区域性两阶段演化算法在多峰函数优化中的应用

针对求解多峰函数优化问题全局最优解的特殊困难,提出一种区域性两阶段演化算法(RT-EA),详细介绍了该算法的作用机制、算法策略和算子设计,深入分析了该算法具有能避免“早熟”、一次运行可获得全部最优解等特性.实验结果表明,RTEA用于求解较低维的多峰函数优化问题是高效的,具有较高的求解质量和较快的收敛速度.

集装箱船舶装箱排序问题的两阶段算法

集装箱船舶装箱排序问题综合集装箱装船顺序与船舶贝内排箱,是一类典型的组合优化问题.考虑堆场发箱顺序和船舶配载之间的关联,构建集装箱船舶装箱排序问题的数学模型.针对构建的优化模型,鉴于已有方法难以直接对其进行求解,基于两阶段分层求解思想设计SWO-HES两阶段算法.算法第1阶段利用吱呀轮算法(SWO)大邻域导向式搜索的特点优化集装箱装船顺序问题;第2阶段将SWO的结果作为输入,基于启发式规则和演化策略算法(ES)构造混合演化策略算法(HES)优化船舶贝内排箱问题.最后,通过不同规模算例的研究,将SWO-HES与常见智能算法、基于实际装船规则的启发式算法进行对比分析,验证模型与算法的有效性.

适用于多峰函数优化问题的通用演化算法

本文在“两阶段子空间演化算法”的基础上加以改进 ,提出了一种解各种多峰函数优化问题的通用演化算法 ;并用五个复杂的函数进行了数值试验 。