求解带时间窗车辆路径问题的混沌遗传算法

针对遗传算法随机性大、末成熟收敛等缺点,提出了将混沌搜索技术和遗传算法相耦合的混沌遗传算法来求解带时间窗的物流配送车辆路径问题(VRPTW)。该算法将混沌变量映射到优化变量的取值范围中,把得到的混沌变量进行编码生成初始种群,然后在遗传操作进行之后对优秀个体增加混沌扰动,促进种群的进化收敛速度,得到最优解。实例计算结果与其他算法比较表明,该算法在求解VRPTW问题时,搜索效率高,能以较快的速度收敛于全局最优解,为求解VRPTW问题提供了一种新方法。     

公司班车的协同车辆路径问题

考虑员工上下班时间及早晚高峰期影响班车行驶速度等因素,建立协同车辆路径问题的数学模型.针对蚁群优化算法的缺点,结合具有快速全局搜索能力的遗传算法,并自适应地改变信息素挥发因子,采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛,平滑机制有助于对搜索空间进行更有效的搜索,构成混合自适应蚁群优化算法.应用该算法和蚁群优化算法对该模型求解,实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于蚁群优化算法.     

一种改进变尺度混沌优化的模糊量子遗传算法

针对量子遗传算法存在的易陷入局部极小等问题,提出一种模糊量子遗传算法。该算法采用一种变尺度混沌优化方法,只需设 2个循环,内循环进行混沌搜索,外循环负责缩小区间,通过改进它的收敛策略,可以避免混沌优化在区间内的盲目重复搜索。利用改进的变尺度混沌优化方法,对量子遗传操作产生的种群进行混沌搜索寻优,同时模糊控制更新,加快种群的进化。仿真结果表明,该方法的寻优效果优于量子遗传算法及遗传算法。     

一种求解约束优化问题的进化算法及其工程应用

提出一种改进的用于求解约束优化问题的进化算法.该算法利用混沌方法初始化个体以保证其均匀分布在搜索空间中.在进化过程中,将种群分为可行子种群和不可行子种群,分别采用不同的交叉和变异操作,以平衡算法的全局和局部搜索能力.标准测试问题的实验结果表明了改进算法的有效性.最后将改进算法应用到两个工程优化设计问题中,得到了满意的结果.     

基于分层克隆粒子群算法的航空发动机性能仿真

针对传统的迭代算法在求解航空发动机非线性模型存在的受初值影响不易收敛问题,引入粒子群算法进行求解,并针对粒子群算法的局部收敛现象对其进行改进,设计一种分层克隆粒子群算法:将种群分为顶层和底层两个种群,通过对顶层粒子的克隆选择和底层粒子的混沌变异,分别提高算法的局部搜索能力和全局搜索能力,有效避免了出现局部收敛等问题。对测试函数求解的结果表明改进算法性能较遗传算法和粒子群算法有显著提高。将改进算法应用于某型混合排气涡扇发动机性能仿真,也得到满意的结果。     

基于改进混沌遗传算法的人脸特征选择

针对如何选定PCA特征空间维数的问题,提出了一种基于改进混沌遗传算法的特征选择方法.改进的混沌遗传算法采用两种不同规则的混沌映射,维持了种群的多样性,增强了算法的全局搜索能力.利用改进的混沌遗传算法对PCA变换后的特征向量进行选择,可以快速搜索到最有利于分类的特征子空间.仿真实验表明,该方法不但降低了特征空间的维数,而且获得了比采用其它方法更好的识别性能.     

求解0-1整数规划问题的混沌遗传算法*

针对一类特殊的0-1整数规划求解问题提出一种混沌遗传算法。该算法采用幂函数载波技术提高混沌搜索的充分性与遍历性,以混沌搜索算法得出的优化个体作为遗传算法的新群体进行交叉、变异等操作,提高种群质量,同时增加种群多样性,改善遗传算法的早熟问题。该算法被用于解决片上网络映射A3MAP(architecture-aware analytic mapping) 0-1整数规划问题。实验仿真证明,该算法的收敛速度和解的精度均优于A3MAP-GA。     

考虑设施深度的过道布置问题及改进烟花算法求解方法

针对过道布置问题中忽略设施深度及物流交互点置于过道边线的问题,结合实际布局活动对过道布置问题进行拓展,构建考虑设施深度的过道布置问题的混合整数规划模型,并提出一种改进烟花算法.该算法采用2-opt邻域构造方法对爆炸操作进行离散化处理;设置搜索深度并执行两点变异操作,实现变邻域搜索;通过贪婪选择方法更新种群以记忆精英解.为改进算法,引入混沌映射初始化烟花种群和设置阈值以加速算法寻优.通过对比数学规划方法与所提出算法的求解结果,验证了模型的有效性和所提出算法的求解优势.最后,通过不同算法的对比实验表明,改进烟花算法在寻优精度、收敛效率和稳定性方面均有明显优势.     

求解0-1背包问题的混沌遗传算法

提出一种改进的混沌遗传算法来求解0-1背包问题。通过利用幂函数载波技术增强混沌搜索的遍历性,把混沌搜索得到的最优解直接作为新群体嵌入遗传算法来改善遗传算法的早熟问题,从而使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解。仿真实验结果表明了该算法求解0-1背包问题的有效性和适用性。     

基于改进遗传算法的防空导弹分队WTA问题求解

针对以往防空作战中目标分配模型精度差、求解方法效率低的问题,建立了基于射击综合优势和目标威胁度的目标分配数学模型,其中目标威胁度评估综合运用了灰色综合关联度和改进的层次分析法,提高了结果的精度.并且采用改进的混沌蜜蜂双种群进化遗传算法对该模型进行了求解,改进的地方主要有:采用轮盘赌选择与最优保存策略相结合的选择操作,采用了算术交叉方法等.实验结果表明,应用文中的遗传算法求解防空导弹作战中目标分配问题,与传统算法相比,无论是在优化性能还是在时间性能上,都具有更好的效果.