基于QPSO的细菌觅食算法求解整数规划问题

在基于量子粒子群算法的基础上,提出一种混合细菌觅食的优化算法,通过对七个基准函数的实验仿真,比较两种方法求解整数规划问题.实验表明,基于量子粒子群的细菌觅食算法搜索成功率较高,综合搜索效率更高,收敛较快,为求解整数规划问题提供一种更优的可靠途经.     

混合PSO的快速细菌觅食算法

为了提高细菌觅食算法在高维问题的收敛速度以及精度,提出了一种混合PSO的快速细菌觅食算法(FBFA-PSO).该算法用粒子的移动代替了细菌的趋化操作,省略了细菌前进操作,保留了细菌的繁殖和驱散操作.基于6个高维Benchmark函数的试验结果显示,该算法收敛速度和精度都优于其它三种细菌觅食算法.     

量子粒子群算法求解整数规划的方法

粒子群算法主要用于优化连续性问题。如果用于求解整数规划问题,算法的粒子位置必须解决取整问题;而量子粒子群算法求解整数规划问题具有更高的效率。利用三种取整方法与量子粒子群算法结合,求解非线性整数规划问题,并且与标准粒子群算法求解整数规划问题进行比较。通过对基准函数仿真实验,比较了六种方法求解整数规划问题。实验结果表明,基于随机取整的量子粒子群算法搜索成功率优于其他五种方法,其综合搜索效率更佳。寻找了一种更优的求解整数规划方法。     

基于粒子群算法的整数规划问题的求解算法

整数规划是运筹学的一个分支,一直以来没有很好的求解算法.目前有研究人员尝试用粒子群算法求解整数规划,但都只能解决无约束整数规划问题.提出了一种求解约束整数规划的粒子群算法,能够解决有约束线性和非线性整数规划问题.     

求解混合整数规划问题的指数变差积分算法

研究了一种求解混合整数规划问题的指数变差积分算法.利用积分型总极小值理论及指数变差积分对混合整数规划问题进行研究,通过变差积分函数的分析性质及混合整数规划的最优性条件,结合牛顿法设计了一种求解混合整数规划的指数变差积分新算法.运用Monte-Carlo模拟方法实现整个算法,数值结果表明该算法是有效的.     

一种求解非线性规划问题的粒子群算法

为了求解非线性混合整数规划问题,提出了一种基于随机游走的粒子群优化算法(RWPSO).构造出自适应的惯性权重,平衡了算法的全局和局部搜索能力;提出了一种"随机游走"行为,增强粒子的局部寻优能力;为了防止算法出现早熟收敛现象,提出了"优胜劣汰"更新机制.最后,为了验证算法在求解非线性混合整数规划问题方面的可行性和有效性,将提出的算法用16个常用的测试函数进行了测试并与其他3种算法比较.实验结果表明,RWPSO算法在精确度和成功率方面得到了很大的提高.     

非线性混合整数规划问题的改进量子粒子群算法

提出了一种改进的量子粒子群算法,并将该算法用于求解非线性混合整数规划问题。构造了一种自适应调整的惯性权重,平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力;针对混合整数规划问题,给定一定比例的初始可行解,提高了初始种群解的多样性;利用协同进化选择策略,对种群中的不可行解重新生成,使种群中每个粒子的信息充分利用,从而提高算法的收敛速度;为了抑制算法的早熟现象,给出了一种新的混沌搜索方式,对全局最优解进行局部搜索,增强算法的局部搜索能力。通过16个常见的测试函数测试结果表明,改进的量子粒子群优化算法对求解非线性混合整数规划问题,在成功率和精度方面得到很大的提高。     

基于Voronoi图和量子粒子群算法的无人机航路规划

 无人机(UCAV)是自主控制执行任务的无人驾驶飞机,其航路规划是一类复杂优化问题,因此难以在多项式时间内获取精确解,为此提出了一种基于Voronoi图和量子粒子群(QPSO)算法的UCAV航路规划方法。首先,在综合考虑航路的雷达威胁和燃油耗费的基础上定义了航路规划的代价模型;然后,根据已知的威胁源生成Voronoi图,通过连接起点、Voronoi图中顶点以及终点获得初始规划解集;最后,通过引入柯西变异随机数和扰动对QPSO算法进行改进,以增强其全局寻优能力和收敛速度,并定义了采用此改进的QPSO算法对UCAV进行最终航路规划的具体算法。仿真实验表明,该方法能求解出UCAV航路规划的最优解,且与经典的PSO算法和QPSO算法相比,具有全局寻优能力强和收敛速度快的优点。     

