随机价格条件下的产业选址双层规划模型及其禁忌算法

对产业选址问题进行了描述,提出一类带有价格随机参数的产业选址双层规划模型.根据该模型的特点转化为确定性的双层规划问题, 并且设计优化该问题的禁忌算法.算法基于二进制编码, 设计三种邻域,在邻域操作中控制选址数量约束, 采用惩罚函数处理总投资额约束, 提高了禁忌算法的优化效率和优化效果.描述产业选址问题双层规划模型的构建过程, 介绍算法的原理, 给出具有代表性算例试验结果和结果分析.试验结果及其分析表明本文提出的具有随机参数的产业选址问题双层规划模型及其优化算法的有效性.     

一类随机需求VRP的混合粒子群算法研究

针对一类随机需求车辆路径问题(stochastic vehicle routing problem,SVRP),结合现实生活中长期客户服务记录所隐含的统计性知识构建新的统计学模型,并将种群搜索与轨迹搜索算法相结合提出了一种新的混合粒子群优化算法。该算法通过引入导引式局部搜索,来减小粒子群搜索陷入局优的可能性以获得更优化解。仿真计算证明混合粒子群优化算法的有效性。同时,该算法也拓展了VRP的算法空间。     

一种求解旅行商问题的交叉禁忌搜索

提出一种改进的禁忌搜索（TS）一交又禁忌搜索（CTS），并用于混合优化问题旅行商问题（TSP）的求解。CTS主要包括集中策略和分散策略，采用选择规律的改变促进移动的混合，集中策略增强了算法的局部搜索能力；分散策略是用于开辟新的搜索空间，在CTS中，采用遗传算法中的交叉算子作为分散策略，优解选择法作为集中策略。CTS、标准TS、带集中裳略的TS和蚁群算法用于求解相同的TSP例子，所用例子都是来自TSPLIB例子库和Fogel路径。求解结果显示了CTS的性能优于其它算法。     

有时间窗约束车辆调度优化的一种禁忌算法

针对有时间窗的V SP问题提出了一种禁忌算法,本算法运用了多初始解和全局禁忌表等各种措施来减小解的不稳定性和扩大搜索范围,并根据容量约束和时间窗约束性质的不同,结合惩罚函数和各约束的性质来联合控制车场的分配。给出了两组具有代表性的试验数据,并与其他算法优化时间窗V SP的实验结果作了比较。结果表明,此禁忌算法是解决有时间窗约束的一条有效途径。     

Modified evolutionary algorithm for global optimization

1 .INTRODUCTIONOptimization problemsoftenariseinscience ,engi neering ,andbusinessapplications .Tosolvevariousoptimizationproblems ,manysolutionsbasedonthegradientorhigher orderstatisticsoftheobjectivefunction ,suchassteepestdescentmethod ,conjugategradie…     

基于改进遗传算法的流水车间调度求解方法

流水车间调度问题是一类经典的NP完全问题,为此提出了一种求解极小化总完工时间的流水车间调度问题的改进遗传算法.该算法采用构造型启发式算法和随机方法共同产生初始种群,结合禁忌搜索算法的局部搜索性能和遗传算法的全局搜索性能.仿真实例的结果表明该算法对问题求解的可行性和有效性.     

面向多核任务调度的混合遗传算法

多核处理器的并行任务调度一直是研究的热点话题,属于NP-hard问题。针对此问题,本文提出了一种集启发式算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法于一体的改进混合遗传算法(modified hybrid genetic algorithm,MHGA)。MHGA改进如下:首先,采用启发式的分层调度来初始化种群,提高初始种群质量;其次,提出基于禁忌搜索(tabu search,TS)的随机编号交叉算子,提高种群的多样性;最后,采用基于模拟退火(simulated annealing, SA)的变异,提高个体质量。实验结果表明,与其他遗传算法(genetic algorithm,GA)相比,MHGA可以得到更小的任务调度时间和更快的最优解搜索能力。     

