混合的深度优先及宽度优先球形译码算法

结合深度优先及宽度优先算法,提出了一种混合算法,将搜索树分成两部分:一部分进行深度优先搜索;另一部分进行宽度优先搜索.利用深度优先搜索的结果裁剪宽度优先搜索中那些距离较大的点,以降低搜索复杂度.该算法合理地综合了2种算法的优点,具有较低的计算复杂度及较高的性能.仿真结果表明,该算法的性能与最优算法相比差别非常小,与宽度优先算法相比节省了大量的计算复杂度,在高信噪比的情况下,计算复杂度的节省尤其明显.     

基于VNS-EM混合算法的两阶段装配流水车间调度

针对以最小化工件提前期和拖期惩罚费用加权和为目标的两阶段装配流水车间调度问题,证明了工件之间的最优排序性质,并将其嵌入优化算法中.由于该问题的NP难性,提出了一种变邻域类电磁机制(VNS-EM)混合算法.该混合算法在类电磁机制(EM)算法的每一次迭代过程中嵌入改进的变邻域搜索(VNS)算法,利用其较好的局部搜索能力对每代最优个体的邻域进行精细搜索,从而提高解的质量.仿真结果表明了算法的有效性.与VNS算法和EM算法相比较,提出的VNS-EM混合算法能更好地兼顾算法的精度和求解速度.     

基于Fuch映射的混沌蝙蝠算法

为了改善基本蝙蝠算法(bat-inspired algorithm,BA)的求解性能,提高其搜索效率,避免其搜索过程陷入局部最优,利用Fuch映射对基本蝙蝠算法的局部最优解的邻域和蝙蝠的频率变化区间进行混沌遍历搜索,提出了一种新型混合蝙蝠算法——Fuch混沌蝙蝠算法(FCBA).仿真计算结果表明:与BA相比,FCBA具有较好的收敛性能,能够较快地收敛于测试算例的全局最优解.     

求解航天器最优交会问题的改进和声搜索算法

针对航天器最优交会问题,基于C-W模型建立一种燃料时间混合指标,并提出一种改进和声搜索(AHS)算法进行求解.在AHS算法中,提出一种全局均匀学习操作,利用了当前全局最优和声的指导作用,取代了原始和声搜索算法的基音调整操作,增强全局搜索和局部搜索的平衡,并对参数PAR进行了有效的动态调整,以更好适应算法的搜索进程.利用几个最优交会实例对AHS算法的有效性进行了测试,数值结果表明AHS算法能够取得满意的结果,并且优于其他算法.     

基于文化基因算法的集成工艺规划与调度研究

建立了与工艺规划集成的调度问题的数学模型.以最大完工时间为目标,设计一种混合文化基因算法求解该问题.在提出算法中,设计了新型编码和主动解码方案,使用变邻域搜索(VNS)算法进行局部搜索,引入了高效的邻域结构以强化算法的局部搜索能力,并提出了一种个体扰动方法,以避免群体多样性趋于单一,使得提出算法在分散搜索和集中搜索之间达到更合理的平衡.为测试算法的性能,对现有的基准问题进行了测试,有21个实例达到了下界或得到改进,成为当前新的最优解.对比已有的最优结果可见:提出的算法可高效地求解工艺规划与车间调度集成问题且优于其他算法.     

基于局部搜索技术的混合遗传算法

针对基本遗传算法(SGA)容易过早陷入局部最优解及其后期局部能力差的缺点,提出了一种带有局部搜索技术的混合遗传算法(HGA),将一种局部搜索技术加入到遗传算法(GA)中,这种局部搜索技术,即设定一种选择机制,有选择地使用最速下降法,并用来判断算法是否收敛的情况.将基本遗传算法(SGA)和一种带有局部搜索技术的混合算法(HGA)进行数值结果比较,说明了该算法具有较高的效率和良好的性能.     

