基于有效限制邻域结构的禁忌搜索求解预算最大覆盖问题

针对预算最大覆盖问题,设计出一种基于有效限制邻域结构的禁忌搜索算法(Effectively Restricted Neighborhood Structure Based Tabu Search,ERNSBTS)对其求解。该算法主要由动态初始化、基于策略限制邻域结构和动态随机扰动重新初始化三部分组成。首先,提出构建剩余利润和剩余价值密度来生成好的初始解。然后,引入计数器G来记录当前解下元素覆盖次数,设计相对置空率和相对增益率两种策略来得到最有期望子集来限制邻域结构。最后,设计扰动程序,将贪婪与启发式思想相结合,考虑全局和局部的凸组合,以增加初始解的多样性。在数值实验中,分析了ERNSBTS算法参数设置,同时将其与近似算法、PLTS和VDLS算法的结果进行比较分析,证实了ERNSBTS算法在求解质量、计算效率和鲁棒性方面的高竞争力。

多车场带时间窗车辆路径问题的改良自适应大邻域搜索算法

针对多车场带时间窗车辆路径问题(MDVRPTW),提出一种改良自适应大邻域搜索算法(IALNS)。首先,在构造初始解阶段改进一种路径分割算法;其次,在优化阶段利用设计的移除和修复启发式算子相互竞争择优选取算子,为各算子引入评分机制,采用轮盘赌方式选取启发式算子;同时,将迭代周期分段,动态调整各周期内的算子权重信息,有效避免算法陷入局部最优;最后,采取模拟退火机制作为解的接受准则。在Cordeau规范算例上进行实验,确定IALNS的相关参数,将所提算法求解结果与该领域其他代表性研究成果对比。实验结果表明,所提算法与变邻域搜索(VNS)算法的求解误差不超过0.8%,在某些算例上甚至更优;与多相位改进的蛙跳算法相比,算法的平均耗时减少12.8%,所提算法在绝大多数算例上运行时间更短。因此,验证了所提算法是求解MDVRPTW的有效算法。

改进萤火虫算法求解多目标柔性作业车间调度

针对多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化机器总负荷、最小化机器最大负荷为目标,提出一种改进邻域结构的离散萤火虫算法。首先,采用多种策略相结合的方式初始化种群,提高算法初始解质量以及种群多样性;其次,通过改进关键路径的邻域结构并设计离散萤火虫算法的位置更新公式,以增强算法全局搜索和局部搜索能力;最后,将该算法应用于标准数据集,并将求解结果与其他算法进行对比,验证了所提算法的有效性。

改进蜉蝣算法求解工艺规划与调度集成问题

针对工艺规划与调度集成问题(IPPS),基于AND/OR析取图和“组合”的概念以最小化最大完工时间为优化目标建立数学模型;设计一种整数编码方案,该方案无需预先为工件生成加工路径,可同时处理工艺规划与调度问题,由于初始解对算法的寻优能力的影响,在种群初始化时考虑机器的负荷以提高初始种群的质量;解码时采用插空的方法生成活跃调度,以缩短工件整体的加工时间;离散蜉蝣算法实现求解IPPS,采用Metropolis准则接收较差的解,引入自适应因子提高算法的收敛速度,设计局部搜索算法提高算法的精度。最后通过大规模基准算例进行实验并与其他算法对比分析,验证该算法有较好寻优性能。

位运算在N皇后问题中的应用

利用位操作运算的快速性,将位运算应用到N皇后问题的解决中,并给出了位运算求解N皇后问题的算法。该算法较好地提高了问题求解的速度。通过VC++环境实现,该算法比普通的递归回溯算法的速度平均提高了40倍左右。

土壤重金属污染评价的模糊识别模型的建立和应用

给出由最优权法确定各评价因子的权重,采用模糊识别方法对土壤重金属污染进行评价,避免了确定各指标权重时的主观任意性,增加了评价结果的分辨性.利用该方法对南充市区土壤进行评价,得到的结果符合南充市区土壤的实际情况.

改进最近邻算法求解多车场车辆路径问题

论文提出了一种改进最近邻算法用于求解多车场车辆路径问题(multi-depot vehicle routing problem,MDVRP)。为了求解问题解空间得到有效控制,融合最近邻算法与K-means算法的优势对客户进行较为合理的车场分配,将多车场车辆路径问题分解成多个单车场车辆路径子问题。在子问题的求解阶段,提出一种编解码规则,基于车辆装载量利用率得到提高,减少车场车辆路径长度,设计了全局优化策略,基于车辆内部客户访问顺序及车辆间客户改变导致路径长度变化,设计了局部优化策略,提出了随车辆服务客户数变化而变化的搜索策略,提高了算法的运行效率。在不同规模的问题和仿真实验上验证了所提算法的有效性。

量子粒子群算法的改进实现

为了进一步提高量子粒子群算法的精度,从描述粒子状态波函数的δ势阱特征长度L(t)出发,重新修改其评价方式。通过给群体中的每个粒子引入随机权重,生成随机权重平均最优位置来重新评价L(t),以增强算法的随机性,帮助算法逃离局部极小值点的束缚,使算法尽快找到全局极值点。通过几个典型函数测试表明,改进算法的收敛精度优于QPSO算法,并且具有很强的避免陷入局部极值点的能力。

