遗传算法和遗传规划对比研究

通过对遗传算法定向搜索机制和遗传规划搜索机制的研究比较,可以看出,依据遗传算法的基本思想设计遗传规划的进化算子时,由于算子空间过大而导致盲目搜索。通过对遗传规划的研究,提出了一套有定向机制的进化算子,进而设计和实现了基于这一套算子的遗传规划算法。     

基于遗传算法的管理信息系统的智能分解

将遗传算法原理应用于管理信息大系统的结构化分解,并对具体分解技术进行了详细描述,最后对一个具体实例进行了仿真计算。仿真说明,该算法具有全局快速收敛性、并行性和极高的分解效率。     

《成都大学学报》（自然科学版）第31卷（2012年）总目次

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基于模式搜索的类电磁算法求解约束优化问题

针对约束优化问题,提出了一种基于模式搜索的类电磁算法。引入了粒子的违反度函数,将约束优化问题转化为双目标无约束优化模型来求解;提出了双目标模型中粒子的电荷和受力的计算公式,引导不可行粒子转化为满足约束条件的粒子;为了提高算法的搜索能力,结合模式搜索算法改进种群中的粒子,为类电磁算法提供了有效的局部信息。与以往算法仿真结果相比,新算法具有性能好、较稳定的优点。     

基于复杂网络特征的背包问题优化算法

根据复杂网络演化过程中的小世界现象及无标度特征,提出了基于复杂网络的背包问题优化算法。该算法基于无标度特征的背包问题形成优化空间,通过节点增长和加权节点度偏好连接,产生优化空间网络及其节点度分布;在该优化空间网络中,以小世界网络的聚类及小世界效应为基础,以节点度分布为先验知识,提出局部聚类、小世界效应、链集优化和节点寻优4个算子,实现网络节点连接优化。利用马尔科夫链的相关性质,证明了该算法的收敛性。针对具有相关性的0/1背包问题的实验结果表明,该算法解决组合优化问题是有效的。     

无线传感器网络节点随机调度算法研究

针对已有的无线传感器网络节点随机调度算法存在的问题,即由于节点是利用产生随机数的方法加入到不同的工作子集,从而导致初始子集中节点分布不均,在概率感知模型下提出了一种基于节点平均度的随机调度算法。该算法利用邻居节点之间的信息传输,使得每个节点的邻居节点尽量均匀分散在不同的子集中。通过随机概率理论分析了概率感知模型下网络覆盖度与节点数之间的关系,解决了新算法的节点配置问题。仿真实验证明了新算法的有效性及分析的正确性。     

改进差分进化算法求解化工间歇与连续混合生产过程调度问题

采用统一时间离散化方法,用改进的差分进化算法求解带有限中间存储的连续生产过程和间歇生产过程混合的化工生产调度问题.提出随机产生符合容量约束的任务队列组成染色体的新的编码方式,采用块交叉和块变异进化操作. 为了提高算法全局收敛能力,该文对算法的选择操作进行了改进,并通过Logisic混沌映射方法获得交叉算子CR的取值. 最后,通过化工算例仿真来说明模型和算法的有效性.     

基于稀疏非均匀COLD阵列的极化信号DOA估计

基于稀疏非均匀COLD(concentered orthogonal loop and dipole)阵列,提出了一种极化信号的DOA(direction-of-arrival)无模糊估计算法.该算法利用了稀疏非均匀COLD阵列的阵元数少和孔径大等特点,因而在阵元数目一定的情况下,可获得较高的DOA估计精度.由于稀疏非均匀COLD阵列可分成电磁环和偶极子两个子阵列,通过分析每个子阵列DOA估计的模糊性,给出了整个稀疏非均匀COLD阵列不发生DOA估计模糊的条件.通过计算机仿真证明了该算法的有效性.     

基于组合权重的异构无线网络选择算法

针对异构网络环境下网络选择算法采用单一方法确定判决指标权重存在的片面性问题,提出了基于组合权重的异构无线网络选择算法.首先根据用户需求建立判决矩阵,并进行层次分析,得到各判决指标的主观权重,同时对判决指标进行熵值处理,得到其客观权重;然后对主客观权重进行博弈均衡,确定指标的组合权重;最后对备选网络进行灰色关联分析,并运用组合权重对关联系数进行加权排序,得到最优接入网络.仿真实验证明:该方法能综合考虑多种接入判决指标,提高了异构网络中多模终端选择网络的准确性.     

面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型

为解决枢纽机场客流拥堵问题,提高机场运行效率,减少运营成本,提出了一种面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型。该模型基于非严格枢纽航线网络结构,以不同运输方式的费用和流量为约束条件,以枢纽航线网络成本最低为目标,设计了能够减少求解运算的复杂变量表示方法,以及减少陷入局部最优解概率的模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization, SAPSO)算法。实验结果表明,相较于严格的枢纽航线网络,所提优化模型能够显著地缓解枢纽机场的拥堵,均衡枢纽机场间客流量,减少网络成本;同时,所提算法具有较快的收敛速度和良好的稳定性。