基于灰支持向量回归机预测适应值的交互式集合进化计算

个体适应值的高精度预测和高效的进化策略对于提高进化优化算法性能至关重要.针对现有大规模种群交互式进化计算个体适应值估计误差较大以及传统进化策略搜索效率较低的问题,提出一种基于灰支持向量回归机的个体适应值预测方法和大规模种群集合进化策略.建立基于灰支持向量回归机的适应值预测模型,给出4种集合进化个体比较测度,同时提出新的集合进化个体自适应交叉和变异概率.基于上述策略,采用NSGA-II范式设计一种交互式集合进化优化算法.将该算法应用于RGB颜色One-max优化问题,以表明所提出个体适应值预测方法和集合进化策略的有效性.     

改进的模糊交叉算子及其在CGA中的应用

基于标准化适应值信息,提出改进的模糊交叉算子,并应用到细胞状遗传算法(CGA)中。在具有局部搜索倾向的交叉操作中,该算子能使后代更偏向于适应值高的父体。在具有全局搜索倾向的交叉操作中,能使较差个体在更大范围内进行搜索,有效地引导CGA算法向全局最优解的方向收敛。仿真实验结果表明,基于改进模糊交叉算子的CGA算法性能更好。     

最大团问题的改进遗传算法求解

最大团问题是组合优化中经典的NP完全问题,该问题的枚举算法只适用于求解中小规模的图。提出了基于遗传算法的最大团问题求解算法,引入概率模型指导变异产生新的个体,并结合启发式局部算法搜索最大团。经算例测试,获得了较好的效果。     

基于迁移学习灰支持向量回归机的交互式进化计算

针对机器感知评价和种群进化,提出基于迁移学习灰支持向量回归机的个体适应值预测方法和聚类进化策略.通过共享用户已评价个体适应值学习模型与部分未评价个体适应值学习模型,实现知识模型差异最小化.建立具有迁移学习能力的灰支持向量回归机模型,预测未评价个体适应值.基于聚类子集计算个体平均距离,并设计选择算子和交叉算子,扩大子代搜索区域,增强种群多样性.基于上述策略,采用NSGA-II范式实现交互式进化计算.最后,分析算法时间复杂度,表明算法可提高评价精度,并克服局部收敛问题.将该算法应用于室内灯光调色问题,验证所提出方法的有效性.     

基于进化个体适应值灰度的自适应交互式遗传算法

为将交互式遗传算法成功应用于复杂优化问题,有必要提高交互式遗传算法的性能。提出基于进化个体适应值灰度的交互式遗传算法,该算法采用灰度衡量进化个体的适应值评价不确定性;通过适应值区间的分析,提取反映进化种群分布的信息;基于此,给出了进化个体的交叉和变异概率。将该算法应用于服装进化设计系统,结果表明该算法在每代可以获取更多的满意解。     

基于语义与最大匹配度的短文本分类研究

为了解决基于VSM方法在进行短文本分类时存在的严重数据稀疏问题,提出了基于语义与最大匹配度的短文本分类方法.以《知网》为知识源,设计了基于义原距离、义原深度与区域密度的义原相似度计算方法,实现基于词类的词语相似度计算;提出了基于语义与最大匹配度的方法计算短文本相似度,应用KNN算法进行短文本分类.实验结果表明,该方法与基于语义、基于AD_NB等方法相比,正确率、召回率和F值均得到了明显的提高.     

一种求解最大团问题的并行交叉熵算法

为了提高交叉熵算法求解最大团问题(maximum clique problem,MCP)的性能,提出一种领导者-跟随者协作求解的并行策略来实现交叉熵算法,从而达到减少计算时间和保障解的质量这两方面的平衡.算法中领导者活跃在并行处理器之间采集数据,并根据当前获得信息对跟随者作出决策;受控的跟随者则主要根据领导者的决策信息自适应地调整搜索空间,完成各自的集团产生任务.采用了OpenMPI在MIMD平台上实现了该算法,并应用到MCP基准测试问题上.加速比和效率分析结果表明,算法具有很好的加速比和效率.而与其它几种当前最好的启发式算法相比,结果表明算法相对于基于种群的启发式算法有一定的性能改善.     

