求解Covering问题的拟物方法——NP难度问题的一个处理途径

本文提出的算法模拟了由万有引力和屏蔽现象所引起的力学过程.这种拟物的方案可为许多NP难度的问题得出有价值的近似算法.该算法对拟物类型的选择与现代递归论中的有穷损害优先方法的精神是一致的.

求解圆形packing问题的一个快速拟物算法

求解NP难问题一直是计算机科学技术中的一个瓶颈任务。自20世纪70年代以来的研究表明,不存在求解此类问题的完整严格的有效算法。因此用启发式方法求解成为当今研究的一个热点。圆形packing问题是一个有着很高理论和实用价值的NP难问题。该文提出了一些有效的搜索策略,得到了一个求解它的快速有效启发式算法。最后用计算实例验证了此算法的有效性,计算结果表明此算法明显优于已有快速算法。

集装箱装箱的一种拟物拟人算法

本文对集装箱装箱问题,利用最大穴度优先原则,提出了一种新的拟物拟人算法,使放入集装箱中的长方体尽可能紧凑的排列,从而提高集装箱空间的利用率。

求解点覆盖问题的拟物转换及算法

本文首先基于CNF－SAT问题已有的拟物型的求解思想，将点覆盖问题转换为连续情形的目标优化问题，进而提出一种新的竞争式下降梯度方法，从而获得了求解点覆盖问题的高效实用的快速算法．

不等圆Packing问题的拟物型邻域搜索算法

将拟物方法与邻域搜索过程结合,得到求解不等圆Packing问题的拟物型邻域搜索算法(QP-NS).拟物方法用于连续优化,可从任一初始格局收敛至对应的局部最优格局;邻域搜索过程迭代地将当前格局替换为其邻域中的最优格局,直至无法继续改进当前格局为止.QP-NS可在不严重破坏当前格局的前提下稳定地改进当前格局,鲁棒性较强.基于14个国际公开算例的计算实验表明:QP-NS可在60s内改进10个算例的此前最优解,并与其余4个算例的此前最优解持平.

求解等圆Packing问题的完全拟物算法

沿着拟物的思路进一步研究了具有NP难度的等圆Packing问题.提出了两个拟物策略,第一个是拟物下降算法,第二是让诸圆饼在某种物理定律下做剧烈运动.结合这两个策略,提出了一个统一的拟物算法.当使用N(N=1,2,3,…,100)等圆最紧布局的国际记录对此算法进行检验时,发现对于N=66,67,70,71,77,89这6个算例,本算法找到了比当前国际纪录更优的布局.

求解不等圆布局问题的一类遗传算法

在已有求解不等圆布局问题算法的基础上 ,根据问题特点提出了一类遗传算法 ,通过将拟物方法与标准遗传算法结合使用 ,较好地解决了对布局优化函数进行全局最优求解的问题 最后通过实例计算验证了本算法的有效性 .

求解等圆Packing问题的拟物型全局优化算法

等圆Packing问题是一个著名的几何难题,也是全局优化领域的一个天然明白客观公正的算法试金石.文中为等圆Packing问题提出了一个拟物型的全局优化算法.在算法中,N个圆饼在弹性挤压力的作用下平缓地运动,到达某个局部最优格局;适当的时期,又在高强度的引力和斥力的作用下剧烈地运动,跳出局部最优格局的陷阱,到达前景可能更好的地方.使用N(N=1,2,...,150)等圆最紧布局的国际记录对算法进行了测试.对这150个算例中的37个算例,此算法找到了比之前此国际最优记录更优的布局方案;对于剩下的113个算例,都找到了优度与当前国际记录持平的布局方案.

支持求解不等圆packing问题的降维策略

在拟物拟人算法的基础上,提出了一个新的具有降维效果的策略,为NP难度的不等圆packing问题得到了一个效率更高的实用求解算法。

支持求解圆形packing问题的两个拟人策略

提出两个拟人策略 ,在拟物算法的基础上 ,为具有NP难度的圆形packing问题得到了一个高效率的实用求解算法 .正面回答了DoritS .Hochbaum等人提出的寻求效率更高的启发式算法的问题 .