背包问题的闭环DNA算法

提出了闭环DNA分子的结构多样性,即闭环DNA分子在同一个位置上具有不同的DNA序列.提出了双约束的整数规划背包问题闭环DNA算法,即对变量取值进行DNA编码并形成所有可能解;用批接入实验、电泳实验和批删除实验筛选出可行解,用批接入实验、电泳实验得到最优解;通过检测实验输出所有最优解.由一个算例说明算法的有效性.针对减少DNA编码和内切酶数量的问题改进了算法;对有特殊要求的背包问题提出了解决方法.     

最短路问题的闭环DNA算法

提出了不等长闭环DNA分子的概念,由此推广了闭环DNA计算模型。给出了固定端点的最短路问题闭环DNA算法,该算法首先对每条弧进行了三组DNA编码,再用有目的的终止技术合成固定端点的所有链,然后通过接入实验和电泳实验得到最短路,并通过检测实验输出所有最短路径。得出了算法的复杂性,为说明算法的有效性给出了一个算例。最后讨论了最短路问题闭环DNA算法在变权网络、自由终点或固定中间点的最短路问题中的应用,并给出了相应的解决方法。由此说明该算法具有广泛的适应性。     

最优指派问题DNA算法

对求最小值的最优指派数学模型,设计并实现了DNA计算算法。首先经过特殊的DNA编码将二维的决策变量和二维的效益值编入DNA序列中;然后通过杂交实验和分离实验得到指派问题的全部可行解;最后通过电泳实验和检测实验获得最优指派问题的最优解。证明了算法的复杂性并举例说明了算法的可行性。分别给出了求最大值的最优指派问题和人数与工作数不等的最优指派问题的处理方法。     

基于粘贴DNA芯片模型的八皇后问题算法

提出了粘贴 DNA 芯片模型,该模型综合了粘贴模型的筛选功能和 DNA 芯片模型的检测功能.利用这两个特点设计了基于粘贴 DNA 芯片模型的求解八皇后问题全部解的 DNA 算法.该算法首先产生所有可能的解,再分别按照行要求,列要求和对角线要求逐步筛选出八皇后问题的全部解.利用 DNA 芯片检测出实验结果,然后对每个实验步骤分析了算法的生化实现过程并得到了八皇后问题的全部解.最后讨论了算法的复杂性及其优势.     

TSP的DNA计算算法

提出了TSP的DNA算法,共有六个步骤:首先将TSP转化为有向图的经过所有点最短闭链问题并进行编码;其次从某点开始用有目的的终止技术——芯片技术、保护基技术以及杂交实验——得到起点和终点相同的DNA链;再用分离实验产生经过所有顶点的DNA链;然后用电泳实验取出链长最短的DNA链;最后用标记实验解读最优解集。讨论了算法的复杂性并用实例说明了算法的有效性。还讨论了推广的TSP——推销员在城市有停留时间——的算法的变化——只需改变编码方式,以及实验的简化问题。最后说明了本算法提出的一种新的合成技术——有目的的终止技术的优势和前景。     

多项式0-1规划中隐枚举算法的改进及应用

提出了一个求解多项式0-1规划问题的隐枚举算法.通过应用p次范数约束划归,多项式0-1规划问题的多个约束可以被一单一等价约束来替代.利用这一显著特性,新算法在搜寻最优解过程中,能改进探寻(fathoming)和折返(backtrack)策略以提高隐枚举法的计算效率.通过一个算例说明这个新算法的计算步骤并对随机产生的问题进行了测试,得到了较好的结果.     

优化差异工件单机批调度问题的混合微粒群算法

研究了单机环境下具有动态到达时间的差异工件批调度问题,设计了微粒群算法对此类问题进行求解,并结合动态规划进行优化.首先给出了问题的微粒表达形式,并根据问题的离散优化特性对微粒状态的更新方法进行了改进;然后将微粒群算法和动态规划算法进行有效结合,改善近似解的质量.在实验中,对各类不同规模的算例均进行了仿真,验证了该算法的有效性.     

基于空间划分的分解算法

充分利用具体优化问题的模型空间结构或性质,往往可以减少搜索的不确定性,提高优化效率.多目的间歇生产调度形成的混合整数规划模型中只有0-1变量和连续变量,而且0-1变量和部分连续变量有对应关系.根据问题的特点将原模型分解为含有0-1变量的优化主问题和连续变量的子问题,并提出分解算法,降低了相应连续子规划的规模和复杂度.从计算复杂度的角度分析分解算法适用的问题情形,并用一个典型的批量生产调度问题进行分析实验,结果表明分解算法可以降低实际计算的复杂度,提高解的质量.     

