求解旅行商问题的自学习粒子群优化算法

针对旅行商问题,提出了一种带自学习算子的粒子群优化算法,根据旅行商问题及离散量运算的特点,对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行了重新定义,为抑制早熟停滞现象,定义了变异速度来保持粒子群的多样性,使用自学习算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了较好的平衡,与领域中的其它典型算法进行了仿真比较,结果表明,该算法具有良好的性能.     

求解二次分配问题的离散粒子群优化算法

提出了一种求解二次分配问题的离散粒子群优化算法. 根据二次分配问题及离散量的特点, 重新定义了粒子的位置、速度等量及其运算规则, 为抑制早熟停滞现象, 为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和平均多样性. 算法中定义了排斥算子来保持粒子群的多样性, 使用局部搜索算子来提高算法的局部求精能力, 使算法在空间勘探和局部求精间取得了较好的平衡. 在 QAPLIB 的实例上的仿真结果表明, 离散粒子群优化算法具有良好的性能.     

一种改进的离散粒子群优化算法

针对旅行商问题，提出了一种改进的离散粒子群优化算法，根据优化问题及离散量的特点，对粒子的速度、速度的相关运算规则和粒子的运动方程进行了重新定义，为防止算法的早熟停滞现象，提出用扰动速度来增加粒子群的多样性，为提高算法的求精能力，设计了一种高效的近邻搜索算子来提高粒子的适应值，使算法在空间探索和局部精化间取得了很好的平衡．与领域中的其它典型算法进行了仿真比较，结果表明，该算法具有很好的性能．     

求解闭环布局问题的混合编码阈值接收算法

闭环布局问题本质上是一个混合优化问题。根据问题的特点,本文设计了一种基于混合编码的阈值接收(Mixed-coding Threshold Accepting, MTA)算法来求解该问题。MTA算法将矩形环的宽度和高度作为解编码的一部分,使算法能够同时搜索设施的最优放置顺序和矩形环的大小。为了评估MTA算法的性能,利用文献中普遍使用的13个测试实例进行了实验。结果表明,MTA算法在9个测试实例上找到了新的最优布局方案,性能明显优于现有的元启发式算法。     

独立任务分配的贪婪随机自适应搜索过程

提出了一种贪婪随机自适应搜索过程求解异构环境下的独立任务分配问题。使用随机化的最小最小完成时间算法来产生问题的初始解，再通过变邻域下降算法来改进这个解，在变邻域下降算法中，为增强算法的空间勘探能力，外层局部搜索采用允许接收劣质解的策略，使用禁忌表来防止迂回搜索，使算法在多样性和集中性间取得了较好的平衡。与领域中的典型算法进行了仿真比较，结果表明提出的算法具有良好的性能。     

一种求解旅行商问题的迭代改进蚁群优化算法

传统的蚁群优化算法每次都从头开始构造新解,无条件地接收选择的解部件,该策略削弱了算法的局部求精能力。针对该不足,提出了一种求解旅行商问题的迭代改进蚁群优化算法。在构造解的过程中,蚂蚁始终记忆一个完整的解,并且只接受能够改进解的候选城市。使用解的部分重构策略来保持种群的多样性,以避免早熟收敛。仿真结果表明迭代改进蚁群优化算法能在更少的迭代次数内获得更好的解。     

异构计算系统的独立任务调度启发式算法

有效的任务调度是异构计算系统获取高性能的关键因素之一，由于任务调度问题是NP-困难的，为了获取尽可能好的解．文献中存在许多启发式调度算法。针对异构计算系统的独立任务调度问题，在分析现有启发式调度算法的优缺点的基础上．综合考虑负载平衡和使尽可能多的任务调度到具有较小处理时间的机器上，提出一种新的调度算法．命名为最佳最小完成时间（BMCT）调度算法，与文献中其它算法进行比较表明，它能产生更好的调度结果。