一类Armijo搜索下的记忆梯度法及其全局收敛性

通过构造新的kβ,提出了一种新的无约束优化问题的记忆梯度算法,同时在Armijo线搜索下分析了该算法的全局收敛性,数值实验表明了新算法的有效性。     

基于主动禁忌搜索的配电网无功电压优化控制

提出将主动禁忌搜索（RTS）算法用于配电网无功电压优化控制问题的求解．首先根据已知的负荷预测曲线，用一种启发式方法为RTS提供可行初始解．在利用RTS算法的求解过程中，使用了反馈机制，可自动调节禁忌表长度，结合逃逸策略，可以使搜索有效地跳出局部极小点，更好地找到最优解．通过算例验证了该算法的有效性．与传统的禁忌搜索（TS）算法、遗传算法（GA）以及模拟退火（SA）算法进行了比较，算例结果表明，RTS算法求得的解质量更高，求解速度更快，比GA和SA算法至少提高了一倍．     

基于禁忌搜索的公共自行车站点及车道选址优化

为提高公共交通系统的吸引力,从公共自行车和公交车接驳的角度,提出以公交站点为中心的公共自行车选址及自行车道设置的网络构建问题。首先,建立以最大化满足用户需求量为优化目标的非线性优化模型,并与只考虑站点选址的传统模型进行比较分析;在分析问题基础上,构造基于问题特性的邻域结构和邻域解生成准则,并最终设计基于禁忌搜索的问题求解方法。通过MATLAB编程进行仿真实验测试大量算例,结果表明所设计算法能够高效地求解各类规模算例,并给出高质量的公共自行车网络构建近似最优方案;此外,敏感性分析实验为规划者制定决策方案提供参考依据。     

基于非单调线搜索的无记忆拟牛顿法的全局收敛性

文章就Perry_Shanno无记忆拟牛顿法在无约束最优化问题上,对采用非单调线搜索的情况下是否具有全局收敛性进行了研究.在目标函数为凸的条件下,证明了该算法的全局收敛性.     

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.     

基于遗传算法的全局优化及在团簇结构搜索中的应用

遗传算法是研究复杂体系特性时经常采用的一种高效的全局优化方法.以开发出的程序为基础,介绍了遗传算法的基本特征、操作步骤、技术细节及在团簇结构优化中的运用.通过在富勒烯和铋团簇两类代表性团簇结构优化问题中的具体应用,所得结果与已有的理论和实验数据符合较好,印证了所提出的操作方案的有效性、高效性和通用性.     

基于禁忌搜索的神经网络集成

给出了一种利用禁忌搜索来实现神经网络集成AdaBoosting算法的方法。以Ada- Boosting算法中的权值向量为优化对象,对其若干个元素进行扰动,并通过设定其为禁忌对象,以禁忌搜索控制寻优方向,以逼近误差为适值函数,在满足逼近误差或达到进化代数时结束进化。由于禁忌搜索可以避免迂回搜索,从而提高进化效率,使得算法易收敛。通过实例验证了该方法的可行性。     

决策树优化研究

提出用新的极值点禁忌搜索算法构造分类问题的全局优化决策树,该算法呆用于不可微分的目标函数。全局树优化方法是非贪婪的,用于构造具有固定结构的多变量决策树,将多变量决策树表示成析取线性不等式集合,全局树优化就是使析取线性不等式中的分类误差最小化。     

基于禁忌搜索算法的旅行售货员问题

旅行售货员问题（TSP）是组合路径问题，属于NP问题，对于这个问题的解决已经提出了很多的算法，本文基于禁忌搜索算法思想对TSP问题进行了探讨，在此基础上，通过相应的路径搜索变换，找出一个近似最优解。     

