一种改进的猴群算法

猴群算法是一种新的群体智能优化算法,该算法可以有效地求解线性、非线性、非凸和复杂高维函数的优化问题,目前已得到了许多学者的研究和关注.为了进一步提高猴群算法的求解精度,给出了一种改进的猴群算法.首先,采用均匀分布的Kent混沌映射产生猴群算法的初始可行解.然后,在该算法的爬过程中采用递减的因子作为爬步长.最后,在仿真实验中,与已有方法进行比较,结果显示了所给改进猴群算法的求解精度明显得到改善,即所提算法是可行的.     

利用遗传算法求解圆排列问题

圆排列问题是一个典型的组合优化问题,也是一个NP完全问题.遗传算法是根据自然界生物学进化而发展起来的一种进化方法,其具有简单、易行、抽象性与鲁棒性特征,已成功地解决了许多工程优化问题.给出基于改进遗传算法给出求解圆排列问题的新方法.首先,分析了圆排列问题与旅行商问题之间的关系.然后,将圆排列问题转化为旅行商问题.接着,利用所给改进遗传算法进行了求解.最后,在仿真实验中,与已有算法进行了比较,结果表明,所给算法是一种能够简单有效地求解圆排列问题的新方法.     

基于知识库求解TSP问题的改进遗传算法

旅行商问题是一个典型的、易于描述却难以处理的np完全问题，快速有效地解决旅行商问题具有重要的理论和实际意义。该文提出了一种改进的遗传算法求解旅行商问题。该算法将遗传算法和知识库结合起来，利用遗传算法全局搜索能力强和知识库具有存储记忆功能的特点，提高了遗传算法求解旅行商问题的效率。并通过实验数据对基本遗传算法和改进遗传算法的求解结果进行比较，证明改进遗传算法的可行性和有效性。最后给出了改进遗传算法的重要问题和新的研究方向。     

利用粒子群优化算法求解圆排列问题

针对已有算法搜索时间较长,且易于过早地收敛于非最优解的缺陷,利用粒子群优化算法给出了圆排列问题的求解方法.首先,在分析了圆排列问题与旅行商问题关系的基础上,将圆排列问题转化为旅行商问题,从而得到一个相应的组合优化问题.然后,利用粒子群优化算法进行了求解.接着,为了进一步提高算法的精度,文中给出了一种利用混合粒子群优化算法的方案.最后,在仿真实验中,与已有算法进行了比较,实验结果表明,文中所给方法是有效的.     

求解TSP的改进模拟退火算法

利用模拟退火算法给出了求解旅行商问题的一种新方法.在模拟退火算法的基本原理基础上,针对解变换只交换两个城市而容易落入局部最优解的缺点,提出了在解变换产生新解的过程中,采用逆转操作的改进方法.这使得迭代过程突破局部最优圈,然后跳到另一个搜索空间.这样能够使其更具多样性,改善了模拟退火算法的局部搜索能力.并将其应用于求解旅行商问题,显著改善了它局部寻优的能力.在几个公共测试数据集上的结果表明,算法稳定可行,在求解组合优化问题方面,具有良好的性能.     

粒子群算法求解旅行商问题程序设计

粒子群优化算法是一种具备全局搜索能力的群集智能优化算法,针对一类离散的、NP完全的组合优化问题——旅行商问题,该文介绍了用粒子群算法求解旅行商问题的改进策略和主要模块的程序设计思想。将算法应用到20个城市的解旅行商问题所得到的结果与遗传算法进行比较,数字仿真与结果比较表明了改进粒子群算法求解该问题的有效性。     

粒子群算法求解旅行商问题程序设计

粒子群优化算法是一种具备全局搜索能力的群集智能优化算法,针对一类离散的、NP完全的组合优化问题——旅行商问题．该文介绍了用粒子群算法求解旅行商问题的改进策略和主要模块的程序设计思想。将算法应用到20个城市的解旅行商问题所得到的结果与遗传算法进行比较,数字仿真与结果比较表明了改进粒子群算法求解该问题的有效性。     

指针网络改进遗传算法求解旅行商问题

虽然遗传算法相较于其他算法能够更好地求解旅行商问题,但这种算法在使用的过程中容易陷入局部最优的问题,进而导致问题求解遭遇困境。文章在简要介绍旅行商问题的基础上,介绍了遗传算法求解旅行商问题的思路和方法,并明确算法应用中存在的不足。在此基础上提出基于指针网络改进遗传算法求解旅行商问题的新思路,为弥补遗传算法的缺陷提供相应的原理支持。     

改进微粒群优化算法求解旅行商问题

对微粒群优化算法的速度位置算式进行了改进,提出一种改进的微粒群优化算法。该算法符合组合优化问题的特点,在求解旅行商问题上有较高的搜索效率。将改进的PSO算法分别应用于14点的TSP问题以及中国旅行商问题中,该算法在较短时间内获得了目前已知的最好解。     

基于猴群算法求解0-1背包问题

0-1背包问题是一个经典的NP完全问题,该问题在实际生活中具有广泛的应用.针对现有算法在求解0-1背包问题时精度不高的缺点,提出了一种诱导因子猴群算法.所给诱导因子猴群算法的基本思想是,在基本猴群算法的爬过程中引入诱导因子,诱导其向上爬行,从而可以逃逸局部最优解,找到全局最优解.在仿真试验中,与已有方法进行比较,结果说明利用所给诱导因子猴群算法求解0-1背包问题是有效的.     

