约束多目标进化算法修补算子的研究

为了避免约束多目标进化算法陷入局部最优,提出了一种新的边界修补算子.该边界修复算子受到反向学习的启发,把违法盒型约束的解修复到其对应的反向可行边界,以增强约束多目标进化算法的多样性.为了验证所提的修补算子的有效性,在经典的约束多目标基准测试问题CTP2-CTP8上进行了实验仿真,仿真的结果表明所提出的新型的修补算子在多样性和收敛性上均优于现有的边界修补算子.为了进一步验证所提出的新型修补算子,设计了一组约束多目标优化问题MCOP1-MCOP7,作为CTP测试问题的有效补充.在MCOP1-MCOP7上的仿真结果同样表明,所提出的新型边界修补算子同时在收敛性和多样性上要优于现有的修补算子.

最小化流水时间的工作流资源优化模型和算法

资源在工作流实例间的分配决定了工作流实例中活动的平均处理时间和等待时间,针对优化资源分配,研究使整个工作流的流水时间最小问题。总结了最小化工作流实例的平均响应时间问题的目标和约束条件,提出了以工作流实例平均响应时间最小化为目标的求解最优资源配置数量的方法;建立了最小化工作流时间属性的工作流资源优化数学模型,设计了改进的遗传算法。仿真实验显示,通过适当增加调用的资源数量可减小工作流实例平均响应时间,优化工作流的流水时间。模拟实验通过将提出的改进算法与传统遗传算法的对比,验证了算法的计算效率。

基于范式转换的知识进化算法

根据库恩的知识进化观,提出一种基于范式转换的知识进化算法。每个范式对应一个问题的可行解,以范式为单位建立初始知识库。利用传承算子实现对优秀范式的传承,采用修补算子实现范式危机的消除,以创新算子产生新范式,从知识库的最优范式中获取问题的最优解。将该算法应用于求解函数极小值,其结果与遗传算法相比具有更好的寻优性能。

二次背包问题的贪婪量子进化算法求解

二次背包问题是一种NP难组合优化问题,其精确算法求解难度大,针对该问题提出了一种量子进化算法求解方法。该算法采用一种相对贪婪修补算子,该修补算子不但考虑了二次背包问题的每一物品项价值,而且考虑了物品的协作价值,是一种动态修补算子。同时算法借鉴粒子群算法中粒子的运动方程,提出了一种具有三类知识学习能力的量子更新模式,使得量子进化中获得的知识更全面。通过对100个国际上大规模二次背包问题进行测试实验,验证了提出的求解算法比相应的其他启发式算法性能有较大提升。

改进的离散粒子群优化算法及其在竞胜标确定问题中的应用

通过拓展标准粒子群优化算法模型,提出了一种用于解决离散最优化问题的NDPSO算法,使其仍然具备标准PSO算法相对于其他智能算法的高效性和稳定性。在NDPSO算法的基础上引入依概率随机比较的概念,并构造了进行启发式搜索的随机修补算子,实现对组合拍卖中的竞胜标确定问题(WDP)的求解。实验结果表明,该求解方案与基于其他离散化PSO算法或遗传算法的求解方案相比在达优率和收敛速度上都具有明显的优势。

基于时变需求的树型多级库存优化研究

考虑到战术仓库的需求率具有时变性的特点,应用供应链管理的思想研究了一个战役仓库、多个战术仓库组成的树型多级库存优化问题,建立了战役仓库采用延迟化订货策略、战术仓库分别采用等间隔或等量订货策略时的模型,并采用自适应遗传算法实现了模型的求解,实例验证了模型及算法的有效性。实验结果表明,战术仓库采用延迟订货策略,战术仓库采用等量订货策略时总费用最低。

基于改进粒子群算法的航班降落调度问题研究

航班降落调度是多约束的整数规划问题,也是组合优化中的典型NP难题之一。针对传统粒子群算法易陷入局部最优和求解组合优化问题能力不强的缺点,提出改进策略。改进的算法通过禁忌搜索策略生成初始粒子群以满足航班调度多约束的限制,引入遗传算法的交叉变异等操作以增强粒子群间信息交流能力,重新定义惯性权重和加速度因子,以增强粒子的多样性和收敛性,加入进化交叉算子以增强粒子的局部寻优能力。通过与修补遗传算法、罚函数遗传算法进行对比,经多次运行后的结果表明,提出的改进算法的局部搜索能力和全局搜索能力都得到增强,同时也验证了算法的可行性和有效性。

改进遗传算法求解TSP问题

遗传算法(GA)是由遗传进化理论指导的随机搜索寻优算法,传统GA的寻优能力与随机搜索能力之间存在着相互制约的关系,所以对地形极其复杂、极无规律的TSP的应用效果并不十分理想.通过利用互换启迪交叉算子加快局部搜索算法的收敛速度,利用模式增加修补算子防止算法早熟收敛,给出了一种求解TSP问题的新型遗传算法.仿真实验表明该算法是有效的和可行的.

具有时变需求的配送型多级库存优化研究

考虑到战术仓库的需求率具有时变性的特点,应用供应链管理的思想研究了一个战役仓库、多个战术仓库组成的配送型多级库存优化问题,建立了战役仓库采用等量订货策略,战术仓库分别采用等间隔、等量订货策略时的模型,并采用自适应遗传算法实现了模型的求解,实例验证了模型及算法的有效性.实例表明:战役仓库采用等量订货策略,战术仓库采用等间隔订货策略时总费用最低.