禁忌粒子群算法

针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,将禁忌搜索算法中的禁忌思想与粒子群算法结合,提出了一种新的粒子群算法——禁忌粒子群算法(TPSO)。该算法将粒子群算法找到的当前最优值禁忌一段时间后再释放,以此避免算法陷入局部最优,即使算法暂时陷入局部最优,该算法跳出局优的能力也很强。实验表明,TPSO在收敛速度以及收敛精度方面都比基本粒子群算法有了很大程度的提高,特别对于多极值问题搜索效果非常好,可以很好的解决算法陷入局部最优的问题。     

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．     

混合禁忌搜索算法的邮政运输车辆调度问题研究

在邮政企业中,运输网络是整个系统得以顺利运行的基础,邮政企业如何充分发挥自身优势、整合资源以改善运输网络是市场竞争愈发激烈情况下面临的重大问题,尤其是邮路规划问题。为提高邮政运输网络的整体运行效率,在同时考虑往返货物归集、车载量限制、最短路径和最少车辆数等一系列约束条件情况下,建立了送取货一体化的多中心邮政运输车辆调度的数学模型;针对该模型设计了禁忌搜索算法与C-W节约里程算法相结合的求解优化算法。最后,通过贵州省邮政企业实际生产数据对模型和算法进行仿真验证,并对优化后的调度方案进行了结果和效果分析。实验结果表明,优化后求得的配送策略在优化邮运成本上效果明显。     

求解车间作业调度问题的快速禁忌搜索算法

针对车间作业调度问题的难解性，提出了一种求解该问题的快速禁忌搜索算法．该算法是按照禁忌搜索算法的一般步骤来进行设计的，在设计过程中对于算法所涉及到的初始解问题、邻域构造问题以及禁忌表长度的选取等问题给出了旨在减少算法计算时间，提高算法优度的解决方案．该算法找到了所测试的21个标准算例中18个算例的精确最优解，而且在PⅡ233的计算机上每个算例的计算时间不超过2s。     

一种随机调整控制参数的鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法在处理复杂优化问题时出现搜索精度低和易出现早熟收敛等缺点,提出一种随机调整控制参数的改进鲸鱼优化算法(EWOA)。受粒子群优化算法中惯性权重的启发,利用随机分布的方式调整控制参数,以平衡鲸鱼优化算法的全局搜索和局部搜索能力。对当前最优个体执行服从正态分布的变异扰动,以避免算法出现早熟收敛现象。此外,采取佳点集方法替代随机方法产生初始个体以提高算法的全局收敛速度。6个标准测试函数的仿真实验结果表明EWOA能有效处理高维复杂优化问题。     

基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法

针对光在水中传输时受到水的吸收作用、悬浮颗粒散射作用而产生严重的衰减,导致水下光学图像对比度低、颜色失真的问题,提出一种基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法。根据水下光学成像模型,采用最小信息量损失原理估计透射率,结合导向滤波提高透射率的估计精度,通过逆求解水下成像模型得到清晰化的水下图像。利用直方图均衡化进一步提高图像对比度,使用白平衡方法修正颜色。实验结果表明,该方法能够有效去除由后向散射引起的模糊,提高图像对比度和清晰度,同时修正色彩不平衡。     

基于四叉树和改进蚁群算法的全局路径规划

为解决机器人在大范围二维平面区域内的路径规划问题,提出一种四叉树和改进蚁群算法相结合的路径规划方法.基于四叉树分解法,对路径规划的二维区域进行环境建模,在环境建模的基础上,采用改进蚁群算法进行高效的路径规划.四叉树在完整地记录环境信息的同时对环境信息进行了高效地压缩,改进蚁群算法可以规划出与障碍物保持一定安全距离的路径,提高了规划出的路径的实用性.仿真实验表明,提出的路径规划方法在执行效率和路径的实用性上取得了良好的平衡,可以高效地对大区域进行路径规划.     

Nonlinear optimization method of radar target polarization enhancement

On the basis of nonlinear programming model and solution of radar target polarization enhancement, a novel efficient iterative algorithm is presented. The optimization efficiency and precision are improved. The performance of algorithm is analyzed and verified by experiments.