求解多目标点路径规划问题的离散头脑风暴算法

为保证移动机器人以最短路径遍历多目标点,该文提出一种基于离散头脑风暴的多目标点路径规划算法。首先,考虑障碍物对路径规划的影响,将目标点间的最短避障距离作为评判依据,提高规划路径合理性。其次,针对传统离散头脑风暴算法在解决组合类优化问题时提前陷入局部最优的问题,提出一种启发式自适应路径优化策略,通过设计与迭代次数相关的适应度选择函数以及改进启发式交叉算子,增加路径多样性和提高算法收敛速度。基于栅格法建立地图模型,在不同环境地图中选取多个目标进行对比仿真,验证所提算法的有效性以及对不同环境的适应性。

一种自适应求三枝决策中决策阈值的算法

在三枝决策粗糙集模型中,基于贝叶斯决策理论,在给定的损失函数基础上可以计算出不同决策之间的阈值,从而可以推导出各种现有的概率型粗糙集模型,如可变精度粗糙集模型等.但是决策粗糙集模型需要对损失函数预先设定,这就需要合适的先验知识.本文通过研究三枝决策粗糙集模型中的风险损失和建立模型需要的阈值参数之间的关系,提出了一个最优化问题,给出了理论分析,说明解决该优化问题即可求得所需参数,并给出了一种自适应求阈值参数的算法.该算法将每个样本的条件概率作为搜索空间,以决策风险损失最小化为目标,求得的损失函数和阈值能够使得用户基于此作出的风险最小.在部分数据集上的实验也表明了算法的有效性,利用学习到的阈值建立的三枝决策粗糙集模型能够取得更好的分类性能.

布局问题的模拟退火算法

布局问题属于ＮＰ－完全问题已被研究多年．模拟退火法是一种新的通用启发式优化算法，现已广泛用于解决大规模集成电路逻辑布线设计、图象处理等组合优化问题．本文通过对布局问题及模拟退火算法的分析，将它们综合起来构成了求解布局问题的模拟退火算法．计算结果表明，本文算法得到的解优于传统优化方法所得到的解；文章还通过实验对算法中各参数所起作用进行了论述．

用伴随方程研究空气污染的优化控制

从一类常见的空气污染控制问题出发 ,推导了三维非平坦地形下大气平流扩散方程的伴随方程 ,利用伴随方程和原始方程的关系 ,对优化控制问题进行了等价变形 ,大大降低了计算量 .文中指出 ,空气污染预报问题是正问题 ,适合用平流扩散原始方程求解 ;控制问题是反问题 。

蚁群算法中参数α、β、ρ设置的研究——以TSP问题为例

以TSP问题为例 ,对蚁群算法中参数α、β、ρ的作用作了理论上的研究 ,同时对最优的参数配置问题作了分析。在保证获得解的前提下 ,为了提高计算速度 ,对基本蚁群算法中的选择路线策略进行了调整。通过实例计算表明 ,这种调整是切实可行的 ,有较好的实用价值。

蚁群算法中系统初始化及系统参数的研究

蚁群算法作为近年来一种新的模拟进化算法具有较强的发现解的能力,但同时也有收敛慢、耗费时间的缺点.本文针对各种不同规模的TSP问题,通过实验对各参数的设置做了研究,并对蚂蚁初始化提出了新的算法,并进行了实验验证.

一种采用随机数直接搜索方法的应用及其改进

应用随机数直接搜索的单纯形最优化方法，将系统高阶模型简化为低阶等效模型，并对控制系统调节器参数进行在线寻优，在保留该方法原有优点的基础上对搜索范围的变化规定作了改进，即依据目标函数值的大小来改变收缩系数，以达到搜索参数快速收敛于最优点的目的．仿真结果表明：改进后的方法只需迭代１０～１５次就可获得满意的结果，与原ＬＪ法相比搜索时间可缩短２０％～５０％左右．

用改进的遗传算法求解中国旅行商问题

遗传算法是基于生物进化原理的普适性全局优化算法．针对一类NP完全的组合优化问题一旅行商问题，提出用交换算子操作和模拟退火思想对遗传算法进行改进，显著提高了算法的优化效率．到目前为止，中国旅行商问题的最优解是15426km．使用改进的遗传算法，仅利用城市间的距离信息求解中国旅行商问题，得到了15409km的更优结果．

中国邮路问题的一个解法

本文给出中国邮路问题的一个解法。虽然它仍只是初始方案,但因考虑了问题的足够信息,因而这种方案至少拉近了与最优解的距离。

BREGMAN行处理算法的松驰改进

主要讨论了解决区间优化问题的BREGMAN行处理算法 ,对该算法进行了松驰改进 ,提出了并行松驰BREGMAN行处理算法 ,讨论了该算法的收敛敛性及稳定性 ,数值实验表明 ,该算法具有收敛速度快。

单纯形法解装卸工问题

本文提出装卸工问题,对一种特殊情况下的装卸工问题用单纯形方法求得了它的最优解和最优值.

