灾变遗传算法求解带时间窗的车辆调度问题

提出一种可以有效求解带时间窗的车辆调度问题的灾变遗传算法.遗传算法作为一种高效的启发式算法被用于解决这类组合优化问题,但是该算法存在过早收敛、易陷入局部最优等缺陷.针对此问题,在搜索过程中采用灾变算子使遗传算法跳出局部最优,并针对车辆调度问题设计一种可以直接产生可行解的交叉算子,避免染色体交叉过程中产生不可行的子代.通过仿真算例验证了所提出的算法求解带时间窗的车辆调度问题的有效性;通过与标准遗传算法、改进遗传算法和粒子群算法的比较,进一步验证了灾变遗传算法在优化性能以及算法鲁棒性方面的优势.     

一种多粒子群协同进化算法

为进一步提高多粒子群协同进化算法的寻优精度, 并有效改善粒子群易陷入局部极值及收敛速度慢的问题, 结合遗传算法较强的全局搜索能力和极值优化算法的局部搜索能力, 提出了一种改进的多粒子群协同进化算法. 对粒子群优化算法提出改进策略, 并在种群进化过程中, 利用遗传算法增加粒子的多样性及优良性, 经过一定次数的迭代, 利用极值优化算法加快收敛速度. 实验结果表明该算法具有较好的性能, 能够摆脱陷入局部极值点的问题, 并具有较快的收敛速度.     

基于混合粒子群的航班着陆调度优化研究

研究终端区航班着陆调度优化控制问题,为对多目标着陆实现实时调度,克服粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出了一种免疫思想和禁忌搜索的混合粒子群调度算法,在粒子群算法的基础上引入了免疫系统的抗体浓度调节机制,以保证群体多样性.针对算法后期进化速度慢的缺点,采用了具有自适应能力的禁忌搜索算法进一步优化性能.最后将混合粒子群调度算法在不同规模的实例上进行了测试,并与其它几种具有代表性的算法进行了比较.实验结果表明,改进算法不仅较好地避免了陷入局部最优,提高了收敛速度,还有效地减少了航班着陆调度中的延迟.     

用带变异因子的QPSO算法解决Job-Shop调度问题

由于量子粒子群优化算法仍有可能会出现早熟现象,因此将变异机制引入量子粒子群优化算法以使算法跳出局部最优并增强其全局搜索能力,并将改进后的量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题。仿真实例表明,该算法具有良好的全局收敛性能和快捷的收敛速度,调度效果优于遗传算法、粒子群优化算法和量子粒子群优化算法。     

改进微粒群算法在机器人路径规划中的应用

研究机器人路径规划问题,是为了设定合理最短路径、最快速度、小能耗的优化路径.由于目前微粒群算法应用在路径规划中易陷入局部最优、搜索时间长等缺点,在微粒群算法基础上,提出一种引入了交叉算子和变异算子的改进算法进行路径规划设计,并采用栅格法对机器人实际运动环境进行三维空间建模.在微粒群算法中引入交叉算子,使成对的粒子可以进行信息交换,以便粒子具有了向新的搜索空间飞行的能力;同时引入变异算子,使其坐标值被随机更新,增强了微粒群算法跳出局部最优点的能力.仿真结果表明改进算法简单有效,收敛速度快且具有优秀的搜索能力,为优化机器人路径规划性能提供了依据.     

基于改进遗传算法的星地任务优化调度研究

星地任务优化调度是利用特定的星地资源合理地安排星地任务。由于星地任务众多而资源有限,而且星地任务受星地可见性以及多方面约束,星地任务调度问题十分复杂。针对星地任务的特点,建立了星地任务调度问题模型,提出了基于改进遗传算法的星地任务优化调度算法。算法采用按适应度排名轮盘赌选择、顺序交叉、随机对换变异的算法要素。针对遗传算法局部搜索能力弱的特点,提出了利用爬山算法优化新一代个体的方法,以增强遗传算法的局部搜索能力,给出了基于改进遗传算法的星地任务调度算法。     

教与学优化算法在梯级水库优化调度中的应用

针对梯级水库发电优化调度模型存在多约束,求解难度大,传统算法易陷入局部搜索,提出一种改进的教与学优化算法进行优化求解.通过具体案例进行测试验证,并和遗传算法与粒子群算法比较.结果表明,该算法具有求解速度快,求解精度高等优势.     

