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．     

基于禁忌和声搜索算法解决0-1背包问题

和声算法是模拟音乐演奏的一种基于群的超启发算法。由于算法的简易性和快速收敛性,其在连续优化问题中得到广泛应用。文章利用改进的和声算法解决基于离散的0-1背包优化问题。通过运用二进制编码,并引入禁忌思想以及结合自适应的参数调整策略,提出了禁忌和声搜索算法。经过试验仿真,验证了禁忌和声算法与其他算法相比具有一定的性能改进。     

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.     

基于改进遗传算法的公交智能调度

针对公交车辆调度的现状以及所处的运营环境,为了兼顾公交公司与乘客的利益,研究了公交智能调度的优化方法.通过对遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)进行分析,提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略(GA-TS).考虑到遗传算法的早熟收敛和禁忌搜索算法自适应强的问题,将上述两种算法相结合,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,构造了新的重组算子,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合优化调度算法.实验结果表明,该方法能够有效地解决组合优化问题.     

改进禁忌搜索算法求解CVRP问题

改进了禁忌搜索算法,用于解决带有容量限制的车辆路径问题(C V R P).该算法在标准禁忌搜索算法的基础上,采用了I&D搜索策略,给出了两种作用于局部最优解的变异算子来扩大搜索区域,并设计了一种CVRP问题的初始解的产生方式.改进后的算法克服了标准禁忌搜索算法对初始解的依赖较强的缺陷,减小了算法在搜索过程中陷入局部最优的可能,提高了算法的搜索质量与效率.     

一种基于和声策略的禁忌搜索算法

结合禁忌搜索算法与和声搜索算法的特点,提出一种基于和声策略的禁忌搜索算法(HTS).该算法基于和声策略构造较优多初始解,进行多初始解禁忌搜索,解决了以往算法只从一个初始解出发进行搜索易陷入局部最优的问题.以典型的组合优化问题TSP为例,验证了该算法的有效性,计算机实验的结果表明该算法有较好的寻优能力.     

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．     

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。     

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．     

螺管式步进比例电磁铁的设计计算

对螺管式步进比例电磁铁结构的优化设计和动态特性进行了研究。采用无挡铁式的螺管电磁铁,力主要由漏磁通产生。由麦克斯韦电磁力公式推知,力的大小与漏磁通的方向有一定的关系,在衔铁和轭铁上开一些槽可以改变漏磁通的方向得到比较大的力。另外,采用正交优化和ＴＡＢＵ搜索法对影响力的轭铁直径、衔铁直径、槽的尺寸等进行了优化研究,得出了最终结果。     

基于混沌的生物地理分布优化算法

生物地理分布优化算法(BBO)是一种新型的智能优化算法,其寻优能力优于以往的智能优化算法,但同样存在早熟收敛的缺陷。针对该问题,提出了基于混沌的生物地理分布优化算法(CSBBO)。该算法首先利用分段混沌映射产生初始种群,再根据BBO算法进行全局搜索得到当前最优解,最后以该解为基础进行混沌搜索得到全局最优解。仿真测试表明,该算法的收敛速度和寻优精度均优于BBO算法和以往智能优化算法。     

改进遗传算法在复杂CHP系统负荷优化调度中的应用

多台热电联产机组组成的复杂热电联产(CHP)系统优化过程中会使得搜索域增大,优化收敛速度变慢。针对这一问题。通过借鉴内点法将原搜索范围进行离散、组合,从而将搜索范围进行合理收缩,提高了算法在寻优过程中的收敛速度,并使优化结果更接近全局最优。将改进遗传算法应用于某石化企业自备电厂的复杂CHP系统,并通过仿真模拟对优化结果进行验证。结果表明,改进遗传算法可以有效提高遗传算法的收敛速度和优化结果。     

