一个解决0/1背包问题的蚁群方法

蚁群算法已成功地应用于著名的旅行商问题和其他一些组合优化难题。为了使用蚁群算法来解决经典的0／1背包问题，本文比较了旅行商问题和0／1背包问题的不同之处，在原有的蚁群优化模型的基础上扩展了它的应用范围，用来解决0／1背包问题。同时，相应的一些参数也得到了优化。实验结果显示了蚁群算法的健壮性和作为启发式算法在解决组合优化难题时的潜力。     

基于遗传算法的0/1背包问题求解

利用遗传算法提出了解决０／１背包问题的３种算法,这３种算法分别是基于罚函数修正方法和译码方法的算法,理论分析表明,修正方法可以获得问题的最优解,在不同测试数据集上对这３处算法的性能进行了比较,结果与理论分析一致。     

用基于二进制编码的异步粒子群算法解0/1背包问题

本文提出基于二进制编码的异步粒子群算法,并用来求解0/1背包问题。0/1背包问题是给定一些物品的重量和价格,给定一个重量值,然后一个一个的装进背包里,在这个重量值的约束下求得最大值的一种组合优化问题。本文利用所提出的基于收敛因子模型的异步粒子群算法来求解0/1背包问题,试验证明,用这种方法解决0/1背包问题是非常有效的。     

求解0-1背包问题的改进树种优化算法

针对已有算法在求解0-1背包问题方面的不足,提出了一种改进的树种优化算法.基本树种优化算法中,算法容易早熟,难以搜索到全局最优解.改进算法中树木位置没有更新的迭代数超过某个阈值就会被重新初始化,树种会根据新的树木位置进行进一步搜索,提高了种群的多样性和算法的全局搜索能力.为了提高局部搜索能力,改进算法在计算适应度之前都引入贪婪策略来修复不可行解和对可行解局部优化.对4个测试案例进行仿真实验的数据表明,改进树种优化算法比其他4种算法具有更强的全局搜索能力,更高的稳定性和更快的收敛速度.     

Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法

提出了一种采用基于决策树的贝叶斯网络表示各变量之间条件相关性的分布估计算法:Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法(PSRCMBOA)。通过构建这样的网络模型,继而对模型进行抽样以产生新个体。再对生成的新个体进行变异操作,以增加种群的多样性,提高算法的搜索能力。这种生成新个体的方法结合基于强度值的适应度计算方式以及截断选择机制,可以获得很好地逼近多目标问题的Pareto前沿,且分布均匀的非劣解集。对于约束多目标优化问题,算法采用带约束支配关系判别个体的优劣。文中用3个较难的测试问题验证该算法的性能,并将其应用于Clipper飞船返回舱的气动布局多目标优化设计。PSRCMBOA对3个测试问题找到了很贴近Pareto前沿的非劣解集。对于Clipper飞船返回舱,算法获得了分布较宽且均匀的非劣解集。分析发现,为获得高升阻比,返回舱球头半径应选择在0.155~0.165 m之间、前锥半锥角应选择在20°左右、头锥底到返回舱底部的距离可选择在3.6~4.4 m之间、柱段长可在1.2~1.5 m之间。优化结果表明,该算法能够获得高质量的非劣解集,是一种有效的多目标优化算法,能够用于对复杂的工程问题进行优化设计。     

一种求解0-1背包问题的混合粒子群算法

针对0-1背包问题,提出一种具有修复策略的、贪心算法与二进制粒子群算法相结合的混合智能算法.数值试验结果表明,该方法能在一定程度上克服早熟现象,且收敛速度较快.因此,应用该混合智能算法求解0-1背包问题是比较有效的.     

求解大规模0-1背包问题的改进人工鱼群算法

针对现有算法在求解大规模0-1背包问题时存在求解精度不够和稳定性不足的情况,将贪婪算法引入到人工鱼群算法中,提出一种基于贪婪的极坐标编码人工鱼群算法。该算法引入贪婪思想对母体的初始值以及非法解修正方式进行改进;根据大规模0-1背包问题的特点对算法中的母体结构和迭代方式进行调整,并引入最优保留机制增强算法搜索的方向性。通过对物品为500、700和1 000的背包问题的实验结果表明,该算法具有良好的寻优能力和鲁棒性。     

求解多目标背包问题的改进人工鱼群算法

作为一种新的群智能算法,在求解多目标背包问题时,人工鱼群算法存在盲目搜索、收敛速度慢和求解精度低等问题.针对这些问题,本文结合人工鱼位置全局最优信息,对人工鱼的移动策略进行自适应改进,提出一种改进的人工鱼群算法.对多目标背包优化问题实验仿真表明,本文改进的人工鱼群算法收敛速度和搜索到的非劣解的精度均优于粒子群算法和遗传算法.     

