遗传和禁忌搜索算法在多车物流配送问题中的应用

多车物流配送策略属于物流的统筹配给范畴,应用十分广泛.考虑到遗传算法存在早熟收敛和盲目搜索问题,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,将禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子,提出了基于遗传和禁忌搜索的组合算法,并通过与纯遗传算法的比较证实该算法的有效性.     

基于混合遗传算法的水电站优化调度应用研究

在众多解决高维组合优化问题的工具中,遗传算法具有较好的全局搜索能力,而禁忌搜索算法则在局部搜索方面优势明显。本文根据水电站优化调度问题的实际特点,提出了遗传算法与禁忌搜索算法相结合的混合优化算法,采取禁忌搜索算法替换遗传算法变异算子的混合策略。以此算法对一个实例进行了模拟计算和分析。     

一种求解最优路径的改进遗传算法

在应用遗传算法进行路径规划时,本文针对遗传算法的＂收敛盲目性＂和＂收敛速度慢＂两个难题,结合模拟退火算法对适应度函数进行改进,结合禁忌搜索对变异算子进行改进,并且在进化过程中使用改进的自适应方法调节交叉概率与变异概率。算法的分析和测试表明,本文算法的改进是有效的。     

基于混合遗传与禁忌搜索的网格任务调度的研究

网格技术将所有可用于共享的资源（例如,计算机、存储设备、软件、数据库等）通过网络连接起来,并将它们转化成一种标准的计算能力。为各种复杂的计算任务提供资源,因此网格任务在各种资源之间的调度成为了一个关键的问题。本文通过对遗传算法与禁忌搜索算法的分析,提出了一种混合遗传算法与禁忌搜索算法的策略,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,通过把禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子的方法,提高了网格任务调度的有效性。最后,使用网格模拟器,对算法的性能进行了测试,并比较了轻重负载情况下,经典遗传算法和本算法调度方案的性能差异。     

基于GATS贝叶斯网络结构学习的航班延误模型

对遗传算法（GA）贝叶斯网络（BN）结构学习和禁忌搜索算法（TS）进行分析,提出遗传禁忌搜索贝叶斯网络结构学习算法GATS_BNSL。把禁忌搜索思想引入到遗传算法BN结构学习由父代种群产生后代种群的演化过程中,以禁忌搜索交叉和禁忌搜索变异改进传统的遗传算子,对比实验分析表明了GATS_BNSL的学习优势。应用此方法,基于真实数据,建立了大型枢纽机场航班离港延误模型。该模型切实反映了导致航班延误的多因素之间的因果关系,而且建模时间少,学习正确率高。     

一种求解车间作业调度的自适应混合遗传算法

针对遗传算法和禁忌搜索算法在求解车间作业调度问题存在的全局收敛性差、种群早熟化、收敛速度慢等缺陷,提出了一种自适应遗传禁忌搜索算法。算法通过自适应调整遗传算子中的变异概率,改善了遗传算法的收敛速度;通过增加禁忌表来选择杂交产生的个体,避免迂回搜索,以禁忌搜索算法作为变异算子,增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。通过仿真实例,验证了算法的收敛性和抗局部收敛性。     

求解最小生成树的一种小生境遗传禁忌算法

针对最小生成树问题,提出了一种小生境遗传禁忌算法。算法中使用Prfer数对生成树进行编码。在选择交叉之前使用小生境技术,使得被选中交叉的个体之间的适应值的距离大于一定的阈值,从而保证了个体的多样性。遗传变异算子使用禁忌搜索算法,提高了遗传算法的局部搜索能力,加快了算法的收敛速度。模拟实验结果证明该算法是有效的。     

基于改进的BP神经网络入侵检测方法研究

针对遗传算法局部搜索能力弱和收敛速度慢,在选择操作之后加上了禁忌搜索算法,并对交叉操作进行改进,最后用禁忌搜索作为变异操作,从而加快算法的收敛速度,并用此改进的遗传算法来优化BP神经网络的权值。实验证明,采用该方法优化BP神经网络权值,能克服BP神经网络收敛速度慢、局部极小问题。     

利用混合粒子群优化算法求解二次分配问题

提出一种求解二次分配问题的混合粒子群优化算法。新算法将遗传算法的交叉策略引入PSO算法中,同时采用禁忌搜索算法作为局部搜索算法。在QAPLIB实例上的实验结果表明,混合算法具有良好的性能。     

基于改进的遗传禁忌搜索算法求解电力线路最佳抢修路径

在分析和研究电力线路最佳抢修路径的基础上,提出了一种改进的遗传禁忌搜索算法来求解电力线路最佳抢修路径.此算法基于变异思想和A'算法产生禁忌搜索算法的邻域解,并利用遗传算法的阶段进化思想减少调用禁忌搜索算法的频率,进而提高改进的遗传禁忌算法的执行效率.仿真结果表明在求解电力线路最佳抢修路径时,遗传禁忌搜索算法的性能优于其他算法.     

