蚁群算法参数对物流配送路径问题求解的影响

描述了蚁群系统算法求解物流配送路径问题的过程;通过仿真实验分析了蚁群系统算法中各参数对物流配送路径问题求解的影响.     

利用蚁群算法求解机器人路径规划问题

本文利用蚁群算法的求解思想,对机器人路径规划问题进行了详细的分析,设计了一种用于求解机器人路径规划问题的蚁群算法。通过仿真实验与文献中的算法进行了比较,结果表明该算法得到的最优解要优于文献中的算法,进而证明了该算法在求解机器人路径规划问题的可行性。     

蚁群算法及其在求解旅行商问题中的应用

蚁群算法是一种求解组合优化问题较好的方法。在蚁群算法的基本原理基础上,以旅行商问题为例,介绍了该算法求解TSP的数学模型及具体步骤,并通过仿真实验与粒子群优化算法等方法比较分析,表明了该算法在求解组合优化问题方面具有良好的性能。     

批处理机调度问题的蚁群算法求解

为了求解工件具有不同尺寸的批处理机调度问题,将蚁群算法调整为工件直接成批的调度算法,并提出了一个新的局部优化算法对蚁群算法进行改进。最后通过仿真实验将本算法与其它算法对本问题的求解进行了比较,表明该算法在求解批调度问题上有较好的性能。     

一种新的求解TSP问题智能蚁群优化算法

提出了一种新的用于求解TSP问题的智能蚁群优化算法。新算法从TSP问题本身出发,提取出了该问题的一种本质特征,并赋予蚁群算法中的精英蚂蚁以识别该固有特征的能力,以提高精英蚂蚁的搜索质量,进而使得新算法整体的求解能力得以提高。文章中不仅阐述了新算法的原理,而且进行了仿真实验,实验结果表明新算法在求解时间和求解质量上都取得了很好的效果。     

蚁群算法及其在求解旅行商问题中的应用

蚁群算法是一种求解组合优化问题较好的方法。在蚁群算法的基本原理基础上,以旅行商问题为例,介绍了该算法求解TSP的数学模型及具体步骤,并通过仿真实验与粒子群优化算法等方法比较分析,表明了该算法在求解组合优化问题方面具有良好的性能。     

求解旅行商问题的微粒群算法研究

本文基于微粒群算法,以解的质量和求解效率为目标,提出了一种基于微粒群算法的TSP问题求解算法,通过实验仿真验证了所提出方法的有效性。     

武器-目标分配问题的模拟退火算法

武器-目标分配(WeaponTargetAssignment)问题是一个典型的优化问题,模拟退火算法是求解此问题的一种有效方法。文章采用模拟退火算法对WTA问题进行求解,通过实验得到了理想的仿真结果。     

求解优化调度问题的仿真计算新方法

优化调度问题是计算机领域的NP完全难问题,论文探讨了求解该问题的改进文化算法仿真计算。用数学模型形式化该问题。基于三个主要遗传算子,创新地采用可对应N维解空间广义信念空间定义的文化算法求解问题。大量仿真实验结果表明了算法的可行性、正确性和较传统GA的优越性。     

基于差异演化算法的非线性方程组求解

在科学技术和工程应用中经常遇到求解非线性方程组的问题。文中利用差异演化算法（DE）对非线性方程组进行求解,仿真实验显示了差异演化算法在求解非线性方程组时的高效性。     

背包问题的知识进化算法

知识进化算法是在分析知识进化机制基础上提出的一种新型优化算法。该文根据0-1背包问题的特点,提出用于求该问题的知识进化算法方案,阐明算法的具体实现过程。通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明应用该算法求解背包问题取得了良好的效果。该算法同样可以应用于其他组合优化问题。     

A Knowledge-based Evolution Algorithm approach to political districting problem

The political districting problem is to study how to partition a comparatively large zone into many minor electoral districts. In our previously works, we have mapped this political problem onto a q-state Potts model system by using statistical physics methods. The political constraints (such as contiguity, population equality, etc.) are transformed to an energy function with interactions between sites or external fields acting on the system. Several optimization algorithms such as simulated annealing method and genetic algorithm have been applied to this problem. In this report, we will show how to apply the Knowledge-based Evolution Algorithm (KEA) to the problem. Our test objects include two real cities (Taipei and Kaohsiung) and the simulated cities. The results showed the KEA can reach the same minimum which has been found by using other methods in each test case.     