新型蚁群算法在TSP问题中的应用

针对传统的蚂蚁算法容易出现早熟和停滞现象,提出一种新型蚂蚁算法(new ant colony algorithm,NACA),即将转移规则、全局信息素灾变规则和局部混合调整信息素规则。选择几个典型TSP问题进行实验。研究结果表明:新型蚂蚁算法一方面提高了算法种群的多样性,同时将轮盘赌算子利用到城市转移规则中,有利于提高算法的收敛速度;另一方面,将种群个体的差分信息应用于局部信息素更新规则中,有利于搜索全局解;最后灾变算子避免算法陷入局部最优,而达到全局最优。新型的蚁群算法具有更强的搜索全局最优解的能力以及更好的稳定性和收敛性,同时为解决其他优化问题提供新的思路。     

改进的蚁群算法求解连续性空间优化问题

为了克服基本蚁群算法搜索时间过长,易陷于局部最优等缺点。引入了随机算法,并提出了一种采用随机模式调整信息素的改进蚁群算法RACA(Randomized Ant Colony Algorithm)。采用随机地计算部分点的函数值,并对当前最优、次优解的部分解启用新的信息素调整规则。该算法保持了解的多样性,增强了全局搜索的能力。运算结果表明新的蚁群算法对求解连续函数优化问题有较好的改进效果。     

一种基于Minmax算法的混合MIMIC算法

将Minmax算法与MIMIC算法相结合,提出一种基于Minmax算法的混合MIMIC算法.该算法不再利用传统的约束保持法和可行规则法处理约束条件,而是结合Minmax算法的思想将约束问题转化为无约束问题,并利用MIMIC算法对无约束问题求解.数值试验结果表明:该算法能收敛到满足约束条件的全局最优解,并且具有很强的全局搜索能力,为解决非线性约束优化问题提供了一种新的有效途径.     

基于分支定界方法的双边装配线平衡

针时目前研究较少的双边装配线平衡问题，分析、研究了双边装配线的特点及其时平衡的特殊要求，建立双边装配线平衡问题的数学模型，并提出一种分支定界算法来最优化装配线的平衡。该算法采用基于任务、单步、深度优先的方法进行搜索，采用一系列启发式规则来控制分支节点搜索顺序，运用节点支配规则，下界规则，最大缓冲时问规则等时分支节点进行定界，以便迅速找到最优解，算例结果证明该算法具有较好的性能。     

课程表问题的一种混合型模拟退火算法

提出了课程表问题的一种基于概率型启发式算法（HA）的混合型模拟退火算法。其中，概率型的启发式算法采用了复杂度高者优先，循环首次适应算法，贪婪法，回溯法和松弛法等多种方法，该算法所排出的课表可作为模拟退火算法的初始解。模拟退火可对概率型启发式算法的排课结果做进一步优化，克服了启发式算法不具有全局收敛性的缺点。所以，混合型模拟退火算法具有启发式算法充分利用领域知识，计算量小，优化快速和模拟退火的全局收敛性，数值实验也证明了它的有效性和可行性。     

FSFIS问题的基于随机kick的ILS&TS混合算法

提出了一种基于随机kick的迭代局域搜索算法(ILS)求解存储容量受限的流水车间问题(FSFIS)·该算法使用新颖的多对不交叉的交换移动构成kick移动,并采用回溯机制保证搜索在有利的空间内进行·通过应用4种邻域结构,每种情况下产生480组随机数据的试验证明该新型算法是快速有效的近优算法·设计了一种在原有的静态禁忌搜索算法中引入了基于随机kick的迭代局域搜索算法的混和算法,这种混合算法可以充分发挥原有的2种算法的各自优势,使目标函数进一步改进·     

Study on MCM Interconnect Test Generation Based on Ant Algorithm with Mutation Operator

Introduction With rapid development of very large scale in-tegration(VLSI),multi-chip module(MCM)andmulti-layer printed circuit boards(MPCB),inter-connect test technology has become a bottleneckinthe application of these circuits.The high reliabili-ty of MCMis due to that bare integrated circuitchips are welded and interconnected under highdensity and small di mension conditions[1].Testgenerationis one key technologies of MCMinter-connect test,so study on novel method of test gen-eratio…     