关于最大团问题的一种新算法

最大团问题是图论中重要的NP完全问题,目前求解最大团问题的方法只适合某些特殊的图,活则消耗时间长,求解效率低。该文提出了一种新的算法．蚁群算法来解决最大团问题。蚁群优化算法是一种基于自然启发的算法,是一种解决组合优化问题的有效方法。实验结果显示,算法的有效性。     

关于最大团问题的一种新算法

最大团问题是图论中重要的NP完全问题,目前求解最大团问题的方法只适合某些特殊的图,活则消耗时间长,求解效率低。该文提出了一种新的算法,蚁群算法来解决最大团问题。蚁群优化算法是一种基于自然启发的算法,是一种解决组合优化问题的有效方法。实验结果显示,算法的有效性。     

求解最大团问题的混合修复遗传算法及其在社会网络中的应用

社会网络分析是数据挖掘中与社会生活联系最紧密的热点之一,凝聚子群分析是一种典型的社会网络子结构分析方法,其中最大团结构是关系最紧密的凝聚子群,最大团问题的研究在社会网络分析中有重要意义。针对遗传算法在求解最大团问题中运行时间长、部分基准图例求解精度不高等问题,提出了一种基于混合修复策略的遗传算法MGA。MGA算法融合度修复和随机染色体修复方法并结合随机配对的精英选择、均匀块交叉和倒位变异算子,可以有效避免算法陷入局部最优,在加快收敛速度和丰富种群多样性方面有明显效果。算法在DIMACS基准图例和典型的社会网络实例上进行了测试,实验结果表明MGA算法具有较好的求解精度和较快的收敛速度。     

基于新邻域结构的Memetic 算法求解流水车间调度问题

流水车间调度是一类典型的生产调度问题,属于NP-难问题.针对传统的最优化方法难以求解大规模问题,提出了一个Memetic算法,在算法的局部搜索中使用一种新型的基于NEH的邻域结构,并且其邻域规模随着搜索的进行能够动态变化,可以大大提高算法的搜索能力.通过对标准Benchmark问题的测试,所得结果表明提出的基于新邻域结构的Memetic算法具有较好的性能,并且优于已有文献中的粒子群算法.     

改进的遗传算法求解旅行商问题

提出一种解决旅行商问题的改进遗传算法.在传统遗传算法的基础上,引入贪婪算法进行种群初始化;从遗传进化代数和个体适应函数值两个方面实现遗传参数自适应调节,在加快寻优速度的同时防止寻优陷入局部最优;采用基于贪婪方法的启发式交叉算子优化交叉结果;对交叉前后的种群分别实施精英个体保留策略,保证最优基因结构得以延续.实验结果分析表明,改进的遗传算法可以在种群规模较小的情况下具有更可靠的寻优能力.     

离散线性周期系统的模型匹配

考虑离散线性周期系统的模型匹配问题, 提出一种基于参数化极点配置的模型匹配方法. 该方法从时域的角度出发, 采用周期状态反馈, 使得闭环系统充分接近目标系统. 由于所采用的参数化极点配置算法提供了充分的自由度, 所提出的方法能够实现零误差匹配. 数值算例验证了所提出算法的有效性.

     

一种多目标资源受限项目调度问题的教学算法

针对多目标资源受限项目调度的特性, 基于结合活动列表和资源列表的编码设计了合理的交叉操作, 提出一种多目标教学算法. 为了在个体间有效交互信息, 在教师阶段非支配个体作为教师与学生执行交叉, 而在学生阶段学生间执行交叉, 同时在每个阶段通过前向-反向改进增强局部搜索能力, 并用Pareto 档案集存储和更新非支配个体.基于标准测试集的数值仿真及与现有最好算法的比较, 验证了所提出算法的有效性.

