一种求解混合整数非线性规划问题的演化算法——搜索空间自动收缩法

提出一种求解混合整数非线性规划问题的新的演化算法 -搜索空间自动收缩法 (ACSSOS) .在这种算法中 ,演化算法既用来定位最优解区域 ,实现搜索空间自动向全局最优解收缩 ,又用来最终求得最优解 .由于在遗传算子中引用了舍入操作 ,它不仅可用来求解混合非线性整数规划问题 ,也可求解纯整型或纯实型变量非线性函数优化问题 .数值试验结果表明本文的算法在解的质量、稳定性和收敛速度等方面优于一般的演化算法 .

基于混沌遗传算法的一类非线性两层混合整数规划问题求解

针对一类非线性两层混合整数规划问题,选取一种混沌性较强的自映射,通过引入混沌遗传动态组合系数的概念并在改进相应遗传算子的基础上,设计了一种新型的混沌遗传算法。数值实例结果表明,该算法简便、有效。

电力系统中机组组合的现代智能优化方法综述

在深入探讨电力系统机组组合的各种现代智能优化算法的基础上,加以分类总结,详细评述了各种方法所取得的研究成果和存在的不足之处。具体表现在:由于模拟进化算法的随机性,不能保证每次计算都能收敛到全局最优解,同时还存在“早熟”现象;模拟退火算法存在收敛速度慢的缺点;禁忌搜索算法存在对初始解依赖性强和搜索过程只是单对单的操作;人工神经网络的学习训练易陷入局部极值区,同时指出不同的具体问题,网络合适的隐含层数目和节点数目较难确定;模糊优化算法中隶属函数的确定及专家系统中专家的知识、经验和规则的获取都是棘手的问题。