基于熵矩阵的多目标非线性0-1规划近似算法

为了简化多目标二元匹配问题的求解,将该问题建模为多目标非线性0-1规划模型,该模型将变量约束转移到目标函数中,从而降低了问题求解难度.针对该模型,设计了基于熵矩阵计算的贪心近似算法,该算法通过熵矩阵的熵值计算确定多目标二元匹配度,并根据熵值的大小预先优化匹配顺序,从而使近似解更快速地接近最优解.仿真实验结果证明,对于单目标非线性0-1规划问题,本算法优于已有的近似算法,对于多目标非线性0-1规划问题,本算法在计算时间以问题规模的指数级减少的情况下,近似解能够很好地逼近最优解.因此,本算法与其它近似算法相比,在不增加时间复杂度的前提下,结果更优,近似度更高.

0-1非线性规划问题改进的粒子群优化算法

将0-1非线性规划问题转化为约束优化问题,采用动态双目标的约束处理方法,提出了一种求解0-1非线性规划问题的改进粒子群优化算法,数值实验的结果表明,新算法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力,显示了算法的有效性和通用性。

求解非线性指派问题的回溯算法

对于目标函数为非线性函数的指派问题,提出一种使用回溯法,利用最大值函数的性质,并结合随机策略和标记已选元素的方法,获得问题所有解的算法。实验表明该算法具有一定的应用价值。

非线性0-1规划问题的蜂群算法

针对非线性0-1规划,提出采用一种智能优化算法——蜂群算法进行求解.描述了蜂群算法的实现过程,并在计算机上编程予以实现.经大量实例测试,并与其它算法进行比较,获得了满意的结果.说明了蜂群算法在解决非线性0-1规划问题上的可行性与有效性,同时具有良好的优化能力..

有时间约束的城市配送网络结构研究

城市配送网络结构设置应考虑服务水平和成本两个影响因素。针对有时间限制的货物配送,以城市配送网络总费用最小化为目标,研究不同配送需求下的最优城市配送系统结构,建立非线性混合0-1规划模型。用蚁群算法求解,得出满足时间约束且使系统成本最小的城市配送网络层数和节点设置情况。对城市配送网络的设置进行实例分析,以验证模型和算法的可行性,为城市配送网络的建设、运营和优化提供理论依据。

军事物流多式联运路径优化研究

探讨了军事物流多式联运网的构建方法,确定了无重边的二维联运网的拓扑结构以及联运网属性值表达式。构建了基于军事供应的多式联运路径优化模型,其中安全属性作为可乘性参数导致了模型的高阶化,对此提出两种改进方案,分别将原高阶非线性0-1规划模型简化为二阶0-1规划模型和线性0-1规划模型,降低了模型求解的复杂性。选择规模为74个节点的想定案例进行仿真分析,运用Lingo9.0对高阶模型、二阶模型和线性模型进行编程求解,得到了一致的结论,验证了模型的正确性和求解实现的可行性,改进后的线性0-1规划模型能实时求得全局最优解。