基于模糊模拟的实数遗传算法及其应用研究

针对模糊模拟在模糊优化问题中存在的计算量大、易收敛到次优解等缺点, 将实数遗传算法与模糊模拟相结合, 提出一种基于模糊模拟实数遗传算法的优化算法。该算法充分利用了实数遗传算法的全局搜索能力和鲁棒性强等优点,从而能较快地得到最优解或准最优解。仿真实例表明了该算法的有效性。     

遗传算法在物流车辆配送中的应用

本文应用遗传算法优化物流配送问题,并描述该优化决策中的遗传染色体结构和适应度函数,设计相应的遗传操作,并进行仿真实验.计算结果表明,用遗传算法进行物流配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解.     

改进遗传算法在TSP中的研究应用

遗传算法(GA)是一种基于自然群体遗传机制的有效搜索算法,由于在搜索空间中存在早熟及计算偏大的不足,本文提出优化遗传算子来改进遗传算法的搜索性能,提高遗传算法在研究典型的组合优化实例-TSP问题的求解效率,最后计算机模拟结果表明,改进遗传优化算法不仅在收敛速度方面提高,而且更接近于最优解的满意解。     

基于遗传算法的网络优化技术在设备维修中的应用

遗传算法用于维修网络优化,是求解网络优化问题的一个新思路,实例证明,遗传算法用于机床维修网络优化,其计算结果比模糊网络规化得出的最优解更精确。     

农村配电网开关的优化配置

为了克服应用传统遗传算法进行农村配电网开关优化配置时,由于遗传算法的"早熟"和局部寻优能力较差所导致的难以得到全局最优解的问题,将遗传算法与局部搜索能力较强的模拟退火算法相结合,以遗传算法为主,引进模拟退火算法产生新个体,形成遗传退火算法.同时,采用整数编码策略,以包含停电损失费用在内的总供电成本最小为目标函数,以节点电压、支路过负荷等为约束条件,RBTS-BUS6配电系统作为算例,将遗传退火算法应用于农村配电网开关优化配置.优化结果表明,遗传退火算法避免了遗传算法收敛过快的缺点,保证了所得解的全局最优性,求解精确解的质量优于遗传算法,是农村配电网开关优化配置强有力的工具.     

多目标优化问题的研究

针对传统方法求解多目标优化问题的局限性,应用一种新的算法求解。遗传算法从问题解的串集开始搜索,覆盖面大,可以同时处理群体中的多个个体,利于全局择优,减少陷入局部最优的风险,而最小生成树具有过程简单清晰、适用性广泛的特点,结合两者的优点,构造了基于生成树的遗传算法。首先通过加权目标规划法求出最优解,然后通过遗传算法和基于生成树的遗传算法求解,结果表明,对于小规模的多目标优化问题,两种算法都可以求出最优解,在求解时间方面,基于生成树的遗传算法比遗传算法更优越。     

基于Metropolis准则遗传算法的企业动态联盟生成模型

为了提高动态联盟中企业选择联盟伙伴和优化过程中的效率,提出一种基于Metropolis准则遗传算法的企业动态联盟生成模型.将模拟退火算法中的Metropolis准则与遗传算法相结合,提高企业选择联盟伙伴和优化过程中的效率.1 000次仿真实验表明,标准遗传算法SGA平均需要166次才能找到最优解,而基于Metropolis准则遗传算法(MGA)平均仅需要149次就可以找到最优解.企业选择联盟伙伴和优化时,基于Metropolis准则遗传算法(MGA)可以使企业高效找到最优联盟伙伴.     

噪声环境下的遗传算法

针对噪声环境下遗传算法解的选取问题提出一种新方法,在此基础之上结合多次采样方法就能够很好地解决遗传算法中的噪声问题。该方法只需增加很少的计算量,就可以获得较为满意的优化解。最后将文中方法与最优列表遗传算法相比较,采用高斯噪声模拟噪声环境,通过函数优化问题来说明该算法的有效性。     

实值编码遗传算法的行星齿轮传动优化

角度变位２Ｋ－Ｈ行星齿轮的优化设计是一个多峰函数优化问题,用传统确定性的、计算式方法容易陷入局部最优解．为达到全局优化的目的,采用实值编码遗传算法进行优化．首先给出了一个通用性强、以体积最小为优化目标的２Ｋ－Ｈ传动机构的优化模型,然后描述一种实值编码遗传算法的实现,并将之应用于角度变位行星传动的优化设计．其优化结果与单纯形的比较表明,遗传算法更能脱离局部解而取得更优解,在工程设计中具有一定的应用价值．     

生命线工程网络抗震优化算法研究

以生命线工程网络系统造价为优化目标,网络拓扑结构为优化参数,网络节点抗震连通可靠度为约束条件,建立生命线工程网络系统的抗震拓扑优化模型.同时,介绍了利用递推分解算法来获得单元重要度的方法,进而利用遗传算法、模拟退火算法和遗传-模拟退火混合算法,进行了生命线网络系统的抗震拓扑优化分析.其中,遗传算法通过对种群选择、交叉和变异操作不断进化以获得优化解,模拟退火算法则通过扰动当前解产生新解来获得优化解,遗传-模拟退火混合算法则通过将遗传算法中的变异操作以模拟退火操作代替获得优化解.利用三种优化方法对两个算例进行生命线工程网络系统的抗震拓扑优化分析.计算结果对比表明,遗传-模拟退火混合算法具有最好的优化能力.     

