启发搜索算法在运筹学中的应用

运筹学中的运输、指派问题具有广泛的应用性，启发式的搜索算法的核心问题是构造启发函数，用启发函数的思想去解决传统的运筹学问题，可以提高求解的效率。文中从启发式的搜索算法角度出发，介绍了如何构造启发函数，并用其解决运筹学中的运输与指派问题。     

关联规则算法及其优化

介绍了关联规则的典型算法，提出了关联规则算法的优化方向．     

基于改进禁忌-粒子群算法的配电网重构

为解决配电网重构问题,提出一种改进的禁忌-粒子群算法。该方法结合禁忌搜索算法的短期记忆功能,克服了粒子群算法局部搜索能力较弱和容易陷入早熟收敛的缺陷。算法结合配电网络结构的特点,采用十进制编码策略,提高了迭代过程中解的有效性。最后通过典型的IEEE测试系统进行优化计算,并与文献其他方法优化比较。结果表明了算法的搜索效率更有效。     

基于随机游走麻雀搜索算法的多特征结构尺寸熔融沉积成型工艺参数优化

在熔融沉积成型过程中,打印参数对成型样件精度有着重要影响.为了提高整体尺寸精度,采用随机游走的麻雀算法获得最优实验方案.首先,以熔融沉积成型的分层厚度、喷头温度、打印速度和填充率为实验变量设计4因素4水平的正交试验;然后,以样件不同特征结构尺寸的相对误差为优化对象,使用田口-灰色关联法对实验数据进行处理;最后,通过随机游走的麻雀算法计算最优参数方案.结果表明,相比常用的田口-灰色关联法,采用优化后工艺参数成型样件的综合尺寸精度提高了20%,灰色关联度提高了27%.     

基于CF融入SSA优化SVM和RF模型的滑坡易发性评价

针对传统的区域滑坡易发性评价建模过程可能存在的样本数据量纲不统一以及模型参数选取误差等问题,本文以陕西省留坝县为研究区,选取高程、坡度、水系、降雨量、地层岩性等10个评价因子,采用确定性系数模型(CF)计算各评价因子的敏感值作为支持向量机模型(SVM)和随机森林模型(RF)的输入样本属性值,引入麻雀搜索算法(SSA)分别对SVM模型和RF模型的参数进行优化,获取最优参数对两种模型进行训练,最终构建了CF-SSA-SVM和CF-SSA-RF模型,从而对整个研究区进行预测,完成滑坡易发性评价,并通过受试者工作特征曲线(ROC)对两种模型进行精度验证。结果表明,两种模型的评价结果均有较多滑坡点落在极高易发区,无滑坡点落在极低易发区,评价结果均有较高的准确率。其中,CF-SSA-RF模型的成功率和预测率曲线AUC值分别为0.994和0.940,高于CF-SSA-SVM模型;并以三处典型滑坡为例进行验证,结果显示易发性分区与历史滑坡点分布较为吻合。进一步表明CF-SSA-RF模型更适用于留坝县的滑坡易发性评价,为当地滑坡灾害风险评估提供了指导依据。     

基于改进麻雀搜索算法及动态窗口法的路径规划

对于麻雀搜索算法收敛中期局部探索能力不足、在路径规划方面路径不平滑且动态避障能力差的缺点。首先针对麻雀搜索算法局部探索能力的不足,利用混沌映射初始化种群,并且利用上一代全局最优解与动态自适应权重优化发现者位置更新方式;然后,使用一种线性路径策略,减少折点与节点数量;最后,针对其路径不平滑,动态避障能力差的缺点,将优化后的麻雀搜索算法与动态窗口法融合。实验结果表明改进的麻雀搜索算法与动态窗口法融合算法平衡了全局与局部发掘能力,加快了寻路过程的收敛速度,优化了路径且避障能力显著提高。     

基于麻雀搜索算法优化Elman残差自校正地面沉降预测模型

地面沉降是一种常见的地质灾害,严重阻碍当地居民的生产生活,如何对地面沉降进行准确预测已经成为相关专家学者讨论的热点话题,但常规数学模型难以对地面沉降量做出准确预测。提出了麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化Elman的地面沉降量预测方法,同时根据组合模型原理提出了SSA-Elman残差自校正(SSA-Elman residual self-correction, SSA-Elman-RSC)模型的策略,通过残差校正的方式降低神经网络预测误差,成功地将地面沉降量预测模型应用于山西省大同市潇河产业园,将预测结果与未进行残差修正的模型预测结果进行比较分析。结果表明,对于均方根误差(root mean squared error, RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、均方误差(mean square error, MSE)3个指标,SSA-Elman-RSC拥有更高的精度。该模型的提出为山西地区地面沉降量预测提供了一种新方法,并且组合模型的建立提供了一种新思路。     

基于时序分解和SSA-LSTM-Attention模型的尾矿坝位移预测

针对尾矿坝位移变形的动态特性和传统预测模型在进行尾矿坝位移预测中的不足,提出了一种基于时序分解和麻雀搜索算法-长短时记忆-注意力机制(sparrow search algorithm-long short-term memory-attention mechanism, SSA-LSTM-Attention)模型的尾矿坝位移预测方法。首先,通过改进的自适应噪声完备集合经验模态分解算法(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMDAN)将尾矿坝位移监测数据进行分解为趋势项和波动项;其次,一方面采用高斯拟合方法对趋势项进行拟合预测,另一方面通过灰色关联度进行波动项相关影响因子筛选,并将注意力机制与LSTM相结合,建立了基于注意力机制及LSTM的波动项位移预测模型,同时利用SSA对该模型的超参数寻优;最后,将趋势项与波动项叠加得到总的位移预测值。以攀西地区尾矿库为例对模型性能进行了验证,并与反向传播(back propagation, BP)、LSTM、LSTM-Atte...     

软时间窗与随机航行时间的不定期船舶航线规划

为优化航线设计,降低船舶企业运营成本,在研究VRP(Vehicle Routing Problem)的基础上,将其方法扩展应用到不定期船舶调度问题,船舶运输需要在路径优化时同时考虑不确定航行时间及需求时间窗,用线性近似的方法来消除不确定航行时间的影响,通过惩罚函数的引入表示需求时间窗,建立充分考虑时间因素的数学模型,以总成本最小为目标.运用扫描法和禁忌搜索算法,将问题分为二个阶段,第一阶段,通过扫描法将VRP转化为TSP(Traveling Salesman Problem),然后用禁忌搜索算法解决TSP,通过算例证明了提出算法的有效性,为实际不定期船舶的航线规划提供了参考.     

作业车间调度问题的新型邻域结构

针对作业车间调度问题(JSP),在现有邻域结构的基础上进行拓展,提出一种新型邻域结构.通过对现有邻域结构中产生可行邻域解的约束条件进行松弛,能够使得当前解生成更多的可行邻域解.使用禁忌搜索算法将已有的3种常见的邻域结构与该新型邻域结构进行对比,使用TA数据集中的前50个算例进行验证.实验结果表明:设计的新型邻域结构无论在最优值还是平均值,都比其他3种邻域结构具有优势.实验数据表明:新型邻域结构在4种邻域结构中能够搜索的最多可行邻域解.尽管新型邻域结构搜索花费的时间最多,但由于使用了近似评估方法,因此搜索时间在可接受范围内.