基于混合粒子群优化算法的旅行商问题求解

针对旅行商问题提出一种混合粒子群优化算法。为了增强算法的局部搜索能力,在粒子群优化算法中加入倒置、对换等局部搜索算法。利用遗传算法全局搜索能力强的特点对用粒子群优化算法求到的解进行优化,对全局最优路径通过消除交叉路径进行优化,以进一步提高混合算法的性能。仿真结果表明,中小规模旅行商问题能够在较少的代数内收敛到较满意解。     

基于差分QPSO的多能源集线器系统优化调度

针对多能源集线器系统优化调度中强耦合、约束复杂和高维度等问题,提出了一种差分进化量子粒子群优化算法.该算法将差分进化算法中的变异、交叉和选择操作与量子粒子群算法中粒子位置更新公式相结合,进而增加了量子粒子群算法中种群的多样性,解决了粒子在搜索中后期易陷入局部最优的问题,提高了算法全局搜索的能力.采用标准测试函数对该算法进行测试,测试结果表明新算法具有良好的收敛性和全局搜索能力.将上述算法应用于多能源集线器系统优化调度中,计算结果表明上述算法的有效性和适用性.     

粒子群遗传优化算法

针对粒子群优化算法易早熟的缺点,本文在粒子群优化算法中引入遗传算法的变异算子和克隆选择算子,提出了一种改进的粒子群优化算法—粒子群遗传优化算法。粒子群遗传算法在传统粒子群优化迭代公式的基础上,通过变异率和克隆选择率两个参数自适应地调整变异操作和克隆选择操作。当粒子群最优粒子的适应度在优化迭代过程中陷入停滞时,利用变异算子对粒子群中部分粒子进行随机变异操作,扩大粒子群搜索范围,防止粒子群陷入局部最优;而当粒子群最优粒子适应度随优化迭代过程不断提高时,则利用克隆选择算子淘汰适应度较低的粒子,提高粒子群整体的平均适应度,增强粒子群对局部的搜索能力,提高算法的计算效率。典型函数的算例测试表明,粒子群遗传优化算法不但具有粒子群优化算法所具有的易于工程实现、计算效率高等优点,还克服了粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,提高了算法的抗早熟性。     

遗传算子的分析

阐述了遗传算法的特点,分析了遗传算法中选择算子、交叉算子和变异算子的特性,讨论了不同遗传算子对算法最优结果的获得所起的作用,提出了改善算法性能的措施,并设计了切实可行的选择算子、交叉算子和变异算子。模拟结果表明,遗传算法能在较短的时间内提供优化解,为解决复杂的优化问题提供了可行方案。     

对IUMDA算法的改进

IUMDA算法是进化算法的一种，模拟生物进化过程构造人工系统的模型，是一种全局优化搜索算法。由于仅仅使用选择算子和基因池重组算子，IUMDA算法经常会出现未成熟收敛现象，极大地影响了算法的性能。针对IUMDA算法存在的不足，可以在IUMDA算法中增加变异操作，加入变异算子来对算法进行改进，以便维持群体的多样性，有效地防止未成熟收敛现象。加入变异操作可以使IUMDA算法在性能、运算规模及收敛速度等方面有很大的提高。通过实验及理论分析可以看出，在IUMDA算法中加入变异算子并选择适当的变异率后，可以有效地防止未成熟收敛现象的出现，有助于提高解的质量，减小运算规模，而且能够增加算法收敛到全局最优解的概率，极大地提高了算法的性能。     

约束优化问题的改进遗传算法设计

遗传算子是影响遗传算法优化效果的重要因素,针对目前遗传算法研究中对约束优化问题求解的不足,提出基于退火思想的退火选择算子和加权适应度算子,并给出了退火选择算子和加权适应度算子设计方法及其计算过程.在此基础上与现有的遗传算子结合,提出一种新的改进遗传算法,分析了改进遗传算法与基于罚函数遗传算法之间在原理上的区别.最后以两个测试函数为算例对算法进行了性能测试,结果表明改进的遗传算法具有良好的优化性能,能获得更好的优化结果.     