多配送中心物流车辆调度的改进差分进化算法

多配送中心物流车辆调度问题是一类实用性很高的NP难解问题。针对标准差分进化算法进化过程中缺乏动态调整,进化后期由于种群多样性的降低,算法容易陷入早熟收敛的问题,提出了一种改进的差分进化算法。该算法在变异过程中动态自适应地调整缩放因子,在交叉过程中通过高斯扰动增加种群的多样性,在变异操作之后,加入新的选择机制。将该算法应用于多配送中心物流车辆调度问题,建立了数学模型,介绍了该算法的详细实现过程。仿真通过和遗传算法和标准差分进化算法比较,表明该算法具有更好的寻优效果,从而证明了该算法应用于该问题的可行性和有效性。     

基于群智能混合算法的物流配送路径研究

针对物流车辆路径优化问题,考虑到基本蚁群算法有收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,采用了一种双种群蚁群算法,在蚁群的基础上引入差分进化(DE)和粒子群算法(PSO)。通过在PSOAS种群和DEAS种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以免某一方因错误的信息判断而陷入局部最优点。通过matlab仿真实验测试,表明该群智能混合算法可以较好地解决TSP的问题。     

多目标柔性作业车间调度问题的混合差分算法

多目标柔性作业车间调度问题属于NP-hard问题。在对该问题进行分析的基础上,为之建立了数学模型,并改进了多目标函数,使其更符合实际需要。提出了一种求解该问题的混合差分演化算法,该算法针对差分演化算法易陷入局部最优现象,提出了算法早熟收敛判定方法,并且利用混沌搜索解决早熟收敛问题,突破了局部极值的限制以再次寻优计算。仿真结果表明,该算法效率高,寻优速度快,有效地解决了收敛性能和早熟之间的矛盾。     

智能无人机轨迹与任务卸载联合优化

移动边缘计算（MEC）是云计算技术在边缘基础设施之上的应用拓展。考虑一个高能效的无人机移动边缘计算系统,通过联合优化无人机的运动轨迹、任务卸载策略和计算资源分配来最小化系统的能耗。为解决以上问题,提出一种双层优化方法,在上层用基于无监督学习的信道增益-自组织特征映射网络（h-SOM）对用户进行实时聚类,该聚类是以信道增益作为判断类别的指标并得到无人机的最佳部署位置;在下层根据无人机的部署,将计算卸载和计算资源分配问题转化为混合整数非线性规划问题（MINLP）,并采用带有精英初始策略和自适应双变异策略的改进差分进化算法（IDE）进行迭代求解,精英初始策略可以根据h-SOM的聚类结果提供优秀的初始解,自适应双变异策略能够提高算法的全局搜索能力并促进算法收敛,从而获得更好的任务卸载决策。通过仿真实验验证了所提方法的有效性,并与传统算法进行了比较,其优化效果显著,为MEC系统的联合优化提供了一种新思路。     

云计算中基于差分进化算法的任务调度研究

如何充分利用云中资源对任务进行高效调度,是云计算中的重要问题。提出一种基于差分进化的多策略变异差分进化任务调度算法。该算法在标准差分进化算法的基础上加入了基于正态分布的分类和多种变异策略,变异策略中差异向量个体采用基于个体相似度的轮盘赌选择,改善了标准差分算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,可有效求解组合优化问题。在仿真平台CloudSim上进行模拟测试,结果表明该算法能得到较短的任务总完成时间,提高了资源利用率。     

改进二进制和声搜索算法求解多维背包问题

和声搜索（HS）是一种已广泛应用于连续优化问题的元启发式方法。针对典型的组合优化问题——多维背包问题（MKP）,提出一种改进二进制和声搜索（IBHS）算法。算法通过伯努利随机过程生成二进制群体,在候选和声生成算子中,引入动态自适应参数,通过算法参数的自适应调整来协调算法的全局搜索和局部搜索,并提出一种新的更有效的衡量商品多维加权价值密度的方法用于二进制个体修正和优化;引入精英局部搜索机制进行协同寻优,提高IBHS的收敛速度。通过求解10组不同规模的典型多维背包算例和与贪心二进制狮群优化（GBLSO）算法、改进的差分演化（MBDE）算法以及二进制修正和声（BMHS）算法的对比分析,实验结果表明,所提算法在求解MKP时有具有良好的收敛效率、较高的寻优精度和很好的鲁棒性。     

基于和声搜索算法的知识即服务动态组合优化

面向服务的云计算环境为制造领域的知识创新提供了新的思路。知识即服务的动态组合是知识创新过程中的关键技术之一。云计算服务资源的虚拟性和动态性为组合的知识即服务的服务质量提出了新的挑战。针对制造领域知识即服务组合的服务质量优化问题,提出一种改进的和声搜索算法(SLHS),SLHS算法利用Skyline方法对和声记忆库进行初始化以提高算法的运行效率,并采用理想点法选择制造知识即服务以确保解的有效性。仿真实验中引入了基本和声搜索算法作比较。实验结果表明SLHS算法在解的质量方面和算法性能方面均明显优于基本和声搜索算法。     

差分进化粒子群混合优化算法的研究与应用

对基本粒子群算法（PSO）和差分进化算法（DE）进行了分析,有机结合两种进化算法提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和DE算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子并通过群体间的信息交流阻止算法陷入局部最优。对4个高维复杂函数寻优测试表明算法的鲁棒性、收敛速度和精度,全局搜索能力均优于常规PSO和DE。将提出的改进算法用于乙烯收率软测量建模,应用结果表明模型精度较高、泛化性能较好。