定位-车辆路径问题的两阶段混合启发式算法

定位-车辆路径问题(LRP)集成了设施定位分配和车辆路径决策,属于NP-hard难题.为有效求解实际大规模的具有设施容量约束和车辆容量约束的LRP问题,设计了基于禁忌搜索及双种群蚁群算法的两阶段混合启发式算法.算法第1阶段采用禁忌搜索算法确定设施定位及客户分配,算法第2阶段采用双种群蚁群算法优化车辆路径,蚁群间的通信与协调通过信息素共享来实现.通过仿真试验并与其他启发式算法进行对比,结果表明,该算法是可行和有效的.     

车辆分时租赁模式高峰时段用户预约分配模型

租车高峰时段难以合理为用户分配车辆是分时租赁运营商面临的主要问题.针对车辆分时租赁模式下的用户预约分配问题,在对主要影响因素进行分析的基础上,提出了以运营商收益最大化为目标的用户预约分配优化模型,并设计遗传算法对模型进行求解.基于对仿真场景的假设将模型与算法应用于仿真算例中,算例结果表明:遗传算法适用于求解所提出的优化模型,通过对模型求解可以得到租车高峰时段运营商最大收益及相应的最优用户预约分配方案,并且通过比较分析得出模型所得收益优于传统预约分配方法,验证了模型和算法的可行性与实用性.     

基于遗传算法的公路养护资源最优分配

为寻找资源最优分配时的养护策略,采用遗传算法进行求解.将多年养护策略表示为染色体,每种养护方式采用二进制编码形式用两个基因表示,各年的养护策略由路面和桥面两部分构成,并通过试验标定遗传算法的主要参数;为提高养护资源利用率,在分别进行路面和桥面养护资源独立优化分配的基础上,使二者资源实现共享,进一步提高了养护后设施的性能.算例结果表明,基于遗传算法的最优养护策略使养护后的路面和桥面性能分别提高1.8%和0.4%.     

基于遗传算法的产品分配方案研究

建立了产品分配的时变模型 ,并将其分为两层子问题 .下层子问题为基本的运输问题 ,按一般的线性方程求解 ;上层子问题则求系统的最小成本 ,采用遗传算法进行求解 .同时 ,还进行了大量的计算机实验 ,并在实验过程中将遗传算法与实现产品分配时常用的算法进行了比较 .结果表明 :采用本研究所建模型 ,并利用遗传算法进行求解 ,可以取得相当好的效果 ,具有实现简单、收敛时间短等优点 .     

基于遗传算法的机场调度优化算法

随着航班数量的不断增长,航空管理系统已不堪重负,机场容量将成为航空运输发展的瓶颈.为了解决机场容量不足问题,本文将机场调度问题分为杌位分配和滑行道分配两个过程,设计了适合于求解机位分配和滑行道分配问题的遗传算法.对停机位分配问题,在遗传进化过程中为促进算法收敛,采用贪婪算法对种群进行优化,并引入模拟退火思想对适应度函数进行修正.对滑行道分配问题,为适合遗传算法求解,首先将问题转化为图的形式,并设计了相应的遗传编码方式.数值模拟实验表明所提算法能够比较有效地解决机位分配和滑行道分配问题.     

基于NSGA-Ⅱ的DP船舶推力分配方法研究

针对动力定位(DP)船舶的推力分配问题,首先建立了关于推进器能耗、磨损以及推力误差的多目标优化目标函数,然后通过分析推力禁区、死区、饱和、推力变化率和方位角变化速率等约束条件,给出了多目标优化问题的约束不等式,最后利用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对所提出的推力分配多目标优化问题进行了仿真验证.仿真结果表明:采用NSGA-Ⅱ算法进行推力分配可以有效降低推进器的能耗,在工程应用方面具有一定的可行性.     

基于改进隐马尔科夫模型的鲁棒用户行为识别

提出了一种基于改进隐马尔科夫模型的用户行为识别方法.采用遗传算法用于优化隐马尔科夫模型的初始参数,将混沌算子代替遗传算法中高斯变异算子,以避免传统遗传算法在收敛过程中的停滞和早熟问题,并有效解决传统隐马尔科夫模型中Baum-Welch算法对初始参数敏感的问题.此外,采用UCI中ADLs数据对用户行为进行识别,实验结果表明该方法具有很高的识别率和可靠性.     

基于虚拟机迁移的能量收集MEC系统资源分配策略

针对现有研究没有考虑用户移动性对移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）服务器反馈计算结果影响的情况,提出一种基于虚拟机迁移的能量收集MEC系统资源分配策略。考虑用户移动性影响,分别给出用户移动性模型和能量收集模型;采用虚拟机迁移方式,把用户卸载给初始MEC服务器的计算任务转移到当前MEC服务器,由当前MEC服务器完成计算任务,计算结果直接反馈给用户;综合考虑用户卸载计算任务和MEC服务器反馈计算结果,将功率和子载波分配问题建模为混合整数非线性规划问题,在满足能量消耗、子载波分配和发射功率的约束条件下,最大化系统能量效率。为了降低求解复杂度,通过引入遗传算法,获得次优解。仿真结果表明,与基于遗传算法的局部功率或子载波分配方法相比,提出的方法具有更高的能量效率。     

基于遗传算法的立体仓库货位动态分配优化

针对企业仓储管理中货位分配效率低的现状,提出立体仓库货位动态分配优化问题的数学模型和约束条件并对货位分配策略进行了讨论.采用基于遗传算法的权重系数变换法对优化模型进行求解.通过仿真验证了算法的有效性.     

