用群智能改进禁忌搜索算法在多用户检测中的应用

在码分多址(CDMA)通信中，多用户检测是抑制多用户干扰的有效方法．结合群智能和禁忌搜索算法的优点，提出了一种新的群禁忌搜索(S-TS)多用户检测方法，通过粒子群的并行禁忌搜索，使算法具有很强的全局寻优能力．仿真实验证明，该方法具有较好的误比特性能、抗远近效应能力和多项式计算复杂度．     

模式搜索算法工具箱在电力系统经济调度中的应用

电力系统经济调度在自动化调度系统中有重要的应用,实现系统经济调度首先要了解电源结构、输电距离及负荷水平等系统资料,其次在系统资料的基础上建立系统经济调度模型,最后用各种算法对系统经济调度模型进行求解,本文主要介绍模式搜索算法对模型求解过程的实现,为读者快速的掌握模式搜索算法工具箱在系统经济调度求解过程中的应用,并简要介绍算法参数设置情况。     

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.     

可重构系统中基于禁忌搜索算法的软硬件划分

根据可重构技术发展的趋势,提出了一种适用于可重构系统软硬件划分的策略.首先根据可重构系统结构给出一个系统模型及其任务描述,然后运用禁忌搜索算法,设计了一个系统级软/硬件的划分方法,其次再运用一个任务调度算法对划分结果进行评价.评价结果证明本文提出的划分是一种具有较高性能的划分.     

一种基于插入法的禁忌搜索算法

结合插入法和禁忌搜索算法的优点，提出了一种基于插入法的禁忌搜索算法TIS(tabu-insert search)，该算法利用禁忌搜索算法较强的局部搜索能力和插入法在构造高质量解时的优越性来进行解空间的搜索．TIS能有效地帮助搜索程序跳出局部最优解，找到全局最优或次优解．以典型的组合优化问题TSP为例，验证了该算法的有效性，计算机实验的结果表明该算法有较好的寻优能力．     

基于并行禁忌搜索算法的配电网重构

针对配电网重构过程中编码复杂和计算效率低等问题,采用并行禁忌搜索算法通过设置多个禁忌长度对解空间同时进行搜索,提高了搜索效率.在设计邻域结构时,采用N维坐标系的编码策略对网络中开关进行编码,其中坐标系的维数对应网络中联络开关的个数,在每维坐标中针对每个状态量分别进行加1和减1操作,对应网络拓扑图中的开关的移动操作,在该...     

带有前序关系的旅行商问题的禁忌搜索算法

对一种带有前序关系的旅行商问题作了研究，给出了问题的数学模型，提出了求解该问题的禁忌搜索算法，实验表明算法是有效的，求解速度快，并且该算法既适用于对称的情况，也适用于不对称的情况。     

基于遗传禁忌搜索算法的公交调度研究

通过对公交运营调度的分析,建立了以乘客等车时间和公交公司运营费用为优化目标的调度模型;然后对遗传算法和禁忌搜索算法进行了分析,并将禁忌搜索算法引入遗传算法组成混合遗传禁忌搜索算法(GATS);最后针对所建立的公交调度模型进行了GATS算法设计和仿真,结果表明混合遗传禁忌搜索算法比标准遗传算法具有更好的效率,是解决公交调度问题的一个有效方法.     

禁忌搜索算法应用于解整数线性规划问题的实践

禁忌搜索算法的技术问题预处理，关系到算法计算结果的优劣。该文探讨禁忌搜索算法应用于解整数线性规划问题及其技术处理，得到最优解。     

随机需求车辆路径问题的禁忌搜索算法研究

研究了随机需求车辆路径问题,并将禁忌搜索算法用于解决该问题.实验结果证明,禁忌搜索算法可以有效地求得随机需求车辆路径问题的优化解,是求解随机需求车辆路径问题的一个较好方案.     

一种混合遗传禁忌搜索的模糊聚类算法

传统基于目标函数法的模糊聚类算法是一种迭代的"爬山"算法,容易陷入局部最优解.提出了基于遗传算法与禁忌搜索结合的模糊聚类算法,综合运用遗传算法的多出发点和禁忌搜索的记忆性来改善聚类的效果,并通过迭代的遗传禁忌搜索算法产生最优聚类中心,实验中分别通过人工数据和标准数据测试验证了该算法的有效性.     

一种混合遗传禁忌搜索的模糊聚类算法

传统基于目标函数法的模糊聚类算法是一种迭代的“爬山”算法，容易陷入局部最优解．提出了基于遗传算法与禁忌搜索结合的模糊聚类算法，综合运用遗传算法的多出发点和禁忌搜索的记忆性来改善聚类的效果，并通过迭代的遗传禁忌搜索算法产生最优聚类中心，实验中分别通过人工数据和标准数据测试验证了该算法的有效性．     

禁忌搜索算法求解旅行商问题研究

设计了一种基于Matlab实现的禁忌搜索算法，用以求解组合优化难题中的典型代表旅行商问题（TSP）。分别对Hopfield原始10城市和中国旅行商问题进行了测试，所得结果都能达到或优于公布的最优解，与传统的Hopfield神经网络求解TSP相比，禁忌搜索算法具有强健，快速和高效的特点。     

用遗传-禁忌搜索混合算法求解组合投资问题

提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子.遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现,并且用混合算法求解了概率准则意义下的组合证券投资模型.实例证明,遗传/禁忌混合算法有较强的爬山能力,较遗传算法有更高的计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法.     

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.     

面向JIT的生产作业计划禁忌搜索算法

研究和设计了面向准时制生产作业计划的禁忌搜索详细算法,论述了该算法的基于工序块的邻域设计、禁忌表设计以及在两条变动的关键路线上所做的邻域搜索策略设计．最后以准时制生产为目标,归纳出了考虑长期记忆功能的禁忌搜索算法步骤,并采用ＶｉｓｕａｌＦｏｘｐｒｏ ５．０ 编程实现了该算法．     

Genetic Tabu Search for the Multi-Objective Knapsack Problem

We introduce a hybrid algorithm for the 0 - 1 multidimensional multi-objective knapsack problem.This algorithm, called GTS^MOKP, combines a genetic procedure and a tabu search operator. The algorithm is evaluated on 9 well-known benchmark instances and shows highly competitive results compared with two state-of-the-art algorithms.     

有时间窗的车辆路径问题及改进禁忌搜索算法

基于改进的禁忌搜索算法求解有时间窗的车辆路径问题,建立了该问题的通用数学模型.改进算法中,在随机构造的多个可行解中挑选较好的解作为初始解,采用2-opt方法生成邻域,并构造了动态禁忌表,使禁忌表的大小和结构随搜索过程发生改变,提高了整体寻优能力.仿真实验证明了算法的可行性、有效性和优越性.     

有时间窗配送车辆调度问题的禁忌搜索算法

在对有时间窗配送车辆调度问题进行描述的基础上,建立了该问题的基于直观描述的数学模型.通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的禁忌搜索算法,并以21个节点的运输网络为例进行了实验计算.计算结果表明,用作者设计的禁忌搜索算法求解有时间窗配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.