基于人工鱼群模型的自动组卷抽题算法研究

结合人工鱼群模型的基本思想,针对组卷问题这一具体应用,在人工鱼群算法中采用保留最优个体的策略对个体鱼的觅食行为进行改进,以防止鱼群中最优个体的退化．并且,为使全局最优个体能更快求出,对鱼群的聚群、追尾行为也进行了改进．     

改进的人工鱼群混合算法在智能组卷中的应用

现有的智能组卷多采用单一算法,而每种算法都有其各自的缺点,针对此缺陷提出了结合人工鱼群算法和遗传算法的优点组成混合智能组卷算法.在智能组卷开始时,采用人工鱼群算法快速靠近组卷目标,在组卷过程中,当最优个体在连续多个迭代过程中无变化或变化极小时采用遗传算法对人工鱼个体进行跳变,提高收敛速度.通过模拟计算证明,该混合智能算法能有效地优化其中单一算法独自进行智能组卷的成效     

基于改进人工鱼群算法的PID控制器参数优化

针对基本人工鱼群算法易陷入局部极值,难以保证得到全局最优解的问题,提出基于改进人工鱼群算法的PID控制器参数优化方法,在其基础上,引入了攻击行为,即当水中的食物稀少时,鱼就会因为抢夺食物而发生攻击其他鱼的行为。通过仿真实验证明,具有攻击行为的人工鱼群算法有助于引导人工鱼跳出局部最优解域,在全局范围内搜索最优解,提高了PID控制器参数优化的效率。     

基于时变衰减函数的改进人工鱼群算法研究

在分析国内人工鱼群算法相关研究的基础上,针对其易陷入局部最优和发生振荡现象的缺点,在标准人工鱼群算法中增加时变衰减函数起到衰减因子的作用,优化其时间参数的取值,对人工鱼群智能算法求解过程中觅食行为的视野以及步长的取值进行优化完善;增加鱼群的跳跃过程及变异因子,避免求解过程中早熟现象的产生,保证其最优解为全局最优.研究了传统与改进算法的求解过程及步骤,最后,以常用的3个测试函数为算例对其进行测试,对比分析传统与改进算法之间的区别,对测试的结果进行分析,得到改进的人工鱼群算法具有求解精度高、收敛速度快、寻优能力强的特点.     

基于高斯优化的精英鱼群算法研究

针对鱼群算法迭代后期易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于淘汰赛体制的改进型鱼群算法——精英鱼群算法(LOAFSA).该算法包含基于巴莱多法则的淘汰赛体制和基于高斯优化的种群动态管理策略,在保持种群数量平衡的基础上在迭代初期就具有较优秀的精英鱼群.实验表明:对于多元函数求解极值问题,该算法具有很好的全局最优值搜索能力.将其应用于RAN架构无线接入网的数学优化模型中,利用鱼群算法寻找最优的一组发射功率使得系统容量功率最优.     

改进的人工鱼群算法

通过对人工鱼群算法的研究,给出了改进的人工鱼群算法。采用最优个体保留策略对觅食行为进行改进,防止群体中最优个体的退化;给出加速个体局部搜索方法,改进算法中的聚群行为和追尾行为,使全局最优值更快地突现出来;根据双射的定义和性质,在不影响最终寻优结果的情况下对问题的搜索域进行"缩小",从而加速了全局搜索。仿真结果表明改进的人工鱼群算法具有求解精度高、寻优成功率高、收敛速度快、算法稳定等优点。     

量子人工鱼群算法

融合量子计算与智能优化的新型高效优化算法层出不穷,成为现在优化算法研究的主流.为此,将量子计算引入到人工鱼群算法中,提出一种新型的量子进化算法———量子人工鱼群算法.该算法用量子计算的方法重新描述了人工鱼的行为,用量子比特对人工鱼进行编码,用量子旋转门实现人工鱼的更新操作,用量子非门进行人工鱼变异,从而实现了目标的优化求解.并分别以函数极值和TSP问题为例进行了仿真,验证了算法的有效性.     

改进的人工鱼群算法在二维板材下料问题中的应用

为提高板材利用率,采用人工鱼群算法进行研究,算法中加入改进的觅食行为和改进的聚群行为,对行为进行了改进,并将该算法用于求解二维板材下料问题.通过仿真实验与文献中的改进粒子群算法和基本人工鱼群算法进行比较,结果表明:改进后的算法得到的最优解要优于文献中的算法,实现提高板材利用率的问题.     

对人工鱼群算法寻求最优解的论证

近年来,随着计算机的飞速发展和实际问题中大规模优化问题的涌现,寻找快速有效的最优解成为了学者们研究的热门方向之一。其中人工鱼群算法得到了广泛关注,本文在人工鱼群算法的基础上,用一个简单的例子,用该程序对其求最优解,从而论证该人工鱼群算法在寻求最优解的可行性。     

基于改进人工鱼群算法的软硬件划分方法

将人工鱼群算法应用于软硬件划分,从而提出一种软硬件划分方法．针对人工鱼群算法在应用于离散型问题时普遍存在的最优解出现概率低、收敛速度慢等问题,采用随机步长来改善鱼的游走行为,使用邻域搜索来获得邻域内的更优状态,并根据无效迭代次数来提前终止迭代、提高算法效率．在对不同结点数的随机 DAG 图划分实验中,改进后算法的平均耗时约为原算法的6.5%～34.5%,而最优解出现概率则为原算法的5～7倍．因此,改进后算法在寻优能力和收敛速度上均优于原始算法,可更高效地完成软硬件划分任务．     

解多目标最优化问题的权衡割平面法

在现有的一些解多目标问题交互算法的基础上,提出了一种解决一般非线性多目标最优化问题的交互式算法——权衡割平面法.它每次迭代前后所得到的解都是有效解,搜索策略灵活实用,且对线性多目标最优化问题只需一次迭代就得到最优解.     

