度限制最小树的蚂蚁算法

针对度限制最小树问题,给出了一种基于蚂蚁系统思想的求解方法,经大量数据测试和验证,并与其它算法相比较,得到了较好的结果以及一系列意义的结论。     

函数优化的量子蚂蚁算法

借鉴蚁群算法的进化思想,提出一种求解连续空间优化问题的量子蚂蚁算法.该算法主要包括全局搜索、局部搜索和信息素强度更新规则.在全局搜索过程中,利用信息素强度和启发式函数确定蚂蚁移动方向.在局部搜索过程中,提出了基于Delta势阱的量子搜索,以改善寻优性能,加快收敛速率.通过实例验证表明了该算法的有效性.     

受顶点数限制的最短路问题及其算法

本文提出了若干受顶点数限制的最短路问题。引入非支配路的概念，用双标号和取字典序最小方法，给出求解问题的多项式算法。     

函数优化的元胞蚂蚁算法

蚂蚁算法是一种源于大自然中生物世界的新的仿生类算法,已在一系列困难的组合优化问题求解中取得了成效;元胞自动机作为一种离散的动态模型在大规模的仿真计算能力方面为研究系统的行为提供了有效的虚拟实验室.基于蚂蚁算法和元胞自动机的原理,提出了一种元胞蚂蚁算法及其数学描述,可用于求解连续系统的优化问题.算法在MATLAB环境下实现,并对一些难题实例进行了验证和测试,获得了较好的效果.     

若干扩展TSP的元胞蚂蚁算法

给出一种通用组合优化算法--元胞蚂蚁算法,并将其应用于一些扩展TSP问题(包括瓶颈TSP、最小比率TSP、时间约束TSP等)的求解.经过数据测试和验证,获得了较好的结果.     

Steiner最小树问题的量子蚁群算法

Steiner最小树问题是组合优化中一个经典的NP难题,本文在蚁群算法的基础上结合量子计算提出一种求解欧氏Steiner最小树问题的量子蚁群算法.将量子比特、量子逻辑门以及Grover量子算法引入到蚁群算法中去,有效提高了算法的全局搜索能力,搜索速度也有显著的提高.一系列数据实例计算与比较表明,量子蚁群算法较蚁群算法在Steiner最小树问题的求解上具有更好的性能.     

基于蚂蚁算法的工件排序优化

工件排序是NP-hard问题，以丰田公司的汽车组装工件排序函数为目标函数，将蚂蚁算法应用于该问题求解。得到了蚂蚁算法的最优参数并获得满意可行解。算例证明，此算法优于目标追随法、遗传算法、模拟退火算法等算法。     

元胞蚂蚁算法的收敛性分析

提出一种新的优化算法，元胞蚂蚁算法，该算法将元胞自动机的邻居和规则引入传统的蚂蚁算法，实验结果证明该算法可行且有效，有良好的全局优化能力。定义元胞蚂蚁算法的求解迭代过程为一个概率测度空间中的随机算子，利用随机不动点理论，证明了该算子为连续压缩算子，存在唯一的随机不动点，从而给出了元胞蚂蚁算法的收敛性的论证，为算法奠定了相应的理论基础。     

改进的最短路算法

通过对军事后勤运输中运输路线选择问题的分析 ,提出了最短路模型。针对巨型交通网络的路径选优问题 ,以传统的最短路问题的Dijksta算法理论为基础 ,引入并行处理的概念 ,提出了改进的最短路算法 ,给出了算法的证明推导 ;并对算法效率进行了简单的分析 ,同时用示例对算法进行了计算。新算法在处理巨型网络时效率明显提高 ,为后勤运输路线的选择提供了有力的辅助决策工具     

模糊约定时间车辆路径问题及其蚂蚁算法求解

模糊约定时间车辆路径问题是基于模糊预约时间,体现顾客偏好的一种车辆路径问题.建立了该问题的数学模型,针对其多目标性质,对几个目标分别给以权系数进行线性加权.在蚂蚁算法思想基础上,设计了用于求解该问题的改进型算法,并计算了Solomon问题库中的实例.经过大量数据测试,分析了蚂蚁算法中各参数以及各目标权系数的不同取值组合对结果的影响,获得了较好的结果.     

