基于猴群算法求解旅行商问题

鉴于旅行商问题是一个NP难问题,而猴群算法是一种新的群体智能优化算法,因此,利用猴群算法给出旅行商问题的求解。在分析了旅行商问题的特点后,采用整数编码的方式来表示猴群的位置,这样就解决了猴群算法在求解含有离散变量的组合优化问题时,算法中的爬过程失效的问题,有效地利用猴群算法求解旅行商问题。为了提高猴群算法的性能,在猴群算法的爬过程中,引入好动策略,给出改进算法,并将其应用到求解旅行商问题。在仿真实验中,与其他算法进行比较,结果表明利用改进猴群算法能够有效地求解旅行商问题。     

求解作业车间调度问题的微粒群遗传退火算法

标准微粒群算法（PSO）通常被用于求解连续优化的问题,很少被用于离散问题的优化求解,如作业车间调度问题（JSP）。因此,针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题（JSP）的混合微粒群算法。算法将微粒群算法、遗传算法（GA）、模拟退火（SA）算法相结合,既增强了算法的局部搜索能力,降低了算法对参数的依赖,同时改善了PSO算法和GA算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明：与标准微粒群算法相比,该算法不仅能有效避免算法中的早熟问题,并且算法的全局收敛性得到了显著提高。     

非线性方程组问题的粒子群-邻近点混合算法

非线性方程组问题是一类经典的数值计算问题,单纯的进化算法不但需要很高的进化代数,而且也不能保证100％收敛到全局最优解。为求解此问题,把粒子群算法和邻近点算法相混合,利用邻近点算法作为外层算法,粒子群算法作为内层算法进行求解。实验结果表明该算法对凸问题有较好的计算效果,是求解非线性方程组问题的一种有效算法。     

激光样式问题的多种算法及其分析

斐波拉契数列问题是使用递归算法的典型问题。激光样式问题属于斐波拉契数列问题。激光样式问题的各种算法、算法的优化和非递归化转换,对所有斐波拉契数列问题都具有借鉴意义。本文对激光样式问题提出两种思路,每一种思路又提出多种算法。并通过对多种算法的分析、程序设计及其效率分析,总结该类问题的较优算法。     

非线性互补问题的粒子群算法

针对非线性互补问题求解的困难,利用粒子群算法并结合极大熵函数法给出了该类问题的一种新的有效算法。该算法首先利用极大熵函数将非线性互补问题转化为一个无约束最优化问题,将该函数作为粒子群算法的适应值函数;然后应用粒子群算法来优化该问题。数值结果表明,该算法收敛快、数值稳定性较好,是求解非线性互补问题的一种有效算法。     

递归算法的教学心得

递归算法的主要作用是把复杂问题分解为简单问题来求解。对于某些复杂问题(例如hanio塔问题),递归算法是一种自然且合乎逻辑的解决问题的方式,但是递归算法的执行效率通常比较差。因此,在求解某些问题时,常采用递归算法来分析问题,用非递归算法来求解问题;另外,有些程序设计语言不支持递归,这就需要把递归算法转换为非递归算法。     

节点加权的Steiner树问题的降阶回溯算法

节点加权的Steiner树问题是组合优化中一个经典的NP-hard问题,现有算法研究该问题时存在时间复杂性高或无法得到最优解的缺点。针对现有算法的不足,提出了一个基于降阶技术的回溯算法。首先研究该问题的数学性质,利用数学性质对该问题进行降阶以缩小问题的规模;接着提出上界子算法和下界子算法,利用上下界子算法对该问题的解空间树进行剪枝,提高搜索效率;最后利用上下界子算法和数学性质设计了一个回溯算法求解该问题。示例分析以及实验的结果表明,该算法不仅时间复杂性较低而且可以得到问题的最优解。     

蚁群算法在物流配送中的应用研究

本文通过单个蚁群算法和多个蚁群算法来分析它们在求解车辆路径问题上的区别。首先介绍了关于物流配送的车辆路径问题、带有时间窗的车辆路径问题以及蚁群算法的相关知识,然后分析蚁群算法在求解VRP问题的过程,最后通过模拟实验分析单个蚁群算法和多个蚁群算法在求解不同顾客数目的车辆路径问题的区别。得出多个蚁群算法相比较与单个蚁群算法在求解大型问题更具有优势性。     

一类非线性极小极大问题的粒子群-邻近点算法

针对每个分量函数都是凸函数的离散型非线性极小极大问题,提出一种全局收敛的粒子群-邻近点混合算法。该算法利用极大熵函数将极小极大问题转化为一个光滑函数的无约束凸优化问题;利用邻近点算法为外层算法,内层算法采用粒子群算法来优化此问题;数值结果表明,该算法数值稳定性好、收敛快,是求解此类非线性极小极大问题的一种有效算法。     

