一种基于改进粒子群优化和模拟退火的Memetic算法

针对现有Memetic算法收敛速度慢、容易陷入局部极值等不足,提出一种基于改进粒子群优化和模拟退火算法的Memetic算法(简称为PMemetic算法).在PMemetic算法,基于人工萤火虫算法邻域结构思想改进粒子群优化算法,并将其作为全局搜索策略;同时,采用模拟退火算法作为局部搜索策略.将PMemetic算法应用到6个典型的函数优化问题中,并与粒子群算法进行比较分析,实验结果表明PMemetic算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度.     

强化Dynasearch & TS算法求解酸轧生产调度问题

酸轧生产调度的主要任务是在满足酸轧机组生产工艺和能力约束下, 考虑下游机组的流向需求,为保证生产连续性和平滑过渡的要求,从给定候选池中选择适合的板卷构成一个酸轧调度单元. 针对此问题, 本文建立了以最小化过渡费用和调度单元剩余容量惩罚费用为目标的整数规划模型, 提出了一种嵌入强化Dynasearch算法的禁忌搜索混合算法. 该混合算法采用基于最小插入法的两阶段启发式产生初始解, 根据采用邻域结构的不同设计双禁忌表, 为了避免算法陷入局部最优, 在禁忌搜索的每次迭代过程中嵌入Swap邻域和Inner-insert邻域相结合的多交换Dynasearch邻域, 并设计了多项式动态规划算法搜索该邻域. 针对问题的特征, 提出了Block分区结构, 基于此分析了多个可行解性质, 有效降低了搜索空间. 与一般禁忌搜索算法比较, 结果表明所提出的强化Dynsearch TS (Tabu search)算法求解效果明显优于一般TS算法, 平均改进量为3.62%, 算法运行时间大大缩短. 验证了该算法在解决此类问题的有效性.     

一种基于模拟退火的多目标Memetic算法

为了改善多目标进化算法的搜索效率，提出了基于模拟退火的多目标Memetic算法．此算法根据Pareto占优关系评价个体适应值，采用模拟退火进行局部搜索，并结合交叉算子和基于网格密度的选择机制改善算法的收敛速度和解的均衡分布．flowshop调度问题算例的仿真结果表明，基于模拟退火的多目标Memetic算法能够产生更接近Pareto前沿的近似集．     

混合变邻域和声搜索的独立任务调度问题研究

结合和声搜索和变邻域搜索算法的特点,提出混合的和声变邻域搜索算法,并将混合算法用于解决多处理机独立任务调度问题.混合算法采用列表调度方法对和声解进行编码,把和声分量转换为基于优先级的独立任务调度模型,利用变邻域搜索算法对和声解进行局部搜索以提高和声算法的搜索效率和解质量,利用模拟退火算法中的Metropolis准则作为新解接受准则,防止算法陷入局部极值.仿真实验对比结果表明,混合算法在解决独立任务的多处理机调度中具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度,并且能够跳出局部极小获得更高质量的解.     

通过多种群协进化Memetic算法求解TSP

针对对称TSP提出了多种群协进化Memetic算法（MCMA）．该算法以Memetic算法为基础,采用3个子种群协同进化的方式,克服了Memetic算法由于缺乏种群多样性而产生早熟收敛的缺陷．MCMA中对3个子种群分别引入了2-exchange、3-exchange和PCV三种不同的邻域搜索结构,非常有效地保持了种群的多样性,并且能快速收敛．文中通过对若干TSPLIB中TSP实例的实验仿真来说明所提算法的性能,并且与SGA、SMA和GGA算法进行了比较．通过仿真实验,该算法能够给出相当满意的结果,从而说明了该算法的有效性．     

改进人工蜂群算法求解模糊柔性作业车间调度问题

模糊柔性作业车间调度问题(FFJSP)是柔性作业车间调度问题(FJSP)的拓展,具有很强的现实意义.针对FFJSP,本文提出了一种基于领域搜索的改进人工蜂群算法.该算法以最小化最大模糊完工时间为目标.首先,为了提高初始种群的多样性,引入混沌理论来初始化种群.其次,为了提高算法的局部搜索能力,采用4种邻域结构对蜜源进行邻域搜索.为了进一步优化蜜源和加快种群的收敛速度,采用了一种新颖的交叉操作.并且在解码的过程中采用左移策略,从而很好地利用机器的空闲时间.最后,选取了3组通用数据集来测试算法的性能,并与代表性算法进行比较.结果表明,对于大部分实例,本文所提出的的算法的结果要优于与之对比的算法.     