一个基于混合蛙跳算法的0/1背包问题算法

混合蛙跳算法是一种全新的基于群体智能的后启发式计算技术,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力.描述了0/1背包问题的数学模型,阐述了混合蛙跳算法的基本理论,在全局信息交换过程中加入变异操作,改进了混合蛙跳算法,并将该算法应用到0/1背包问题的求解,在实例上的运行结果表明本文方法的可行性和有效性.     

超立方体上0／1背包问题的并行算法

文中提出了在超立方体计算机上解０／１背包问题的并行算法。如果Ｐ表示超立方体上处理器地的数目，Ｔ是在一个处理器上解决给定问题所需要的时间，那私这一算法的时间特性为）（Ｔ／Ｐ）。     

基于禁忌和声搜索算法解决0-1背包问题

和声算法是模拟音乐演奏的一种基于群的超启发算法。由于算法的简易性和快速收敛性,其在连续优化问题中得到广泛应用。文章利用改进的和声算法解决基于离散的0-1背包优化问题。通过运用二进制编码,并引入禁忌思想以及结合自适应的参数调整策略,提出了禁忌和声搜索算法。经过试验仿真,验证了禁忌和声算法与其他算法相比具有一定的性能改进。     

约束优化问题的免疫混沌算法

结合免疫算法极强的全局搜索能力以及混沌优化方法适合局部搜索的特点，提出了一种新的免疫混沌算法.从一组可行解出发，采用免疫算法通过克隆选择、克隆扩增、高频变异和审查形成记忆细胞，并将其作为全局近似最优解，然后采用混沌优化方法按照混沌运动规律在近似最优解的邻域内进行局部搜索并审查，从而获得全局精确最优解.审查过程包含了对约束条件的处理，即对新产生的候选解进行审查，保留满足约束条件的可行解.利用该算法对几个经典约束优化问题进行了仿真测试，与以往方法相比获得了更优的结果，表明该算法是一种解决约束优化问题的有效方法.     

柔性动态可视化技术在0／1背包问题上的实现

为了满足数据的智能表现需要,将传统的可视化技术与柔性化动态思想相结合,提出柔性动态可视化创新技术,并将这一技术应用于计算机科学技术学科中的0／1背包问题的柔性动态可视化中。实验证明,柔性动态可视化技术在0／1背包问题上的应用实现是切实可行的。     

求解背包问题的病毒协同进化粒子群算法

为提高粒子群算法的搜索性能,提出一种基于病毒进化理论的改进离散粒子群算法:病毒协同进化粒子群算法.在粒子群中引入生物病毒机制和宿主与病毒基于感染操作的思想,病毒采用与粒子等长的编码方式,执行反向代换、结合等操作,利用病毒的水平感染和垂直传播能力较好地维持个体的多样性和对解空间的局部搜索能力.通过解决背包问题对算法进行验证,仿真表明所提算法搜索性能优于遗传算法、模拟退火及标准粒子群等其他算法.该算法能有效求解背包问题等NP难题.     

基于混合蛙跳算法的背包问题求解算法

混合蛙跳算法是一种全新的基于群体智能的后启发式计算技术,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。描述了0／1背包问题的数学模型,阐述了混合蛙跳算法的基本理论。通过在全局信息交换过程中加入变异操作的方法,提出了一种改进的混合蛙跳算法,并利用该算法求解0／1背包问题。实例的运行结果表明该算法有较好的可行性和有效性。     

Memetic算法求解多维背包问题

针对多维背包问题较难找到全局最优解的情况,提出了一种求解多维背包问题的Memetic算法,该算法主要由带反馈机制的禁忌局部搜索算法、交叉算子和种群更新策略组成.其中,种群更新策略需要同时考虑种群中解的质量与种群的多样性,以提高算法搜索的多样性.测试表明,该算法能够有效避免陷入局部最优解并找到比现有算法更好的结果.     

10Gbit/s时分波分混合复用无源光网络系统

为了解决时分复用无源光网络的低带宽、高延时和波分复用无源光网络的高成本、低利用率的问题,提出一种新型时分波分混合复用无源光网络系统。利用马赫曾德尔干涉光开关阵列和高速铌酸锂马赫曾德尔调制器,可灵活、快速地为不同光网络单元传递数据包,减少了光调制器的使用数量,降低了系统成本。该系统结合光载波抑制调制和波长重用技术,实现了下行10Gbit/s、上行1.25Gbit/s的通信速率,传播距离可达50km以上。