基于多种群进化算法的多目标并行博弈设计

针对多目标决策问题,提出一种基于多种群进化算法的多目标并行博弈设计方法,利用Fortran语言编制了相应计算程序.将多目标设计问题描述为博弈问题,在博弈分析中,根据各博弈方在博弈次序和过程上具有同时性和独立性,采用并行计算技术.在以MPI为平台的集群环境中实现数值算例、补偿滑轮组变幅机构、拱型结构的多目标并行博弈设计.计算分析结果显示:该方法的计算精度高、收敛速度快、可以防止早熟、有较好的平衡负载能力,可有效求解多目标问题.     

一种基于邻域的多目标进化算法

种群维护是多目标进化算法的重要组成部分。针对维护方法和运行效率的矛盾,提出一种基于邻域的多目标进化算法（NMOEA）。定义了一个反映个体之间邻近程度的指标--邻域包含关系,利用此关系对个体进行分布适应度分级的赋值,并用动态方法快速地对种群进行维护。通过7个测试问题和3个方面的测试标准,结果表明新算法在较快速地接近真实的最优面的同时,拥有良好的分布性。     

基于多种群分解预测的动态多目标引力搜索算法

为提高算法求解动态多目标问题的寻优性能,提出一种多种群分解预测动态多目标算法.首先,提出进化向量生成策略,即基于偏好目标的解生成一组均匀分布的平行向量,并采用引力搜索算法优化每个子问题,保证其对应解的精度和分布的均匀性;其次,设计插值生成策略,即根据进化向量子问题的解在目标空间中的取值,通过线性插值的方式生成更多非支配解,保证解集的多样性和均匀性;再次,在环境变化后,根据相邻子问题的解存在相近性预测生成搜索种群,提高算法的寻优速度.与5个对比算法在10个标准动态测试函数上进行对比分析,实验结果表明采用所提出算法求解动态多目标问题具有较好的分布性和收敛性.     

改进的自适应邻域的多目标进化算法

提出了一种新的自适应邻域的多目标进化算法,该算法采用自适应邻域的方法维护群体的分布性。探讨了根据当前群体情况进行自适应改变邻域半径,避免了传统邻域策略所引起的邻域半径的取值影响群体分布性的问题。另外,利用自适应邻域半径和拥挤距离进行密度估计,使密度小的个体得到保留。实验结果表明,所讨论的方法是有效的,在保持群体分布性上优于NSGAII和NMOEA。     

基于邻域表的多目标进化算法

针对算法性能和运行时间的矛盾,提出一种基于邻域表的多目标进化算法(NLEA).采用类似于图中邻接表的结构对解个体进行存储,利用个体之间的邻近关系从拥挤程度和距离上对其进行分级适应度赋值,并根据适应值调整个体链表中的次序以便高效的进行环境选择操作.通过7个测试问题和3个方面的测试标准,结果表明新算法在较快速的接近真实的最优面的同时,拥有良好的分布性.     

一种SAT邻域的快速搜索算法

用局部搜索算法求解SAT问题．通常都需要在较大的邻域中。寻找合适的邻解。如果对邻域中的每个邻解。都通过重新判断每个子句是否为可满足来得到其可满足的子句个数．则时间耗费较多。已经有一些经典的处理方法．例如通过修改邻域结构．来减小搜索空间。从另外一个角度来考虑搜索过程．根据当前解和邻解的内在关系．介绍一种SAT邻域的快速搜索算法。该算法能在不影响解质量的前提下．快速寻找合适的邻解．从而进一步提高局部搜索算法的求解速度。另外．该算法还提供用于提高解质量的信息。有助于研究新的局部搜索算法。     

改进的多目标和声搜索算法

针对和声搜索算法不能很好求解多目标优化问题的缺陷,引入邻域搜索算子,对和声记忆库内搜索到的分量进行扰动,对和声记忆库外进行Pareto邻域搜索,实现群体间信息交换,提高算法的全局搜索能力。数值实验选取4个常用测试函数并与NSGA-II、SPEA2、MOPSO 3个多目标算法进行比较,测试结果验证了改进算法的有效性。     

基于角度邻域的多目标差分进化算法

针对如何实现差分进化算法求解多目标优化问题,提出了一种基于角度邻域的多目标差分进化算法,通过在选择操作中引入弱支配概念,实现了对多目标优化问题的求解.该算法通过计算目标空间中个体与权重向量的夹角来确定每个个体的邻域,并在此基础上引入了基于角度邻域的变异策略,使个体的变异在邻域内进行,保证进化方向.此外,该算法创建了一个外部存档用来保存进化过程中的非支配解,并定期对外部存档进行维护,大大改善了解集的分布性.大量的数值仿真实验结果表明通过角度确定邻域的方法比通过欧氏距离确定邻域的方法更加有效,算法所得解集的收敛性和分布性也均明显优于基于分解的差分多目标进化算法(multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition and differential evolution,MOEA/D–DE)和非支配排序算法Ⅱ(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA).     

