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.     

B2C环境下订单配送问题的模型与算法

以电子商务企业交易为背景,分析了B2C环境下客户订单的特点及客户对订购货物配送服务的要求,针对该环境下的物流配送问题建立了相应的数学模型,设计了一种改进的禁忌搜索算法,进行了算例测试,并将测试结果与相关文献结果进行了比较.实验结果表明:改进的禁忌搜索算法在优化效果及计算时间等方面比有记忆功能的遗传模拟退火算法具有更优的性能.该算法能适应电子商务环境下快速、低成本的配送要求且简单易行,为电子商务环境下订单配送问题的研究提供了新的思路.     

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.
     

交叉策略粒子群算法

提出了一种基于交叉策略的粒子群优化算法(CSPSO),该算法利用遗传算法中的交叉变异策略的优点,将粒子两两进行交叉变异进而得到相同数目的子代粒子来更新替代亲代的粒子,从而更好地解决粒子群优化算法容易陷入局部最优值以及计算精度低等问题.通过对仿真实验的结果分析可知,与基本粒子群优化算法、布谷鸟搜索算法以及已有的部分改进算法相对比,CSPSO在收敛速度和精度方面的优势更为突出.     

基于集合覆盖和禁忌搜索算法的WCDMA基站布局

分析和比较了集合覆盖和禁忌搜索两种高效布局算法的优化性能和计算时间.在此基础上提出了一种新的WCDMA基站布局算法,该算法使用集合覆盖进行整体布局,使用禁忌搜索进行局部优化.由于综合利用了集合覆盖算法的快速性和禁忌搜索算法的精确性,实际场景仿真结果显示,新算法仅用禁忌搜索算法8.8%的计算时间,就搜索到比禁忌搜索算法优化性能更好的布局配置.     

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．     

一种求解带有阻塞限制的混合流水车间的禁忌搜索算法

针对带有阻塞限制的混合流水车间调度问题,提出一种禁忌搜索算法和优先级规则相结合的方法.开发了启发式调度算法求出问题初始解,应用禁忌搜索算法对工件在第一级的排序进行优化,采用优先级规则进行其他级工件的排序.实验结果表明,该方法大大缩减了搜索空间,能够较好地解决此类调度问题.     

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．     

一种基于改进蚁群优化算法的软硬件划分方法

软硬件划分问题是嵌入式系统的软硬件协同设计中重要的问题之一﹒针对该问题,提出一种基于改进蚁群优化算法的软硬件划分方法﹒通过禁忌搜索算法改进蚁群算法的局部搜索过程,利用禁忌表记录近期的搜索过程,通过禁忌表比对阻止算法重复进入,提高了算法的最优解搜索效率,加快了算法的执行速度﹒实验数据证明改进的蚁群优化算法能提高45%左右的工作效率,同时验证了该算法能够有效地解决软硬件划分问题,提高软硬件协同设计的效率﹒     

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.     

基于遗传禁忌搜索算法的图像边缘检测研究

利用费用函数方法将图像的边缘检测转化为费用函效的优化问题,提出了一种遗传禁忌搜索算法,实验结果表明:利用新算法优化费用函数检测效果较好.     

水切割机器人路径规划方法

以汽车内饰件切割路径优化为研究对象,提出了一种改进禁忌表蚁群算法,实现优化排序.根据水切割过程特点和工艺要求,进行了水切割路径规划问题分析与建模,设计了改进的禁忌表,利用分层思想将禁忌表划分为3段:内部小环段、内部大环段和外部轮廓段,各段的优先级依次降低,并确定了与此相应的禁忌表的更新规则.在此基础上,给出了基于改进禁忌表蚁群算法的水切割路径优化排序方法,对轮廓切割顺序和各轮廓起始点选择同时进行优化.仿真与实验结果表明,改进禁忌表蚁群算法是可行、有效的,可大大缩短水切割机器人的示教编程时间,显著提高水切割作业的效率和质量.     

基于RLS的用于贴片机贴装顺序优化的禁忌搜索算法

对元器件的拾取与贴装顺序进行优化是提高电子组装生产线上贴片机贴装效率的主要方法.在给定喂料器位置的前提下,寻求好的元器件拾取与贴装顺序,可以缩短贴装路径,提高贴装效率.为此,文中建立了数学规划模型,提出了一种基于参考解局部搜索(RLS)的改进禁忌搜索算法.在算法中,采用了双禁忌表来避免迂回搜索,设计了基于取贴循环插入移动的参考解局部搜索策略以提高算法跳出局部最优的能力.对20个印刷电路板贴装数据的仿真实验表明,文中所提算法的求解效果优于现有方法.     

一种基于全局最优的改进的正弦余弦算法

针对正弦余弦算法在求解优化问题时容易陷入局部最优,求解精度不高的缺点,提出了一种改进的正弦余弦算法.该算法利用分群的思想将群体分成两个子群,并利用群体中的最优信息改进已有迭代公式,借鉴共生生物搜索算法的思想设置新的迭代公式,使得在进化过程中各子群使用不同的迭代公式,通过子群间的协作与竞争来实现对最优解的搜索.函数优化问题和实际问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性.     

智能电网环境下多电动汽车协同充电优化调度算法

大量电动汽车通过居民侧家庭能源管理系统接入电网充电时,若各用户独自对充电过程进行优化,会使充电负荷集中在低电价时段,形成巨大的负荷峰值,造成变压器和线路严重超载,威胁电力系统的稳定运行。引入了一种智能电网环境下电动汽车协同充电模式,建立了最小化用户用电费用的最优充电模型,提出了一种多电动汽车协同充电优化调度算法。该算法能有效避免用户独自优化调度时出现的弊端,同时显著降低用户的充电费用。通过仿真实验验证了算法的有效性。     

基于SACPS算法的住宅小区电动汽车集群有序充电

针对传统电动汽车有序充电存在的充电影响因素考虑不全、优化目标过于单一、充电体验不友好等问题,以住宅小区电动汽车集群充电为研究对象,构建集群有序充电模型,提出模拟退火的混沌粒子群(simulated annealing chaotic particle swarm,简称SACPS)算法,且使用该文算法对集群有序充电模型进行优化,最后对优化结果进行仿真实验.仿真实验结果表明：相对于其他2种算法,该文算法能使电动汽车集群有序充电模型取得更低的最佳适应度;与集群无序充电相比,SACPS算法的集群有序充电的负荷峰值、负荷峰谷比、充电费用分别降低了42.62%,96.81%,15.61%; SACPS算法的集群有序充电在一定程度上实现了与其他负荷的错峰用电.因此,SACPS算法具有优越性.     

具有同时送货和取货需求的车辆路径问题的蚁群禁忌混合优化算法

在分析具有同时送货和取货需求的车辆路径问题(VRPSDP)的基础上,建立VRPSDP数学模型,提出一种新的求解VRPSDP问题的蚁群禁忌混合优化算法(ACO-TS),并通过实验验证该算法的有效性和可行性.新算法首先采用蚁群算法产生阶段最优解,然后利用禁忌搜索算法对阶段最优解进一步优化.实验表明,新算法能够高效解决VRPSDP问题,并且具有较好的优化效果.     

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。     

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.