求解带装载能力限制的开放式车辆路径问题的遗传算法

对带装载能力限制的开放式车辆路径问题的求解进行了研究,提出了一种用于求解该问题的遗传算法.对算法中几个关键操作的不同实现方式的性能进行了比较.给出了算法对标准测试算例的运算结果,并与文献中目前最好的结果进行了比较和分析.     

基于改进粒子群优化算法的虚拟企业伙伴选择

在分析基本粒子群优化算法和建立虚拟企业伙伴选择多目标决策模型的基础上,提出了一种求解供应链联盟伙伴选择的优化问题的改进粒子群算法.在优化过程中,该算法以优良适应值粒子取代部分不良适应值粒子,使算法具有过滤能力,加快了搜索速度,并保证了收敛于全局最优解.实验结果用基本粒子群算法进行了验证和比较,表明该改进粒子群算法具有较好的性能和简单快速准确等特点.     

异步DS-CDMA最优混沌序列集的性能分析

为了获得异步DS—CDMA系统的最优扩谱序列，给出了一套用来选取混沌二值序列的优化准则。基于这一优化准则，我们从Chebyshev映射生成的混沌序列中选取并构造出最优混沌二值序列集合。利用该集合作为异步DS-CDMA系统的扩谱序列，所得到的系统仿真结果符合最优扩谱序列的理论分析值，因此可以被认为是异步DS-CDMA系统的一个最优扩谱序列集合。     

随机型网络瓶颈容量扩张的机会约束模型与智能算法

文章研究的问题为，在不确定环境中的机会约束下，怎样去增加一组边的容量到一个指定的瓶颈容量，以至于网络瓶颈扩张的费用最小。本文假定每一条边的单位扩张费用w1是一个随机变量，服从一定的概率分布。带有随机单位扩张费用W的网络瓶颈容量扩张问题可以根据一些概率机会约束规则，列出它的机会约束规划模型的通用表达式。随后，本文将网络瓶颈容量算法、随机模拟方法、神经网络和遗传算法合成在一起，设计出该问题的混合智能通用算法。最后，给出数值案例。     

带软时间窗物流配送车辆路径问题的并行遗传算法

针对一般遗传算法在求解有时间窗车辆路径问题时初始种群的单一性,提出一种新的算法.该算法对不同的种群用不同的初始化方法--随机初始化法和构造初始化法,这种算法改变了过去那种种群内部的平衡.并将该算法所得结果与其他算法进行比较,表明该算法的合理性.     

一种有新任务到达的多卫星动态调度模型与方法

基于动态约束满足问题,针对初始方案执行过程中任务动态到达的情况,以最大化完成任务的优先级之和,并使新任务到达后,对原方案的调整最小为目标,建立了多卫星动态调度模型,提出了模型求解方法,最后给出了仿真算例,对模型和算法进行了验证.     

短波跳频FH/QDPSK系统信道自适应监测的研究(Ⅱ)

基于短波跳频FH/QDPSK系统的FFT解调,利用FFT解调的结果,提出了在瑞利衰落信道中对信道的BER进行实时自适应监测方法,该方法利用伪错监测及其非线性外推较好地解决了在较短的监测时间内获得较为精确的监测结果。模拟结果表明,采用伪错的非线性外推算法,其估值的最大绝对误差不超过0.28,最大相对误差不超过12.1%。     

BP网络泛化能力改进研究

详细阐述了防止BP网络过度训练的方法,总结了常用的增强网络泛化能力的方法。并在此基础上,提出了基于主要影响因素和基于修正误差函数来增强网络泛化能力的方法,取得了良好的效果,提高了BP神经网络的适应性。     

任意结构阵列基于高阶累积量的信号频率和二维角联合估计算法

提出了一种基于高阶累积量的信号频率和二维角估计算法。假设阵列中存在3个特性完全一致的阵元,此时使用高阶累积量实现的阵列虚拟展宽相当于存在两个和实际阵列相同的虚拟平移阵列,因而在其它阵元位置和响应特性未知的情况下也能实现空间信号频率和二维角估计。推导了使用PRO-ESPRIT算法实现联合估计的过程,并给出了相应的信号配对方法,计算机模拟结果证实了该算法的有效性。     

一种新的改进遗传算法——混合式遗传算法

针对遗传算法应用的局限性,把模糊思想应用到大变异操作中,提出了模糊大变异操作;并结合自适应遗传算法、最佳选择策略机制和过滤操作的思想,提出了一种新的遗传算法结构--混合式遗传算法(hybridgeneticalgorithm,HGA).HGA不仅保证了算法的全局收敛性,而且提高了算法的收敛速度和稳定性.算例验证了算法的优越性能.