基于交替混合迭代搜索方法的预制构件生产调度与工人配置集成优化

针对以往预制构件生产过程中工人指派与生产调度递阶求解方法的不足,研究了预制构件生产调度与工人配置的集成优化问题。在深入分析预制构件的生产工艺、工序约束、工人数量、工人技能水平等制约关系的基础上,首先以最小化拖期惩罚和工人成本为目标建立了预制构件生产调度与工人配置集成优化数学模型。随后,为降低问题求解困难,基于交替分解思想,通过集成构造启发式、群体搜索、邻域搜索和破坏—构造机制,提出一种混合遗传—迭代贪婪交替搜索算法(AHGA_IG)来解决该问题。其主要思想是:首先利用启发式方法产生一个初始工人配置和生产调度解;随后固定生产调度方案,设计一种混合遗传配置算法用于优化工人配置方案;反过来固定工人配置方案,设计一种迭代贪婪调度算法用于优化生产调度方案,如此两阶段交替优化,直到满足终止条件。最后,针对不同规模算例对所提算法进行了测试。计算结果显示,所提算法具有较优的求解质量、鲁棒性和收敛性。与预制构件制造企业常用的基于经验的启发式方法相比,AHGA_IG算法具有较大的改进率,有望产生显著的经济效益。

一种加载量迭代搜索的稳健波束形成

当阵列的导向矢量并不精确已知时,自适应波束形成有较大的性能损失。为提高波束形成的稳健性,对角加载成为一种常用的方式。但困扰这类方法的核心问题是合适的加载量如何确定。粗估导向矢量经对角加载后得到修正的导向矢量,如果加载量合适,则修正后的导向矢量接近真实导向矢量,即与噪声子空间的正交性变好。基于以上分析,构造修正导向矢量向信号子空间和噪声子空间投影的加权代价函数来评价加载量的合适与否,进而提出一种迭代搜索合适加载量的方法。计算机仿真验证了方法的有效性,与同类方法对比显示其优越性。

基于自适应迭代搜索的三维质心定位算法

在加权质心定位算法和接收信号强度指示测距模型分析的基础上,提出了一种基于自适应迭代搜索的三维质心定位算法。首先计算未知节点的初始搜索步长,然后通过多次迭代、更新搜索点和搜索步长,提高节点的定位精度。该算法能自动调节搜索步长,减少迭代次数,具有一定的自适应能力。仿真分析了不同比例的信标节点、通信半径对定位误差的影响。结果表明,该算法的定位精度和稳定性良好,适用于无线传感器网络的三维定位。

基于背景迭代搜索的高分辨遥感图像汽车检测

提出了一种基于高分辨率卫星遥感图像检测汽车的新方法——背景迭代搜索(Background Iterative Search,BIS)算法。该算法首先利用背景与目标的局部差异,用距离作为判别准则逐步迭代搜索并去除背景,根据汽车的物质特性初步检测汽车;然后采用动态双峰阈值分割方法,利用全局信息把道路和非道路分开,并根据形状特征粗略提取道路;最后利用道路信息约束初步检测的汽车,得到最终的汽车检测结果。通过使用IKONOS和QuickBird卫星遥感数据进行实验,验证了BIS算法的有效性。

求解3-RRR平面并联机器人工作空间的迭代搜索法

通过对3-RRR平面机器人的工作空间的分析,提出迭代搜索法,基于VB编程建立3-RRR并联平面机器人的参数化设计界面。为并联机构的设计提供参考,为并联机构的设计提供良好的界面。

基于无先验声速的迭代搜索定位方法

提出一种无先验声速的搜索迭代定位算法,适用于球面交汇原理的水下目标定位系统。这种迭代算法的本质,是对各测量阵元的非一致声速起伏及多路径效应进行折中的平滑处理。基于联立球面交汇方程组自动搜索声速,利用冗余阵元的预测与迭代,由多个阵元参与解算可抵消测量误差,从而提高定位精度。仿真及实验系统的海试结果表明,该算法稳健收敛,运算速度快,有助于改善实际系统的定位精确度。

包容区域迭代搜索的平面直线度精密评定

为解决平面内直线度误差的精确评定问题,提出了包容区域迭代搜索方法。在明确了评定准则的基础上,给出了相应的算法和流程。根据测量数据确定当前包容区域的方向向量和边界上的极点,并以边界上距离最近的两个极点连线对包容区域进行划分,计算当前包容区域需转动角度即迭代角度实现包容区域的迭代搜索,直至满足终止条件。实例计算结果显示,本算法原理正确,收敛速度快、计算精度高,简单易行,实现了平面内直线度误差的精确评定。

基于牛顿迭代搜索法的多节点协同振源定位研究

对多节点传感器阵列,提出一种基于牛顿迭代搜索法的振源定位算法.首先引入灰色关联的概念建立多节点传感器的定位模型,然后通过对各节点协同定位结果进行牛顿迭代搜索,以期获得更为精确的定位结果。为验证算法有效性,将该算法与加权平均算法和最小二乘法进行比较,仿真结果表明,此算法可有效提高目标的定位精度。

