融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法

为解决水母搜索算法(jellyfish search algorithm,JS)的洋流运动缺乏多样性、群内运动缺乏引导性、种群间信息无交流,造成搜索速度慢、稳定性差及易早熟的问题,构建了一种融合均值榜样的反向互学习水母搜索算法(oppositional-mutual learning jellyfish search algorithm based on mean-value example,OMLJS).首先在水母跟随洋流运动(全局搜索)部分,利用前两代水母的平均位置代替只考虑上一代水母的平均位置来引导水母个体的位置更新,提高算法的全局搜索能力;其次在水母的群内主动运动(局部搜索)部分,利用最优个体代替随机个体来引导水母进行更有效的搜索,加快算法的收敛速度;然后在水母进入下一次迭代前增加对水母种群进行动态反向互学习步骤,增加种群多样性及增强种群间的信息交流,达到互补另外两个策略,提高算法的整体优化性能.选用12个经典的基准测试优化函数,将OMLJS与5个对比算法从解的平均值、最优值及方差进行对比分析,并用于求解最小生成树问题,OMLJS能够更快地找到最小生成树.实验结果表明,OMLJS的收敛速度、求解精度明显提高.

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。

带时间限制的最小费用运输问题的网络流解法

研究了带时间限制的最小费用运输问题,在分析了运量与运输时间关系的基础上,把运输时间划分成与运量无关和与运量有关的两部分;进一步根据已知的运输时间与运量的函数关系,把带时间限制的最小费用运输问题转化为最小费用最大流问题,给出了求解该问题的方法,并通过实例进行了计算。

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。

利用迭代遗传算法求解最小时间问题

针对最优程控中的最小时间问题的特点,提出了一种基于迭代改变时间变化范围的改进遗传算法,并举例说明了这种改进遗传算法的有效性。最后,指出了这种方法的局限性。

基于最短路算法的最小点覆盖问题

基于经典的最短路算法——Dijkstra算法,以最短路路长的最大值为标准,按照一定原则选择点覆盖的顶点,得出了最小点覆盖问题的一个近似算法,其时间复杂性为O(n3).最后给出了一个近似比为1.067的算例,阐释了算法的实现过程及有效性.

求图的最小顶点覆盖集的一个近似算法

已有的求图的最小顶点覆盖集近似算法或者近似比较高,或者为降低时间复杂度限制了图的规模.根据顶点的度分析了图的局部结构特征,提出了悬挂链、封闭链和稠部等重要概念,并在这些概念的基础上提出了相应的3个伪最小覆盖点选取启发式策略.运用这些伪最小覆盖点选取启发式策略设计了一个近似算法.该算法不限制图的规模,时间复杂度为O(|V|2),近似比为4/3,接近已知的可能的近似比下界1.1666,低于2005年认为最低的近似比1.361.与同类算法相比,该算法设计思路清晰,容易理解,易于编程实现,执行效果好,是图的最小顶点覆盖集问题的近似算法的一个重要补充.

模拟退火算法的改进及其应用

模拟退火算法是随机优化近似算法.本文首先介绍其物理背景和一般形式,然后通过对算法增加记忆和返回两个功能以及在算法之后链接一个局部搜索过程,改善了算法性能,接着将改进算法应用于解旅游商问题,最后对该算法作简要的性能评论.

求解软时间窗车辆路径问题的一种新方法

车辆路径问题属于组合优化领域中的NP–Hard问题.针对带软时间窗的车辆路径问题,提出了一种区域划分—路径优化的数学模型.首先结合最小支撑树算法能产生全局最优解的优点,将客户划分为若干个子区域.然后再结合贪婪算法简单迅速的特点,对每个子区域中的路径进行优化.实验结果表明,该算法收敛速度快、搜索成功率高.

最小饱和流问题的多项式时间可解变形(英文)

最小饱和流问题就是求具有最小值的饱和流.此问题起源于紧急疏散和交通阻塞的研究,并且已知是一个NP-困难问题.本文探讨两个特殊情形:一个限定问题是寻求给定截集的最小饱和流,一个松弛问题是寻求最小双向容量截集.对于前者,通过构造一个辅助网络AN(S)及运用最大流算法,建立一个多项式时间算法,并证明其复杂性是O(n3).对于后者,通过构造一个单向网络N′,将问题转化为一个最小容量截问题.但是这个新网络N′可能包含负容量的弧,一般不易求解.当单向网络N′是平面网络时,我们建立了多项式时间算法.

