带时间窗的车辆路径问题的改进差分进化算法研究

研究带时间窗口的物流配送车辆路径问题(VRPTW),主要考虑车辆容量、时间窗口、最大距离等约束,且完成配送所需的车辆数目不确定,要求在车辆数目最少的条件下再使总的行驶路径最短.提出了该问题的混合整数规划模型,运用改进差分进化算法求解该问题.算法采用序数编码,设计辅助算子解决变异问题,差分进化的交叉率随进化代数自动更新.应用MATLAB语言编程进行仿真计算,得到了最优解,结果表明该算法是求解带时间窗的车辆路径问题的一种有效方法.     

求解同时取货和送货车辆路径问题的改进遗传算法

同时取货和送货车辆路径问题(VRP_SPD)是经典车辆路径问题(VRP)的一个扩展,在VRP_SPD中,顾客可能要求同时取货和送货服务。本文针对这类问题,提出一种以集成方式处理取货和送货操作的改进遗传算法,通过采用一种改进的边重组交叉算子,保证了算法在遗传进化中保留父代路径上边之间邻接关系的映射信息,从而改进了算法性能;并通过在遗传进化控制参数中应用自适应策略,提高了算法的稳健性。仿真分析表明,本文算法比现有算法能取得更好的优化结果,且具有很好的稳定性。     

基于佳点集的约束优化进化算法

结合数论中佳点集理论和多目标优化技术,提出了一种求解约束优化问题的新算法.该算法首先把约束优化问题转化为两个目标的多目标优化问题;接着结合佳点集理论重新设计了交叉算子,新的交叉算子能够生成具有代表性的子代个体以更好地搜索空间;采用BGA变异算子增加子代个体的多样性;最后根据当前子代群体的进化信息,利用联赛选择算子或Pareto优超关系选择优胜个体进入下代群体,通过4个标准测试函数验证了算法的有效性.     

基于改进单亲GA的多波次攻击最优火力分配

多波次攻击是现代空袭中的重要作战模式,而多波次对地攻击的火力分配问题属于有序组合优化问题,至今尚无有效算法.针对一类多波次对地攻击火力分配问题提出了一种改进单亲遗传算法,该算法不采用交叉算子,而代之以换位算子,但保持了交叉算子的进化功能.通过对仿真实例的分析表明,该算法与标准遗传算法相比更加有效和简便.     

快速约束多目标进化算法及其收敛性

针对进化算法收敛速度缓慢、容易陷早熟的问题,提出了约束多目标优化问题的一种新的快速进化算法. 设计了能够从可行解空间和不可行解空间同时搜索的交叉算子,将约束条件和目标结合在一起,引入一种新的偏序关系用于比较个体之间的优劣,提出一种新的Niche值计算方法作为维持种群均匀性的主要动力,并采用已搜索解集避免了算法的重复搜索. 在此基础上, 设计了具有全局搜索能力的进化算法, 并证明了算法的收敛性. 仿真结果表明,与同类进化算法相比, 该算法能够快速收敛到Pareto前沿,并能很好地维持种群的多样性.     

基尼指数遗传算法求解具有共性的调度问题

通过对不同类型车间作业调度问题的描述,分析各类问题之间的共性特征,提出了一种基于基尼指数的遗传算法.该算法结合进化生态学和决策树算法的思想,提出了新的遗传调度算子,在算法操作过程中利用基尼指数值来衡量个体的优劣及种群间的差异,确定交叉(或变异)父代并选择相应的交叉(或变异)点,既维持了群体的多样性,又能体现遗传算法较强的搜索能力.仿真结果验证了该算法对于求解具有共性特征的调度问题是非常合适的.     

基于免疫遗传算法的双向车辆调度问题实现

在对双向车辆路径问题(DVSP)简要叙述的基础上建立了DVSP数学模型.针对DVRP,构造一种的免疫遗传算法来求解DVSP,提出了一种自然数编码方法、交叉算子的自适应机制.并将求解结果与其它启发式算法比较.比较结果表明,该算法对于求解DVSP问题具有较好的性能和更好的鲁棒性.     

