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混合遗传算法求解应急抢修点选址问题 总被引:1,自引:1,他引:0
考虑设备应急抢修的时限要求和整个应急抢修系统的服务质量要求,采用0-1整数规划模型描述了应急抢修点选址问题,并针对该问题设计了一种混合遗传算法。在算法中使用启发式算法对种群中的不可行解进行修复,以保持种群在可行域内搜索,并采用近邻搜索算法改善种群中的最佳个体。算例计算的结果表明,该算法求得的结果要优于基于罚函数的遗传算法和采用简单修复算法的遗传算法。 相似文献
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属性约简是粗糙集理论中的一个核心问题,为了有效获取属性最小相对约简,提出了一种新的基于相对差异比较表的属性约简算法.该算法给出了一种将信息表转化为相对差异比较表的方法,且该方法对于不相容决策表也是可行的,进而就将求解最小属性约简问题转化为求解一个0-1整数规划问题,并分别采用一般求解规划问题的方法和遗传算法两种方法来求解这个0-1整数规划问题.实验结果证明该算法结合遗传算法能够更加快速有效地进行属性约简. 相似文献
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利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出混沌蜜蜂双种群进化遗传算法。该算法在基于蜜蜂双种群进化遗传算法的基础上,利用混沌优化进行改善初始种群质量和利用混沌退化变异算子代替常规算法中的变异算子,避免搜索过程陷入局部极值。实验结果表明,该算法计算速度快、收敛性好,提高了常规遗传算法的收敛速度和优化效果。 相似文献
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求解0-1背包问题的混沌遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种改进的混沌遗传算法来求解0-1背包问题。通过利用幂函数载波技术增强混沌搜索的遍历性,把混沌搜索得到的最优解直接作为新群体嵌入遗传算法来改善遗传算法的早熟问题,从而使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解。仿真实验结果表明了该算法求解0-1背包问题的有效性和适用性。 相似文献
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针对于求解一般的整数规划问题,提出了和声蚁群耦合算法。采用和声搜索更新种群策略和个体扰动策略改善了蚁群算法过早收敛的问题,同时采用蚁群算法对寻优路径信息素的正反馈来加快和声搜索收敛于最优路径。实验结果表明,相比于蚁群算法和和声搜索算法,新算法大大提高了一般整数规划问题的搜索效率。 相似文献
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研究从炼钢等生产过程提炼出的含忽略工序和不相关并行机的混合流水车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标,建立整数规划模型,并提出结合全局搜索、自适应遗传算法和候鸟优化的遗传候鸟优化算法以求解该模型。在算法中采用与处理时间相关的全局搜索和随机程序以获得初始种群,提出自适应交叉和变异操作改进遗传算法解,在迭代进程中,引入基于工件、机器和工序位3种邻域搜索结构的候鸟优化算法更新最佳解。仿真实验中将遗传候鸟优化算法的实验结果与几种启发式算法进行对比,证明了模型和算法的有效性。 相似文献
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0-1规划是决策变量仅取值0或1的一类特殊的整数规划,具有深刻的背景和广泛的应用。植物的生长取决于对光资源的获取,本文将植物生长的竞争机制引入蚁群算法,给出了一种求解0-1规划的生长竞争蚁群优化算法。算法定义了0-1规划的生长竞争演化规则,建立了算法模型,提高了蚁群的全局优化能力。通过对多个实例的求解和验证,结果表明该方法是一种有效的方法。 相似文献
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求解一类0-1整数规划问题的新方法--混沌搜索算法 总被引:6,自引:0,他引:6
首先对Logistic混沌变量的遍历区间[0,1]进行N等分;然后利用M个独立的混沌变量在这N^W个等分区域中搜索最优解,从而将混沌搜索算法推广应用于解决一类0-1整数规划问题。将这一混沌搜索算法应用于靶场效能优化的仿真表明,此方法收敛速度快、精度高、简单、易于实现,而且可以避免传统算法易陷入局部最优的缺点。 相似文献
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经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决0-1整数规划问题,经过比较测试,6种混合粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略C的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法.对于目前还没有好的解法的组合优化问题,很容易地修改此算法就可解决. 相似文献
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求解带时间窗车辆路径问题的混沌遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遗传算法随机性大、末成熟收敛等缺点,提出了将混沌搜索技术和遗传算法相耦合的混沌遗传算法来求解带时间窗的物流配送车辆路径问题(VRPTW)。该算法将混沌变量映射到优化变量的取值范围中,把得到的混沌变量进行编码生成初始种群,然后在遗传操作进行之后对优秀个体增加混沌扰动,促进种群的进化收敛速度,得到最优解。实例计算结果与其他算法比较表明,该算法在求解VRPTW问题时,搜索效率高,能以较快的速度收敛于全局最优解,为求解VRPTW问题提供了一种新方法。 相似文献
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提出了用于描述两层应急抢修系统选址问题的0-1整数线性规划模型, 该模型能保证整个应急抢修系统的服务质量。设计了求解该问题的两种核搜索算法, 在两种方法中分别根据原问题的线性松弛和拉格朗日松弛确定原问题的核问题和子问题, 从而大大减小了问题的规模。用提出的算法对56个计算实例进行求解, 算例计算结果表明, 与MOSEK软件直接求解得到的结果进行比较, 基于拉格朗日松弛的核搜索算法可以在相对较短的时间内求得较好的解, 这说明拉格朗日松弛对偶问题的最优解能为求解原问题提供非常有效的信息。 相似文献