自适应邻域的多目标网格任务调度算法研究

针对网格计算中的多目标网格任务调度问题,提出了一种基于自适应邻域的多目标网格任务调度算法。该算法通过求解多个网格任务调度目标函数的非劣解集,采用自适应邻域的方法来保持网格任务调度多目标解集的分布性,尝试解决网格任务调度中多目标协同优化问题。实验结果证明,该算法能够有效地平衡时间维度和费用维度目标,提高了资源的利用率和任务的执行效率,与Min-min和Max-min算法相比具有较好的性能。     

一种基于Hypervolume指标的自适应邻域多目标进化算法

通过定义反映个体之间邻近程度的指标(个体的树邻域包含关系),在考虑个体间支配关系的基础上,利用个体与其周边个体的树邻域密度进行适应度赋值;提出了一种2,3维情况下个体独立支配区域的Hypervolume指标的计算方法,该方法用于评价个体对群体的贡献时只需要1次计算(同类方法需要2次计算);当外部种群中非支配个体数目超过规定规模时,根据个体独立支配区域的Hypervolume指标的大小对其进行修剪;在此基础上,提出了一种基于Hypervolume指标的自适应邻域多目标进化算法ANMOEA?HI.对比实验结果表明,ANMOEA?HI在保证了解集收敛性的同时亦拥有良好的分布性.     

面向堆垛机路径优化的局部搜索自适应遗传算法

为了提高自动化立体仓库的运行效率, 针对其中的堆垛机路径调度问题, 根据时间、能耗和作业效率建立了堆垛机调度优化模型, 提出了一种改进的多目标遗传算法IMOGA. 该算法在NSGA-Ⅱ算法的基础上改进了遗传算子, 采用了适合问题模型的交叉变异操作, 引入了自适应遗传算子, 并新增了基于模拟退火思想的局部随机搜索策略. 以某氨纶厂仓库堆垛机调度情况进行仿真验证, 结果表明, IMOGA算法收敛速度更快, 解集的质量更高, 在堆垛机调度问题上具有更高的适用性.     

多目标混合遗传算法求解流水车间调度问题

为高效地求解多目标流水车间调度问题,提出了一种多目标混合遗传算法,此算法将局部搜索融入进化计算中,采用非劣解并行局部搜索策略,并依据基于Pareto支配关系的个体排序数和密度值进行适应度赋值,以加速算法的收敛,保持群体多样性.仿真结果表明,新算法能够有效地解决多目标流水车间调度问题.     

并行机间歇过程生产调度的遗传局部搜索算法

研究了一类集成分批的并行机间歇过程调度问题(parallel machine batch process scheduling problem,简称PBPSP),将此问题转化为固定费用运输问题(6xed charge transportation problem,简称FCTP)后,提出了具有集中邻域搜索机制和局部最优逃逸机制的遗传局部搜索算法(genetic local search algorithm,简称GLSA).GLSA算法用先根遍历边排列模式编码生成树解,具有高效的子树补充式单点交叉操作.将基于网络单纯型方法的邻域搜索作为变异算子,并提出了连续随机节点邻域搜索的集中邻域搜索策略以及随机旋转变异与全局邻域搜索相结合的局部最优逃逸策略,极大地强化了遗传局部搜索算法的全局寻优能力.实验表明:GLSA算法获得的解质量优于基于排列编码的遗传算法和基于矩阵编码的遗传算法,得到了所有Benchmark问题的最优解,且具有高鲁棒性.针对一定规模的FCTP问题,GLSA算法比Tabu启发式搜索算法具有更高的获得最优解几率.     

基于混沌局部搜索的双种群遗传算法

针对遗传算法局部搜索能力差和早熟收敛的问题,提出一种基于混沌局部搜索的双种群遗传算法.将2个种群分别作为探测种群和开发种群,按不同交叉概率和变异概率进化.种群每进化一代即对其最优解做混沌局部搜索,若搜索到更优解,则取代原最优解,直至搜索到预设的混沌次数,同时2个种群之间每进化10代进行一次移民操作.在6个Benchma...     