车辆路径问题的改进遗传算法

通过引入新颖交叉算子 ,构造了一种改进遗传算法 ,此算法摆脱了对群体多样性的要求 ,不存在传统遗传算法常见的“早熟收敛”问题 .将该算法用于解决车辆路径问题 ,实验结果表明 ,此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解 ,是求解车辆路径问题的一个较好方案 .     

求解混合整数规划的嵌入正交杂交的差分进化算法

针对混合整数非线性规划问题中同时含有0-1整数变量和连续变量,采用0-1二进制编码和实数编码的混合编码方案,将布尔逻辑运算中的异或(exclusive or, XOR)算子引入到差分进化的变异算子中,以处理0-1整数变量,将基于正交试验设计的正交杂交算子和差分进化的杂交算子相结合,来增强差分进化算法的系统探索能力。为了验证该算法的性能,测试了一些数值例子,并与其他算法作了比较。数值实验结果表明,提出算法具有良好的稳健性和有效性。     

分流机制遗传算法研究

提出了一种基于分流机制的新型遗传算法。该算法采用优种限量繁殖 ,达标种交叉和劣种变异的策略 ,突出遗传算子各自的优点和作用 ,根据进化质量自适应地调整交叉和变异概率 ,使种群具有很强的可进化性。分流机制遗传算法改变了遗传算法的传统结构 ,种群始终具有探测新的超平面 ,从而获得新的最优个体的能力 ;同时 ,对于进化中的个体不需进行所有遗传算子操作 ,提高了算法的全局收敛性 ,降低了时间复杂度。测试结果表明了所提方法的有效性。     

解旅行商问题的一个新的遗传算法

对旅行商(TSP)问题设计了一个新的遗传算法.首先,对n个城市的旅行商问题设计了一个新的编码方法,并且对这种编码方法,给出了简便的解码方法.其次,针对编码的特点,设计了一种新的、有效的杂交算子和变异算子,这些算子均能直接产生可行的后代.为提高杂交算子的搜索能力,结合了一个局部搜索技术来改进杂交算子.在此基础上,提出了求解TSP的一个新的遗传算法,并证明了其全局收敛性.为了验证算法的有效性,对10个国际标准算例(城市规模从14到1000)进行了计算机仿真,结果表明算法是有效的.     

双目标进化算法求解图着色问题

根据图着色问题的特征,提出了求解图着色问题的双目标模型;设计的有效、简洁的杂交算子和变异算子,均直接产生可行的后代个体;理论分析表明算法以概率1收敛到问题的最优解集.对标准算例进行了仿真实验,结果表明,双目标进化算法可以获得问题高质量的解,即对图进行着色所使用的颜色接近图的色数.     

基于免疫规划的单亲遗传算法研究及其应用

在分析了单亲遗传算法的优越性与存在不足的基础上,借鉴生物免疫概念与理论,提出了一种新的单亲遗传算法——基于免疫规划的单亲遗传算法。该算法的核心在于使用最优保留策略前提下,合理地构造了非均匀算子和免疫算子。理论分析和仿真结果表明,该算法不仅能够有效地保持群体多样性,而且减轻了遗传算法的后期波动现象,同时收敛速度明显提高。     

Multiobjective evolutionary algorithm for dynamic nonlinear constrained optimization problems

A new method to solve dynamic nonlinear constrained optimization problems (DNCOP) is proposed. First, the time (environment) variable period of DNCOP is divided into several equal subperiods. In each subperiod, the DNCOP is approximated by a static nonlinear constrained optimization problem (SNCOP). Second, for each SNCOP, inspired by the idea of multiobjective optimization, it is transformed into a static bi-objective optimization problem. As a result, the original DNCOP is approximately transformed into several static bi-objective optimization problems. Third, a new multiobjective evolutionary algorithm is proposed based on a new selection operator and an improved nonuniformity mutation operator. The simulation results indicate that the proposed algorithm is effective for DNCOP.     

