初中化学质量求解类计算问题的一般解题思路

初中化学中,质量求解类计算问题是学生必须掌握的基本题目.据此,文章分析了初中化学中常见的质量求解类计算问题的特点,总结了一般的解题思路.通过合理运用这一解题思路,学生能够更加准确地解决质量求解类计算问题,提高解题能力,加深对化学知识的理解.

求解连续型分布式约束优化问题的自适应多点交叉遗传算法

针对连续型分布式约束优化问题(continuous distributed constraint optimization problems,C-DCOPs)求解算法的anytime属性的缺失、约束函数形式的限制和无法保证收敛等局限,本文提出一种求解C-DCOP的自适应多点交叉遗传算法(adaptive multi-point crossover genetic algorithm based C-DCOP,AMCGA)。在AMCGA中,智能体(agent)构建分布式种群和广度优先搜索(breadth first search,BFS)伪树以分布式地计算个体适应度;通过贪婪策略选择精英个体进行自适应多点交叉实现全局搜索,智能体之间协同通信保证分布式种群中解的一致性;利用变异算子完成局部搜索。AMCGA适用于任意形式的约束函数,并被证明具有任意时间属性和全局收敛性。在4类基准问题上的广泛实验结果表明,AMCGA的求解质量优于最先进的C-DCOP求解算法,能有效地打破目前C-DCOP求解算法的局限,并在求解质量方面存在20%~30%的提升。

考虑边位置信息的求解ETSP问题改进贪婪算法

分析了贪婪算法(Greedy algorithm,GRA)求解欧几里德旅行商问题(Euclidean Traveling SalesmanProblem,ETSP)的求解质量和求解耗时的特点,发现边位置信息是影响GRA的求解质量和求解耗时的主要因素,在Michael模型基础上提出了一种考虑添加边所在位置信息的改进贪婪算法(Improved Greedy algorithm,IMGRA),并阐述了IMGRA的设计思想和相应的构造方法.分别采用IMGRA和GRA求解了90个算例,结果表明:固定参数下的IMGRA平均求解质量较GRA提高55%,求解耗时降低20%.为此,对IMGRA比GRA求解质量更高和求解耗时更短的原因进行了分析.

基于聚类集成的蚁群算法求解大规模TSP问题

ACA(Ant Colony Algorithm)是一种可以有效求解组合优化的TSP(Travelling Salesman Problem)问题的方法。然而,当TSP问题的规模较大时,该算法的求解性能将会明显减弱。本文针对大规模TSP问题提出一种基于聚类集成的蚁群算法IAPACA(Improved AP Ant Colony Algorithm)的求解方法。利用AP(Affinity Propagation)聚类对大规模旅行商问题进行处理,将大规模旅行商问题分为若干子问题,并对每个子问题用蚁群算法进行寻优。然后用改进的集成方案对子问题进行组合,得到问题的结果。最后进行TSPLIB标准库测试算例的实验仿真,实验结果表明,基于聚类集成的蚁群算法具有更好的求解效果。

一种求解TSP问题的海鸥算法

旅行商问题(TSP)是典型的NPC问题,目的是对所有城市遍历一遍求路径最短,旅行商问题易于描述、易于理解,但是求解极其困难。从确定性算法到智能优化算法该问题的求解有了很大的进步。海鸥算法是近年来提出的一种新型智能优化算法,该算法对于求解组合优化问题具有良好的效果,基于海鸥算法的基本原理,采用轮盘赌方法进行初始化,近邻矩阵限制搜索空间范围,利用交叉操作指导算法的搜索顺序,攻击过程中使用概率选择交换、逆序、插入等技术不断对海鸥的路径进行优化,并结合2-opt算子增强算法的局部搜索能力,提出了一种求解TSP问题的改进海鸥算法。最后,对提出的改进算法进行数值实验,将实验结果和近年的改进算法进行对比,实验结果表明,该算法有效且求解质量得到了很好的提高。

旅行商问题优化解之间关系的分析

旅行商问题是经典的组合优化NP难题之一,学术界一直致力于建立在合理的计算时间内精确或近似求解问题的算法.近似算法常求得的高质量近似优化解与全局最优解之间边交集不为空,建立了两者之间及与全局最优解之间的特定关系,通过数学分析建立量化关系模型,利用实验确立模型中相关参数的先验概率.据此建立的随机TSP裁减过程大幅度裁减问题的求解规模;在求解过程中亦能高概率确定属于全局最优解的边,以提高问题求解效率和质量.

《粗粒度并行遗传算法在水库调度问题中的应用》主要内容介绍

本文于2012年8月发表在《水力发电学报》（31卷4期）上,先后荣获＂中国水力发电工程学会2014年度优秀论文一等奖＂（共10篇获奖论文,其中一等奖2篇）和＂中国科技期刊2016年度优秀论文奖＂（共90篇获奖论文）。论文围绕流域巨型水库群联合优化调度面临的变量规模大、时空高维、