模拟退火算法的一种参数设定方法研究

模拟退火算法在有限计算量条件下的收敛性能对自身参数有很大的依赖性,这使得参数设定问题成了算法应用过程中的一个关键环节。考虑到模拟退火算法本身的随机性,将其参数设定问题描述为随机优化问题,提出一种系统可靠地解决该问题的混合优化算法,即基于序的巢分区算法,该算法继承了序优化算法的快速收敛性及巢分区算法的全局搜索特性,能够有效解决复杂的随机组合优化问题。以典型旅行商问题为算例的仿真结果检验了方法的高效性与可靠性。     

空天高速目标探测跟踪传感器资源调度模型与算法

针对空天高速目标跟踪中,传感器资源调度任务无时间等待、传感器资源匹配形式多样、观测时间碎片化等问题,提出了多源异构传感器调度多目标优化模型和求解该模型的多目标柔性果蝇算法。针对传感器调度时间碎片化问题,采用柔性分割调度时间,设计了目标-时间-传感器三维编码方式;为了避免相似个体交叉进化造成搜索陷入局部最优,提出基于个体特征的交叉操作和变异操作;针对进化过程中个体产生碎片时间、重复观测等问题,提出柔性调整操作。最后通过两个案例测试,对提出的模型和算法进行仿真验证,实验证明算法能够合理地求解多源异构传感器资源调度问题,在收敛性和分布性方面优于对比算法。     

废弃物收运网络周期性选址-路径问题多目标优化模型及算法

废弃物处理设施是典型的"Semi-desirable"设施, 其选址相关的决策需要考虑成本、负效应等多个相互冲突的目标. 废弃物中转站的选址和路径优化是一类周期性选址-路径问题(PLRP), 目前缺乏对这类问题的多目标优化的研究. 以多目标城市废弃物收运网络周期性选址-路径问题为研究对象, 提出基于扩散距离的负效应测度方法; 建立考虑负效应和成本的双目标混合整数规划模型; 设计DRECWA-LS算法, 结合启发式优化策略, 求解收运计划对应的周期性选址-路径问题, 并采用扩展邻域搜索策略的多目标进化算法实现对可行收运计划的深度搜索, 同步求解收运计划、中转站选址-分配及车辆路径三个问题. 算例结果显示: 算法能成功求解较大规模问题, 具有较高的求解质量和运算效率.     

Truck and Trailer Routing Problem Solving by a Backtracking Search Algorithm

Truck and trailer routing problem(TTRP) is one of the most frequently encountered problem in city distribution, particularly in populated and intensive downtown. This paper addresses this problem and designs a novel backtracking search algorithm(BSA) based meta-heuristics to solve it.The initial population is created by T-sweep heuristic and then based on the framework of backtracking search algorithm, four types of route improvement strategies are used as building blocks to improve the solutions of BSA in the process of mutation and crossover. The computational experiments and results indicate that the proposed BSA algorithm can provide an effective approach to generate high-quality solutions within the satisfactory computational time.     

半导体晶圆节能分布式制造与预维护联合优化

针对半导体晶圆节能分布式制造与预维护联合优化问题,构建了同时考虑制造阶段和检测修复阶段,以最小化最大完工时间、总碳排放和总预维护成本为优化目标的两阶段绿色调度模型,提出了改进的混合多目标灰狼优化(improved hybrid multi-objective grey wolf optimization,IHMGWO)算法,设计了工厂分配策略、机器分配策略以及考虑维修工人柔性的同步调度维护策略的解码方案。通过设计初始化种群融合策略、捕食行为搜索策略、子种群变异策略,提高了算法的寻优性能。360个测试算例的对比实验表明,所提出的IHMGWO算法针对SP指标能够实现大部分占优,针对IGD和Ω指标能够实现全部占优,对于解决该类问题具有显著的优势和竞争力。     

求解非线性互补问题的混合光滑型算法

光滑型算法已经成功地用来求解各种优化问题. 基于一类新的光滑函数族， 提出了一个带有混合线搜 索的光滑型算法求解非线性互补问题. 在适当的条件下， 证明了算法是适定的， 且保持全局 收敛性和局部超线性收敛性. 最后对提出的算法进行了数值计算. 数值结果显示出该算法的有效性.     

