一种求作业调度问题的改进遗传算法

该文根据JSP问题的特点设计了较为直观的矩阵编码及其相应的交叉和变异操作,对其选择策略中增加用最佳个体来替换一个致死因子,并提出了一个启发修正算子。通过对两种不同模型下的生产作业调度模型的求解,取得了令人满意的结果。     

用于求解函数优化的一个蚁群处算法设计

文章通过对标准蚁群算法的认识，引进遗传算法的编码方式和选择操作，并对蚁群算法的信息素分配进行改进用于一般函数优化，通过几个函数求解，证明其是有效的。     

可控搜索偏向的二元蚁群算法

蚁群算法按照信息素轨迹产生的偏向对解空间进行搜索．当前改进蚁群算法性能的主要方法是提高种群的多样性,少有对搜索偏向进行控制．本文以可控搜索偏向作为研究的出发点,通过对至今最优信息素更新方式的分析,得出了从任意代到算法收敛没有发现较优解的概率下限．并以此为基础,把访问量与蚂蚁数量的关系作为控制偏向的依据,在兼顾提高种群多样性的前提下,设计了可控搜索偏向的二元蚁群算法．通过多个函数的测试以及0—1多背包问题的应用,其实验结果表明该算法有较好的搜索能力以及较快的收敛速度．     

一种快速求解TSP问题的遗传算法

文章受求最短路径算法的启发，提出一个启发算子用于遗传算法求解TSP问题，通过50，144，150等城市的TSP问题求解，表明该算法求解速度快并且解的质量也非常好。     

多目标优化的多种群混合行为二元蚁群算法

针对二元蚁群算法在求解多目标问题时难以同时得到多个解和难以得到Pareto曲面的缺陷,使用多种群策略,改善算法的全局搜索能力,引入环境评价/奖励因子和蚁群混合行为搜索机制,提出了多种群混合行为二元蚁群算法。通过对几个不同带约束多目标函数的测试,实验结果表明该算法在保证全局搜索能力的基础上,拥有很好的多目标求解能力。     

一个求解组卷问题的遗传算法设计

组卷问题是一个多重约束目标的求解问题，为此我们设计了一个求解该问题的遗传算法，提出了独立编码和针对该编码的组内交叉算予、组内变异算子。通过给出的一个实例，表明该设计对求解组卷问题非常有效。     

蚁群算法求解多维0／1背包问题

0／1背包问题是一类典型的组合优化问题，并且是NP-完全的问题，研究它具有很重要的意义。本文针对多维0／1背包问题的特点，设计了二进制编码的有向图，使得蚁群算法可以应用到背包问题上。仿真结果表明，该蚁群算法在求解多维0／1背包问题上的是相当出色的。     

并行二进制蚁群算法的多峰函数优化

针对已有蚁群算法在函数优化问题上存在的几个不足:如算法实现较难,占用过多的存储空间,需要记忆功能,不容易与其他算法结合等等,提出了二进制蚁群算法。实验证明该算法在处理单极值问题时有较好的表现,但是在处理多峰函数时存在着一定的缺陷,对此,论文对该算法进行了改进,将并行化引入算法。通过对几个函数的测试(包括多峰和单峰),结果表明该改进算法具有较好的稳定性和收敛速度,算法性能良好。     

一种求解函数优化的混合蚁群算法*

将遗传算法与蚁群算法中的协同模型进行有机结合,在蚁群算法中引入交叉、变异、选择算子来改进基本蚁群算法,克服了蚁群算法不太适合求解连续空间优化问题的缺陷。通过测试函数表明该方法具有较好的收敛速度和稳定性,求解结果好于遗传算法。     

连续空间二元粒子群算法理论研究综述

连续空间的二元粒子群算法通过搜索空间与解空间相分离,在离散域及连续域优化问题中均得到较好的应用,但标准二元粒子群算法离散化机理存在的缺陷以及"探索"和"利用"的冲突均限制了二元粒子群算法更好的发展。从离散化机理的改进、算法的融合、协同控制以及算法的描述工具等方面入手,讨论了近年来对二元粒子群算法的若干改进及应用;最后评述了二元粒子群算法未来的研究方向和主要研究内容。