基于蚁群算法求解TSP

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法,被广泛地用于解决组合优化问题,它是新兴的仿生进化算法,具有并行计算、正反馈等特点,具有较强的发现问题的能力,在许多领域得到应用。文章应用蚁群算法求解TSP问题,分析了蚁群算法的原理、特征、参数及求解TSP问题的具体实现步骤。     

基于混合算法求解指派问题

本研究建立了指派问题的数学模型,提出了以遗传算法和蚁群算法相结合的思想及其解决方案．算法主要是将每一个任务作为一个基因位形成染色体,以遗传算法控制寻优方向,更适宜解决组合优化问题．实验结果表明,使用此算法解决指派问题,提高了搜索效率,能够在短时间内找到最优分配方案,证明该算法是可行的．     

用遗传算法求解中国旅行商问题

阐述遗传算法针对一类NP完全的组合优化问题——旅行商问题，提出采用高级算子操作对遗传算法进行改进，仅利用城市间的距离信息求解中国旅行商问题，用很短的时间得到了16719km这一最优结果。     

改进的蚂蚁算法求解任务分配问题

将蚂蚁算法用于求解任务分配问题，并提出一种改进算法来提高其全局搜索能力。文中介绍了任务分配问题和蚂蚁算法，给出了求解任务分配问题的蚂蚁算法的数学描述及求解的算法步骤，在此基础上提出求解任务分配问题的改进蚂蚁算法。两个实例验证了改进蚂蚁算法的优越性。     

求解带约束投资组合模型的量子粒子群算法

针对量子粒子群算法(QPSO)在迭代后期出现种群多样性缺失和容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于交叉操作的改进算法;在改进算法中,考虑了粒子的历史最优位置和次优位置,用以扩大粒子的搜索范围;同时,将遗传算法的交叉操作运用到位置的更新中,以增加种群的多样性,进而提高算法的收敛性;在性能测试中,将改进算法与原始的量子粒子群算法、基于差分进化的QPSO和基于黑洞探索的QPSO在收敛精度和鲁棒性方面进行了比较;最后,运用改进算法对一类具有投资数量限制的投资组合问题进行了求解,并与遗传算法、粒子群算法和标准的量子粒子群算法的寻优结果进行了对比。     

求解一维下料问题的改进混合遗传算法

针对一维下料问题,设计了一种局部搜索方法,并将其与遗传算法结合构造了新的混合遗传算法.大量实验表明,该算法求解一维下料问题是行之有效的.     

蚁群算法及其在求解优化问题中的应用

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类算法。作为一种新的群体智能启发式优化算法,主要用于求解组合优化问题。本文介绍了蚁群算法的发展历史,然后介绍了其在求解组合优化问题中的应用情况,最后对蚁群算法在今后的研究方向作了展望。     

多种运输方式模型优化及求解

对可阶段化运输网络，提出了将路径选择与交通运输方式相结合的组合优化模型．通过虚拟一个运输网络，转化为一个与原问题等价的最短路径问题，并设计了相应的遗传算法对其求解，通过实例计算表明，该算法对该问题是可行和有效的．     

一种求解多处理机调度问题的新算法

多处理机调度问题是“算法设计与分析”中的基本问题之一,它是一个NP问题.本文介绍了模拟退火技术,给出了求解多处理机调度问题的有效算法.该算法通用性强,效率高,其基本原理可广泛应用于求解大规模的组合优化问题.     

粒子群优化算法求解旅行商问题

首先介绍粒子群优化的搜索策略与基本算法, 然后通过引入交换子和交换序的概念, 构造一种特殊的粒子群优化算法, 并用于求解旅行商问题. 实验表明了在求解组合优化问题中的有效性.     