递推算法在扩展约瑟夫环问题中的应用

对约瑟夫环问题进行扩展,并将递推算法和静态链表的思想用于解决扩展问题。得到了扩展问题的递推表达式,给出了求解扩展问题的算法,其时间复杂度为O(n)。运行实例表明,与常规的模拟算法相比,大大提高了求解问题的速度。

基于构件的农业专家系统开发工具的设计与实现

本文描述了一个采用软构件技术的农业专家系统开发工具。系统通过使用构件技术 ,实现了知识库编辑。

基于规则、串频统计和上下文关系的现代汉语分词系统的实现

介绍了一种集合了规则、串频统计和中文上下文关系分析的现代汉语分词系统.系统对原文进行三次扫描,首先将原文读入内存,利用规则将原文变成若干个串,构成语段十字链表;然后对每个串中的子串在上下文中重复出现的次数进行统计,把根据统计结果分析出的最有可能是词的子串作为临时词;最后利用中文语法的上下文关系并结合词典对原文进行分词处理.系统对未登录词的分词有很好的效果.

Logistic生物微分模型在人口预测中的应用

文章讨论了Logistic生物微分模型,并将它用于人口预测。通过利用四川省的人口数建立了四川省人口预测的Logistic模型,其人口预测的平均误差为0.1388%,预测效果非常好。

改进差分进化算法求解带容量约束车辆路径问题

针对带容量约束车辆路径问题(CVRP),提出了一种改进差分进化算法(IDE)。首先,在变异、交叉操作过程中提出一种新的扰动策略,同时设计两类不同的邻域搜索算子,加快算法收敛速度;其次,设计一种多样性保护策略,以防止算法后期种群单一化;最后,基于个体、整体收敛性设计两种惩罚因子,对不可行解作出有效的惩罚。通过对三组CVRP问题实例进行仿真实验分析,并将求解结果与其他算法相比较,验证了所提算法的有效性。

基于精英思想自适应改进万有引力搜索算法

为了解决万有引力搜索算法容易出现局部最优的问题,提出了一种新型改进万有引力搜索算法。该算法在质量的计算中引入随机因子;结合精英思想,基于适应度值对力进行有选择的合成,并且对更优粒子对应的力赋予更大的随机数;引入控制参数,自适应地更新粒子的位置,减小某些粒子过于随意变化带来的影响。通过以上这些操作,增强了算法的随机性,同时保证了算法的收敛性。经对10个基准函数进行仿真实验,结果表明新算法有更好的收敛速度和寻优精度,全局和局部优化能力增强。

近邻域搜索算法求解带容量约束的选址-路径问题

针对遗传算法求解选址-路径问题存在收敛速度慢、易早熟等缺点,提出了一种近邻域搜索算法(Nearest Neighbor Search algorithm,NNS)。首先,在构造初始解阶段利用贪婪策略产生初始种群,提高初始解的质量;其次,在交叉阶段采用复制交叉的方式,增强算法的全局搜索;最后,在突变阶段使用近邻域局部搜索过程。此外,还设计了种群管理方案,以促进遗传算法种群多样性。在2个基准集上进行了试验,结果表明,与GRASP、MAPM、LRGTS等算法相比,该算法不仅显著提高了收敛速度,而且具有较强的寻优能力。

融合随机重启爬山算子的改进遗传算法求解FJSP

针对传统遗传算法在求解柔性车间调度问题时,存在种群的动态适应能力差、容易陷入局部最优等问题,提出一种融合随机重启爬山算子的改进遗传算法。通过双种群交叉,增强种群间的信息交流能力。引入收敛准则,在维护种群多样性的同时防止种群的优良个体被过度破坏。结合随机重启爬山法的思想进行局部搜索,提升了算法的局部搜索能力。仿真实验表明,所提出的算法在不同规模的问题中,都有着明显的寻优能力。

土壤重金属污染评价Fisher模型的建立与应用

针对南充市区土壤重金属污染片区的分类结果,为了判断其有效性,应用多类Fisher判别法,建立了南充市区土壤重金属污染评价的Fisher模型。通过检验,模型具有显著的判别效果,因而该模型可被用于判断环境评价分类结果的有效性。

多级模糊模式识别模型及在长江水质评价中的应用

利用多级模糊模式识别方法的基本理论,通过多目标优选,计算指标综合权重,给出了长江水质的评价模型;利用该模型对长江干流四川境内的5个观测断面的水质监测结果做出了评价:攀枝花、重庆朱沱和宜宾凉姜沟的水质属Ⅱ级,乐山岷江大桥和泸州沱江二桥的水质属Ⅲ级。评价结果不仅体现了水质级别,更体现了同级别水质中不同的污染程度,因而结果更为合理可靠。

南充市区土壤重金属含量及评价

对南充市区土壤中重金属含量进行了调查并对其污染进行了评价.结果表明:南充市匠大部分片区均受到不同程度的重金属污染,平均综合污染指数已超过2,属于重度污染;土壤重金属污染因子主要是Cd和Cu,Cd的平均单因子指数已达到2.75,Cu的平均单因子指数为1.01;市区内各片区污染差别极大,主要与各片区工厂、医院有关.

Prim算法的一种优化实现

为网中的顶点专门设计了一种数据结构将V-U集合中顶点构成了静态双向循环链表,让Prim算法真正实现了只在V-U集合中去实现选取最短边的操作,让Prim算法得到优化,提高了运算效率.利用同一顶点位于U和V-U的不同时刻,该数据结构使存储空间得到了充分的使用,提高空间的利用率.