基于粗精调技术的求解带平衡约束圆形Packing问题的拟物算法

带平衡约束的圆形Packing问题是以卫星舱布局为背景的具有NP难度的布局优化问题.文中建立了此问题相应的数学模型,同时提出了两个新的物理模型,并受工艺加工过程中"粗精加工"现象的启发,提出了基于粗精调技术的拟物算法QPCFA.该算法既兼顾了搜索空间的多样性以利于全局搜索,又能对有前途的局部区域进行精细搜索以找到相应的局部最优解.同时,在计算过程中引入禁忌技术和跳坑策略,以提高算法的求解质量.对国际上11个代表性的算例进行了计算,QPCFA更新了其中7个算例的最好记录,其余4个与目前的最好记录基本持平,且与目前的最好结果相比在计算精度上均有较大的提高.

求解平衡约束圆形Packing问题的快速启发式并行蚁群算法

带平衡约束圆形Packing问题属于NP-hard问题,求解困难.提出一种求解该问题的快速启发式并行蚁群算法.首先提出一种启发式方法:在轮盘赌选择定序的概率公式中增加质量因子和外围逆时针排列定位待布圆,并用它构造出多样性种群个体(相交圆数不超过3的布局方案).然后将蚁群优化与并行搜索相结合,使种群个体快速收敛到最优解或迭代出存在少量干涉的近似最优解(1～3个相交圆).若为后者,则基于物理模型用最速下降法将其快速调整成最优解.所采用的启发式方法、并行蚁群搜索机制和快速调整策略有机结合提高了算法的搜索精度和效率.数值实验表明该算法在性能指标上优于已存在的算法.

带平衡约束的圆形packing问题解空间结构分析

带平衡约束的packing问题属于NP-hard问题,不同问题的函数往往对应不同的解空间结构,解空间的结构对算法的寻优搜索效果有很大影响.以一类2D带平衡约束的圆形packing问题(转动圆桌平衡摆盘问题)为例,利用主元分析,对用进化算法求解的该问题的解空间结构进行分析,给出可视化主元地貌图,指出该问题的主元解空间结构是一种极限突变和对称的多模态的地貌结构.该解空间结构可以为构造具有针对性的新算法或选择算法提供理论依据.

动作空间带平衡约束圆形Packing问题的拟物求解算法

对于一个以卫星舱内设备布局为背景的具有NP难度的全局优化问题——带平衡约束的圆形Packing问题,提出了基于动作空间的拟物求解算法.在拟物下降遇到局部极小点的陷阱时,如何找到当前格局下的最空闲空间以使搜索过程跳到更有前景的区域去是设计跳坑策略的一个关键难点.借鉴求解矩形Packing问题中动作空间的概念,通过化"圆"为"方",将不规则的空闲空间近似为一系列规则的矩形空间,从而有效地解决了此难点.另外,将拟物法与提前中止、粗精调和自适应步长这3个拟人辅助策略相结合,以提高势能下降的效率.对3组共13个代表性算例的计算结果及与国内外代表性算法的比较表明,所提格局的外包络圆半径多为最小或次小,且在部分算例上找到了有更小外包络圆半径的格局,总体计算结果较好,且静不平衡量的精度较高.

用改进的散射搜索法求解带平衡约束的圆形Packing问题

以卫星布局为背景的带平衡约束的圆形Packing问题属NP难问题.该文用给出的改进的散射搜索方法求解.一是给出基于极坐标变换的散射搜索多样性生成策略,二是采取基于极角和极径差异度的参考集更新策略,三是用梯度下降法和Nelder-Mead直接搜索法分别作为散射搜索法中不同阶段所产生新解的改进方法,从而构成改进的散射搜索法,提高了散射搜索法的探索和搜索能力.数值实验结果表明了该改进散射搜索法的可行性和有效性.

利用改进的微分进化算法求解带平衡约束的圆形packing问题

提出了一种改进的微分进化算法(DE)求解二维带平衡约束的圆形pack ing问题.首先,构造出等价的物理模型,定义系统的能量函数,再对能量函数进行全局优化,从而间接得到问题的近似解.其中引入的参数动态调整策略在计算初期维持个体的多样性,后期加快算法的收敛速度,提高了DE算法的性能.最后,对两个算例进行了数值计算,实验结果证明了算法的有效性.此算法思路可推广应用于求解其它类型布局问题.