遗传算法及神经网络在锅炉负荷优化分配中的应用

针对并列运行锅炉群的负荷优化分配问题,提出用遗传神经网络辨识给煤量-产气量模型,并用改进的遗传算法进行负荷优化分配.给出了改进遗传算法和遗传神经网络的辨识原理.负荷优化分配结果表明,该方法优于平均分配方法.     

实时集群计算机系统动态负载平衡算法的研究

负载平衡是集群计算机并行计算的核心问题。在研究了多种非实时并行系统负载平衡算法后,根据实时集群系统的特点,提出了一种基于动态任务分配表的负载平衡算法,并对算法的设计思想和实现作了阐述。并对此算法的实时性作了大量测试,结果表明其负载平衡延时基本满足二次曲线特征,故此算法的实时性是较优的。     

混合遗传算法求解0-1背包问题尝试

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法．为解决著名的0-1背包问题，尝试混合使用一点杂交与多点杂交以及将传统的算法与遗传算法相结合的方法，对经典遗传算法进行改进，并在实验中获得了更佳近似解．     

利用IP转发技术在集群服务器中实现负载均衡

研究集群服务器系统中实现网络服务网载均衡的软件方法,讨论由专用路由实现负载均衡的特点及设计软件实现方法,使用分配器将客户机的请求分配到多个服务器中去,达到网络服务的负载均衡,并研究了服务器分配算法,系统性能开销和高可用性实现问题,利用IP转发技术,在不需要加特殊网络设备的条件下,用软件方法在集群服务器系统中实现网络服务的负载均衡。     

案例注入式遗传算法在大学课程表问题中的应用

遗传算法在解决大学课程表问题过程中往往采用随机方式来初始化种群,这就造成了运算量变大和复杂度增加等情况,从而影响了算法的性能.提出了一种改进的遗传算法——案例注入式遗传算法,该算法利用基于案例的推理对遗传算法进行初始化,以此加快算法的收敛速度.     

基于实例的分布式数据库中的数据分配方法研究

在分布式数据库设计中数据分配的问题对整个系统的改进数据的可用性、提高DDB的效率和可靠性有很大影响，本文主要通过实例讨论数据分配的原则，分别对非冗余分配、冗余分配、静态启发式分配等数据分配方法采用量化的方法来进行研究，并对动态分配也做了一些比较分配，在研究过程中，把分布式检索和更新处理问题结合起来考虑，以获得减少通信代价、减少检索代价及更新代价的最优解决方案，从而明确得出全局关系划分后的逻辑片段应该置放的最佳场地。     

基于遗传算法多目标非重叠路径诱导算法

依据遗传算法基本原理,提出一种多目标路径诱导算法. 染色体编码采用可变长度节点序列方法表示,以减少染色体编码长度. 设计了相应的多目标适应度函数. 该算法在给定多个目标约束条件下,能够解出多个近优路径. 实验结果证明,该算法能有效解决多目标非重叠路径选择问题,和目前已有其它方法相比,路径相似度更小.     

基于遗传程序设计的非线性系统参数辨识

遗传程序设计(GP)是一种自适应的与问题无关的进化算法,它克服了遗传算法的容易陷入局部极值的缺陷。本文讨论使用遗传程序设计对非线性系统进行参数辨识的算法,实现及应用,实验证明:该方法具有收敛速度和精度的明显优势。     

Parallel genetic algorithm on PVM

In this paper we describe an implementation of some kinds of parallel genetic algorithms on the PVM. Parallel Virtual Machine, a portable parallel environment. We give details of a genetic algorithm running on many small subpopulations with an occasional identification and exchange of their useful information among subpopulations by means of message-passing functions of PVM. In this work, experiments were done to compare the parallel genetic algorithm and traditional sequential genetic algorithms.     

基于人工免疫的星座卫星通信系统资源调配算法

资源调配是星座卫星通信系统应用管理技术中亟待研究的关键技术之一。文中首先分析了星座卫星通信系统中触发资源调配的主要因素;然后,从通信任务效能系数和通信系统满足度两个重要指标出发,分别提出了通用的面向卫星资源和面向通信任务的资源调配数学模型;通过数学模型对星座卫星资源调配的扩展性、灵活性等特点进行了分析,运用免疫系统的自适应、自学习、自组织等特性,提出了一种具有模糊处理时间的免疫调配算法。仿真实验和理论分析表明,算法解决了其他调配算法空间、时间复杂度高和收敛速度慢等问题,提高了局部搜索解空间的效率。     

工程结构优化设计的CGA算法研究

工程结构优化设计是一个复杂的非线性多目标优化问题，针对传统优化方法的局限性，以及遗传算法的缺陷，提出了一种新的智能优化方法——复合遗传算法(CGA)，对CGA的关键问题进行了阐述，并进行了理论分析，说明了其全局寻优的可能性；对于失效概率的处理问题，采用在计算适应度值的同时，计算出条件值——失效概率，再与此限值相比较的方法；最后通过实例验证了本提出方法的可行性。