基于文化算法的投资组合规划问题求解

运用两种版本的文化算法对投资组合的非线性规划模型进行求解,并与进化规划算法进行了比较.仿真实验表明,与进化规划相比,文化算法的两个版本均能以更快的速度稳定地收敛到全局最优解,因此采用文化算法求解此类非线性优化问题更为有效.     

不定二次规划的全局优化算法

对不定二次规划问题提出了一个新的确定型全局优化算法,通过对目标函数和约束函数的线性下界估计,建立了不定二次规划的松弛线性规划.通过对松弛线性规划可行域的细分,以及一系列松弛线性规划的求解过程,并通过实例证明了算法能收敛到原问题的全局最优解.     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

基于改进蚁群算法的城市公交线网规划方法研究

城市公交线网规划是一个复杂的非线性组合优化问题,目前对于该问题的求解仍存在收敛性和计算速度问题。为解决此问题,提出了一种通过动态调整信息素挥发因子来控制其正反馈过程的改进蚁群算法,提高了网络规划过程中得到全局最优解的概率和收敛速度。算例结果表明：规划结果符合实际,并在相同参数下,改进蚁群算法的迭代次数减少约一半,充分验证了该方法的可行性和有效性。     

基于反凸规划的两层线性规划问题全局最优解算法

利用两层线性规划的全局最优解可在其约束域的极点上达到这一性质,通过对问题可行解集合的结构进行探讨,将两层线性规划转化为带有反凸约束的线性规划,建立了一个新的全局解算法,证明了算法能收敛到问题的全局解,并通过一个算例说明了算法的求解过程．     

蚁群算法元胞自动机模型应用

提出一种基于元胞自动机理论的蚁群算法模型.将元胞自动机和蚁群算法结合用于解决基于离散数学的移动机器人路径规划问题.试验结果显示,采用基于元胞蚂蚁的算法进行路径规划求取的状态解构型和数值解收敛都能符合应用要求,用蚁群算法元胞自动机模型求解路径规划问题是可行的.     

灰色多随从二层线性规划问题及其解法

针对多随从二层线性规划问题, 结合灰色特征, 提出了灰色独立多随从二层线性规划问题. 建立了该问题的数学模型, 并证明了漂移型灰色独立多随从二层线性规划问题等价于漂移型灰色二层线性规划问题. 对于漂移型灰色独立多随从二层线性规划问题, 基于单纯形法设计了一种求解算法. 数值算例表明该算法是可行有效的.     

线性比式和分式规划问题的分支定界算法

针对线性比式和问题(P)提出一种新的分支定界算法,并进行数值验证.该算法把问题转换成等价问题,并利用线性松弛技术建立问题的松弛线性规划,从而将原始的非凸规划问题归结为一系列线性规划问题,通过可行域的连续细分以及求解一系列线性松弛规划,得出的算法收敛到问题(P)的全局最优解.数值算例结果表明算法是可行有效的.     

带有二次约束二次规划问题的全局最优化

根据带有二次约束二次规划模型的特殊结构,利用乘积的凸包络和凹包络,给出带有二次约束二次规划问题的松弛线性规划问题,以确定全局最优值的下界,使用超矩形缩减技术以加快分支定界算法的收敛速度,从而提出一个求解带有二次约束二次规划问题的全局最优化算法,证明该算法的收敛性,这个新算法实际上是把分支定界方法与外逼近方法有机地结合起来.数值算例表明所提出的算法是可行的.     

一种求解线性二层规划的方法

将非线性规划问题中的Frank-Wolf方法应用到线性二层规划问题中,提出了一种求解线性二层规划问题的Frank-Wolf方法,讨论了算法的收敛性,并通过实例说明该方法是可行有效的.