基于蚁群禁忌搜索混合算法的配电网重构

介绍了以最小化配电网网损为目标函数,以网络拓扑约束、潮流约束、运行约束以及辐射状约束为约束条件,在基本蚁群算法基础上的改进型蚁群禁忌混合算法在配电网重构中的应用,在IEEE 69节点系统的计算中,蚁群禁忌混合算法与禁忌算法相比提高了优化效果,从而证明了蚁群禁忌混合算法的实用性。

基于蚁群禁忌混合算法的成品油多舱配送路径优化研究

依据油品运输策略的不同,成品油二次配送可划分为两种模式:同一加油站的不同油品需求可拆分配送和不可拆分配送.在两种模式的基础上,根据带时间窗的成品油多舱配送基本模型,衍生出两类配送子模型;综合考虑蚁群算法较强的全局搜索能力和禁忌搜索算法的局部搜索能力,设计蚁群禁忌混合算法(ACO-TS),并提出相应策略用于两类子模型的求解.采用12组不同类型的算例进行数值实验,实验结果表明,混合算法能有效的求解两类配送子模型,并且针对第二类子模型设计的特有邻域能够加快算法求解速度;此外,两种配送模式中,同一加油站不同油品需求可拆分的模式在降低配送成本的同时,能够大幅提高车载率,减少车辆使用量。

基于机会约束的双目标竞争选址研究

人们已经开始研究在已经有其他设施存在的多个相互竞争的设施的选址。在原始的选址模型中主要是通过最大市场份额模型,其原始模型市场份额的分配仅仅依赖于距离,本论文将对零售设施的竞争选址模型进行修正,建立一个带有机会约束的最大市场份额模型,通过基于禁忌搜索算法思想上的最大最小蚁群算法进行求解,在matlab软件上仿真分析从而得到最优的选址点。

带广义紧前约束的资源受限项目计划问题求解

介绍带广义紧前约束资源受限项目计划问题的约束条件和数学模型,对该问题的网络拓扑和时间约束条件进行了分析,对该问题求解的相关定义、定理、预处理过程进行了介绍,提出该问题的蚁群禁忌优化算法。

基于时态约束贝叶斯网的电信产品生命周期预测研究

针对通信企业多产品同时运营的特点,在获取通信市场发展阶段时态区间分布的基础上,构造带时态约束广义朴素贝叶斯网电信产品生命周期主值分类预测模型,并提出禁忌搜索-蚁群优化算法学习产品属性节点间有向边..在禁忌搜索过程中利用贝叶斯网MDL评分函数结构信息熵、模型复杂度度量交互影响,避免贝叶斯网学习陷入局部最优.在实证部分,应用多层交叉验证对产品运营数据进行测试,并对比NB网、TAN网分类法,结果表明:时态约束GNB网分类预测方法具有准确度高、稳定性好的优势,并能提供产品属性节点对产品生命周期主值预测影响程度实证分析手段,为电信产品生命周期预测研究提供了一种有效的新途径.