一种优化的细菌觅食算法用以解决全局最优化问题

细菌觅食算法是一种新的智能计算方法,已经被用于解决最优化问题。本文将遗传算法中的交叉,变异操作引入到细菌觅食算法中,加速优化进程,并用于解决函数全局优化问题。先利用测试函数对算法的性能进行了研究,再将该算法对比遗传算法求解测试函数的全局最优值。仿真结果说明,优化后的细菌觅食算法非常有效,能很好解决全局优化问题。     

自适应细菌觅食算法在优化问题中的应用

细菌觅食算法在求解优化问题时,以固定的步长进行趋向操作,同时以固定概率对细菌个体进行随机驱散操作,虽然可以一定程度上增加种群多样性,但是在进化后期容易使优秀的个体流失,影响算法的寻优质量.针对上述问题,论文提出步长自适应调整和驱散概率自适应调整两项改进策略,分别根据算法进化程度和细菌个体的能量值动态调整趋向操作的步长和驱散操作的概率,从而使算法在保证种群多样性的前提下,保持细菌个体具有较高觅食能力,促进算法局部搜索和全局优化的平衡.对标准测试函数和TSP问题的测试结果表明:基于自学习的细菌觅食算法具有较强的全局寻优能力,适合求解高维复杂优化问题.     

自动优化露天矿短期进度计划的渐进细化法

分析了露天矿生产计划技术现状,提出计算机辅助设计法与数学规划法有机结合是制定露天生产进度计划的最佳手段.针对整数规划和具有前后时段顺序的0-1整数规划在露天矿生产进度计划应用中存在的问题,提出了渐进细化的生产进度计划优化方法,论述了渐进细化过程,建立了相应的0-1整数规划模型.在VC++环境下通过调用LindoAPI实现模型求解,该细化0-1整数规划方法,较前后时段0-1整数规划方法提高了计算速度,满足设计细化需要.     

求解整数规划的混合遗传算法

整数规划问题是NP困难问题，在决策变量和约束条件很多时，用常规的求解法效率很低。针对遗传算法存在的缺陷，提出了遗传算法和混沌的结合。在此基础上，设计了用于求解整数规划的混合遗传算法，算例表明，此算法能大幅提高计算效率。     

0-1型整数规划解法刍议

用穷举法和隐枚举法解0-1型整数规划问题时,常常遇到组合爆炸问题。本文从约束条件入手直接给出某些变量的值,从而将减少了运算次数有效的改善了这一问题。     

混合整数两层线性规划问题的一种算法

两层线性规划问题的求解已经提出很多算法,而混合整数两层线性规划问题的研究成果还较少出现。本文介绍了混合整数两层线性规划问题,提出一个基于树搜索的分支定界算法。计算例子说明所给算法是非常有效的。     

一类无约束非线性整数规划的区间算法

讨论目标函数为Lipschitz连续函数的无约束整数规划的数值算法.通过构造目标函数的区间扩张和无解区域删除检验原则,建立了求解无约束非线性整数规划的区间算法,并进行了数值实验.理论证明和数值实验均表明算法是可靠和有效的.     

中国剩余定理的两种算法分析

分别采用穷举算法和中国剩余定理（孙子定理）的数学分析算法进行计算机编程求解,对传统余数问题,即对“已知一个正整数被不同的几个正整数除后的余数,求该数”的问题进行了分析,并比较了两种算法的特点.     

基于GAs求解整数规划问题的算法设计

对于遗传算法（ＧＡｓ）求解整数规划问题,提出一种新的位串编码结构,采用一种新的加速变异算子,可明显改善寻优的收敛速度,并为保持种群多样性引入分散型淘汰法。     

一类混合整数双层线性规划的枚举法

通过对上层变量为0-1型变量和下层变量为连续型变量的混合整数双层线性规划问题的,根据分支定界法原理,给出了一种定界函数和寻找问题最优解的搜索准则,由此提出了一个求解混合整数双层线性规划问题的有效枚举方法。提出的算法能求得问题的全局最优解,并通过算例说明了算法的求解过程。     

整数可分离凹规划的一种分支定界方法

提出了一种新的解整数可分离凹规划问题的分支定界算法，并证明了其收敛性．最后用一个数值例子说明该算法是有效的．