基于禁忌搜索的启发式求解背包问题算法

设计了一种基于禁忌搜索的遗传算法,利用遗传算法提供的并行搜索主框架,结合禁忌算法的个体串行搜索方式,能扩大搜索空间,快速实现全局优化。把基于禁忌搜索的遗传算法与启发式方法相结合用来求解背包问题,经过计算机仿真,其优化性能指标及搜索效率均有大幅度的提高。     

一种改进的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,把Hooke-Jeeves模式搜索方法作为粒子群优化算法的一个局部搜索算子,嵌入到粒子群算法中,Hooke-Jeeves的强局部搜索能力提高了粒子群优化算法的局部收敛速度和精度,从而提出了一种混合粒子群优化算法。通过基准函数和实例测试进行了验证,结果表明,提出的混合算法的收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。     

Automatic pipes routing based on flow loss in electromechanical product

Based on flow loss,a new automatic pipe-routing algorithm is proposed for electromechanical product in 3D space,which consists of pre-processing and optimization search.Utilizing chaos theory,a chaos grid pre-processing model (CGPM) is established to efficiently pick up the solution space and reduce the search range in the pre-processing,which simplifies the optimization search.A modified particle swarm optimization (PSO) algorithm is presented to seek for an approximate optimal trajectory in the solution space in the optimization search based on standard PSO algorithm and migration characters of people.The comparison of experiments and analysis results shows that the modified PSO algorithm is capable of preventing prematurity effectively and searching for the optimal trajectory more efficiently.Theoretical analysis proves that the modified PSO algorithm converges at global optimum.The examples show that the automatic pipe-routing algorithm based on flow loss is effective and practical for electromechanical product.     

求解多峰优化问题的改进布谷鸟算法

布谷鸟算法是一种简便而高效的元启发式算法.然而,布谷鸟算法在求解复杂的多峰优化问题时通常存在易陷入局部最优解的缺点.针对布谷鸟算法的这种缺点,结合神经网络算法和布谷鸟算法的特性,提出一种基于神经网络的布谷鸟算法.该算法的核心思想是借助改进神经网络算法的强大全局搜索能力和动态种群策略来平衡布谷鸟算法的全局搜索能力和局部搜索能力,从而减少布谷鸟算法陷入局部最优的可能性.该算法首先将种群中的个体依照适应度值的优劣进行排序,然后对种群中最好的一半个体通过布谷鸟算法进行优化,对种群中最差的一半个体通过改进的神经网络算法进行优化,最后将所有个体组成一个新的种群,并从中筛选出最优解.采用24个复杂基准测试函数检验所提出算法求解多峰优化问题的性能,并将优化结果与神经网络算法,布谷鸟算法以及一些改进的布谷鸟算法所获取的优化结果相比较.实验结果表明:所提出的算法充分地展现了神经网络算法和布谷鸟算法的优势,其在求解质量,求解效率以及求解稳定性上均显著优于其它算法.     

改进遗传算法及其在倒立摆控制中应用研究

针对标准遗传算法寻优时存在的个体多样性不足、搜索速度迟缓、容易陷入局优的问题,使用自适应调整的交叉算子和变异算子对其进行改进,并利用改进的遗传算法对直线一级倒立摆模型实现稳定控制的关键参数进行寻优.在Python3.8软件上对寻优过程进行仿真,仿真结果表明,改进的遗传算法可以更好地平衡全局搜索和局部寻优能力,在实验中展现了良好的效果.     

改进生物地理学优化算法在配电网无功优化中的应用

针对生物地理学算法(BBO)信息利用能力强但搜索能力不强的问题,提出了一种结合遗传算法改进变异操作的算法.改进算法充分利用了遗传算法的搜索能力,使算法的寻优能力得到了很大的改善.将该算法应用于IEEE34节点的系统,采用分区的方法进行无功补偿优化.算例表明:与基本BBO算法、遗传算法的无功优化相比,改进算法在计算速度和优化效果方面都具有明显的优势.     

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。