求解带平衡约束圆形packing问题的改进人工蜂群算法

圆形packing问题是一个著名的NP难题,求解该问题具有很高的理论与实用价值。首先将趋势外推原理和微调算子引入人工蜂群算法,对其搜索的随机性进行有效的引导优化,然后将改进后的人工蜂群算法应用于带平衡约束的圆形布局的参数优化,并在文后采用3个典型实例进行了数值实验。结果表明新算法解决带平衡约束的圆形packing问题具有较强的寻优能力和较高的寻优效率,是一种实用的方法。

求解带平衡约束圆形Packing问题的快速局部搜索算法

带平衡性约束的圆集在圆容器内的布局优化问题,属于NP困难问题。针对此问题,提出了一种快速的局部搜索算法。该算法首先构造出等价的物理模型,定义系统的能量函数,再利用最速下降法对能量函数进行优化,从而间接得到问题的近似解。在局部搜索算法中引入加速策略,提高了计算效率。最后通过两个算例的数值计算,验证了该方法的可行性和有效性。

二维矩形Strip Packing问题的算法研究与改进

二维矩形Strip Packing问题的约束条件及目标函数与基本型二维矩形Packing问题类似,都是在有限的矩形容器中,有效地摆放各个矩形块,以最大化容器利用率为目标。为了解决这一NP-hard问题,该文在邓见凯、王磊提出的拟人型全局优化算法的基础上进行了深入的算法研究与改进。针对Strip Packing问题特点,提出了QHG(Quasi-Human Group)算法,其核心改进涵盖了多个方面,包括扩充初始点集合、删除和替换评价标准以及扩大邻域空间搜索范围。和单个局部极小值点的迭代相比,对局部极小值点集合进行迭代所生成布局优度更高,跳坑策略用于跳出局部极小值点,将搜索引向有希望的区域,优美度枚举有望进一步提高布局优度。通过这些措施,QHG算法更好地模拟人类决策过程,提高了全局搜索的效率。为评估QHG算法性能,对8组标准问题实例(C组、N组、NT组、CX组、NP组、ZDF组、2sp组、bwmv组)进行了大量实验。实验结果表明,QHG算法生成的布局优度优于当前国际文献中的几种较先进算法,展现了其在Strip Packing问题上的卓越性能。

求解方格packing问题的启发式算法

沿着拟物与拟人的途径,本文为一类具有NP难度的方格packing问题得到了实用的近似求解算法,以此算法为基础可以发展出一种为大规模集成电路芯片裁切工作做计算机辅助设计的高效的软件系统。

求解单位等边三角形Packing问题的近似算法

多边形Packing问题不仅具有重要的理论意义 ,而且也有广阔的应用前景 .由于该问题具有NP难度 ,且具有连续的性质 ,一般要事先对多边形的放置方位进行限制 ,例如不允许多边形旋转 ,然后再进行优化求得近似解 .该文采用一种新的思路对多边形Packing问题的一个特例———单位等边三角形Packing问题进行了研究 ,提出了零自由度动作和零自由度放置策略的概念 ,并设计了一个近似求解算法———最小损伤法 .复杂性分析和计算结果表明该算法是高效的 .以此为基础 ,可能为多边形Packing问题找到类似的求解算法 .

求解矩形Packing问题的砌墙式启发式算法

为求解正交矩形Packing问题提出了一个新颖而有效的砌墙式启发式算法.该算法主要基于砌墙式启发式策略,其思想主要来源于砖匠在砌墙过程中所积累的经验:基于基准砖的砌墙规则.对国际上公认的大量的Bench-mark问题例的计算结果表明,该算法的计算速度不仅比著名的现代启发式算法快,而且获得更优的高度.

基于欧氏距离的矩形Packing问题的确定性启发式求解算法

使用拟人的策略,提出了基于欧氏距离的占角最大穴度优先的放置方法,为矩形Packing问题的快速求解提供了一种高效的启发式算法.算法的高效性通过应用于标准电路MCNC和GSRC得到了验证.

