求解推广k-CARD问题的一种变邻域搜索方法

k—CARD问题是在一个无向网络G中寻找一棵k条边的子树,使得这棵树的权和最小。目前有很多启发式算法用来解决这类NP难问题。一般的研究都只考虑点带权或边带权的k—CARD问题。将k-CARD问题进行推广,考虑边和点都带权的情况。该推广模型不仅统一了传统的边或点带权的问题,更重要的是,它在现实中有着一定的应用背景。针对推广模型的特点,提出了一种变邻域搜索（VNS）方法进行求解。数值实验结果表明此VNS方法求解推广k—CARD问题是有效的。     

一个改进的变邻域搜索方法求解k-card问题

本文将变邻域搜索算法应用到k-card问题求解中,重新定义了一种邻域结构,改进了算法,使得邻域内可行解的搜索速度得以加快,并提高了近似解的质量。对几个实际问题进行了数值实验,并与现有邻域结构的变邻域搜索算法进行了对比,实验结果证明了改进变邻域搜索算法对k-card问题的有效性。     

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．     

最小延时问题GPU并行加速变邻域搜索方法

为了能够在尽可能短的时间内获得最小延时问题的优质解,提出一种运行在CPU-GPU混合环境中的变邻域搜索方法。在遗传算法的顺序交叉生成子代基因过程中,改变邻域结构以避免解方案陷入局部最优。该方法在避免局部最优问题的同时,又可以利用GPU的并行加速能力缩短算法运行时间。实验结果表明,对于大规模最小延时问题,可以在短时间内获得足够好的解。     

基于变邻域搜索的电子侦察卫星动态调度问题研究

电子侦察卫星动态调度是电子侦察卫星管控的重要内容,调度方案的质量直接影响到卫星的使用效率.分析了导致动态调度的扰动因素,把不同扰动下的电子侦察卫星动态调度问题归结为一类复杂约束下的任务插入问题,并建立了问题的数学模型.提出了基于初始调度方案的变邻域搜索算法,设计了邻域结构和邻域移动算子.最后通过仿真实验验证了方法的有效性.     

基于相似比的变邻域搜索的快速分形编码算法

为了解决基本分形图像编码算法中的编码过程特别耗时问题,通过定义每个range块和domain块的相似比,建立它与匹配均方根误差间的关系不等式,可把寻找range块的最佳匹配domain块的全局搜索变为近邻搜索.鉴于在自仿射变换下最优匹配块间的相似比值应该接近,但它们间的远近程度不一致,因此,每个range块的最优匹配块搜索范围应限制在与其相似比值接近的domain块变邻域内.四幅图像的仿真结果表明,它确实能够在PSNR降低0.103d B(其结构相似性SSIM值仅下降0.0004)的情况下,平均耗时仅为基本分形编码算法的38.97%左右,而且也优于可选特征算法,实现了加快编码过程速度的目标.     

基于相似比的变邻域搜索的快速分形编码算法

为了解决基本分形图像编码算法中的编码过程特别耗时问题,通过定义每个range块和domain块的相似比,建立它与匹配均方根误差间的关系不等式,可把寻找range块的最佳匹配domain块的全局搜索变为近邻搜索.鉴于在自仿射变换下最优匹配块间的相似比值应该接近,但它们间的远近程度不一致,因此,每个range块的最优匹配块搜索范围应限制在与其相似比值接近的domain块变邻域内.四幅图像的仿真结果表明,它确实能够在PSNR降低0.103d B(其结构相似性SSIM值仅下降0.0004)的情况下,平均耗时仅为基本分形编码算法的38.97%左右,而且也优于可选特征算法,实现了加快编码过程速度的目标.     

基于变邻域搜索的热轧圆钢批量调度多目标优化方法

针对热轧圆钢的批量调度问题,考虑实际生产中工艺规程和交货期对轧制单元连续加工的影响,建立了以最小化设备调整时间、拖期生产惩罚和钢种跳跃惩罚为优化目标的数学模型,并设计了一种嵌入EDD规则的变邻域搜索算法。算法首先结合模型的约束特征,采用约束满足技术生成初始解;根据实际生产需求,将最小化设备调整时间作为主要目标,设计变邻域搜索算法实现目标优化,其中,运用混合算子构造邻域结构和局部搜索,并引入模拟退火接受准则来控制迭代过程中产生的新解;同时,为了最小化拖期惩罚和钢种跳跃惩罚,在求解过程中嵌入了EDD规则以及钢种排序规则。实验结果表明,模型和算法是可行且有效的。     

一种邻域搜索的人工蜂群算法

提出采用邻域搜索机制来改进人工蜂群算法的解搜索方程,从当前食物源的环形邻域拓扑结构中选择较优的邻居食物源进行开采,平衡算法的勘探与开采能力。此外,为保存侦察蜂的搜索经验,提出采用一般反向学习策略生成被放弃食物源的反向解,提高算法的搜索效率。在20个典型的benchmark函数上验证算法的性能,并与6种知名的改进算法进行对比。实验结果表明:本文算法在收敛速度和解的精度上均有较大优势。     

