一种混合化学反应优化算法求解最小顶点覆盖问题

最小顶点覆盖问题是组合最优化问题,在实际应用中有较广泛的应用,是一个NP难问题。论文针对最小顶点覆盖问题给出了一种混合化学反应优化求解算法。首先根据无向图的邻接矩阵表示法,设计了参与化学化反应的分子编码和目标函数;同时把贪心算法思想创造性地融入到化学反应优化算法的四个重要反应算子中,以加快局部较优解的搜索过程;最后通过模拟化学反应中分子势能趋于稳定的过程,在问题的解空间中搜索其最优解。模拟实验结果表明,该算法对于求解无向图的最小顶点覆盖问题是有效的,并且在求解效率等方面有一定的改善。     

一种求解平面图的最小顶点覆盖算法

最小顶点覆盖问题是图论中经典的组合优化问题,在实际生活中有着广泛的应用价值。根据最小顶点覆盖与最大独立集在图论中事实上是属于等价问题这一特性,从最大独立集的角度出发,根据最大独立集的特性,设计了一种求解简单平面图的最大独立集算法,从而求出最小顶点覆盖。通过实验结果的比对验证算法的正确性和有效性。     

化学反应优化算法求解最小顶点覆盖问题

给出了基于化学反应优化算法(CRO)求解最小顶点覆盖问题的一个新方法.首先根据最小顶点覆盖问题的无向图邻接矩阵,设计了参与化学化反应优化算法的分子编码和适应度函数;同时针对最小顶点覆盖问题的特性创造性地设计了化学反应优化算法中分子操作的四个重要算子;最后通过模拟化学反应中分子势能趋于稳定的过程,在问题的解空间中搜索其最优解.实验结果表明,通过与遗传算法(GA)、蚁群优化算法(ACO)等比较分析,所提的新方法对于求解无向图的最小顶点覆盖问题是有效的,并且与一般遗传算法相比在求解速度等方面有明显的改善.     

一种增量式约简方法求解最小顶点覆盖问题

最小顶点覆盖问题是一个应用很广泛的NP难题,针对该问题给出一种增量式属性约简方法。首先将最小顶点覆盖问题转化为一个决策表的最小属性约简问题;利用增量式属性约简思想,随着图中边数的增多,提出一种更新最小顶点覆盖的增量式属性约简算法;该算法时间复杂度低于计算整个图的最小顶点覆盖的时间复杂度,同时针对大规模图问题,可随着边的增加动态更新最小顶点覆盖,因此降低了属性约简的方法求解最小顶点覆盖问题的运行时间;实验结果表明该算法的可行性和有效性。     

一种求解优化问题的新型混合遗传算法

论文在标准遗传算法中引入新的交叉运算和变异运算,针对优化问题提出了一类新型混合遗传算法。具体算例验证了算法的有效性和相对于标准遗传算法及某些混合遗传算法的优越性。     

顶点覆盖变体问题的确定参数可解算法研究

参数复杂性作为算法研究的一个重要分支,近十年来在国际上受到了广泛的关注,确定参数可解算法是参数复杂性研究的一类重要问题,因此被广泛研究。本文主要研究了顶点覆盖问题的两个变体问题：一个是连接的顶点覆盖问题,二是含权的树型顶点覆盖问题。这两个问题都是对原始的顶点覆盖问题加入了一些限制的变体问题。本文给出了这两个问题的确定参数可解算法,并且是目前的最好结果。     

最小顶点覆盖问题的闭环DNA算法

提出了闭环DNA计算模型的基本概念及其基本生化实验,并给出了解决最小顶点覆盖问题的闭环DNA算法。在闭环DNA算法中,提出并实现了用删除实验直接构造顶点覆盖补集的构想;再通过电泳实验得到最小顶点覆盖的补集,由补集得到最小顶点覆盖。这使得算法的设计独特而新颖;由于算法仅用到基本的生化实验,这使得算法的实现简捷、可靠。     

图顶点覆盖问题决策神经网络模型

图的顶点覆盖问胚是一个困难的NP-完全问题,并且有许多良好的应用.文中将在已有的应用Hopfield神经网络模型来求解图的顶点覆盖问题的基础上,将人脑决策思维的思想加入其中,建立称为图顶点覆盖问题决策神经网络模型.该方法不仅简化了过去此领域的工作,而且通过增加决策约束项,加速了网络的运行速度.     

