基于改进火烈鸟搜索算法的移动机器人路径规划

为改善火烈鸟搜索算法(FSA)在路径规划中易陷入局部误区的问题,提出改进FSA(IFSA)用于移动机器人路径规划。该算法引入自适应Sigmoid非线性因子实现种群动态调整,平衡了算法的全局搜索与局部搜索;同时,嵌入自适应混合精细分级的觅食位置更新方式,增强算法局部寻优能力;进一步提出随机镜面反射学习(RSRL)机制并应用于算法种群逐维学习,提高算法的寻优效率与精度。实验结果表明:IFSA能够快速获取最短路径,寻优能力优于其他算法,具有较强的稳定性和鲁棒性。

混合量子进化算法在110kV变电站规划中的应用

针对城市电网中110 kV变电站规划这一组合优化问题,给出一种基于混合量子进化算法的变电站规划优化方法。该方法融合了量子进化算法收敛速度快,擅长全局搜索的优点和贪婪随机自适应算法局部搜索能力强的长处。将此方法应用到四川某县110 kV变电站容量规划中,计算结果表明该方法很好地完成了对该县变电站数量、主变容量的优化规划。结果符合该地区电力需求和未来电网建设形势,对该县电网下一步规划建设有重要参考意义,表明了方法的有效性。

家庭护理人员协同调度与路径规划研究

随着我国老龄人口数量的不断增长以及家庭护理观念的普及,用户日渐青睐居家接受个性化的家庭护理服务。然而护理服务资源在不同区域、机构的配置程度存在差异,单一机构难以满足用户快速增长的多样化、个性化需求。为缓解护理服务资源供需不均衡情况,将协同服务思想引入家庭护理,提出家庭护理人员协同调度与路径规划问题,考虑多个护理中心协同服务同一客户的不同需求。在现有护理资源不变的条件下,通过对资源统筹优化,提高护理资源利用率,使得护理人员的调度方案更加灵活合理,在满足客户需求的前提下达到降低护理中心运营成本的目的。为了研究该问题,首先建立了以护理人员启用、行驶、正常工作、加班工作总成本最小,包含客户需求、护理人员工作时长等约束的家庭护理人员协同调度的数学规划模型;其次,考虑护理人员和客户需求所具备的特性,根据贪心、随机、自适应思想,结合贪心随机启发式和迭代局部搜索等多种方法设计了具有自适应反馈机制的混合贪心随机自适应搜索算法;最后,基于标准算例的仿真实验测试评估所设计算法的性能。实验结果表明:设计的算法相比优化软件GUROBI和标准GRASP能够更加高效、高质量地求解家庭护理人员协同调度与路径规划问题;同时引入协同思想能够大幅缩减运营成本并提高护理人员利用率。

TSP问题的一种改进的GRASP算法

本文对Marinakis等提出的扩展邻域GRASP算法进行改进。首先使用最近α值方法构造初始TSP回路,然后运用混合的局部搜索即2-opt算法、双桥策略和3-opt算法来改进初始回路,并且引进α-nearness候选集和don’t-lookbit技术来提高搜索速度。实验结果表明,本文提出的GRASP能够在合理的时间内得到很好的解,并且解的质量优于Marinakis等提出的扩展邻域GRASP算法得到的解。

结合部件动态变化度求解最小碰集的GRASP算法

针对最小碰集求解问题,提出一种改进的GRASP算法。在算法构造解阶段,提出一种结合部件动态变化度d-covered的打分机制,用来选择可能是最小碰集的部件,避免非最小碰集部件的加入,并能较早地得到最小碰集;在算法局部搜索阶段,结合部件动态变化度drcovered给出锦标赛策略,进而从当前解对应的冗余部件中删除较可能是非最小碰集的部件。此外,还给出了完备算法和不完备算法的时间复杂度分析。实验结果表明:与现有完备算法相比,本文算法能够在较短的时间内找到最优解;与现有不完备算法相比,本文算法可以找到更短长度的最小碰集。

基于突发污染事件的管网水质监测点优化布置

针对城市供水系统中突发的污染事件,提出了供水管网水质监测点布置方法.利用混合整数规划模型表达了多目标水质监测点布置,通过模拟管网发生的水质污染事件,计算管网发生污染事件时对用户带来的影响值,利用改进的贪心随机自适应性搜索算法对模型求解,并结合ZJ市管网,验证了该算法对模型的求解效率,提出了该市基于突发污染事件的管网水质监测点优化布置方案.