基于多顶点替换策略的迭代局部搜索算法解决覆盖推销员问题

覆盖推销员问题(Covering Salesman Problem,CSP)是著名的旅行商问题的一个变体,是NP难问题。给定一组顶点和每个顶点相关联的预定覆盖半径,CSP的目标是在顶点子集上找到一个最短长度的哈密顿回路,使每个顶点被访问或者在被访问顶点的覆盖范围内。为提升搜索候选顶点集的质量,提出一种基于多顶点替换的搜索策略,并将该策略引入到迭代局部搜索算法解决CSP。所提CSP算法通过扰动过程和改进过程的迭代探索邻域最优解,其中扰动过程将搜索发散到未探索的区域,改进过程提升解的质量。实验结果表明,多顶点替换方法相比“移出-重新插入”过程可以获得更高质量的候选顶点集。所提CSP算法在寻优的正确率上取得了不错的成效,尽管运行速度与其他启发式算法相比有差距,但可以在合理的运行时间内解决CSP。

引入改进迭代局部搜索的灰狼算法及应用

针对标准灰狼算法(GWO)收敛速度慢,易陷入局部最优等缺点,提出一种引入改进迭代局部搜索的灰狼算法(IGWO)。首先,通过佳点集策略增强初始种群的均匀性与多样性;其次,采用双收敛因子,收敛因子基于种群位置非线性自适应更新,在种群寻优全期平衡全局勘探与局部开发能力;再次,在种群位置更新公式引入欧氏动态权重与莱维飞行策略,提升寻优精度,并帮助种群跳出局部最优值;最后,引入改进迭代局部搜索,使算法的搜索能力更加灵活,帮助算法加速收敛。通过10个基准测试函数的仿真分析及种群寻优平衡性对比,证明了IGWO具有更优的寻优精度、稳定性及收敛速度,随后将IGWO应用于工程优化问题中,相比GWO、GJO、WOA、HSSAHHO、SCHOA、NCPGWO、DSFGWO 7种算法,适应度分别优化了3.25%、27.2%、28.9%、3.15%、3.04%、0.23%、0.07%,证实了在工程应用中的可行性和有效性。

大规模无等待流水调度问题的邻域迭代搜索算法

在分析大规模无等待流水调度问题特点的基础上,提出了利用相邻工件间完工时间距离求最小化完工时间的方法;通过研究工件插入和工件对的交换对最小化完工时间的影响,提出一种邻域迭代搜索算法,该算法降低了求解完工时间的时间复杂度,大大提高了算法效率;为避免算法在邻域搜索过程中陷入局部最优,将变邻域结构算法的思想应用于其中.仿真结果表明,所提出的算法能高效率解决大规模无等待流水调度问题,所得结果令人满意.

改进迭代局部搜索算法求解第Ⅰ类混流双边装配线平衡问题

基于第Ⅰ类混流双边装配线平衡具有生产品种多样性和生产过程复杂性的特点,研制了一种改进迭代局部搜索算法进行求解。在工位数量相同时引入新的二级目标,使前面工位承担更多负载,推进解的细微改进;提出基于工位的启发式解码方式,使成对工位内的负载更为均衡。在解码设计中,优先选择空闲时间较多的边作为分配操作的边,对每种产品优先选择不产生空闲时间的操作分配,然后通过最后成对工位调整策略进一步减少工位的数量。同时设计了新的改进启发式初始化和局部搜索方式,并通过参数校验验证改进的合理性。将所提解码方式与3种不同的解码方式进行对比,并将所提算法与7种不同算法进行对比,结果表明,基于工位的启发式解码优于对比解码,所提迭代局部搜索算法优于其他对比算法。

基于K均值的迭代局部搜索聚类算法

K均值聚类算法(KM)是解决聚类问题的一个常用的方法,该方法的主要缺点是其找到的局部极小值与全局最优值的偏差往往较大。论文构造一种基于KM算法的迭代局部搜索算法(称之为IKM)。该算法以KM算法所得到的解作为初始解,从该初始解开始作局部搜索,在搜索过程中接受部分劣解。当解无法改进时,算法对所得到的局部极小解做适当强度的扰动后进行下一次的迭代,以跳出局部极小,从而拓展了搜索的范围。试验结果表明IKM算法得到的聚类结果比KM算法得到的聚类结果有明显的改进,平均改进达100%以上。当数据集越大,簇的个数越多时,改进的效果越是显著,可以达到300%以上。因而,IKM算法是一个确实可行的有效的方法。

一种基于迭代局部搜索的和声搜索算法

为了改进原始和声搜索算法的全局搜索性能,提出了基于迭代局部搜索的和声搜索算法。该算法在充分利用和声记忆库中信息和提高搜索效率的同时,对于不满足停止准则的新和声采用基于改进kick策略移动的迭代局部搜索算法进行寻优,从而使新算法具有较强的"爬山"能力。针对4个benchmark函数对新算法做了测试,并与粒子群优化算法以及已有的几个算法进行了比较,结果表明该算法跳出局部极值点的能力较强、收敛速度更快、寻优精度较高;最后将新算法应用到焊接梁的优化设计问题中,仿真结果验证了该算法在求解焊接梁最小造价问题时优于原始的和声搜索算法、遗传算法等方法。

