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。     

禁忌搜索算法用于解决网络路由问题

Routing problem is a very import problem in the network design.However,with the increasing of the number of vertices,the convergence speed of the conventional method(such as the Dijkstra algorithm)becomes slow.In some services,the accurate shortest path isn't requested.This paper presents a new algorithm for solving this problem based on the tabu search technique.The tabu search algorithm can get the satisfied path with the changing of the iteration times,the tabu period and neighborhood size.Simulation results demonstrate that the proposed method is very efficient for computing the shorted path,especially when the scale of the network is large.     

基于禁忌搜索的蝙蝠算法

为了克服蝙蝠算法(BA)易陷入局部最优,收敛速度过快等缺点,以基本蝙蝠算法为基础,提出了基于禁忌搜索的蝙蝠算法(TSBA)。TSBA算法将蝙蝠算法和禁忌搜索算法相结合,采用禁忌表以及渴望水平函数的策略,使算法具有更强的全局寻优能力,有效地避免了早熟现象。为了验证该算法的有效性,采用0-1背包问题作为测试内容。实验结果表明,基于禁忌搜索的TSBA蝙蝠算法比基本的蝙蝠算法具有更强的寻优能力和搜索速度。     

用遗传／禁忌搜索混合算法求解可变加工时间的调度问题

有效地混合了遗传算法和禁忌搜索算法，对于一类加工时间可变的提前／拖期单机调度问题进行了研究。目标函数基于任务的提前／拖期惩罚、附加惩罚以及加工时间的偏离量惩罚，目标是确定最优的公共交货期、最优加工时间和最优加工顺序极小化目标函数，并与一般的遗传算法相比较，实验结果说明了遗传／禁忌混合算法的有效性。     

基于遗传和禁忌搜索混合的软硬件划分算法

针对嵌入式系统软硬件划分问题,在比较了遗传算法（GA）和禁忌搜索（TS）各自优缺点的基础上,提出采用遗传/禁忌混合算法（GATS）的策略,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现。实验结果表明,GATS具有多出发点和记忆功能强、爬山能力强的优势,能够克服GA爬山能力差、TS单点出发的弱点。最后与单纯的遗传算法和禁忌搜索算法进行对比实验,证明GATS更有优势,得到的划分结果也更优秀。     

基于遗传禁忌搜索的分类器选择集成方法

为提高入侵检测的精度,提出一种使用遗传禁忌搜索的分类器选择集成方法。该方法采用Bagging算法构建初始分类器集合,根据遗传禁忌搜索算法选择分类器子集,以该子集建立多分类器系统进行入侵检测。实验结果表明,与Bagging算法相比,该方法能有效提高检测精度、降低误报率。     

基于禁忌搜索的人工蜂群算法及其应用

人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)是一种简单有效的群智能算法,通过蜜蜂之间的相互合作寻找最优解.禁忌搜索算法(tabu search algorithm,TS)是人工智能与局部邻域搜索算法的结合,具有非常好的全局寻优能力.为了提高ABC的搜索效率和全局寻优能力,结合TS,在ABC中增加一个禁忌表,提出了一种基于禁忌搜索的人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm based on tabu search,TSABC).通过对10个常用的标准测试函数进行实验,对TSABC算法进行了验证,并将其应用于图像边缘检测中.实验结果表明,TSABC取得了较好的优化效果,提高了寻优精度和收敛速度,边缘检测结果也更理想.     

基于禁忌搜索的启发式任务路径规划算法

基于启发式搜索和禁忌搜索技术,提出一种用于解决有限资源、不同重要性要求的任务路径规划问题的有效算法,通过对不同重要程度的任务进行分层调度,得到较为满意的决策结果.该算法具有搜索空间小、求解速度快的优点.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于两次禁忌搜索的军事物资装载与运输问题研究

针对当前军事物资装载与运输问题,映射建立数学模型,运用两次禁忌搜索算法自动输出较优的可行运输方案。实例计算结果表明,该模型通过两次禁忌搜索算法,可以得出在满足时间限制条件下的成本较小的装运方案,使用该模型可以有效提高载具的利用率,避免运力的浪费。     

基于禁忌搜索的生化恐怖事件车辆路径问题研究

生化恐怖袭击事件是一类罕见但危害极大的突发事件。这类事件发生时,如何高效地利用有限的车辆等资源,在有限的时间内,将事发地受攻击人群尽快地送到附近的医院,并且使他们得到适当的治疗,是非常重要的。根据日本的沙林毒气事件和‘9.11’后炭疽事件等恐怖事件的经验教训,结合我国都市的特点,建立了针对生化恐怖突发事件中一特定场景的随机VRP模型,拟在"黄金救助时间"内将受害者送往各医院。基于禁忌搜索算法来求解该模型,并将该模型及算法集成到应急决策支持系统中,以算例进行仿真分析和比较,验证了模型的合理有效性,并说明了算法的应用性。     

基于禁忌搜索算法的VLSI布局

将禁忌搜索算法应用于VLSI门阵列的布局问题，建立了以总线长度和通道拥挤度的布局目标函数，用禁忌搜索算法求解目标函数的最小值，通过实验仿真，将本算法和遗传算法进行了比较，结果表明不论在解的质量和收敛速度方面，禁忌搜索算法优于遗传算法。     

基于禁忌搜索算法的VLSI布局

将禁忌搜索算法应用于VLSI门阵列的布局问题,建立了以总线长度和通道拥挤度的布局目标函数,用禁忌搜索算法求解目标函数的最小值,通过实验仿真,将本算法和遗传算法进行了比较,结果表明不论在解的质量和收敛速度方面,禁忌搜索算法优于遗传算法.     