运输问题中一种有效降低初始目标函数值的方法

本文对运输问题中的最小元素法进行了改进,寻找到一种在寻找运输问题最优解时能有效降低初始方案的目标函数值,以减少求解过程中迭代次数的方法。

带软时间窗的两阶段连锁门店配送车辆路径问题研究

针对连锁企业配送路径优化决策问题,利用分解法进行两阶段分析,建立数学模型,并引入时间窗约束。应用最小包络聚类分析方法确定供应商与配送中心的最佳位置与数量,运用禁忌搜索算法求解配送中心到门店的最佳配送路径,算例测试验证了该方法的有效性与研究的实用价值。

基于参数批次调整模型的间歇精馏最小时间优化策略

针对间歇精馏过程优化计算中模型的准确性和计算复杂度之间的矛盾,提出了一种确定馏出液摩尔分数和操作时间的简化模型.该模型假定在塔釜内轻组分摩尔分数固定的情况下,馏出液平均摩尔分数与回流比变化量之间呈线性关系,其比例定义为回流比调节敏感系数.利用间歇精馏的批次重复操作特点,提出了模型敏感系数沿批次指标的在线更新机制,保证了简化模型在不同生产状态下的准确性.基于该简化模型,以回流比为优化决策变量,提出了针对最小生产时间问题的优化方案.利用Aspen Batch Distillation(ABD)中的模型作为实验对象原型,进行了优化算法的仿真实验.仿真结果表明基于批次参数调整策略的最小时间优化方案能够实现优化指标随生产批次的增加而不断减少.

基于遗传算法的流动车间作业调度

对最小完工时间的车间调度问题进行了研究,考虑到流动车间作业工序繁多,各种加工任务交织一起,此问题从数学角度看属于组合优化中的NP问题,传统的启发式算法求解流动车间最优加工顺序往往得不到满意解,本文提出一种遗传算法对该问题进行求解,即采用较直观的编码方式和直接的适应度函数,通过全随机的变异、交叉选择方式扩充了搜索空间,两两随机配对竞争具备保留最优个体的能力。最后通过计算实例,仿真结果表明了该遗传算法能够很好的解决此类车间调度问题。

面向接送机场服务最小化车次数的聚类算法

考虑航空票务公司接送机场服务背景下车次分配与调度问题具有多批次、小批量、时间要求高、需求个性化等特点,建立了考虑顾客满意度及绕行限制的租赁模式下的最小化车次数模型,并采用改进两阶段算法求解该模型。第一阶段采用基于时间窗逆序排列的聚类算法,生成初始车次及车次中顾客点的访问次序;第二阶段采用插入启发式算法,对初始解进行优化改进。通过计算实验与结果分析,验证了模型以及算法的有效性。

最小支撑树问题的三个算法

最小支撑树是指找图G的一棵权重最小的支撑树,探讨最小支撑树问题的三个算法(避圈法、破圈法、反圈法)及其时间复杂性,证明了反圈法的时间复杂性最优。

一类动态规划问题的解法与算法

本文给出了终止段未知的离散动态规划问题的解法和算法 。

单位无穷范数下边权有界的最小支撑树逆最优值问题

研究了单位l范数下边权有界的最小支撑树逆最优值问题。给定一个边赋权无向连通网络G=(V,E,w),支撑树T^(0),下界向量l,上界向量u及数值K,寻求一个新的边权向量w满足上下界约束l≤w≤u,且T^(0)是在向量w下权值为K的一个最小支撑树,目标是在单位l范数下使得修改成本‖w-w‖最小。本文给出了该问题的数学模型,分析了其最优性条件,设计了求解该问题的时间复杂度为O(|V||E|)的强多项式时间算法。

MINIMUM PERIOD CONTROL PROBLEM FOR INFINITE DIMENSIONAL SYSTEM

In order to solve the so-called minimum period control problem for a class of abstract evolutionary systems, the authors study an infinite dimensional time optimal control problem with mixed type target set. To the latter problem complete results are established, which then are applied to the former to derive the desirable answer.

最小权点覆盖问题的一个近似算法

在点、边赋权的简单图中,关于最小权点覆盖问题,以经典的最短路算法-Dijkstra算法为基础,提出了一个求解该问题的近似算法.首先,在给定的赋权图中任选一点作为初始点,并给出允许集及相关定义.然后,利用经典的最短路算法-Dijkstra算法,求出初始点到允许集中各顶点的最短路径,并按照一定的原则选择近似最小权点覆盖集.最后,通过算例阐释了算法的实现过程的合理性及有效性.