置换表示方法求解多卫星多地面站调度问题

针对多卫星成像和多地面站数传并存的对地成像调度问题,从置换空间到调度解空间的映射方法和置换空间的搜索算法两方面进行了研究.提出了一种数传时间窗优先的置换序列映射算法,并证明该映射算法可以将置换序列映射到调度解空间上的最优解.提出了一种遗传随机搜索算法,基于有记忆随机邻域搜索,在置换空间上进行搜索.仿真计算表明,随机邻域搜索可以增强遗传算法的局部搜索能力,搜索结果平均获得了4.64%的改进.     

求解模糊Job Shop调度的遗传算法与蚁群算法融合研究

提出一种算法融合策略,解决单一算法求解模糊Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量.算法融合策略中,采用遗传算法和蚁群算法进行并行搜索;根据模糊Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,加强了遗传算法和蚁群算法的局部搜索能力.采用算法融合策略的混合优化算法对以13个难的benchmarks问题经模糊化得到实例进行求解,在较短的时间内,得到的平均满意度较并行遗传算法(PGA)提高5.24%、较TSAB算法提高8.40% .采用算法融合策略构造的混合算法具有较强的搜索能力,说明提出的混合搜索策略是有效的.     

改进果蝇算法求解混合流水车间调度问题

针对混合流水车间调度问题(HFSP),本文提出了一种新的基于果蝇算法和变邻域搜索的混合优化方法.首先,将关键块内的工序与同阶段其他机器上的工序进行交换,提出了一种基于关键路径的HFSP新邻域结构.其次,针对HFSP的阶段式解码特性,提出了一种邻域解的快速评估方法,并验证了快速评估方法的高效性.然后,基于提出的新邻域结构,并将N7和K-insertion邻域结构引入HFSP,设计了基于上述3种邻域结构的变邻域搜索方法,以此为基础提出了一种针对HFSP的混合优化方法.最后,通过对Carlier和Liao等经典测试集进行测试,验证了所提新邻域结构的可行性和有效性,并将该方法与其他文献的方法进行了对比,验证了所提方法的优越性.     

混合流水车间调度的变邻域禁忌搜索算法

针对混合流水车间系统的最小化Makespan调度问题,提出一种基于关键路径理论的变邻域禁忌搜索算法,讨论其关键技术。在该算法中,提出基于关键路径的毗邻域概念,防止搜索算法陷入局部最优解,采用变邻域搜索策略,在无法改进解时,实现对移动毗邻域的搜索。仿真结果表明,该算法获得的调度结果优于简化禁忌搜索和启发式算法。     

一种基于匹配交叉求解最大团问题的Memetic算法

针对基于适应值的选择交叉机制在优化具有欺骗性的最大团问题中性能退化的问题,提出一种新的基于匹配交叉的Memetic算法.该算法提出交叉匹配度的概念,用来估计两个体交叉所能获得的最佳适应值.通过匹配度的计算对交叉方向的选择进行控制,保证了交叉操作以较大的概率生成新的优良模式.在40个最大团问题标准算例上的测试结果表明,新算法优于目前在最大团问题求解中性能最好的多阶段动态局部搜索算法.     

两级差分进化算法求解多资源作业车间批量调度问题

以优化生产周期为目标,研究并建立了多资源作业车间批量调度问题模型.提出一种新的两级差分进化算法,采用两级染色体编码来解决批量划分和排序优化问题;设计了基于自适应差分进化算法(DE)的全局搜索操作,并在算法框架中嵌入了基于Interchange邻域结构的局部搜索;基于等量划分原则,为每个工件确定最优批次数及子批次的批量大小,并为各子批次确定最优排序.通过单资源算例和多资源实例仿真表明了模型和算法的可行性和有效性.     