多目标Flow Shop调度问题的改进TA求解算法

提出一种根据搜索进展自适应设定门槛值和邻域搜索次数的改进TA算法．对无优先级双目标FlowShop问题进行求解,并与现有启发式算法进行了比较．计算比较结果表明：所提算法可以求得稳定、高质量的解．     

基于支持向量机的非线性模型预测控制

支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题。又由于采用了核函数思想,使它把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的复杂度。提出了一种基于支持向量机的模型预测控制结构,并使用一个新的随机搜索优化算法来求解预测控制律,计算机仿真证明了所设计的控制算法的正确性和有效性。     

IFF算法求解顺序依赖的单机总权重拖期调度问题

转换(启动)时间是工业中带有清洗、更换物料工序的生产过程所需要的, 该时间一般很大程度上依赖于紧接工序. 这种环境下的调度问题都是工件顺序依赖的. 本文研究顺序依赖的单机总权重拖期调度问题, 为NP难的组合优化问题. 针对该问题, 提出了一种迭代的过滤-扇出算法(IFF), 算法以分支树的结构形式在解空间中搜索. 在算法中, 当分支移动不能改进根节点时, 重新产生有继承性的根节点, 使得算法继续进行. 根据问题特性, 提出了带序列片段重组和参考局部搜索的分支移动策略, 获得分支节点. 对文献中的120组数据的算法测试结果表明: 对大多数实例, IFF算法的计算结果优于或不劣于DE算法和DPSO算法的计算结果, 同时改进了42个实例的最好解.     

基于PSO的不确定时间序列模体发现算法

针对不确定时间序列(uncertain time series, UTS)的模体发现(motif discovery,MD)问题,提出了基于粒子群(particle swarm optimization, PSO)的UTS MD算法。该算法根据UTS的特点,设计了基于PSO的UTS MD的研究框架,并通过对时间序列片段的起始时刻和持续时间进行编码和修正,实现了在该框架下对UTS的MD。在实验中,针对所提出的算法,验证了其可行性,比较了其与MK、MOEN算法在运行时间、占用内存和收敛性方面的性能,并分析了其MD准确率,结果表明所提方法占用较少内存与运行时间,可以发现不同长度的模体,且具有收敛性和较高的准确率。     

用模拟退火差异进化算法进行匹配场反演

分析了模拟退火算法与差异进化算法单独应用于匹配场反演时的局限性，构造一种结合两种算法优点的混合算法。模拟退火算法对差异进化算法的种群进行扰动，保留了差异进化算法的并行特性；在差异进化算法中引入模拟退火算法的重要性抽样思想，增强其逃离局部最优的能力，差异进化算法对目标函数梯度信息的利用仍然保留。仿真研究表明，混合算法在寻优时间与效率上达到了较好的平衡。     

集装箱多式联运系统装卸与运输一体化优化问题

集装箱多式联运（Container Multimodal Transport）是一种以实现货物整体运输的最优化效益为目标的联运组织形式。本文针对集装箱多式联运系统优化的一个核心问题——装卸与运输一体化作业优化问题，进行深入分析，提出一个分析模型，为该模型开发了实用优化算法，并通过与基准问题（benchmark problems）的对比实验显示了该算法实用性及有效性。     

基于禁忌搜索的CDMA多用户检测算法研究

基于禁忌搜索 (tabusearch ,TS)的原理 ,提出了两种实现码分多址 (CDMA)系统的多用户检测 (MUD)的算法。一种是通过合理地选择初始解、当前解的邻域以及禁忌搜索表 ,构造禁忌搜索检测方法 ;另外一种是采用禁忌学习神经网络 (TLNN) ,通过神经网络状态方程的迭代完成最优检测目标函数的全局寻优。通过分析以及对同步和异步情况的仿真表明 ,这两种方法均具有多项式的计算复杂度 ,而TLNN比TS复杂度更低 ;它们优于传统、多级、Hopfield神经网络等方法 ,对远近问题不敏感 ,并且具有与最佳检测方法 (OD)接近的误码率性能。