求解最大团问题的均匀设计抽样免疫遗传算法

针对遗传算法在最大团求解中保持群体多样性能力不足、早熟、耗时长、成功率低等缺陷,依据均匀设计抽样理论对交叉操作进行重新设计,结合免疫机理定义染色体浓度设计克隆选择策略,提出求解最大团问题的均匀设计抽样免疫遗传算法。仿真算例表明,该算法在解的质量、收敛速度等各项指标上均有提高,与DLS-MC、QUALEX等经典搜索算法相比,对部分算例能得到更好解。     

一种改进拉丁方抽样免疫遗传算法*

针对遗传算法求解问题中保持群体多样性能力不足、早熟、耗时长以及求解成功率低等缺点,依据拉丁方抽样方法对遗传算法中的交叉算子进行重新设计;结合免疫机理定义染色体浓度、设计克隆选择策略,提出了一种改进拉丁方抽样免疫遗传算法。利用旅行商问题以及最大子团问题为实例对新算法进行了验证,实验结果表明新算法在解的质量、收敛速度等各项指标上均好于经典遗传算法和佳点集遗传算法,说明了新算法的优越性与可行性。     

基于拉丁超立方体抽样和免疫机制的改进遗传算法

针对遗传算法求解问题中保持群体多样性能力不足、早熟以及求解成功率低等缺点,依据拉丁超立方体抽样方法对遗传算法中的交叉算子进行重新设计;结合免疫机制定义染色体浓度、提供选择依据,提出了一种新遗传算法。利用旅行商问题以及最大子团问题为实例对新算法进行了验证,实验结果表明新算法在解的质量、收敛速度等各项指标上均好于经典遗传算法和佳点集遗传算法,说明了新算法的优越性与可行性。     

最大团问题的改进遗传算法求解

最大团问题是组合优化中经典的NP完全问题,该问题的枚举算法只适用于求解中小规模的图。提出了基于遗传算法的最大团问题求解算法,引入概率模型指导变异产生新的个体,并结合启发式局部算法搜索最大团。经算例测试,获得了较好的效果。     

多项目资源均衡优化的免疫遗传算法研究

针对多项目管理“工期固定-资源均衡”问题特点,设计免疫遗传算法对该类问题的求解。免疫遗传算法是模仿生物免疫系统的一种启发式算法,其在免疫算子中加入遗传算子,改进了遗传算法收敛方向无法控制易早熟的缺陷,使算法具有更好的全局搜索能力和记忆功能。最后,结合算例对算法进行验证和分析。     

基于均匀免疫优化算法的最大团问题求解

最大团问题是一种典型的组合优化问题,具有广泛的应用背景。针对最大团问题的NP特性,提出了一种基于免疫克隆优化的智能求解算法。描述了最大团问题的数学模型,设计了求解最大团问题的抗体编码、亲和度函数、变异算子及抗体修正方法。在免疫克隆参数设置时,将其描述为多因素多水平的均匀设计,减少了设置参数的实验次数。通过最大团问题的基准算例进行了实验。结果表明,本算法求解效果较好,并且求解速度较快。     

区间不确定性需求下的D-LFLP模型及算法

考虑物流网络需求的不确定性,运用区间分析理念以区间数度量不确定性变量与参数,建立区间需求模式下的物流网络设计的混合整数规划模型,定义风险系数与最大约束偏差,对模型进行目标函数与约束条件的确定性转化,设计问题求解的区间递阶优化遗传算法,对不同情景状态下目标函数的区间最优解与节点决策方案进行运算。算例测试表明该算法可操作性更强,求解结果具有区间最优解与情景决策的优越性。     

面向多目标流水车间调度的多种群多目标遗传算法

针对制造型企业普遍存在的流水车间调度问题,建立了以最小化最迟完成时间和总延迟时间为目标的多目标调度模型,并提出一种基于分解方法的多种群多目标遗传算法进行求解.该算法将多目标流水车间调度问题分解为多个单目标子问题,并分阶段地将这些子问题引入到算法迭代过程进行求解.算法在每次迭代时,依据种群的分布情况选择各子问题的最好解及与其相似的个体分别为当前求解的子问题构造子种群,通过多种群的进化完成对多个子问题最优解的并行搜索.通过对标准测试算例进行仿真实验,结果表明所提出的算法在求解该问题上能够获得较好的非支配解集.     

基于杂合机制的免疫遗传算法在动态问题中的应用

针对遗传算法在求解动态问题时存在多样性缺失,无法快速响应环境变化的问题,提出一种基于杂合子机制的免疫遗传算法．该算法借鉴免疫系统中多样性与记忆机理,从保持等位基因多样性出发,在免疫变异中引入杂合映射机制,使种群能够探索更大的解空间．同时,通过引入记忆策略,使算法迅速跟踪最优解变化轨迹．该方法在动态０-１优化问题的求解中取得了较好的效果．     