最优化问题算法模式的研究

论文在对最优化问题的结构和实例进行严格描述的基础上,提出一种沿算法框架、算法模式再到具体算法的路线来解决最优化算法设计问题的方法。文中对算法模式概念进行了重新定义,给出求解最优化问题的一个算法框架,以及从该算法框架导出算法模式、算法及其实现程序的实例,同时对算法模式的使用步骤,算法框架、算法模式与算法三者之间的关系,算法模式的编程实现技术进行了论述。     

求解VSPSTW问题的混合差分演化算法

在描述带软时间窗车辆调度问题数学模型基础上,提出将模拟退火算法与差分演化算法相结合的混合优化算法求解该问题。该算法利用了模拟退火算法具有的较强局部搜索能力和差分演化算法的强全局搜索能力,克服了差分演化算法的“早期收敛”问题。实验结果表明,该算法比单一的差分演化算法计算效率高,收敛速度快,计算结果也比较稳定,是解决车辆调度问题的有效方法。     

批处理机调度问题的蚁群算法求解

为了求解工件具有不同尺寸的批处理机调度问题,将蚁群算法调整为工件直接成批的调度算法,并提出了一个新的局部优化算法对蚁群算法进行改进。最后通过仿真实验将本算法与其它算法对本问题的求解进行了比较,表明该算法在求解批调度问题上有较好的性能。     

一种非线性互补问题的信赖域算法收敛性

针对非线性互补问题求解困难,利用信赖域算法,并结合极大熵函数法给出该类问题的一种新的有效算法．该算法首先利用极大熵函数将非线性互补问题转化为一个无约束最优化问题,然后应用信赖域算法来优化该问题,并在一定条件下证明该算法具有全局收敛性。数值算例表明算法的有效性。     

基于序列对和模拟退火算法的布局问题研究

结合布局问题的具体特点,采用序列对来间接描述布局问题的解结构,并且在模拟退火算法的基础上对布局问题的优化算法进行了研究,综合构成了一种有效求解布局问题的模拟退火算法。还将传统模拟退火算法和加回火策略的模拟退火算法的测试结果进行了比较。通过测试模块验证,传统算法取得了很优的结果,加回火策略的算法略微优于传统优化算法但却大大增加了时间复杂度。     

骑士游历问题的预见算法

骑士游历问题是经典的NP问题。在骑士游历问题常规算法的基础上,提出一个新的算法一预见算法,用Java实现该算法,提高程序的运行效率。     

求解Job-shop调度问题的遗传蚁群算法*

描述了Job-shop调度问题,研究遗传算法和蚁群算法在解决Job-shop问题中的优点和不足,融合遗传算法和蚁群算法设计了遗传蚁群算法以求解Job-shop调度问题,并对算法进行了仿真实验,通过与遗传算法、蚁群算法及已有的遗传算法和蚁群算法的融合算法结果的对比,验证了该算法的有效性。     

非线性互补问题计算机实现

分析了非线性互补问题求解困难,利用粒子群算法并结合极大熵函数法给出了该类问题的一种新的有效算法。该算法首先利用极大熵函数将非线性互补问题转化为一个无约束最优化问题,然后应用粒子群算法来优化该问题,计算机程序实现表明该算法是有效的。     

关于0-1背包问题的算法研究

0/1背包问题是计算机算法中一个经典问题.目前,贪心算法、动态算法和蚁群算法是求解0/1背包问题的主要算法,从各种算法设计思想入手,并进行理论分析.着重讲述一种群体智能算法中的蚁群算法,对解决背包问题的高效性.     

蚁群算法解决TSP问题的浅析

介绍了一种求解复杂组合优化问题的新的拟生态算法—蚁群算法。阐述了该算法的基本原理,以及蚁群算法在TSP问题上的应用,并提出了改进算法,使得算法有更好的全局性。     

基于模拟退火粒子群算法在数据关联上的研究

在高密集多回波环境下,数据关联问题仍是多机动目标跟踪难点问题之一。为了提高跟踪的精度和可靠性,应用智能的优化算法将数据关联问题表达为一类函数求近似最优解的问题。模拟退火粒子群算法是对模拟退火算法和粒子群算法取长补短,相互结合的一种优化算法。仿真结果表明,模拟退火粒子群算法能有效的解决数据关联问题,并且明显的优于独立地使用模拟退火和粒子群算法。