基于免疫选择和自组织临界变异的进化算法

维持群体多样性是提高进化算法性能的一个主要出发点。本文提出了一种基于免疫选择和自组织临界变异的进化算法。其中,利用免疫浓度调节设计的选择算子使算法在开发新解时能选到多样性的个体;基于自组织临界思想的变异算子使算法在探测新解时能在合理的模型指导下进行。针对几种典型的复杂函数优化问题的求解实验表明该算法在收敛速度和全局收敛性方面都较好。     

求解大规模优化问题的改进鲸鱼优化算法

提出一种基于非线性收敛因子的改进鲸鱼优化算法(简记为IWOA)用于求解大规模复杂优化问题.为算法全局搜索奠定基础,在搜索空间中利用对立学习策略进行初始化鲸鱼个体位置;设计一种随进化迭代次数非线性变化的收敛因子更新公式以协调WOA算法的探索和开发能力;对当前最优鲸鱼个体执行多样性变异操作以减少算法陷入局部最优的概率.选取15个大规模(200维、500维和1000维)标准测试函数进行数值实验,结果表明,IWOA在求解精度和收敛速度方面明显优于其他对比算法.     

System reliability of assured accuracy rate for multi-state computer networks from service level agreements viewpoint

From the viewpoint of service level agreements, the transmission accuracy rate is one of critical performance indicators to assess internet quality for system managers and customers. Under the assumption that each arc＇s capacity is deterministic, the quickest path problem is to find a path sending a specific of data such that the transmission time is minimized. However, in many real-life networks such as computer networks, each arc has stochastic capacity, lead time and accuracy rate. Such a network is named a multi-state computer network. Under both assured accuracy rate and time constraints, we extend the quickest path problem to compute the probability that d units of data can be sent through multiple minimal paths simultaneously. Such a probability named system reliability is a performance indicator to provide to managers for understanding the ability of system and improvement. An efficient algorithm is proposed to evaluate the system reliability in terms of the approach of minimal paths.     

二进制反向学习烟花算法求解多维背包问题

为将烟花算法应用于离散优化领域并有效求解多维背包问题,构建一种二进制反向学习烟花算法。首先,通过定义二进制字符串距离、二进制转置算子将烟花算法的爆炸算子、变异算子离散化,构建二进制烟花算法;其次,设计不完全二进制反向算子并证明其收敛性,构建二进制反向学习烟花算法;最后,对10个多维背包问题典型算例进行仿真分析并与多种智能优化算法进行对比分析。仿真实验结果表明,二进制反向学习烟花算法在求解多维背包问题时具有良好的收敛效率、较高的寻优精度和很好的鲁棒性。     

Improved Evolutionary Programming Algorithm and Its Application Research on the Optimization of Ordering Plan

Evolutionary programming (EP) with Gauss mutation operator has premature convergence. The main reason is that mutation value produced by Gauss mutation operator is so small that every variable in individual and individual itself may not be mutation. This research improved EP algorithm in three aspects of mutation operator, computation of individual opponent value, and search space. First, Gauss mutation operator is replaced with the improved discrete cosine-transformation operator which can produce a large value of mutation. Application of the formula of dynamic and proportional mutation can adjust every component value dynamically in individual, and the strategy of multiindividual competition enlarges the number of searches greatly within the solution space. Second, a model of complicate ordering business is proposed. Finally, the ordering plan is optimized by using the improved EP algorithm, EP with Gauss mutation operator and random mutation operator in Matlab. The result of simulated experiment shows that precision of the solution using the improved algorithm is demonstrated better than other algorithms. As a result, the improved algorithm has effectively solved the problem of premature convergence.     

启发式交叉求解TSP问题的混合遗传算法

在给出度约束最小生成树的快速生成方法的基础上，设计了一种启发式交叉求解TSP问题的混合遗传算法．该算法在交叉操作的设计上，与其他遗传算法有本质的不同，该交叉操作是在不违反度约束和不形成圈的前提下，每次从父代基因所拥有的边中加入权最小的边，从而形成子代．利用该算法得到了TSP CHN144问题迄今为止最好的解．