非均权-动态规划地址匹配算法设计与实现

传统的地址匹配方法往往难以胜任中文地址匹配问题.首先,每个中文单字都是独立整体,在纠错上难度大于英文,其次中文地址体系结构复杂,缺乏一个统一的标准.本文结合生物信息领域的序列比对思想,提出了一种基于动态规划的中文地址匹配方法.该方法将中文单字看成字符单元,对中文地址进行序列化,改进Smith-waterman算法进行序列匹配.针对中文的单字特点,统计区分文字的重要性差异,构建非均权打分策略;引入空分罚分策略,解决错误匹配及其过度拟合问题;使用排序均一化策略,优化了排序效率,增加了结果集的多样性.最后,将本算法应用于杭州市实际路网(1:30万),实验结果表明,该算法可以有效提升中文地址匹配精度.     

基于群体分布的自适应差分进化算法

差分进化算法是一种简单有效的启发式全局优化算法,但是其优化性能受差分进化策略及控制参数取值的影响较大,不合适的策略和参数容易导致算法早熟收敛。因此,针对差分进化算法搜索过程中变异策略和控制参数的选择问题,文中提出了一种基于群体分布的自适应差分进化算法(Population Distribution-based Self-adaptive Differential Evolution,PDSDE)。首先,设计适应因子以衡量当前种群的分布情况,进而实现算法所处进化阶段的自适应判断;然后,根据不同进化阶段的特点,设计阶段特定的变异策略和控制参数,并设计自适应机制以实现算法策略和参数的动态调整,从而平衡算法的全局探测和局部搜索能力,以达到提高算法搜索效率的目的;最后,将所提算法与6种主流改进算法进行比较。15个典型测试函数的数值实验表明,所提算法在平均函数评价次数、求解精度、收敛速度等指标的评价优于文中给出的6种主流改进算法,因此可以证明所提算法的计算代价、优化性能和收敛性能更具优势。     

基于动态策略的差分进化柔性车间优化调度

针对柔性作业车间调度问题,提出基于动态策略的差分进化优化方法。首先,基于差分进化算法框架,考虑个体之间的距离,设计种群拥挤度指标来衡量当前种群的分布情况,进而自适应判断算法所处阶段;然后,针对不同阶段的特点设计相应的变异策略池,实现变异策略的动态阶段选择,达到提高算法搜索效率的目的;最后,10个标准测试函数的计算结果表明了所提方法的有效性,进一步,采用工序和机器双层编码的方式,以最大完工时间为目标,求解得到作业车间调度测试问题的最佳调度方案。     

基于状态估计反馈的策略自适应差分进化算法

借鉴闭环控制思想, 提出基于状态估计反馈的策略自适应差分进化(Differential evolution, DE)算法, 通过设计状态评价因子自适应判定种群个体所处于的阶段, 实现变异策略的反馈调节, 达到平衡算法全局探测和局部搜索的目的.首先, 基于抽象凸理论对种群个体建立进化状态估计模型, 提取下界估计信息并结合进化知识设计状态评价因子, 以判定当前种群的进化状态; 其次, 利用状态评价因子的反馈信息, 实现不同进化状态下策略的自适应调整以指导种群进化, 达到提高算法搜索效率的目的.另外, 20个典型测试函数与CEC2013测试集的实验结果表明, 所提算法在计算代价、收敛速度和解的质量方面优于主流改进差分进化算法和非差分进化算法.     

柔性车间生产排产调度优化方法

为满足柔性制造企业在车间生产中合理安排生产排产调度的需要,提出柔性车间生产排产调度优化方法。首先,通过分析车间生产排产问题的特点,制定满足车间应用需求和各种资源限制的生产排产总体流程,从而设计基于约束条件的生产对象关系模型;其次,提出一种动态策略差分进化算法,根据个体之间的拥挤度动态选择变异策略,设计基于工序位置的编解码方案,其能快速有效地进行求解,从而得到最佳调度方案,提高设备运行效率,实现资源利用的最大化;最后,通过6个标准测试函数、FT6-6测试问题及生产调度应用实例验证了算法的有效性。     

基于共轭增强策略的差分进化算法

为了平衡差分进化算法的全局探测能力和局部搜索能力,提出基于共轭增强策略的差分进化算法.首先,根据个体适应度信息设计基于轮盘赌的个体选择策略,选取适应值较差的个体组建子种群;然后,基于个体的时间和空间知识设计共轭增强方向,在不丧失全局探测能力的前提下实现子种群的局部增强,以提高算法的局部搜索能力;最后,18个标准测试函数的实验结果表明,所提算法在计算代价、可靠性及收敛速度方面均优于所介绍的主流改进差分进化算法和非差分进化算法.