求解二层线性规划问题的混合粒子群算法

结合粒子群优化方法和单纯形法为二层线性规划构造了一个混合粒子群优化算法.算法具有两层结构,其中粒子群算法用以求解上层规划问题,单纯形法用以求解下层规划问题.设计的粒子群在上层决策变量的可行城内搜索最优解,同时通过单纯形法求解下层规划问题得到每个粒子相应的下层规划问题的解.算法通过初始种群可行化,以及步长控制、不可行粒子淘汰等技巧避免了使用罚函数处理约束带来的困难,提高了粒子群优化算法的计算性能.最后,我们给出算法的数值例子并对该算法的计算性能加以分析.     

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.     

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。     

用遗传算法求解最优同时镇定控制器

研究了用改进的遗传算法求解同时镇定一族线性定常系统的最优状态 /输出反馈控制律问题。引入了通常的二次型指标作为每一个系统的性能指标。在满足稳定性的条件下 ,通过最小化每个系统性能指标的加权函数值来求得最优同时镇定律。提出了一种求解该优化问题的改进遗传算法。计算结果说明了该方法的有效性。     

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。     

带混合算子的自适应遗传算法的收敛性研究

针对标准遗传算法存在搜索效率不高以及过早收敛的问题,利用自适应遗传算子提高算法的优化性能,并结合混合算子增加种群的多样度,设计了一类带混合算子的自适应遗传算法,给出了该算法的具体实施步骤,利用Markov链理论研究了该算法的收敛性问题,并通过模拟实验分析了该算法的性能。实验及分析表明,该算法切实可行,可操作性好,具有一定的通用性。     

遗传进化算法搜索斜坡最小安全系数的研究

介绍了斜坡滑裂面搜索问题和遗传进化算法,并试用遗传进化算法从斜坡任意形状滑裂面组合中搜索最有可能的滑裂面,也就是安全系数最小的滑裂面.作为实例,分析了遗传进化算法在天生桥二级电站首部枢纽进水口右岸滑坡案例中的应用.分析结果表明,在搜索斜坡滑裂面问题上遗传进化算法较其它搜索算法具有准确性和可靠性的优势.     

基于遗传算法的模糊神经控制及其应用

将遗传算法和模糊神经网络结合起来,提出一类智能控制方案。仿真实验和实际温控表明,这类智能控制器可改善具有时变、非线性及大纯滞后系统的控制品质,其性能优于一般模糊控制。     

微卫星标记技术在水稻抗病育种中的应用

介绍了微卫星标记在水稻抗病育种中的应用研究进展，分析了目前微卫星标记在应用中所存在的问题，提出相应的解决方法，以期推动该技术在抗病育种研究中的应用，从而加速育种进程。     

Horn子句逻辑程序的Petri网模型

Horn 子句逻辑程序 H 可以逻辑等价地转化为 Petri 网模型 M,在 M 中从初始标识 N_0到目标变迁/g(?)形成的发射序列对应着求解 H 的调用序列,在 M 中存在变迁不变式 X≥(?),并且 X(tg)≠0是 H 有解的充要条件。