有时间窗约束车辆路径问题的改进遗传算法

将遗传算法与禁忌搜索结合起来,设计了一种改进的遗传算法求解有时间窗约束车辆路径问题。采用启发式插入算法产生较优良的遗传操作初始种群,通过改进的逆转变异算子更多继承父代的优良性能,以提高遗传算法的计算效率。引入海明距评估遗传进化中种群的多样性。当种群多样性低到一定程度时转入禁忌搜索,以避免遗传算法早熟的缺陷,最终实现全局优化。通过算例验证了该算法的优越性。     

遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略在VRPTM问题上的应用

该文探讨了如何将基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略应用于求解有时间窗的车辆路径(VRPTM)问题,给出了相应的应用算法。实验结果表明,这种将禁忌搜索作为变异操作的混合策略对VRPTM问题是行之有效的,其优化性能优于简单的遗传算法。     

Feature selection using tabu search method

Selecting an optimal subset from original large feature set in the design of pattern classifier is an important and difficult problem. In this paper, we use tabu search to solve this feature selection problem and compare it with classic algorithms, such as sequential methods, branch and bound method, etc., and most other suboptimal methods proposed recently, such as genetic algorithm and sequential forward (backward) floating search methods. Based on the results of experiments, tabu search is shown to be a promising tool for feature selection in respect of the quality of obtained feature subset and computation efficiency. The effects of parameters in tabu search are also analyzed by experiments.     

GA在特征选择中的应用与设计研究

从海量文本集中选择较优秀的特征子集是文本分类中的一个NP-难问题。而对于NP-问题,遗传算法往往能够有效地加以解决。为了克服传统遗传算法的“漂移”和“早敛”问题,首先引入了粗糙集并在此基础上详细设计了适应度函数、自适应交叉算子、自适应变异算子以及合理的终止条件。以此遗传算法为基础设计了一个特征选择算法。在复旦大学提供的语料库上进行了试验验证。实验结果表明此特征选择算法性能良好。     

求解作业车间调度问题的禁忌分布估计算法

为优化作业车间调度问题的解,提出一个禁忌和分布估计的混合算法。分布估计算法是一种新的进化模式,通过概率优化模型在连续空间进行求解;通过对已获得的群体进行选择操作生成优势群体,提出的分布估计算法使用单变量边缘分布算法构建概率模型,估计离散空间中的联合概率分布,从概率向量采样生成新群体;采用基于工件编号的编码和解码机制保证解的可行性。为提高局部搜索能力,算法基于禁忌搜索算法设计新的双重移动组合、块禁忌和选择策略,在搜索陷入局部最优时利用遗传算法的变异算子生成新解;算法通过混合分布估计算法和禁忌搜索算法的优点,兼具全局搜索与局部搜索能力,提高了搜索的效率和性能。通过与现有算法在典型实例上的实验结果比较,表明该算法在求解作业车间调度问题上具有可行性和有效性。     

基于两次禁忌搜索的军事物资装载与运输问题研究

针对当前军事物资装载与运输问题,映射建立数学模型,运用两次禁忌搜索算法自动输出较优的可行运输方案。实例计算结果表明,该模型通过两次禁忌搜索算法,可以得出在满足时间限制条件下的成本较小的装运方案,使用该模型可以有效提高载具的利用率,避免运力的浪费。     

A Comparative Study Of Global Optimization Approaches To Meg Source Localization

It is well-known that the problem of MEG source localization can be cast as an optimization problem. So far, there have been many works in which various optimization methods were adopted for source localization. In this paper, we compare the performance of three typical and widely used optimization techniques for a specific MEG source localization problem. We first introduce a hybrid algorithm by combining genetic and local search strategies to overcome disadvantages of conventional genetic algorithms. Second, we apply the tabu search, a widely used optimization method in combinational optimization and discrete mathematics, to source localization. To the best of our knowledge, this is the first attempt in the literature to apply tabu search to MEG/EEG source localization. Third, in order to further compare the performance of the above algorithms, simulated annealing is also applied to MEG source localization problem. The computer simulation results show that our local genetic algorithm is the most effective approach to dipole localization, and the tabu search method is also a very good strategy for this problem.     

一种改进的基于禁忌搜索算法的空时多用户检测技术

本文致力于计算智能方法在多用户检测中的应用研究。探讨了禁忌搜索(TS)算法,为了能更有效的减轻延时扩展及多径衰落,改进CDMA移动通信系统的容量和质量,进一步降低误码率,提出一种改进的基于禁忌搜索算法的空时多用户检测。该算法具有较低的复杂度和良好的误码率性能,易于工程实现,并给出了相应的计算机仿真结果。     

A tabu search based hybrid evolutionary algorithm for the max-cut problem

This paper presents a tabu search based hybrid evolutionary algorithm (TSHEA) for solving the max-cut problem. The proposed algorithm integrates a distance-and-quality based solution combination operator and a tabu search procedure based on neighborhood combination of one-flip and constrained exchange moves. Comparisons with leading reference algorithms from the literature disclose that the proposed algorithm discovers new best solutions for 15 out of 91 instances, while matching the best known solutions on all but 4 instances. Analysis indicates that the neighborhood combination and the solution combination operator play key roles to the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于禁忌搜索的QoS路由算法

多约束的QoS路由问题是NP完全问题,该文将禁忌搜索算法引入多约束QoS路由计算中,提出了一种基于禁忌搜索的QoS路由算法QoS_TS。该算法通过设置长期记忆禁忌表和短期记忆禁忌表以及有效的评价函数,保证了算法实现过程中多样化的有效搜索。文章给出了算法实现的具体流程。实验仿真表明,该算法具有较高的搜索效率和较快的收敛性,通过该算法得到的路由不但满足QoS约束要求,同时可以均衡链路负载,减少路由拥塞。