基于均衡原理的定位-运输路线安排问题模型及求解算法

提出了物流配送均衡原理,构造了基于物流配送均衡原理的定位-运输路线安排问题的双层规划模型.运用Frank-Wolfe算法求解物流配送均衡模型,采用改进的禁忌算法优化选址问题和车辆路径问题,并通过双层规划模型将选址和车辆路径问题进行有机结合.应用提出的模型和算法求解了多个算例,并选取了其中一个算例试验结果进行分析.分析表明,基于均衡原理的双层规划模型和算法能够有效的求得定位-运输问题的优化解,是解决定位-运输问题的有效方法.     

三元DNA编码法与扩元DNA编码法

DNA编码是DNA计算中初始数据库的寡核苷酸序列的设计问题,合理的DNA编码可以提高试验的成功率,从而确保DNA计算的稳定性和正确性。提出了更为合理的DNA编码改进Hamming距离与用于DNA编码的DNA码矩阵;给出设计优码字的三元DNA编码法以及扩元DNA编码法并对算法的复杂性进行了分析;结合算例给出算法设计DNA码字的优点。     

Closed circle DNA algorithm of change positive-weighted Hamilton circuit problem

Chain length of closed circle DNA is equal. The same closed circle DNA's position corresponds to different recognition sequence, and the same recognition sequence corresponds to different foreign DNA segment, so closed circle DNA computing model is generalized. For change positive-weighted Hamilton circuit problem, closed circle DNA algorithm is put forward. First, three groups of DNA encoding are encoded for all arcs, and deck groups are designed for all vertices. All possible solutions axe composed. Then, the feasible solutions axe filtered out by using group detect experiment, and the optimization solutions are obtained by using group insert experiment and electrophoresis experiment. Finally, all optimization solutions are found by using detect experiment. Complexity of algorithm is concluded and validity of DNA algorithm is explained by an example. Three dominances of the closed circle DNA algorithm are analyzed, and characteristics and dominances of group delete experiment axe discussed.     

A LAGRANGIAN RELAXATION APPROACH FOR SUPPLY CHAIN PLANNING WITH ORDER／SETUP COSTS AND CAPACITY CONSTRAINTS

A heuristic approach is developed for supply chain planning modeled as multi-item multi-levelcapacitated lot sizing problems. The heuristic combines Lagrangian relaxation(LR) with local search.Different from existing LR approaches that relax capacity constraints and/or inventory balanceconstraints, our approach only relaxes the technical constraints that each 0-1 setup variable must takevalue 1 if its corresponding continuous variable is positive. The relaxed problem is approximatelysolved by using the simplex algorithm for linear programming, while Lagrange multipliers are updatedby using a surrogate subgradient method that ensures the convergence of the dual problem in case ofthe approximate resolution of the relaxed problem. At each iteration, a feasible solution of the originalproblem is constructed from the solution of the relaxed problem. The feasible solution is furtherimproved by a local search that changes the values of two setup variables at each time. By taking theadvantages of a special stru     

海外油气项目多目标投资组合优化方法

针对中石油海外复杂合同模式及经营环境多变情况下如何实现产量、投资、效益、风险等多个目标优化配置的问题,本文建立了考虑时间维度及风险因子的非线性多目标优化数学模型,表征了海外不同合同模式涉及的复杂商业规则和约束条件,提出了一种全新的求解多目标优化模型的混合优化方法.该方法先通过排队过滤法生成满足目标和约束条件的投资组合解;然后以该解的特征参数作为约束条件进行线性优化,求出投资组合局部最优解;最后以该最优解作为初始投资组合通过遗传算法求解得到一系列投资组合可行解.通过利用该方法对海外油气项目开展多目标投资组合优化,验证了该方法对于海外项目多目标优化的适用性,为海外项目规划方案设计提供了科学适用的思路和方法.     

Solving DCLAP-MSN based on hybrid genetic algorithm

The dynamic capacitated location allocation problem in the military supportive network (DCLAP-MSN) is a representative of combinative optimization problems, and its optimization process is complicated. For this reason, a dynamic capacitated location allocation model is provided firstly. Then, a hybrid heuristic algorithm which combines genetic algorithm, repair algorithm of solutions and greedy search, is proposed as the solving method.The optimization performance is improved by effectively integrating the repair algorithm of solutions and greedy search with genetic optimization. The experiment results indicate that the proposed algorithm is a feasible and effective method for the problem.     

两阶段非线性0-1目标规划模型及在数据库超宽智能打印中的应用

本文从实际工作中提出一种新的特殊的优化问题,即所谓的两阶段非线性０－１目标规划问题．研究了建模、算法和若干性质,并提出了一种新的算法,可以一次求出全部的可行解及最优解     

基于递阶优化算法的一类两层规划问题的解法

提出一种基于分解协调的两级递阶结构优化算法来求解两层规划问题。通过设计解耦变量,两层规划问题被分解成若干相互独立的易于在结构的第一级求解的子问题。而结构的第二级是调整解耦变量使各子问题的解得以改善。算法以一种迭代的方式使第一级求得的子问题的解不断协调,最终达到两层规划的解。算例表明该算法是可行且有效的