一种基于分散搜索的多星测控调度遗传算法

多星测控调度是一个具有大搜索空间的多峰问题。针对简单遗传算法求解易陷入局部最优和不稳定的缺陷,借鉴分散搜索多样化采样、局部寻优的特点,提出一种基于分散搜索的混合遗传算法,在全局的随机搜索中嵌入全局的定向搜索。在描述问题的基础上,提出可进行细粒度搜索的可行解表示方式,构建算法的整体流程,并设计由输入参数控制的多样化初始集产生方法、基于质量和多样性原则的参考集生成和更新方法、吸取被组合个体优良成份的解组合方法及基于启发式局部搜索的解提高方法等算法要素。仿真表明新算法在求解质量上比简单遗传算法有明显提高。     

局部搜索与遗传算法结合的大规模复杂网络社区探测

基于遗传算法的复杂网络社区探测是当前的研究热点. 针对该问题,本文在分析网络模块性函数Q的局部单调性的基础上, 给出一种快速、有效的局部搜索变异策略, 同时为兼顾初始种群的精度和多样性以达到进一步提高搜索效率的目的, 采用了标签传播作为初始种群的产生方法;综上,提出了一个结合局部搜索的遗传算法(Genetic algorithm with local search, LGA). 在基准网络及大规模复杂网络上对LGA进行测试, 并与当前具有代表性的社区探测算法进行比较, 实验结果表明了文中算法的有效性与高效性.     

Local Search Genetic Algorithms for the Job Shop Scheduling Problem

In previous work, we developed three deadlock removal strategies for the job shop scheduling problem (JSSP) and proposed a hybridized genetic algorithm for it. While the genetic algorithm (GA) gave promising results, its performance depended greatly on the choice of deadlock removal strategies employed. This paper introduces a genetic algorithm based scheduling scheme that is deadlock free. This is achieved through the choice of chromosome representation and genetic operators. We propose an efficient solution representation for the JSSP in which the job task ordering constraints are easily encoded. Furthermore, a problem specific crossover operator that ensures solutions generated through genetic evolution are all feasible is also proposed. Hence, both checking of the constraints and repair mechanism can be avoided, thus resulting in increased efficiency. A mutation-like operator geared towards local search is also proposed which further improves the solution quality. Lastly, a hybrid strategy using the genetic algorithm reinforced with a tabu search is developed. An empirical study is carried out to test the proposed strategies.     

基于混合遗传与禁忌搜索的网格任务调度的研究

网格技术将所有可用于共享的资源（例如,计算机、存储设备、软件、数据库等）通过网络连接起来,并将它们转化成一种标准的计算能力。为各种复杂的计算任务提供资源,因此网格任务在各种资源之间的调度成为了一个关键的问题。本文通过对遗传算法与禁忌搜索算法的分析,提出了一种混合遗传算法与禁忌搜索算法的策略,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,通过把禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子的方法,提高了网格任务调度的有效性。最后,使用网格模拟器,对算法的性能进行了测试,并比较了轻重负载情况下,经典遗传算法和本算法调度方案的性能差异。     

扩散遗传算法及其应用研究

针对遗传算法在局部搜索能力方面的缺陷,提出了一种基于扩散算子的遗产算法(简称扩散遗产算法)。该算法中包含的扩散算子是变异算子,其主要作用是在遗传搜索中进行局部搜索。用扩散遗传算法和实数编码遗传算法分别训练用于解XOR问题的神经网络,对比结果表明,论文提出的算法兼具强的全局搜索能力和局部搜索能力,因此,该算法可以不借助其它局部搜索算法而单独作为神经网络训练算法,从而简化训练算法,提高训练效率。该算法对提高遗传算法搜索效率和求解精度具有重要的意义。     

求解工件车间调度问题的一种新的邻域搜索算法

该文提出了一种新的求解工件车间调度(job shop scheduling)问题的邻域搜索算法．问题的目标是：在满足约束条件的前提下使得调度的makespan尽可能地小．定义了一种新的优先分配规则以生成初始解;定义了一种新的邻域结构;将邻域搜索跟单机调度结合在一起;提出了跳坑策略以跳出局部最优解并且将搜索引向有希望的方向．计算了当前国际文献中的一组共58个benchmark问题实例,算法的优度高于当前国外学者提出的两种著名的先进算法．其中对18个10工件10机器的实例,包括最著名的难解实例ft10,在可接受的时间内都找到了最优解．这些实例是当前文献中报导的所有规模为10工件10机器的实例．