遗传禁忌搜索算法收敛性和时间复杂度分析

遗传禁忌搜索算法多用于车辆路径优化、旅行商问题等,试验证明:融合遗传算法与禁忌搜索算法的混合算法相比单一算法的性能有较大提升,但缺少理论证明。本文阐述了遗传禁忌搜索算法的混合策略,从理论上对该算法的收敛性进行了证明,对时间复杂度进行了分析。应用马尔科夫链模型证明了遗传禁忌搜索算法是以概率1收敛到全局最优解的,并应用求解随机算法时间复杂度的方法,即求解算法的期望收敛时间,估算了该算法的时间复杂度,结果证明该算法的时间复杂度与所得解的多样性、问题规模以及遗传算法的种群数量有关。     

禁忌搜索算法在系统可靠性最优分配中的应用

在分析现有组合优化问题禁忌搜索算法的基础上，给出了一种改进的适合于连续变量全局优化的禁忌搜索算法，为了提高算法的收敛性能，融入了模拟退火机制，并将此算法应用于复杂系统可靠性最优分配问题，仿真实验表明，改进的禁忌搜索算法求解该类问题更有效。     

求解车间调度问题的双禁忌表禁忌搜索算法

针对车间调度问题的特点,为解决传统禁忌搜索算法容易陷入局部最优解的问题,提出一种求解车间调度问题改进的禁忌搜索算法—双禁忌表禁忌搜索算法,该算法通过建立双禁忌表避免在搜索最优解时出现循环的现象.通过该算法与TSAB算法进行比较可知,该算法具有较强的寻优能力.     

求解模糊Job Shop调度问题的改进禁忌搜索算法

目的提出一种改进的禁忌搜索算法，解决传统禁忌搜索算法优化效果对运行次数和初始解依赖的不足。提高这类问题的求解质量．方法根据模糊JobShop调度问题解的特征，提出基于关键工序的邻域选择方法，采用此邻域选择方法构造禁忌搜索算法。当无邻域时，重新产生初始解进行禁忌搜索．结果采用改进的禁忌搜索算法对以13个难的benchmarks问题经模糊化得到的实例进行求解。得到的平均满意度8个优于TSAB算法。得到的最优满意度5个优于TSAB算法、4个与TSAB算法相同．结论采用基于关键工序的邻域结构构造的改进TS算法具有较强的搜索能力．     

基于混合搜索策略的Job Shop调度研究

目的 提出基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合算法，解决单一算法求解JobShop调度问题存在的不足，提高求解质量．方法 采用遗传算法作为全局搜索算法，禁忌搜索算法作为局部搜索算法．根据JobShop调度问题解的特征。提出基于关键工序的邻域选择方法，将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为变异算子，加强了遗传算法邻域解的搜索能力．结果 混合算法在较短时间内，找到了FT10、LA24、LA36等典型benchmarks问题的最优解，得到的makespan的平均值较并行遗传算法（PGA）提高3．84％、较TSAB算法提高4.66％．结论 采用的禁忌搜索算法改善了遗传算法的局部搜索能力，说明提出的混合搜索策略是有效的．     

一种求解旅行商问题的禁忌搜索算法

提出了一种求解旅行商问题的禁忌搜索算法，并对几个实例进行了计算机模拟．实验结果表明，在求解中小规模的旅行商问题上，该算法具有良好的性能．     

一种求解Job Shop调度问题的混合粒子群优化算法

目的 解决单一粒子群算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量.方法 采用粒子群算法进行全局搜索,将禁忌搜索算法用于并行局部搜索,禁忌搜索在找到改进解的邻域时采用动态记忆的方式.结果 在较短时间内,找到了LA21,LA24等典型benchmarks问题的最优解.十次求解的平均值的平均相对误差百分比比并行遗传算法和禁忌搜索算法分别小了2.94%和0.56%.结论 提出一种混合粒子群算法,增强了粒子群算法的局部搜索能力,说明该混合粒子群优化算法是有效的.     

基于禁忌搜索算法求解带软时间窗的定位-路线问题

建立了描述带软时间窗的定位-路线问题(LRPSTW)的混合整数规划模型,给出了求解该问题的基于禁忌搜索算法的两阶段启发式算法:第一阶段采用禁忌搜索算法确定配送中心的位置和客户群的分配,设计的swap*-opt*邻域操作算子能够有效地搜索邻域解空间;第二阶段则采用禁忌搜索算法对选中的配送中心进行路线优化,并通过设定需要重新分配的客户数量的最大阈值来提高路线优化的效率。通过实例验算,将该算法和其他算法进行了比较,证明了该算法的可行性和有效性。     

混合遗传算法在旅行商问题中的应用

为了更优地解决旅行商问题，改进单纯用遗传算法求解旅行商问题的结果，本文通过遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点，分别对二者的优势和不足进行分析，提出一种将二者混合使用的求解旅行商问题的算法．该算法以遗传算法为基础，用遗传算法作全局搜索，用禁忌搜索算法作局部搜索．同时，通过计算实例分析，将这种混合遗传算法用于旅行商问题的求解中．试验表明，混合遗传算法比较单纯的遗传算法的计算结果有一定的改进．     

基于膜计算的VRPTW启发式算法研究

使用传统的启发式算法求解带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)所得解的质量不高。本研究受计算机领域膜计算思想的启发,设计出了将蚁群系统和禁忌搜索算法有效结合的改进算法,即VRPTW-ECP系统。最后使用算例分析来验证算法有效性,实验结果表明,该算法在计算效率与结果质量上均优于其它启发式算法。