基于禁忌搜索的启发式算法求解圆形packing问题

求解具有NP难度的圆形 packing问题具有很高的理论与实用价值 现提出一个有效的启发式方法 ,求解了货运中常遇到的矩形区域内的不等圆 packing问题 此算法首先将圆按给定的优先级分组 ,然后逐组地用拟物拟人法放置圆 ,并且在整个过程中利用了禁忌搜索法的思想 ,通过禁止重复前面已做的工作 ,使搜索能有效地逃离局部极小值的陷阱 ,提高了搜索效率 实验结果表明 。

基于改进粒子群优化算法的矩形Packing问题

针对具有NP难度的矩形Packing问题,提出一种带变异算子的双种群粒子群算法,该算法将粒子群分为2个不同的子群,使种群在全局和局部都有较好的搜索能力。通过子群重组实现种群间的信息交换。同时在算法中引入变异算子,对产生的局部最优解的邻域进行搜索。实验结果表明,该算法是一种求解矩形Packing问题的高效实用的算法。

求解圆形Packing问题的一个启发式算法

求解ＮＰ难度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，求解ＮＰ难度问题不存在既完整严格又不太慢的求解算法．因此，近年来，启发式方法成为研究热点．圆形Ｐａｃｋｉｎｇ问题是ＮＰ难的，具有很高的理论和实践价值．它的求解目标是寻求多个圆在一个大圆内的一个优良布局，使得这些圆互不重叠地放置．基于拟物法以及适者生存的启发式思想，为圆形Ｐａｃｋｉｎｇ问题的快速求解提出了一个高效的启发式算法．算法的高效性通过计算实例得到了验证．

正三角形容器内等圆Packing问题的启发式算法

等圆Packing问题研究如何将n个单位半径的圆形物体互不嵌入地置入一个边长尽量小的正三角形容器内,作为一类经典的NP难度问题,其有着重要的理论价值和广泛的应用背景.模拟退火算法是一种随机的全局寻优算法,通过将启发式格局更新策略与基于梯度法的局部搜索策略融入模拟退火算法,并与二分搜索相结合,提出一种求解正三角形容器内等圆Packing问题的启发式算法.该算法将启发式格局更新策略用来产生新格局和跳坑,用梯度法搜索新产生格局附近能量更低的格局,并用二分搜索得到正三角形容器的最小边长.对41个算例进行测试的实验结果表明,文中算法改进了其中38个实例的目前最优结果,是求解正三角形容器内等圆Packing问题的一种有效算法.

解 packing 及 CNF-SAT 问题的拟物拟人方法

提出拟物拟人方法．论述了如何按此种方法为ＮＰ难问题设计出高效实用的快速求解算法．作为例证，所得出的关于ＣＮＦ－ＳＡＴ问题及ｐａｃｋｉｎｇ问题的算法，其先进性在国际竞赛及工业生产中得到了显示．

求解不等圆Packing问题的一个启发式算法

求解具有NP难度的圆形packing问题具有很高的理论与实用价值.现提出一个启发式方法,求解了货运中常遇到的矩形区域内的不等圆packing问题.此算法首先将待布局圆按半径大小降序排列,然后用占角动作来逐个放置.通过试探性地放入一个或多个待布局圆,给出了占角动作的度以及更全局的有限枚举策略来评价占角动作的优度.在放置每一个圆时,以贪心的方式选取当前具有最大优度的占角动作来放置.最后用测试算例验证了算法的高效性.

一种求解圆形Packing问题的模拟退火算法

为求解矩形区域内的圆形Packing问题,提出一种启发式模拟退火算法。寻求多个圆在一个矩形区域内的优良布局,使这些圆两两互不嵌入地放置。算法从任一初始构形出发,采用模拟退火(SA)算法进行全局寻优,在SA执行过程中,应用基于自适应步长的梯度法进行局部搜索,同时介绍一些启发式策略。对2组共20个算例进行实算测试,计算结果证明了该算法的有效性。