求解TSP问题的一种混合遗传算法

文章针对TSP问题的特点,设计了一个求解TSP问题的混合遗传算法。该算法中设计了贪婪子路交叉算子,引入2OPT算子增强遗传算法的局部搜索能力,在选择算子设计中引入稳定状态选择机制。通过KroB100、pr136、pr144、kroB150、CHC144…问题的求解结果表明该遗传算法设计在求解TSP问题中是高效的。     

基于可满足解空间的DNA算法--解决最小顶点覆盖问题

论文给出了基于可满足解空间的最小顶点覆盖问题的DNA算法,该算法直接生成可满足解空间,无须在全体解空间中进行各种过滤过程。在对图中的顶点进行适当的编码后,使用常规的生物操作完成可满足解空间的产生及最终解的分离。最后指出了该算法的优点、存在问题及下一步的研究方向。     

最小顶点覆盖快速降阶算法

通过定义判别函数来判别顶点覆盖作用的优劣,得出一个把顶点加入到最小顶点覆盖集的一般化规则,并得出该规则在多种具体情况下的应用定理,在此基础上给出了一个快速降阶算法,该算法能确定某些顶点应该在最小顶点覆盖中,某些顶点不应该在最小顶点覆盖中,达到降低原问题的规模和求解难度的目的.该算法既可以单独使用,又可以与算法结合来达到更好的结果,文中还给出了应用实例及其分析.     

混合遗传算法在装箱问题中的应用研究

装箱问题在现实生活中有着广泛的应用,本文针对装箱问题,提出了BF近似算法和遗传算法相结合的混合遗传算法,并在实现上加以了改进,仿真的结果表明该算法在求解装箱问题的表现是良好的。     

求解多维0—1背包问题的混合遗传算法

文章研究一类典型的组合优化问题——多维０－１背包问题,提出了在简单遗传算法（ＳＧＡ）中加入局部搜索机制的混合遗传算法（ＨＧＡ）来求解该类问题,并在大量数值实验的基础上,将ＨＧＡ与传统的求解方法及ＳＧＡ进行了比较,实验的结果表明,该算法具有一定的优越性。     

顶点覆盖问题线性内核算法

参数复杂性作为算法研究的一个重要分支近10年在国际上受到了广泛的关注,线性内核问题作为参数复杂性研究的一类重要问题被广泛研究.主要给出了顶点覆盖问题的线性内核算法,在国内首次从理论上证明了顶点覆盖问题存在线性内核.算法首先通过顶点覆盖问题的2近似算法,将图的顶点集合分成两个顶点集合A,B,进而通过一系列规约将原始图的顶点覆盖问题转换到新图的顶点覆盖问题,然后证明了新图的顶点数目至多为2k,并且2k是这个问题的下界(k为参数具体定义见文章).     

图的顶点着色问题的一种DNA算法

在构造了一种新型的“类发夹”式探针的基础上,给出了图的顶点着色问题的一种DNA算法。利用顶点的适当编码,该算法直接生成可满足解空间,无须在全体解空间中进行各种过滤过程,使用常规的生物操作完成可满足解空间的产生及最终解的分离。     

一种求解类覆盖问题的混合算法

提出一种扩展的类覆盖问题,并将它归纳为一个有约束的多目标优化问题模型,该问题的解决对构建强壮的分类识别系统具有重要的意义.因此,通过对二进制粒子群算法参数特性的深入分析,阐明二进制粒子群算法不仅具有良好的全局搜索特性,而且能够充分利用已有的先验知识.进而提出一种贪心算法与二进制粒子群优化算法相结合的混合算法求解扩展的类覆盖问题,该算法在获得更优解的同时,仍具有较快的运算速度.多种算法的比较结果表明了算法的有效性和可行性.     

一种新的混合遗传算法求解旅行商问题

提出一种改进的混合遗传算法来求解TSP问题。在传统遗传算法基础上,杂交算子部分引入郭涛算法,使得算法保持较好的多样性和全局搜索能力,从而克服了传统遗传算法过早收敛的缺陷;变异算子引入粒子群算法,以加速算法收敛速度并提高求解精度,使其更快地找到最优解。通过TSPLIB大量经典实例验证,该算法均能快速找到比现有最优结果更好的解。