基于GA的最小旅行时间的多旅行商问题研究*

以往对求解多人旅行商问题的研究局限于以所有旅行商路径总和最小为优化标准,而对最小完成时间的多旅行商一类问题研究得相对较少。针对所有旅行商最小完成时间的多旅行商一类问题,用遗传算法进行优化,且提出了矩阵解码方法。以距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真,并对不同交叉算子性能进行了比较,适于距离对称和非对称的多旅行商问题求解。     

纳米二氧化钛多功能织物整理剂的制备与性能

采用溶胶凝胶法研制出纳米二氧化钛整理剂,通过浸轧的方式将其应用于棉织物的功能整理中。结果表明,整理后的棉织物抗紫外线性能优异,UPF值大幅度增加,且皂洗牢度好。同时,织物还具有较好的抗菌性能,细菌减少80%以上。此外,整理后织物的性能受织物结构、整理剂浓度的影响,织物越紧密、整理剂中二氧化钛浓度越高,织物的抗紫外线和抗菌性能越好。     

基于HGA的最小旅行时间多旅行商问题研究

为了解决最小化旅行时间的多旅行商一类问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离矩阵对称和距离矩阵非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化最小化完成时间的多旅行商问题。     

广义系统极点配置的一种代数几何方法

利用代数几何方法给出了可任意配置极点的条件，并证明了实数域上广义系统若存在复反馈配置极点，则一定存在实反馈配置极点．     

GASS Ⅱ遗传模拟混合智能优化算法

通过对遗传算法算子的行为分析,给出概率动态变化的交叉和变异算子.同时,将遗传算法与随机模拟结合,设计GASS Ⅱ遗传模拟混合智能优化算法.随机模拟采用缩减方差、加速收敛的分层抽样技术,保证抽样遍布整个搜索空间,突破个体分布"畸形"交叉对遗传算法进化能力的限制,有效发挥遗传算法的隐合并行搜索特性,在发生不成熟收敛时能从当前局部解中跳出,搜索转向具有更高适应度的抽样解,迅速收敛到全局最优解,从而有效避免早熟现象,提高了寻优的效率与精度.Benchmark问题评测结果显示出该算法的有效性.     

一类不确定分段线性系统的优化控制

针对不确定分段线性系统,将最优控制设计问题转化成最优控制性能上界的优化问题及性能下界的求取问题。其中性能上界的优化是一组以反馈增益为寻优参数的双线性矩阵不等式(bilinearmatrix inequalities,BM I)问题,而性能下界是一组基于线性矩阵不等式(linearmatrix inequalities,LM I)的半正定规划问题。对BM I问题,结合混沌优化算法和内点法设计了一种混合算法。最后的算例表明对控制律的设计及其求解算法的有效性。     

基于微粒群算法的柔性流水车间调度优化

为了有效地解决柔性Flow-shop调度问题,提出用改进的微粒群算法进行求解,给出了一种能够保证个体合法性的编码方法;提出速度的计算公式采用自适应惯性权重和收缩因子相结合的方法。最后以某汽车发动机厂金加工车间的生产调度实例进行仿真,比较结果表明该算法的效果较好。     

最优Box—Cox变换模型的反向动态规划求解

通过构造Box—Cox变换模型加权最优目标函数，综合考虑回归系数t统计量对应p阀值、Theil系数U^2及其误差分解、修正回归拟合优度、Durbin—Watson检验量、回归残差。利用Excel矩阵向量数组函数三维动态建模，通过Excel基于稳健GRG2算法的规划求解，“反向”动态求解整体最优Box—Cox变换模型估计参数。实例给出了建模过程，显示反求建模可较有效地克服变换模型的异方差、多重共线性和序列相关性。     

机会约束下贷款组合优化决策的方差最小化模型

通过把贷款的收益率刻画为模糊变量,提出了机会约束下贷款组合优化决策的方差最小化模型。针对贷款收益率是特殊的三角模糊变量的情况,给出模型的清晰等价类,对等价类模型用传统的方法进行求解。对于贷款收益率的隶属函数比较复杂的情况,应用集成模糊模拟、神经网络、遗传算法和同步扰动随机逼近算法的混合优化算法求解模型。数值算例验证了模型和算法的有效性。     

2-D正线性系统的实现问题

讨论广义２－Ｄ系统的正实现问题。首先引进了２－Ｄ主项系统的定义,给出了广义２－Ｄ主项系统传递函数阵分解为正则部分和广义部分的方法。然后分别讨论了各部分存在实现的条件和实现的方法。