一种新的博弈树迭代向前剪枝搜索

针对博弈树迭代加深搜索和向前剪枝搜索中误剪最佳分支的弱点,利用向前剪枝搜索与预评估搜索间的双重迭代调用,提出了一种新的博弈树迭代向前剪枝搜索方法.预评估搜索通过节点排序及调整剪枝比率可以更加准确地选取排序在前的最佳分支,进而使迭代向前剪枝搜索实现在预评估所保留的最佳分支方向进行深度搜索,二者迭代相互调用以提高向前剪枝搜索的有效性及效率.定性分析与中国象棋计算机博弈实验结果表明,迭代向前剪枝搜索提高了实时行棋决策的效率和效果,与α-β剪枝搜索相比,提高的搜索效率超过160倍,同时取得了胜负比近7倍的博弈效果.

校车路径问题的改进迭代局部搜索算法

针对考虑站点服务时间、学生最大乘车时间约束的校车路径问题(SBRP),提出一种改进迭代局部搜索(ILS)算法以提升求解质量。该算法使用大规模邻域搜索(LNS)算法作为扰动算子;在解的破坏过程中,设计一组解的破坏因子并赋予一定的选择概率,每隔若干次迭代后根据解的质量自适应更改破坏因子的选择概率,进而调整解的破坏程度。为提升ILS解的多样性,算法采用了基于偏差系数的邻域解接受准则。在国际基准测试案例上进行了测试,测试结果表明在ILS算法中使用自适应调整破坏程度的LNS扰动比常规扰动和其他破坏扰动的求解质量有大幅提升;与蚁群算法的比较结果进一步验证了改进算法的有效性。

迭代搜索法设计二元计算全息图

提出了设计二元计算全息图（ＢＣＧＨ）的一种新方法，分析了迭代搜索算法合成ＢＣＧＨ的原理和特点，建立了一套评价计算全息算法的指标，分析了几种类型ＢＣＧＨ数字恢复像的质量和衍射效率，并给出了其实际光学恢复像．分析结果表明，用迭代理索算法设计的位相型ＢＣＧＨ恢复像质量好、衍射效率高．是合成ＢＣＧＨ的一种较理想的迭代算法．

改进迭代局部搜索算法求解多AGV柔性作业车间调度问题

针对受运输时间和运输资源约束的柔性作业车间调度问题,提出一种融合贪心启发式规则的改进迭代局部搜索算法。以最大完工时间为优化目标,建立多自动导引小车(AGV)柔性作业车间调度问题的数学模型,并采用工序串和机器串双层编码求解问题模型,解码时融入“先到先服务”的启发式规则来对每个运输任务分配最合适的AGV;生成初始解时考虑机器全局的工作负载平衡;设计了3种邻域结构用于随机邻域局部搜索,并采用精英解记忆库策略来指定当前解,有效利用历史搜索信息,保持算法集中性的同时扩大了搜索空间。采用最好解、相对标准差和算法平均运行时间3种性能指标,分别在小规模和大规模标准测试案例上对所提算法的有效性、稳定性和高效性进行测试,结果表明不管是在求解速度上还是求解质量上其表现都优于遗传禁忌搜索算法、带转移瓶颈的遗传禁忌搜索算法和延迟接受爬山算法。

基于多类迭代局部搜索的自动化排课算法

针对局部搜索算法容易陷入局部最优,无法自适应多种约束条件下排课的问题,提出一种基于多类迭代局部搜索的自动化排课算法。首先,通过多类分类器依据排课问题特征对排课问题进行分类,指导迭代局部搜索的邻域选择及参数设置。然后,在迭代局部搜索的过程中,使用基于序列的贪婪算法获得可行解。最后,采用以问题特性为导向的双温控制模拟退火算法在邻域中搜索局部最优解,并通过特定的扰动策略对当前最优解进行扰动后作为新的初始解进行迭代,最终达到全局最优。该算法在两个国际著名的数据集,即第二届国际时间表大赛基于课程的时间表数据集和Lewis 60数据集上进行了测试。实验结果表明,与当前文献中求解该问题的其他性能较优算法相比,所提出的算法具有更高的求解效率和质量。

MIMO-BICM-IDD系统中改进的迭代树搜索检测

多入多出系统中的迭代树搜索(ITS)检测会遇到某些比特的对数似然比(LLR)无法确定的情况,需采用赋常数值的方法解决,但这会影响系统性能.为此,提出一种改进的软检测方案,通过合适地选取某些删除路径,将这些路径保留并延伸为全长路径,可以确保对每比特都能计算其LLR,并能提供可靠性高的LLR值.给出了路径选取的规则及延伸所选路径为全长的低复杂度方法.仿真结果表明,新算法与ITS算法相比具有更好的性能,并能使性能和复杂度达到较好的折中.