Induced and uncertain heavy OWA operators

In this paper, we analyse in detail the ordered weighted averaging (OWA) operator and some of the extensions developed about it. We specially focus on the heavy aggregation operators. We suggest some new extensions about the OWA operator such as the induced heavy OWA (IHOWA) operator, the uncertain heavy OWA (UHOWA) operator and the uncertain induced heavy OWA (UIHOWA) operator. For these three new extensions, we consider some of their main properties and a wide range of special cases found in the weighting vector such as the heavy weighted average (HWA) and the uncertain heavy weighted average (UHWA). We further generalize these models by using generalized and quasi-arithmetic means obtaining the generalized heavy weighted average (GHWA), the induced generalized HOWA (IGHOWA) and the uncertain IGHOWA (UIGHOWA) operator. Finally, we develop an application of the new approach in a decision-making problem.     

一种由粗到精的车标定位算法

简要描述了“识别系统”的技术结构,并在研究了经典定位算法后,提出了一种实用的由粗到精的车标定位算法,即根据相关的先验知识确定车标的大致范围,再运用边缘检测和形态算子确定较准确的车标位置,最后在极小的范围内用相关匹配算子得到车标的精确位置。实验结果表明,该算法在应用仿真中取得了良好的效果。     

Generalized power aggregation operators and their applications in group decision making

In this paper, we investigate a generalized power average (GPA) operator and its weighted form, which are on the basis of the power average (PA) operator and the generalized mean, and develop a generalized power ordered weighted average (GPOWA) operator based on the power ordered weighted average (POWA) operator. Then, we extend these operators to uncertain environments and present an uncertain generalized power average (UGPA) operator and its weighted form, and an uncertain generalized power ordered weighted average (UGPOWA) operator to aggregate the input arguments taking the form of interval of numerical values. We also extend the GPA operator and the GPOWA operator to intuitionistic fuzzy environment, and obtain the generalized intuitionistic fuzzy power averaging (GIFPA) operator and the generalized intuitionistic fuzzy power ordered weighted averaging (GIFPOWA) operator. Moreover, some properties of these operators are studied. We also present new approaches on the basis of the proposed operators in an example of strategic decision making.     

C语言中自增自减运算符的使用

C语言的内部运算符很丰富,运算符是告诉我们编译程序执行特定算术或逻辑操作的符号。其中,最难理解的是在使用过程中最易得到模棱两可的结果自增自减运算符,对这两个运算符的使用做了详细说明。     

Self-dual morphological operators and filters

The median operator is a nonlinear image transformation celebrated for its noise cleaning capacities. It treats the foreground and background of an image identically, i.e., it is self-dual. Unfortunately, the median operator has one major drawback: it is not idempotent. Even worse, subsequent iterations of a given image may lead to oscillations. This paper describes a general method for the construction of morphological operators which are self-dual. This construction is based upon the concept of a switch operator. Subsequently, the paper treats a class of operators, the so-called activity-extensive operators, which have the intriguing property that every sequence of iterates of a given image is pointwise monotone and therefore convergent. The underlying concept is that of the activity ordering. Every increasing, self-dual operator can be modified in such a way that it becomes activity-extensive. The sequence of iterates of this modification converges to a self-dual morphological filter.     

扩展XML-RL查询代数的设计与实现

XML的迅猛发展使得对XML查询语言的需求进一步地增强,XML查询语言已成为一个新的研究热点。扩展XML-RL查询代数的设计是为了支持具有面向对象特征的查询。其设计思想借鉴了Lore系统的查询代数。因此首先介绍了几种典型的XML查询代数,其次论述了扩展XML-RL查询代数包含的逻辑操作符和物理操作符的设计思想与具体实现算法。     

适于光学遥感图像的角点特征检测算法

角点特征检测和精确定位是图像配准与匹配的基础。探讨了Moravec算子和Harris算子的基本原理,并进行了图像的角点特征检测和实验分析,结果显示Harris算子效果要好。但是,Harris算子对真实遥感图像角点特征的检测尚不能取得理想的结果,因此,对Harris算子进行了改进。实验表明,通过改进后的Harris算子对遥感图像上的角点特征的检测具有较好的检测效果。