动态规划法求解加工顺序问题的研究

提出动态规划法求解加工顺序问题的方法,分析最优子结构性质,建立最优值的递归关系式,分析Johnson-Bell-man’s Rule并设计算法流程,最后通过构造实例表明了算法的有效性。     

求解成组技术中加工中心组成问题的改进粒子群优化算法

提出了一种求解成组技术中加工中心组成问题的改进粒子群优化算法.该算法包括建立问题数学模型;赋予粒子位置新的含义,并设计新的更新公式;设计了惯性权重新的计算形式;制定了新的子群间交叉策略及新的无约束适应度函数.仿真结果表明,改进粒子群优化算法是可行、高效的.     

求解加工中心组成问题的新的遗传算法

对成组技术中加工中心组成问题进行研究,在满足各中心机器间相似系数最大的情况下寻求最优组成方案.提出了一种新的求解成组技术中加工中心组成问题的遗传算法.该算法包括建立问题数学模型、提出新的基因编码方法及建立新的基因值与问题解的映射方法,同时设置了合适的适应度函数和遗传运算,最后利用实例对算法进行测试.结果表明:该算法可对具体的问题求解并筛选出最优的求解方案.     

基于新颖蚁群算法的加工中心组成问题研究

针对蚁群算法求解加工中心组成问题易陷入早熟收敛状态的缺点,提出了将听觉信号、记忆矩阵与蚁群算法相融合的一种新颖蚁群算法。在仿真实验中,分别采用蚁群算法、加入听觉信号的蚁群算法、加入记忆矩阵的蚁群算法和新颖蚁群算法对加工中心组成问题进行求解。实验结果表明,新颖蚁群算法能够有效提高蚁群算法的全局寻优能力,收敛速度快,且所求得的组功效优于以上三个策略及以往的混合遗传算法。     

求解多约束0-1背包问题的遗传算法的改进

提出对基本遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的改进策略,并将其应用于多约束0-1背包问题(Multi-constrained 0-1Knapsack Problems,MKP)的求解。改进策略主要有:将线性规划松弛法求得的MKP的解作为初始解,另外为了避免种群多样化的丧失,将复杂的修复操作和局部优化操作应用于每一个最近产生的解。最后,对大规模测试数据的标准集进行实验,并将该算法与先前的方法进行比较,结果表明新的遗传算法在大多数时间能够更快速地收敛到较优解。     

二次分配问题的粒子群算法求解

文章采用了一种新的算法,即粒子群算法(PSO)去解决二次分配问题(QAP),构造了该问题的粒子表达方法,建立了此问题的粒子群算法模型,并对不同的二次分配问题算例进行了实验,结果表明:粒子群算法可以快速、有效地求得二次分配问题的优化解,是求解二次分配问题的一个较好方案。PSO算法在很多连续优化问题中已经得到较成功的应用,而在离散域上的研究和应用还很少。文章应用PSO算法解决QAP问题是一种崭新的尝试,它对于将PSO算法应用于离散问题,特别是组合优化问题无疑具有启发性,并为进一步深入研究奠定了基础。     

改进蚁群算法在二次分配问题中的应用

为了解决基本蚁群算法在求解大规模二次分配问题时暴露出的缺陷,本文提出一种改进的蚁群算法。在基本蚂蚁算法中,采用全局信息素更新策略,使用距离及流量作为启发式信息并引入局部优化策略,对每代的最优解进行改进,进一步加快算法的收敛速度。通过对于二次分配问题的3种不同类型的问题进行实验,将改进的蚁群算法与基本蚂蚁算法及混合遗传算法进行比较,结果表明该改进算法具有更优的性能。     

动态规划法构建最优二叉查找树的研究

提出动态规划法构建最优二叉查找树的算法模型,并对其进行改进,构造实例表明算法的有效性。     

禁忌搜索算法与蚁群算法的混合策略在二次分配问题上的应用

二次分配问题是一个NP-hard问题,它在线路板设计、布局问题以及打字机键盘的设计等现实生活中有许多的应用.使用基本蚁群算法进行搜索时,其全局优化性能的优劣在很大程度上与蒸发系数的选择有关,若选择不合适,易使算法陷入局部最优.为此,本文提出一种新的算法,即将基本蚁群算法与禁忌搜索策略相结合来求解二次分配问题,设计出具体的算法模型,并对标准问题库中的具体实例进行测试,实验结果证实新方法的有效性.