用变长度染色体遗传算法优化加工路径的方法

加工路径优化问题属于一类特殊的旅行商问题（TSP）,针对此问题将加工路径细分为点、线段、曲线段及闭合曲线等加工要素,并提出一种基于变长度染色体遗传算法的优化方法。该方法将每个点编码为一个二元组用以表示各种加工要素,其交叉和变异操作能对一些线进行分割和合并,使加工路径能得到更大程度的优化。仿真结果表明,该方法具有良好的优化效果,可以显著地缩短辅助运动路径的长度。     

求解旅行商问题的几种智能算法

旅行商问题（TSP）是一个典型的组合优化问题,易于描述却难于求解。对于大规模TSP问题,目前仍未有非常有效的方法,如何快速有效的求解TSP问题有着重要的理论价值和实际意义。文章介绍了什么是TSP,论述了目前求解旅行商问题较为有效的六种智能算法（遗传算法、蚁群算法、Hopfield神经网络算法、模拟退火算法、人工免疫算法、混合优化算法）,并简单阐述了其优缺点,给出了未来针对TSP问题的研究重点。     

求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法

针对传统量子蚁群算法在求解TSP时容易陷入局部最优以及收敛速度较慢,提出了一种求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法（IQACA）。该算法设计了一种新信息素挥发因子的自适应动态更新策略,对信息素进行动态更新;并采用一种新的量子旋转门对量子概率幅值的收敛趋势进行改变。通过三个基本函数极值优化仿真与传统量子蚁群算法进行对比,证明算法性能较优。基于TSPLIB的仿真实验与其他几种算法进行比较,结果表明,算法具有较快的收敛速度,提高了解的全局性,有效避免了算法陷入局部最优。     

考虑机器故障的串行生产系统控制策略优化

针对多级串行生产系统,考虑存在机器故障和随机需求,对生产及雇佣的控制策略进行研究。以最小平均总成本为目标,建立基于（Q,r）库存策略的优化模型;鉴于求解复杂性,提出一种改进的网格自适应直接搜索算法（MADS-GA）,为避免陷入局部最优和提高收敛速度,算法中加入了停滞阻止策略;对研究实例进行求解,并与已有算法比较。结果表明,所提出的算法收敛速度和寻优能力更优,能有效优化串行生产系统的控制策略,降低平均总成本。     

求解TSP问题的自适应邻域遗传算法

提出结合自适应邻域法与遗传算法来求解TSP问题。在自适应邻域法中,从某个城市出发,下一城市不一定是其最近城市,而是在比其最近城市稍远的邻域范围进行动态随机选取。在求解TSP时,采用自适应邻域法对种群初始化,然后采用选择、交叉、变异进行迭代,在选择中仅保留父代90％的样本,剩下的采用自适应邻域法产生新样本进行补充。仿真实验结果表明所提算法与其他算法相比具有竞争能力。     

改进的差分演化算法求解多维背包问题

多维背包（MKP）是组合优化中一个典型的NP难问题,广泛应用于工程和管理中。提出了一种改进的二进制差分演化算法（Modified Binary Differential Evolution algorithm,MBDE）求解MKP问题,算法关键步骤可分为两部分：二进制群体生成;得到候选可行解。提出了一种有效的衡量商品价值密度的方法用于对二进制个体修正和优化;设计了反向测试搜索和精英局部搜索策略来提高算法探索和开发能力,从而进一步提高了MBDE的求解精度和收敛速度。为验证MBDE算法的有效性,进行了三组实验,并和近期提出的解决MKP问题的其他启发式算法进行了比较,实验结果显示,MBDE算法求解精度更高。从算法运行时间看,求解速度快,非常适合求解大规模的MKP问题。     

人工蜂群算法求解资源受限项目调度问题

针对资源受限项目调度问题,提出了一种基于人工蜂群算法的优化方法。人工蜂群算法中每个食物源的位置代表一种项目任务的优先权序列,每个食物源的位置通过扩展串行调度机制转换成可行的调度方案,迭代中由三种人工蜂执行不同的操作来实现全局最优解的更新。实验结果表明,人工蜂群算法是求解资源受限项目调度问题的有效方法,同时扩展调度机制的引入可以加速迭代收敛的进程。     

改进的核可能性C-均值聚类算法研究

提出了一种改进的核可能性C-均值聚类算法,它是对PCM聚类模型的推广。通过限制PCM聚类模型中解的可行域,利用全局优化技术（以模拟退火（SA）为例）来求解,使其保持了PCM对噪声鲁棒的优点,又避免了重合聚类的产生,且能较好地找到问题的全局最优解,减少了全局优化方法的搜索范围,加快了收敛速度。     

基于蚁群优化算法的Chord模型

提出一种具有物理拓扑匹配能力的Chord模型(Ant-Chord),用以存储网络标识间的映射信息。该模型将整个Chord环中的存储节点看成一个旅行商问题(TSP),利用蚁群优化算法对TSP问题进行快速求解,用得到的解构建Chord环,并通过洛阳铲法对Chord环的路由跳数进行优化。Ant-Chord模型实现简单,对原始Chord模型改动不大,路由表的额外存储开销也较小。仿真结果表明,与同类Chord模型相比,Ant-Chord在资源发现的平均路由跳数、时延方面均有明显优势。     

指针网络改进遗传算法求解旅行商问题

针对遗传算法在求解旅行商问题时,受限于初始种群质量而存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于指针网络改进遗传算法种群模型。通过经改进指针网络生成初始种群取代原种群,并结合基于汉明距离轮盘赌策略对种群个体进行择优,形成个体质量和种群多样性高的新种群。实验在TSPLIB标准库上多组实例进行测试,并和研究进展种群改进算法和多种主流启发式算法进行多项系数对比。结果表明,经过优化后算法的收敛速度和寻优能力有显著提高,能够有效用于改善遗传算法在旅行商问题上的应用。