基于禁忌搜索与遗传算法的案例检索技术

案例的检索和提取是案例推理系统的一个关键步骤，案例检索结果的优劣直接影响到案例重用、修改以及整个系统的性能。遗传算法是一种基于进化思想的全局优化方法，但是存在搜索速度慢以及早熟收敛等问题；禁忌搜索是一种局部优化技术，具有搜索速度快等优点。文中将禁忌算法和遗传算法结合在一起提出了一种新的聚类方法，并将该聚类方法引入大型案例推理系统的案例检索过程中。实验结果表明使用这种方法能够达到较理想的搜索效果。     

基于禁忌搜索与遗传算法的案例检索技术

案例的检索和提取是案例推理系统的一个关键步骤,案例检索结果的优劣直接影响到案例重用、修改以及整个系统的性能。遗传算法是一种基于进化思想的全局优化方法,但是存在搜索速度慢以及早熟收敛等问题;禁忌搜索是一种局部优化技术,具有搜索速度快等优点。文中将禁忌算法和遗传算法结合在一起提出了一种新的聚类方法,并将该聚类方法引入大型案例推理系统的案例检索过程中。实验结果表明使用这种方法能够达到较理想的搜索效果。     

基于禁忌搜索的QoS路由算法

多约束的QoS路由问题是NP完全问题,该文将禁忌搜索算法引入多约束QoS路由计算中,提出了一种基于禁忌搜索的QoS路由算法QoS_TS。该算法通过设置长期记忆禁忌表和短期记忆禁忌表以及有效的评价函数,保证了算法实现过程中多样化的有效搜索。文章给出了算法实现的具体流程。实验仿真表明,该算法具有较高的搜索效率和较快的收敛性,通过该算法得到的路由不但满足QoS约束要求,同时可以均衡链路负载,减少路由拥塞。     

Tabu Search Algorithms for Cyclic Machine Scheduling Problems

Tabu search algorithms are developed for solving a large class of cyclic machine scheduling problems with the objective to minimize the cycle time. Neighborhoods are derived which generalize the block-approach based neighborhoods which have been successfully applied to noncyclic job-shop problems. For a variant of this neighborhood opt-connectivity is proved.The tabu-search procedure is applied to cyclic job-shop scheduling problems. Computational results are presented.Supported by INTAS, Project 00-217.Supported by Cusanuswerk.     

基于Tabu搜索的聚类算法研究

聚类分析的两个基本任务是分析数据集中簇的数量以及这些簇的位置。大多数的聚类方法通常只关注后一个问题。为了在聚类数不确定的情况下实现聚类分析,本文提出了一种新的结合人工免疫网络和Tabu搜索的动态聚类算法—DCBIT。新算法主要包含两个阶段：先使用人工免疫网络算法获得一个候选聚类中心集,然后使用Tabu搜索在候选聚类中心集上实现动态聚类。仿真实验结果表明与现有方法相比,新方法具有更好的收敛概率和收敛速度。     

一种基于禁忌搜索的时延约束组播路由算法

提出了一种使用禁忌搜索方法构造组播树的时延约束最小代价组播路由算法（TSBDMA)。该算法充分利用禁忌搜索方法中灵活的记忆功能和禁忌规则等特点,以最小时延树为初始解,并使用换边操作构造邻域集,最终求得满足条件的组播树。仿真实验结果表明本算法具有代价性能良好、可靠性高、收敛速度快、时延低的特点。     

一种基于Rough集理论的两阶段禁忌搜索算法

针对以旅行商问题(TSP)为代表的组合优化问题提出一种基于Rough集理论的两阶段禁忌搜索算法.该算法没有采用多数自适应禁忌搜索算法所用的动态调整禁忌搜索参数的方式平衡集中性搜索和多样性搜索,而是采用两阶段搜索策略.第一阶段着眼于多样性搜索.通过激励搜索过程远离起点,对解空间进行相当程度的探索,在此基础上构造希望区域决策表,继而获得希望区域.第二阶段着眼于集中性搜索.以包含希望区域的最佳解作为起点进行集中性搜索.在选择当前解时,利用多样性搜索得到的路径信息进行有条件的限制.TSP基准问题的计算结果表明该算法是可行有效的.     

一种基于禁忌搜索算法的流程挖掘方法

为了满足高效率的自动化生产需要,支持流程控制的工作流管理系统 的应用越来越广泛。流程挖掘可以使用事件日志等历史数据生成抽象流程模型,为工作流系统的部署提供有利条件。首先总结归纳了一种较通用的基于启发式优化算法的流程挖掘框架;然后依照该流程挖掘框架将禁忌搜索算法用于流程挖掘领域,针对禁忌搜索中程序初始化、邻域构建方法和禁忌表构造等几个关键问题进行了详细阐述和论证;最后将算法实现为ProM的插件并进行了对比实验。实验验证了该流程挖掘框架的正确性,表明了禁忌搜索流程挖掘方法对不同流程结构具有良好支持,对数据噪声具有较强的鲁棒性和更少的时间消耗。