基于双层蚂蚁算法的半导体炉管制程批调度研究

借助蚁群系统较强的路径寻优能力与并行搜索特点,设计了一种双层蚂蚁算法,解决了多品种晶圆批连续到达动态环境下非等效平行多机器的批调度问题.仿真实验表明,算法能得到较好的可行解,并优于其他启发式算法,对高负载的工作环境具有良好的适用性.     

元胞蚂蚁算法的收敛性

蚁群优化算法是一种新型的解决组合优化问题的仿真型算法,在许多领域中都已获得成功的应用,但却有容易陷入局部最优的缺陷.本文将元胞自动机思想引入到蚂蚁算法中,提出一种新的元胞蚂蚁算法,通过算法的元胞演化机制对信息素的二次分配,改善了对解空间的搜索性能,并从理论上证明了算法的渐近收敛性.     

典型城市路网中的椭圆最短路径算法

提出了一种高效可靠的限制搜索区域的最优路径算法．该算法是基于典型城市路网的共同特征, 而不是某个特定城市的统计信息提出的, 它可以应用在不同的城市路网中．针对从源站点到目的站点不同的欧式距离, 算法分别在两类不同大小的椭圆内搜索最短路径．理论计算和实验结果都表明, 当源站点和目的站点相距较远时, 与椭圆限制搜索区域算法相比, 该算法可以降低33%-47%的时间复杂度, 而不会影响查询结果的准确性．     

蚂蚁算法处理弹性需求混合交通UE配流问题

针对我国城市交通路网内机动车与非机动车混行的交通现状,提出了一种基于蚂蚁算法(ant algorithm)的寻优策略处理弹性需求下混合交通UE(user equilibrium)配流问题.同时,根据蚂蚁算法的思想以伪代码形式设计了求解弹性需求下混合交通UE配流模型最优解的程序流程,并应用于一个实例.算例表明,蚂蚁寻优策略在寻优的可靠性和计算效率方面优于传统的寻优算法.     

引入指数期货的组合证券选择与基金分离定理①

分析了指数期货的引入在扩展由于卖空限制所缩减的组合证券投资机会空间、从而提高风险配置效率方面的作用,讨论了不允许卖空但引入指数期货情况下组合证券选择问题和证券组合空间的生成问题,推广了组合证券选择和基金分离理论的有关结果.     

最短路问题的字典序多目标算法

本文研究了双目标最短路问题,给出了字典序最优解的定义,最后给出了一个时间复杂性为Ｏ（ｎ＾２）的字典序双目标算法。     

大型城市地下物流网络优化布局的模拟植物生长算法

交通拥堵问题的加剧使传统物流网络在我国大型城市已达到极限, 未来地面物流系统将逐步向地下不同层次里转移并释放出城市地上空间.本文以斯坦纳最小树(SMT)为理论模型, 建立了符合我国大型城市不断扩展这一特点的树状地下物流网络布局模型. 由于 SMT 为 NP-完全问题, 因此算法的寻优能力是研究的关键. 本文所采用的模拟植物生长算法(PGSA)是以植物向光性理论为启发式准则的智能算法, 该算法是利用人工植物在给定物流节点集解空间中的生长过程得到城市地下物流网络的最优布局. 通过对国际公布的STEINLIB实例数据计算并与蚁群算法和模拟退火算法进行比较, 表明模拟植物生长算法具有较强的精确性、稳定性和全局搜索能力.     

系统核度的一般算法

本文研究并解决了一般结构系统核度的计算方法,讨论了该算法在微机上的实现.     

用分解算法在全国铁路网上求最短路

将全国铁路网按路局划分，采用分解算法求解最短路，能使计算量大约降至由全路网直接计算的１０（－８）．