越区切换的分析及其在GSM网络优化中的作用

为减少全球移动通讯(GSM:Global System for Mobile Communications)网络运营过程中越区切换失效的数量，在研究网络中越区切换原理的基础上,分析了与越区切换相关的部分参数及参数设置对越区切换的影响,研究越区切换在GSM网络优化中的作用。提出了一种越区切换参数设置方案和从越区切换的角度解决GSM网络优化问题的方案,实现了对网络的优化。运行结果表明，越区切换失效的案例数减少了90％。     

单亲遗传算法及其应用研究

针对传统遗传算法（ＴＧＡ）在求解组合优化问题方面存在的不足,提出一种单亲遗传算法（ＰＧＡ）。ＰＧＡ不使用ＴＧＡ常用的交叉算子,而是通过基因换位算子隐含交叉算子的功能来实现进化操作,简化了遗传操作过程,并且不要求初始群体具有广泛多样性,不存在“早熟收敛”问题,仿真结果表明这种算法是有效的。     

三模Lorenz系统的动力学行为及其数值仿真

考虑三模Lorenz系统的动力学行为及其数值模拟,证明了该方程组吸引子的存在性,并分析讨论了其全局稳定性,数值模拟了参数在一定范围内变化时,三模Lorenz系统混沌的发生过程.     

一类不含分部量2的有序分拆

利用组合双射的方法研究正整数互为共轭的分拆均不含分部量2的有序分拆, 得到了该有序分拆数与Fibonacci数之间的一个关系式, 并利用该关系式给出这类分拆数与分部量是1,2的有序分拆数, 分部量是奇数的有序分拆数, 分部量大于1的有序分拆数之间的几个分拆恒等式.     

多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法

针对多轮廓三维立体模型进行高精度建模中,因为视觉切换和光线强度衰减产生斑点和投影,需要进行投影检测分离,提高图像品质的问题,提出一种基于相似度特征纹理分割的多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法.该算法先根据已知的多轮廓三维模型雏形对所有的建模点进行遍历建模分析,再对遍历后的建模点进行模型重构,构造含积分递推多项式的平面起控基函数,最后采用多轮廓图像的曲线混合函数初始化检测模型,得到改进的三维立体视景图像投影检测迭代方程,用相似度特征纹理分割方法实现对视景图像的投影检测改进,解决了图像投影检测不准确的问题.仿真结果表明,该算法能有效实现对图像的投影检测分离,图像成像保持度更好,提高了图像成像品质.     

汇率风险下货币资产的优化组合及其算法

本文利用随机参数系统的优化方法探讨在汇率风险下其货币资产组合问题.根据汇率变动的随机游动假设和经济法人视风险为一种损失的假定,本文导出了在不同目标下控制货币资产组合的最优决策及其算法.如果目标是使资产未来价值的期望值最大化,最优决策可通过求解一个有约束的线性预测控制问题得到.如果目标是使资产的风险最小和未来价值的期望值最大,优化问题便是求解一个有约束的线性二次型预测控制问题.     

基于轮廓的孔洞填充算法

提出一种基于轮廓的孔洞填充算法.该算法首先查找目标区域的外围轮廓并添加标记;然后将目标区域内一点作为种子点,以外围轮廓为界进行区域生长,直至找到目标区域上的所有点;最后消除外围轮廓的标记,并将找到的目标区域上所有点置为前景色.实验结果表明,该算法不仅适用于任意类型的孔洞填充,而且具有很高的填充效率;随着目标区域面积的减...     

战时车辆调度问题算法及应用分析

战时车辆调度是精确后勤的核心内容之一,对提高部队机动性和后勤保障能力具有重要作用.对战时车辆调度问题进行分析研究,提出一种快速、高效的算法.对战时多任务车辆调度组合优化问题,即NP-Hard问题进行求解.构造了一个两层搜索结构的遗传禁忌混合算法,该算法充分利用了不同领域搜索方法的优点,增强了算法在解空间中的搜索能力和运行效率.试验分析结果表明:所提算法能有效地解决战时多任务车辆调度问题;与基本遗传算法相比,该算法的优化能力、运行效率、可靠性均得到了提高.     

Linex损失下的BP神经网络分类方法及在人脸识别中的应用

针对一类特定目标人脸识别中存在的问题,提出一种基于Linex损失下BP神经网络的分类方法,并给出了剑桥大学ORL人脸库上的测试结果.实验结果表明,所提出的方法能有效解决传统BP神经网络特定目标人脸识别中存在的问题.     

基于遗传算法的约束性多TSP问题及其应用

针对一类具有约束条件的汽车调度问题 ,提出了约束性的多重 TSP(CMTSP)问题及其模型 ,给出了一种遗传算法解法。对比实验结果表明 :遗传算法具有比启发式算法更好的结果。