     

炼钢连铸生产调度的优先级策略混合遗传算法

针对炼钢连铸生产调度计划的可执行性要求, 考虑到生产中的设备选择及作业时间的不确定性问题, 提出一种利用任务可执行设备的加工权重赋值方法来量化描述现实生产中加工设备间的匹配关系, 并以设备选择优先级策略的形式引入遗传算法的交叉、变异过程, 按照生成可行解、再进行种群优化的分步决策方式形成混合遗传算法. 以某炼钢厂的实际生产调度数据为例进行仿真实验, 其结果表明了所提出算法的有效性.

     

基于种群个体可行性的约束优化进化算法

提出一种新的求解约束优化问题的进化算法.该算法在处理约束时不引入惩罚因子,使约束处理问题简单化.基于种群中个体的可行性,分别采用3种不同的交叉方式和混合变异机制用于指导算法快速搜索过程.为了求解位于边界附近的全局最优解,引入一种不可行解保存和替换机制,允许一定比例的最好不可行解进入下一代种群.标准测试问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性.     

一种基于多站测向和多参数信息的联合分选算法

针对信号分选问题, 提出一种多站测向和多参数信息联合分选算法. 该算法基于多个观测站共同接收到辐射源脉冲的情况, 首先, 主站确定基准脉冲, 通过多参数信息搜索副站中的匹配脉冲; 然后, 通过位置和多参数信息联合搜索与主站可能是同一辐射源的脉冲, 并在副站脉冲序列中搜索与之匹配的脉冲; 最后提取匹配脉冲. 实验表明, 所提出的算法在观测站接收脉冲数量较少, 即利用脉冲重频统计规律的分选算法不适用时, 仍能准确分选出辐射源, 避免漏警的出现.

     

网络重叠社区发现的谱聚类集成算法

鉴于计算代价高昂的谱聚类无法满足海量网络社区发现的需求,提出一种用于网络重叠社区发现的谱聚类集成算法(SCEA).首先,利用高效的近似谱聚类(KASP)算法生成个体聚类集合;然后,引入个体聚类选择机制对个体聚类进行优选,并对优选后的个体聚类建立簇相似图;最后,进行层次软聚类,得到网络节点的软划分.实验结果表明,与代表性算法(CPM,Link,COPRA,SSDE)相比较,SCEA能够挖掘出具有更高规范化互信息(NMI)的网络重叠社区结构,且具有相对较好的鲁棒性.     

基于模拟退火算法的电力系统输电阻塞成本控制

研究了实时电力系统中输电阻塞管理的成本控制问题.针对同时开放发电侧和负荷侧的情形,引入阻塞率因子,建立了新的阻塞费用优化模型.基于minimax思想和模拟退火算法,将实时阻塞管理问题转化为最大输电阻塞时调整费用最小的非线性规划问题,得到了全局最优解.仿真结果表明,改进的优化模型可有效缩减和控制调整费用,所设计的算法简单可行且安全可靠.     

一种混合异构传感网的覆盖洞修补算法

传感网感知节点部署的随机性以及节点能耗殆尽、损坏退出等问题使网络中存在覆盖洞, 利用移动节点来修补覆盖空洞是当前较为可行的方法. 假定网络在静态节点和移动节点处混合, 并且在节点感知半径异构的情况下,研究如何通过移动节点重定位来修复感知覆盖洞, 同时兼顾移动距离或能耗最小以及修复后的感知覆盖率最大化来优化感知覆盖性能. 针对移动节点覆盖洞修补规划的NP-hard 问题, 结合遗传算法, 提出一种覆盖洞修补算法来求解最优解. 仿真实验结果表明, 所提出的算法相比于同类算法能够更有效地修补漏洞并兼顾节点能耗以及感知覆盖率.