变邻域退火算法在CVRPTW中的研究

针对传统单一启发式方法解决VRP（Vehicle Routing Problem）问题解质量不高的问题,提出一种新的混合算法。该混合算法以随机近邻启发算法作为初始解,结合嵌入＂退火机制＂的变邻域VNS（Variable Neighbour Search）搜索算法解决车辆路径问题。实验结果表明,改进算法收敛速度较快,且解决了变邻域搜索易陷入局部最优的问题。     

求解无容量设施选址问题的混合蚁群算法

无容量设施选址(UFL)问题是经典的优化问题,属于NP难题,易于描述却难于求解.首先,介绍了UFL问题的数学模型,并对UFL问题的特点进行深入分析,得到其最优解所具有的基本特征;其次,针对UFL问题的最优解所具有的基本特征,设计了两种局部搜索策略,并将其与基本蚁群算法相结合,提出了一种用于求解UFL问题的混合蚁群搜索算法;最后,为了测试该算法的性能,分别利用混合蚁群算法和基本蚁群算法求解UFL问题基准问题库中的16个测试算例.计算结果表明,混合蚁群算法有效改进了基本蚁群算法求解UFL问题时易陷入局部最优、收敛速度慢等不足,该算法对求解UFL问题具有明显的可行性和有效性.     

基于OpenMP求解无容量设施选址问题的并行PSO算法

讨论无容量设施选址(UFL)问题,提出了一个基于OpenMP技术的并行多粒子群优化(PSO)算法.将整个种群分为若干子种群,同时利用局部信息来更新粒子速度,使得并行算法异步进行.算法运行一定代数后,每个子种群都会与其相邻种群交换最优粒子.通过将并行多粒子群算法对OR-library中的标准测试问题进行测试,并将计算结果与串行多粒子群算法的计算结果进行比较.相比之下,并行多粒子群算法执行时间短,特别对于大规模的计算问题,所得结果有更好的鲁棒性.     

求解VRPBTW的变邻域搜索算法

以电子商务环境下物流配送为背景,建立了带有时间窗和回程载货约束的车辆路径问题优化模型,设计了改进的变邻域搜索求解算法.该算法采用改进的Braysy顺序插入法生成问题初始解,再根据变邻域搜索算法机制应用4种不同搜索范围的局域搜索算子对初始解进行改进.通过对多个算例的求解实验,并与采用一般流程的变邻域搜索算法进行比较,结果表明所提出的变邻域搜索算法的求解效果明显优于采用一般流程的变邻域搜索算法,是求解该类问题的有效算法.     

基于改进变邻域搜索算法的成型机分批重调度优化

针对成型机故障和工单交货期提前两类事件,提出一种基于改进变邻域搜索算法的分批重调度方法,基于最小分批原则和非等量分批原则对工单进行批量划分,考虑重调度过程的稳定性与准时性,建立数学模型。设计一种改进的变邻域搜索算法(VNS),通过构建转移邻域和叠加邻域两种邻域结构,提高了搜索的收敛速度和寻优能力。最后以某磁性材料成型车间作为实例进行验证。结果表明,所提重调度方法能够在保证工单准时交付的基础上,提高成型机利用率,为工厂的实际生产决策提供参考。     

Particle Swarm Optimization Embedded in Variable Neighborhood Search for Task Scheduling in Cloud Computing

In cloud computing system,it is a hot and hard issue to find the optimal task scheduling method that makes the processing cost and the running time minimum. In order to deal with the task assignment,a task interaction graph was used to analyze the task scheduling; a modeling for task assignment was formulated and a particle swarm optimization (PSO)algorithm embedded in the variable neighborhood search (VNS) to optimize the task scheduling was proposed. The experimental results show that the method is more effective than the PSO in processing cost,transferring cost, and running time. When the task is more complex,the effect is much better. So,the algorithm can resolve the task scheduling in cloud computing and it is feasible,valid,and efficient.     

两级车辆路径问题的多起始点变邻域下降算法

两级车辆路径问题是指货物必须首先由中心仓库配送至中转站(第一级),再转运至需求点(第二级)的一种新型车辆路径问题.针对该问题特性,提出一种多起始点变邻域下降求解算法.首先由改进的Split算法循环分割由所有需求点组成的随机排列,直至出现可行的第二级配送方案,然后求解第一级问题,获得完整的初始可行解,再通过变邻域下降算法进一步改进.当变邻域下降算法无法改进时,采用多起始点技术重复上述过程,直至算法终止.实验结果表明,所提出的算法易于实现,且性能优于已有最好的两种启发式算法.     

单级无能力约束批量大小问题的遗传搜索算法

基于ＳＬＵＬＳＰ问题的性质提出了用遗伟算法来进行求解，通过１０个随机产生的问题进行，结果表明，这１０个问题的平均计算结果与３通过动态规划获得的最优解进行比较，近优率平均可达３．２９％以内。