁忌搜索过程的计算时间．从对一组问题基准实例的实验计算结果看，该算法在合理的计算时间内，得到了比当前没有使用转换瓶颈技术的最好的禁忌搜索算法之一的TSAB算法更好的结果．     

基于禁忌搜索的柔性作业车间分批调度

针对柔性作业车间的分批调度问题,提出了一种基于禁忌搜索算法的柔性分批调度算法.首先进行批次初始划分;然后利用禁忌搜索算法优化批次加工路线和子批加工顺序;最后在零件子批数不变的前提下,利用批量变化局部搜索进行批量分割的优化,实现了最小化完工时间和机床负荷的调度目标.实例分析结果证明了柔性分批调度算法的可行性、高效性和适用性.
     

最小化总完工时间的流水作业调度混合算法

针对有效求解NP难的总完工时间最小流水作业调度问题,提出了一个有效的混合启发式算法产生初始解,并使用禁忌搜索算法对初始解邻域进行搜索的算法框架.基于不同的启发式算法,获得了3个混合禁忌搜索算法HA1,HA2和HA3.使用Taillards基准程序随机产生的大量实例,进行模拟实验,结果表明,所提出的3个算法通过扩大搜索范围提高了解的质量,在性能上均优于目前最有效的启发式算法.与目前最有效的算法相比,产生最好解的平均百分比偏差均下降至少30%,最优解所占比例皆有显著提高.     

基于禁忌搜索的无线传感器网络多源定位研究

针对无线传感器网络多源定位容易陷入局部最优的情况,提出基于禁忌搜索的多源定位方法.通过测量多个声源发出的能量建立声音能量模型,估计出模型中的声音能量和声音位置等参数,然后使用8邻域3层格点的邻域产生方式,并合理选择禁忌表长度、初始解等禁忌算法的基本参数,有效避免了多源定位易陷入局部最优的情况.将禁忌搜索算法和多分辨率搜索算法、EM算法、AMR算法进行比较,仿真结果表明,禁忌搜索能够很好地避免局部最优,且定位精度高于其他几种算法,计算复杂度相对较低.     

基于GATS算法的城市交通网优化问题研究

遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法是求解大规模任意目标函数优化问题的强有力工具,二者各有优势,又都存在不足,本文根据香港城市交通网优化问题的特点及遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法自身的优势与不足,提出一种将二者混合使用的求解网络优化问题的算法．这是第一次将遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法应用于实际的网络设计问题．最后用香港２００６ 年规划数据进行实例研究．     

基于禁忌搜索的神经网络集成

给出了一种利用禁忌搜索来实现神经网络集成AdaBoosting算法的方法。以Ada- Boosting算法中的权值向量为优化对象,对其若干个元素进行扰动,并通过设定其为禁忌对象,以禁忌搜索控制寻优方向,以逼近误差为适值函数,在满足逼近误差或达到进化代数时结束进化。由于禁忌搜索可以避免迂回搜索,从而提高进化效率,使得算法易收敛。通过实例验证了该方法的可行性。     

基于禁忌搜索算法的计算机通信网络中容量与流量分配问题的优化研究

为了降低网络的运营费用与改进网络性能，首次采用近年来新出现的一种高效的现代超启发式搜索方法——禁忌搜索算法求解计算机通信网络中链路容量与流量分配(CFA)问题，讨论了计算机通信网络中链路的固定费用、时延费用与可变费用对运营总费用的影响．大量的计算机仿真实验结果不仅验证了禁忌搜索算法对求解CFA问题的有效性，而且与传统的拉格朗日松弛及子梯度寻优算法相比，解的质量有大幅度提高；与遗传算法相比，对大规模或负荷很重的网络，该算法更具优越性．     

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。     

IT服务外包进度风险控制的改进禁忌搜索算法

随着近年来IT服务外包的迅猛发展,对于项目的进度风险控制也成为了亟待解决的问题之一.针对IT服务外包项目进度风险控制问题,建立了两层的数学模型.考虑到该优化问题是一个NP难问题且具有层次结构,设计了改进的禁忌搜索算法进行求解.主要改进包括初始解的启发式方法产生,禁忌表动态构造等方面.在仿真实验的基础上,对算法稳定性、算法收敛性和有效性等进行了分析,并与传统禁忌搜索算法的仿真结果进行比较,验证所设计算法的有效性.     

具有禁忌策略的蜂群算法评定圆柱度误差

针对最小二乘法评定误差较大,遗传、蚁群等仿生算法设置参数较多、收敛速度较慢的问题,结合圆柱度误差评定的特点,提出采用蜂群算法,来实现圆柱度误差的最小区域法评定.该算法借鉴了禁忌搜索算法的禁忌策略,用禁忌表存储局部最优解,增强对参数Limit的控制作用,提高全局搜索能力.实验研究结果表明,该方法能收敛到全局最优解,并且计算结果稳定,收敛速度很快,平均运算时间在1.2 S左右,适用于三坐标测量机等实时处理系统.     

决策树优化研究

提出用新的极值点禁忌搜索算法构造分类问题的全局优化决策树,该算法呆用于不可微分的目标函数。全局树优化方法是非贪婪的,用于构造具有固定结构的多变量决策树,将多变量决策树表示成析取线性不等式集合,全局树优化就是使析取线性不等式中的分类误差最小化。     

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.     

基于维度近邻关系扩散的改进粒子群优化算法

针对标准粒子群算法存在容易早熟及陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于维度近邻关系扩散的改进粒子群优化算法.改进后的算法初始化时借鉴k-means对空间中粒子的维度进行聚类,聚类的标准为每个维度之间的欧氏距离,算法中将聚类得到的每个起始类视为一个家庭.家庭内部和外部分别进行迭代更新,结合智能单粒子优化算法的思想将粒子的更新速度划分为对应的家庭速度子矢量.粒子间交换记录的扩散和传播借鉴在线社会网络传播模型,在采纳信息的过程中不仅会考虑信息的价值,也会考虑其周围粒子状况.结合禁忌搜索优化算法,通过将该算法中的建立禁忌表、设定禁忌搜索长度和特赦准则等策略来避免重复搜索和改进算法的全局搜索性能,提高解的精确性.实验结果表明,改进后的算法有效解决了算法收敛速度慢、求解精度低等问题.     

敏捷型企业的新产品开发计划模型

提出了基于敏捷制造思想的新产品开发模式,即建立新产品开发联盟,企业联合开发新产品,共同承担风险,分享利润·并根据这种开发模式,建立了敏捷企业的新产品开发活动选择的优化模型,目标是资源约束下企业产品开发收益期望最大化,通过带有禁忌搜索智能算法,求得问题的整个非劣解集合,并进行了仿真计算,结果证明了算法的有效性·