一种多约束稀布线阵的天线综合方法

针对有阵元间距上、下限约束与口径约束的稀布直线阵列综合问题,提出了一种基于向量映射的改进遗传算法.该方法将遗传变量与阵元间距按照特定的关系进行映射,从而使阵元间距的强约束优化问题转换为仅含遗传变量上、下限约束的优化问题,从根本上避免了遗传操作中的不可行解.通过抑制天线峰值旁瓣电平(PSLL)的稀布阵仿真,验证了该方法的有效性和稳健性,且能获得比现有方法更高的优化效率.

正反问题数值解法相结合三维叶片的优化设计

本文讨论了叶轮机械中三维叶片的优化方法，并利用二维正反问题程序和三维Ｎ－Ｓ正问题程序作为工具，将二维叶型的改型与三维叶片的周向弯曲两种优化设计技术相结合，对工程应用中—实际叶片进行了改型优化。数值分析表明，取得了较好的优化效果。

超大规模车间作业调度优化方法研究与仿真

研究超大规模车间作业的高效调度问题。超大规模的生产作业中,由于调度规模较大,一些非主要联系的生产调度之间存在可能诱发主要调度联系冲突的可能。传统的基于遗传算法的车间作业调度方法在应用到超大规模车间作业调度环境下时,由于冲突的存在很难建立准确的调度模型,使得模型陷入收敛效率过低,早熟等缺陷,调度效率降低。为解决上述问题,提出一种最优家族遗传算法的超大规模车间生产调度方式。通过在种群优良个体附近构造最优家族,在相应的调度家族微空间中进行精确搜索,从而缩小了搜索范围。仿真结果表明,改进算法对大规模的车间调度具有搜索速度快、稳定性强的特点,提高了调度的效率。

求解0-1背包问题的萤火虫算法

将贪心策略和变异策略与萤火虫算法相结合,提出一种求解0-1背包问题的贪心萤火虫算法。通过增加贪心策略和变异策略,在一定程度上能使萤火虫跳出局部极值,提高算法的性能。通过对多个实例的仿真,将该算法与其它算法如贪心遗传算法、贪心微粒群算法进行对比,对比结果表明,该算法在求解0-1背包问题上具有更强约束处理能力和快速收敛效果。

扩散系数反演及其差分格式研究

空气污染预报属于正问题 ,而从污染物浓度来求解扩散系数则属于反问题。正问题和反问题有着本质的不同 ,在解的定义和求解方法上也有很大的区别。从最优控制的角度定义了大气边界层中垂直扩散系数反演问题的解 ,用伴随模式方法得到目标函数的梯度并求解反问题。研究中发现 ,反演的结果与模式差分格式的选取有关 ,与测试源的设置也有直接的关系。在经过多次数值试验后 ,对于误差的来源进行了理论分析 ,发现了反演结果与差分格式及测试源之间的联系 ,得到了满意的反演结果 ,并为实验测定扩散系数提供了依据。

物流配送车辆调度优化方法比较研究

目前,对物流配送车辆优化调度问题(VRP)还是一个研究热点,许多学者采用了各种优化方法来解决实际问题。本文综述了物流配送车辆调度问题的各种优化方法,对其发展历程、优缺点、适用性等都作了详细的说明,并对它们作以比较分析,从而找到最适合现实状况的优化方法。

单亲遗传算法在有限元网格节点编号优化问题中的应用

单亲遗传算法(PGA)是一种序号编码遗传算法。它具有遗传操作简单、不要求初始群体的广泛多样性、不存在"早熟收敛"现象等特点,非常适合于求解组合优化问题。在有限元分析中,网格节点编号顺序决定了有限元整体刚度矩阵中非零数据的位置,对矩阵的带宽有直接的影响。为了减小在实际计算时的存储量、缩短计算时间,将单亲遗传算法引入有限元网格节点编号优化问题,减小了有限元整体刚度矩阵的半带宽;给出了优化计算过程;与已有优化结果进行了对比,实例表明该算法是有效的,具有通用性。

单亲遗传算法编码方式的研究

给出了单亲遗传算法的几种序号编码方式 ,并指出同一组合优化问题可以按不同的同序基因数来编码 ,不同的编码方式串空间的大小有很大差别 。

考虑关停井情况的井间动态连通性反演方法

针对当前油田井间连通性模型难以考虑关停井问题且反演方法可靠性差的局限性,建立综合考虑压缩性和关停井情况的井间动态连通性模型。利用理论分析和数值模拟研究方法,对模型连通系数和时滞系数与油藏静态参数之间的关系进行了定量研究,明确其实际地质意义,快速地为油田井间连通性反演计算提供较好的初始估计。为进一步降低求解不适定性,基于贝叶斯反问题理论和投影梯度法,建立连通性模型整体约束优化方法,并给出详细计算步骤。对概念模型和实际油藏的连通性计算测试表明,所提出的模型及求解方法,能够快捷、较精确地进行油水井间动态连通性定量计算,具有较好的实际应用效果。