求解混合Flowshop调度问题的简化禁忌搜索方案

针对 HFS系统的最小化 Makespan调度问题 ,提出一种禁忌算法和优先级规则相结合的方案 :采用改进的 RA算法对第 1级工件进行排序 ,并用禁忌搜索对其进行优化 ;采用 FAM算法给工件分配设备 ,其他级工件的排序采用最大剩余时间优先级规则 .和其他 HFS的局部搜索算法相比 ,该方案大大缩减了搜索空间 .仿真结果表明 ,该方法能够较好地解决 HFS调度问题 .     

基于粒子群和人工蜂群算法的混合优化算法

提出一种基于粒子群(PSO)和人工蜂群算法(ABC)相结合的新型混合优化算法—PSOABC。该算法基于一种双种群进化策略,一个种群中的个体由粒子群算法进化而来,另一种群的个体由人工蜂群算法进化而来,并且在人工蜂群算法中按轮盘赌的方式选择个体进化所需的随机个体。此外,算法采用一种信息分享机制,使两个种群中的个体可以实现协同进化。对4个基准函数进行仿真实验并与ABC进行比较,表明本文提出的算法能有效地改善寻优性能,增强摆脱局部极值的能力。     

基于斜度指标的混合流水车间调度方法

针对混合流水车间（Hybrid Folwshop,HFS)最小化工件全部完成作业时间（Makespan)调度问题，提出混合整数规划模型，基于斜度指标的方法来对工件进行排序，采用最先空闲设备（FAM）算法来分配设备，并给出其最优值的下界以检验该算法。仿真结果表明，该方法能够较好地解决混合HFS的调度问题。     

面向分段涂装作业的混合流水车间调度

基于船舶分段涂装作业,提炼出具有重入和等待时间约束的两阶段混合流水车间调度问题.其中第一阶段含多台批处理机,第二阶段含多台离散机且存在一次重入过程,两阶段间有等待时间约束.以最小化最大完工时间为优化目标建立数学模型,提出一种结合Metropolis抽样准则和变邻域搜索的混合量子粒子群优化算法,并利用多种启发式规则进行解码.实例验证和数值分析表明,所提算法是解决分段涂装调度问题的一种有效方法.     

一种电子商务中基于混合遗传算法的多边多议题协商

为了提高基于智能体电子商务多边多议题合作协商中的协商效率,提出将混合遗传算法(HGA)应用于该协商中. 对4种遗传算法分别进行1000次的实验对比,结果表明,要达到同样协商最优解,标准遗传算法(SGA)平均需要185次协商,基于Metropolis准则遗传算法(MGA)平均需要176次,自适应遗传算法(AGA)平均需要169次,而混合遗传算法(HGA)平均仅需要153次. 求解多边多议题合作协商问题中,HGA可以使得协商当中的agent高效达到最优解.     

基于PBIL与网络最大流的组炉算法

针对炼钢生产组炉计划编制问题,建立了相应的数学模型,并提出了基于PBIL与网络最大流的求解算法.该算法首先利用启发式规则获取炉次上界,并以此为基础,设计0-1染色体编码的PBIL算法,每个染色体代表一个炉次选择方案,并使用网络最大流理论求解染色体的具体组炉策略,给出染色体适应值,迭代后得到合同与炉次的最优匹配方案.经实际生产数据测试,利用该算法可以在较短的时间内给出较优的组炉方案,为计划员提供足够的决策支持.     

抗偏斜的并行二元连接算法研究

在分析了数据偏斜特点的基础上,提出了一种抗静态和动态数据偏斜的ＨｙｂｒｉｄＳｋｅｗ算法以及代价分析模型．应用本模型对ＨｙｂｒｉｄＳｋｅｗ算法进行分析,结果表明,本算法在网络传输率和磁盘传输率较低的系统和半连接选择率较小、有偏斜的情况下,能有效地提高连接算法的效率