基于改进遗传算法的标签印刷生产调度技术

针对标签印刷生产过程中存在的多品种、小批量、客户定制化程度高、部分生产工序存在不确定性等问题建立了以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度模型,提出了一种改进遗传算法（GA）。首先,在标准遗传算法的基础上采用整数编码;然后,在选择操作阶段采用轮盘赌法,并通过引入精英解保留策略以确保算法收敛性;最后,提出动态自适应交叉和变异概率,从而保证算法在前期进行较大范围寻优,以避免早熟,而后期尽快收敛,以保证前期获得的优良个体不被破坏。为了验证所提改进遗传算法的可行性,首先采用Ft06基准算例把所提算法与标准遗传算法（GA）进行比较,结果显示改进遗传算法的最优解（55 s）优于标准遗传算法的最优解（56 s）,且改进遗传算法的迭代次数明显优于标准遗传算法;然后通过柔性作业车间调度问题（FJSP）的8×8、10×10和15×10标准算例进一步验证了算法的稳定性和寻优性能,在3个标准测试算例上改进遗传算法均在较短时间内取得了最优解;最后,将该算法用于求解标签印刷车间的排产问题时,使得加工效率比原来提高了50.3%。因此,提出的改进遗传算法可以有效应用于求解标签印刷车间的排产问题。     

一种求解0-1背包问题的新遗传算法

众所周知,遗传算法的运行机理及特点是具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是： 导向以高适应度模式为祖先的“家族”方向。以此结论为基础,利用随机化均匀设计的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新算法,称之为随机化均匀设计遗传算法。最后将随机化均匀设计遗传算法应用于求解0-1背包问题,并与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行比较。通过模拟比较,可以看出新的算法不但提高了算法的速度和精度,而且避免了其他方法常有的早期收敛现象。     

融合免疫-蚁群的Ad Hoc网络QoS多播路由

针对Ad Hoc网络中带QoS约束的多播路由问题,提出了一种基于免疫蚁群算法的QoS多播路由发现算法。利用人工免疫算法的快速全局搜索能力寻找较优解,生成初始信息素的分布,加快收敛速度;通过蚁群算法的正反馈收敛机制求得精解,借鉴抗体排斥度的思想避免算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法具有较好的收敛性和寻优能力,适应于Ad Hoc网络环境的变化。     

一种借助邻接矩阵求任意图最大团的方法

最大团问题是图论中重要的NPC问题。文章以一种新的方法,通过矩阵运算选择图上可能存在最大团的分支,进而实现求解最大团的问题。算法的每一个步骤都可以用成熟的并行方法替代。     

基于自适应小生境遗传算法的船型优化

自适应小生境遗传算法能够克服基本小生境遗传算法操作复杂和计算费时的缺陷,同时具有保持种群的稳定性,获取合适的子种群规模,从而更快地获得最优解的特点。为快速获得阻力性能优良的船型,以势流兴波阻力理论Rankine源法为基础,采用自适应小生境遗传算法并结合CAD技术进行船型优化设计。S60船型的优化算例结果表明,采用自适应小生境遗传算法进行船型优化具有可行性。     

基于蚁群遗传混合算法的QoS组播路由

具有延迟、延迟抖动、带宽、丢包率等服务质量约束的组播路由问题具有NP完全的复杂度。基于蚁群优化算法和遗传算法,提出解决QoS约束组播路由问题的混合算法。利用遗传算法和蚁群优化算法各自的优点,使用蚁群优化算法选择种群,遗传算法优化蚂蚁遍历所得到的解。仿真实验结果表明,该算法可满足各个约束条件,且全局寻优性能好,能够满足网络服务质量要求。     

基于Boosting的不平衡数据分类算法研究

研究基于boosting的不平衡数据分类算法,归纳分析现有算法,在此基础上提出权重采样boosting算法。对样本进行权重采样,改变原有数据分布,从而得到适用于不平衡数据的分类器。算法本质是利用采样函数调整原始boosting损失函数形式,进一步强调正样本的分类损失,使得分类器侧重对正样本的有效判别,提高正样本的整体识别率。算法实现简单,实用性强,在UCI数据集上的实验结果表明,对于不平衡数据分类问题,权重采样boosting优于原始boosting及前人算法。     

基于最大权团的曲面粗匹配算法

提出一种将曲面匹配问题转化为图论中的最大权团搜索问题、将最优的点对应关系用最大权团表示的曲面粗匹配算法,该算法分为点匹配、点对应图构造和最大权团生成等3个阶段.点匹配使用高曲率点和均匀采样点作为候选点,通过自旋图进行匹配计算,构造初始点对应集合;点对应图构造使用距离约束、法矢约束和唯一性约束构造图的边,并使用自旋图相关系数为顶点赋权值;最大权团生成使用基于分支限界的团搜索算法,从对应点图中提取出代表最优对应的最大权团.实验结果表明,文中算法稳定、有效、可扩展,能够进行部分曲面匹配,并且适用于欠特征曲面.     

干扰约束下集装箱码头全岸线岸桥调度研究

为实现自动化码头岸桥作业方案的动态调整与优化,提升作业效率,以全岸线的岸桥为研究对象,在岸线以贝位为单位划分的基础上,考虑岸桥装卸作业过程中的安全距离、作业顺序以及贝位任务量等因素,建立了以最小化岸桥最大完工时间和等待时间为目标的混合整数规划模型,并设计了改进的遗传算法对该模型进行求解。通过不同情形的实际算例对模型和算法进行了验证。计算结果表明,该模型可以有效解决全岸线的岸桥调度问题,并得到更优的调度结果;同时改进的遗传算法计算时间随着算例规模的扩大而减少,并且解的质量更高,进而验证了在提升自动化码头作业效率上,全岸线岸桥调度的有效性。