一种求解供应链环境下生产-配送问题的集成优化方法

研究了供应链环境下的生产.配送集成优化问题,从整体的角度优化需求分配、生产调度、配送拼装和车辆调度,利用交货时间因素来协调各模块的优化过程,进面得到更优的运作方案.设计了一个禁忌搜索和遗传算法相结合的集成优化策略,对两个不同规模的问题分别进行了独立优化和集成优化,数值实验结果显示丫集成优化策略的优越性.最后通过对惩罚因...     

卡尔曼一致滤波算法综述

以应用传感器网络进行分布式估计为研究背景,对卡尔曼一致滤波问题进行综述.系统地介绍了各种卡尔曼一致滤波算法,其中包括几种典型的基础算法、自适应估计算法、优化算法以及带丢包、带牵制控制等滤波算法.最后,对卡尔曼一致滤波算法的进一步研究方向进行了展望.     

基于MLD模型的预测控制可行性与约束优先级研究

混合逻辑动态(MLD)框架为处理约束预测控制不可行和优先级问题提供了新的方法,但其优化算法求解计算量大,求解时间长.通过在目标函数中引入新的惩罚项改进优化算法,将混合整数二次规划(MIQP)问题转化为二次规划(QP)进行求解,减少了计算工作量,提高了求解效率.通过在Wood-Berry塔上的仿真分析,获得了良好的控制性能,分析结果表明了该方法的有效性.     

无线传感器/执行器网络多目标任务调度策略略

针对多任务在多执行器节点的协作问题,提出一种多目标任务调度策略.该策略以执行任务的最大完成时间、能耗均衡指标和存储成本为目标,将任务调度建模成多目标优化问题,并运用理想点法解决不同目标量纲的差异性,进而转化为单目标优化问题求解,从而得到各任务在执行器节点上的局部最优执行方案.仿真结果表明,3个优化指标均得到一定程度的改善.     

单位超球面上的二元聚类算法

鉴十在数据学习理论中,基于各种几何正则化的处理方法引起人们的广泛关注,以基于独立成分分析的地震数据处理为背景,针对数据向量的单位模长约束,研究丫单位超球面上的二元聚类问题.通过欧氏诱导度量,推导了单位超球面上的黎曼梯度公式,并据此构造了求取其上二聚类和数据平均的小动点迭代算法.实验结果表明了其有效性和优越性.     

基于二元决策图的网络可靠性评估

提出一种改进-二元决策图(BDD)的网络可靠性评估方法.为了解决BDD构造中有效识别同构子图的问题,将边收缩/删除法应用于BDD的图分解中,并提出了BDD的宽度优先搜索算法,通过遍历BDD图对边进行排序,为布尔函数的不交化提供了一种新的高效途径.实验结果表明,该算法具有精确性高、时间复杂度低的优点,可以避免常规最小路算...     

水火电力系统短期优化调度的一种改进粒子群算法

针对水火联调问题,建立满足电量平衡、水量平衡、机组特性及综合利用要求的短期优化调度模型,提出了一种改进粒子群算法(MPSO).MPSO针对粒子群算法易早熟收敛的弊端,引入了变异操作,使粒子以一定的概率向其他粒子个体最好解学习;针对粒子群算法在进化后期多样性受损易陷入局部最优的缺陷,引入了迁徙操作,在种群聚集程度不能容忍时重新生成解空间内均匀分布的粒子.对某典型水火电力系统优化问题的求解结果表明,MPSO比其他方法更有效.     

分阶段二次变异的多目标混沌差分进化算法

提出一种结合分阶段二次变异和混沌理论的改进差分进化(DE)算法,以解决多目标约束优化问题.其核心思想是,在DE进化前期采用基于非支配解的随机二次变异来提高算法的全局寻优能力,进化后期采用基于非支配解的混沌二次变异来提高DE的局部寻优能力.通过对典型测试问题的仿真实验验证了所提出的算法能在全局搜索性能与局部搜索性能之间维持较好平衡,而且保持了DE算法的简洁性能,其收敛性、分布度和均衡性均优于标准DE.