多峰函数寻优的微粒群算法

某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解，即求解多峰寻优问题，为了求解多峰优化问题，提出了改造的微粒群优化算法．尽量减少微粒群算法中的全局因素，从而增大其局部因素，同时采用变步长方法增加微粒的多样性．并给出了该算法的原理和步骤．仿真实验表明该算法概念清楚，计算简单，具有很好的局部寻优特性，可应用求解于多峰寻优问题．另外还给出了几个运算实例和与其它优化算法的比较．图表，表1，参9．     

平面选址问题的萤火虫算法

平面选址问题是工程设计、线路布置、项目选址等工作中经常碰到的典型组合优化难题,根据群集智能优化原理,给出一种基于人工萤火虫群优化算法的求解方法,并针对平面选址问题进行求解.为避免算法陷入局部极值,将一种邻域搜索的局部搜索方法引入萤火虫算法中.通过对典型平面选址问题的仿真实验和与其它算法的比较,表明算法可行有效,且具良好的全局优化能力.     

企事业过程模型自动模拟和优化算法

使用适合的优化算法,并依靠计算机的不断模拟执行,企事业过程模型可以得到一定程度的改善和提高。简要介绍了最优化方法和常用的优化算法,着重阐述了企事业过程模型的参数优化问题中所采用的优化算法。     

一类大规模系统的全局优化

讨论了可分非凸大规模系统的全局优化控制问题,提出一种三级递阶优化算法。该算法首先把原问题转化为可分的多目标优化问题,然后凸化非劣前沿,再从非劣解集中挑出原问题的全局最优解。建立了该算法的理论基础,证明了算法的收敛性。仿真结果表明该算法是有效的。     

求解聚类问题的混合粒子群优化算法

建立了聚类分析问题模型,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决聚类问题。该算法可 进一步改进,思路是利用K-均值方法的结果作为一个粒子。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较 好,特别是交叉策略A和变异策略B的组合算法最好。     

基于改进鲸鱼优化算法的畜禽废弃物运输路径优化问题

畜禽养殖废弃物的合理处置,是农村生态环境治理与污染防治的关键点。为解决畜禽养殖废弃物的运输路径问题,本文提出一种改进鲸鱼优化算法的车辆路径优化方法。首先,在车辆路径优化问题的基础上,建立以总路程最小化为目标的畜禽养殖废弃物运输路径优化模型;其次,结合离散型问题特征和鲸鱼优化算法的寻优思想,提出改进鲸鱼优化算法。引入ROV机制使该算法能够求解离散问题,对每次迭代结果进行聚类分析,将优秀个体所在类依次进行PBX交叉操作和逆序变异操作,同时保证了种群的多样性和算法的求解效率;最后,对9个Solomon算例和1个实例进行仿真实验,并与改进粒子群优化算法、改进灰狼优化算法和改进蚁群算法进行对比。结果表明,改进鲸鱼优化算法在9个案例中均优于其他算法,在最复杂的RC103案例中,求解结果相较于其他算法至少14.64%,体现了改进鲸鱼优化算法有更高的求解精度和稳定性;对于畜禽废弃物运输实例仿真实验,改进鲸鱼优化算法比其他算法分别提高4.9%、6.5%和43.7%,证明本文算法能够有效的解决畜禽养殖废弃物运输路径优化问题。     

改进的粒子群算法及其在带软时间窗车辆调度问题中的应用

针对微粒群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出多相粒子群优化算法(Multi-pha-ses Particle Swarm Optimization,MPSO).建立了带软时间窗车辆调度问题数学模型,并将该方法运用于带软时间窗车辆调度路径优化.根据多相粒子群并行搜索的思想,给出MPSO算法在带软时间窗物流配送车辆调度路径优化的实现流程.仿真结果表明:多相粒子群算法可以快速、有效地求得车辆路径问题的优化解,是一种求解带软时间窗车辆路径问题的较好方案.     

求解一类不可微优化问题极大熵微粒群混合算法

针对一类不可微优化问题,本文提出了一个新的算法—极大熵微粒群混合算法.首先利用极大熵方法把带约束的不可微优化问题转换成无约束的单目标最优化问题,然后利用微粒群算法对其进行求解.利用4个测试函数对其进行测试并于其它算法进行比较,计算结果表明,本文提出算法在求解的准确性和有效性方面均优于其它算法.     

改进粒子群算法在作业车间调度问题中的应用

调度问题是一类典型的NP-hard问题,传统粒子群优化算法在解决该类问题上具有一定的局限性.通过分析其优化机理,提出了改进粒子群算法,结合了粒子群优化算法的全局搜索能力和交换粒子位置的局部搜索能力,提出了新的粒子编码方法--基于粒子坐标值排列编码(PPP),发展了一种快速、易实现的新的混合启发式算法.大量实验仿真结果表明本算法可以有效求解作业车间调度问题,通过与遗传算法比较,验证了改进粒子群算法是求解Job-shop调度问题可行而高效的方法.     

用于函数优化的小世界优化算法

借鉴小世界现象的有关机理，构造了不同的小世界优化算子，主要包括局域短连接搜索算子和随机长连接搜索算子．将优化过程视为在搜索空间（网络）中从候选解向最优解的信息传递过程，利用小世界现象有效信息传递的有关机理实现了一种新的优化算法一一小世界优化算法．通过对复杂函数的优化问题进行仿真试验，表明与相应遗传算法相比，新算法可以更好地保持解的多样性，能够有效地避免陷入局部极小值的问题，并在一定程度上克服了早熟和遗传算法欺骗问题，并且收敛速度快，因此具有解决复杂问题的潜力。