非负矩阵低秩分解的交替二次规划算法

非负矩阵分解算法有多种,但都存在着各自的缺陷.在现有工作的基础上,将非负矩阵分解(NMF)模型转化为一组(两个)二次凸规划模型,利用二次凸规划有解的充分必要条件推导出迭代公式,进行交替迭代,可求出问题的解.得到的解不仅具有某种最优性、稀疏性,还避免了约束非线性规划求解的复杂过程和大量的计算.证明了迭代的收敛性,且收敛速度快于已知的方法,对于大规模数据模型尤能显示出其优越性.     

改进模拟退火算法在旅游路线定制中的应用

旅游路线定制已成为提高旅行体验的重要举措之一,为解决新游客在陌生城市旅游时的路线定制问题,在考虑景点距离、旅游消费和游客出行时间等约束条件下,建立了以旅游效用值为目标函数的旅游路线定制模型。为了避免模拟退火算法出现冗余迭代,陷入局部最优,提出一种改进模拟退火算法来求解旅游路线定制模型。该改进算法通过混沌寻优确定初始温度避免迭代冗余;通过对当前最优解进行混沌扰动来动态控制搜索步长,跳出局部最优;并用方差判定准则来作为搜索停止条件。最后,以广西桂林市的旅游景点为例对改进算法进行了验证。实验结果表明,该改进算法不仅加快了模型的运行速度,而且更容易寻得全局最优解,为游客提供了更准确合理的旅游路线。     

逆流多效蒸发淡碱浓缩工艺节能技术研究

建立了带有冷凝水闪蒸和溶液闪蒸等节能措施的逆流多效蒸发淡碱浓缩系统优化设计的数学模型.以系统的年总费用最小为优化目标,以生蒸汽温度、冷凝器中二次蒸汽温度及各效有效传热温度差为决策变量,提出一种新算法———遗传算法结合拉格朗日乘子法、矩阵法、迭代法求最优解.算例表明:采用冷凝水闪蒸和溶液闪蒸是有效的节能技术,生蒸汽温度、冷凝器中二次蒸汽温度对优化结果影响显著,优化设计比常规设计可节省年总费用20.1%左右.新算法对初值要求不高,能快速稳定地收敛于全局最优.     

一种新的全局优化搜索算法--人口迁移算法(Ⅱ)

用概率论分析了新提出的求解函数全局优化问题的人口迁移算法的收敛性及动态特性。分析结果表明人口迁移算法依概率收敛到全局最优解。以找到问题全局最优解的概率为准则，给出了该算法工作在最坏情形时按迭代次数衡量的收敛速度估计，进而给出了该算法按给定概率收敛时的计算时间复杂性估计，即函数计算次数估计。     

动态透镜成像学习人工兔优化算法及应用

针对基本人工兔优化(Artificial Rabbits Optimization, ARO)算法在解决复杂优化问题时存在收敛慢、精度不高和容易陷入局部最优等缺陷,本文提出一种改进的ARO算法(记为IARO算法)。IARO算法中的基于正弦函数的非线性递减能量因子能够帮助算法实现从探索阶段到开发阶段的良好过渡,从而提高算法的收敛速度和解的质量。此外,为了提高算法跳出局部最优的概率,IARO算法引入了一种动态透镜成像学习策略。为了证明IARO算法的优越性,首先选取了6个基准测试函数进行数值实验,然后用其求解2个工程设计优化问题和1个包括15个数据集的特征选择问题,并与灰狼优化(GWO)算法、鲸鱼优化算法(WOA)、正弦余弦算法(SCA)和基本ARO算法进行对比。结果表明,IARO算法有着比其他对比算法更优越的性能。     

求解线性规划问题的单纯形“双进基”法

该文对线性规划问题中的单纯形法作了另一种改进，得到一种每次迭代两个非基变量“进基”，两个基变量“离基”的双进基法．其结果能用矩阵表示，迭代的步骤也并不比单纯形法复杂，但其迭代的次数要比单纯形法减少一半，如果一个线性规划用“单进基”法要迭代２ｎ次（２ｎ＋１次），那么，用“双进基”法只须迭代ｎ次（ｎ＋１次），从而加快了收敛于最优解的速度．     

具有扩散的自助模型的有限差分解(英)

研究具有扩散的自助模型的有限差分解.首先建立一个单调迭代格式用于求解有限差分方程组;然后讨论非负解的存在唯一性,对不同的参数,证明方程组有四种不同类型的非负解,且这些非负解可以通过选择合适的初始迭代由迭代格式计算而得到;最后给出一些数值结果.     

有固相析出的逆流多效蒸发系统的新设计方法

提出了有固相析出的逆流多效蒸发系统常规设计的一种新方法,将系统的相平衡关系用回归式表达,使模型可以编程用计算机求解;将系统的物料衡算和热量衡算方程组写成矩阵方程的形式,采用迭代法结合矩阵法求解.在常规设计新方法的基础上,提出了系统的优化设计方法,以系统的年总费用最小为优化目标,以生蒸汽压力、冷凝器真空度及各效有效传热温差为决策变量,采用复合形法结合拉格朗日乘子法求最优解.算例表明,生蒸汽压力、冷凝器真空度对优化结果影响显著,优化设计比常规设计可节省年总费用9%左右.算法收敛速度快、收敛稳定性好.