非线性0-1规划问题的连续化及其遗传算法解法

为了求解非线性0-1离散规划问题,通过非线性等式的"离散性约束"将其转化为[0,1]区间上等价的连续变量非线性规划.对于目标函数非线性、约束线性的0-1规划问题,可以使用乘子法来解决含"离散性约束"的非线性优化问题.对于目标函数和约束函数均为非线性的问题,可以采用约束松驰法将离散性约束松弛为不等式约束.两种方法处理后均使用遗传算法程序GENOCOP求解.乘子法求解得到的结果比较准确,约束松弛法属于近似方法,可以求解带非线性不等式约束的问题.用本文的方法对多个非线性0-1规划同题的算例进行了计算,并将计算结果同枚举法的计算结果比较,结果表明该方法准确、有效.

非线性0-1规划的元胞蚁群算法

基于元胞自动机原理和蚁群优化算法,提出一种求解非线性0-1规划问题的元胞蚁群优化算法。该算法将元胞的演化规则和蚁群的信息素更新规则相结合,利用元胞及其邻居增强搜索过程的多样性,提高蚁群的全局优化能力。经实验和与其他算法比较,表明该算法可行有效,有良好的全局优化能力。

铁路枢纽车流组织的非线性0-1规划模型及算法

分析铁路枢纽车流组织问题的背景、特点及优化目标 ,给出铁路枢纽车流组织所需的构模参数 ,梳理与路网联系的车流类型及结构 ,综合考虑直通、改编、地方车流的作业过程 ,建立基于铁路枢纽资源约束的非线性0 - 1规划模型 ,并将遗传算法应用于该问题的寻优过程。

非线性0-1规划问题的人工鱼群算法

对于非线性0-1规划问题,给出一种新的智能寻优方法——人工鱼群算法。利用罚函数将约束问题转换为相应的无约束问题,给出了人工鱼群算法的具体步骤,并用MATLAB软件实现编程。通过对多个非线性0-1规划问题的算例进行测试,并将测试结果与其他算法进行比较,结果表明,人工鱼群算法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力,可以作为求解非线性0-1规划问题的一种实用方法。

基于改进Markov邻域的非线性0-1规划智能算法加速策略

大规模非线性0-1规划问题求解时间较长,通过分析非线性0-1规划问题特点及算法寻优的Markov过程,提出一种基于改进Markov邻域的智能算法加速策略。首先,根据0-1规划问题解特点给出了非线性0-1规划问题的改写模型;随后,基于该模型给出了改进的Markov邻域,并推导和证明了改进邻域下任意两个状态之间的可达概率及其条件;最后,通过进一步分析非线性0-1规划模型并融合所提出的改进邻域,设计了采用Markov过程的智能算法的约束条件和目标函数递推更新策略对算法进行加速。采用不同算例进行多次测试,结果表明,在保持加速算法与原算法寻优效果相当的前提下,该策略对多种智能算法的寻优效率均有不同程度的提升。

大规模非线性0-1规划的粒子滤波算法

为解区间上随机产生均匀分布的十进制数粒子,转换为该区间长度的二进制数得到初始可行解,计算初始可行解大规模0-1非线性规划求解难题,设计并实现了粒子滤波的求解方法。粒子滤波是利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布,是一种顺序重要性采样法。在求解大规模非线性0-1规划问题时,将解划分为M个区间,计算初始可行解中每个区间的粒子的均值和方差。然后采用正态分布迭代产生可行解粒子,使可行解粒子的分布逐步逼近或等于0-1非线性规划问题的最优解。

非线性0-1规划问题的混沌粒子群算法

针对非线性0-1规划问题,提出了一种混沌粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将非线性0-1规划问题处理为无约束的0—1规划问题,引入了混沌策略来初始化种群,增加其多样性,为预测算法是否出现早熟现象,采用了适应度方差.数值实验表明,提出的算法是求解非线性0-1规划问题的一种有效且可行的全局优化算法.

一个解非线性0-1整数规划问题基于罚函数的混合粒子群优化算法(英文)

利用罚函数思想把非线性0-1整数规划问题转化为无约束最优化问题,然后把粒子群优化和罚函数方法结合构造出一个基于罚函数的混合粒子群优化算法,数值结果表明所提出的算法是有效的.

0-1非线性规划问题的改进差分进化算法

针对0-1非线性规划问题的特点,提出了一种适合于求解0-1非线性规划问题的改进差分进化算法。这个算法把差分进化算法和罚函数方法有机结合起来,在变异操作中加入0-1取整运算,在交叉操作中使用了指数递增交叉概率因子以提高算法的全局搜索能力和收敛速率。用8个例子进行了实验研究,结果表明这个改进的差分进化算法在收敛性、精度、鲁棒性强方面都比较好。

0-1非线性混合整数规划的罚函数解法

本文中我们对一类0-1非线性混合整数规划的解法进行了探讨,通过罚函数把有约束问题化为相应的无约束问题,我们证明了可通过求解一个无约束非线性规划问题得到原问题的ε近似极小解,数值试验表明算法是有效的.

非线性0-1规划问题的元胞灰狼优化算法

针对非线性0-1规划求解问题,基于元胞自动机原理和改进的灰狼算法,提出一种元胞灰狼优化算法.首先,为了避免基本灰狼算法种群分布的随机性问题,利用佳点集理论对灰狼种群进行初始化,增强算法种群的多样性,提高算法的全局收敛速度;其次,针对基本灰狼算法的开发和探索能力平衡能力差的问题,利用自适应精英学习策略分别对算法中的参数α、灰狼与猎物的距离进行修正,实现灰狼算法的全局搜索速度和开发探索能力的最优均衡性;最后,将元胞自动机的演化规则与次优解β灰狼位置以及第三优解δ灰狼位置进行更新,利用元胞及其邻居增强搜索过程的多样性和分布性,实现灰狼算法的全局优化能力;并选用14个典型的非线性0-1规划问题算例进行仿真解算,并将解算结果与其它算法进行比较,结果表明:该算法对大规模复杂问题求解的平均运行时间少10%左右,且具有较快的收敛速度、较多的最优解集和较好的全局寻优能力.

0-1非线性规划问题改进的教与学优化算法

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,对教与学优化算法的迭代方程进行改进,提出了一种求解0-1非线性规划问题的改进教与学优化算法。数值实验表明,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。

一种求解多目标0-1规划问题的自适应粒子群算法

对于带有线性约束的多目标0-1规划问题,给出了一种自适应的粒子群优化算法。该算法利用变换来控制模型的线性约束,并通过对各目标函数进行自适应加权的方式形成适应度函数。数值结果表明该算法是有效的,可以求解实际应用中的一些模型。

基于Matlab的非线性规划问题的求解

非线性规划问题是运筹学重要的分支,非线性规划理论及其算法为工程、管理、经济、科研、军事等方面的最优设计提供了有力的工具。论文首先介绍了非线性规划的基本概念和一般形式,并重点讨论了二次规划,一般非线性规划和0-1非线性规划的求解算法及求解过程。并在Matlab R2012a环境下进行仿真,通过结果可以发现,用Matlab求解非线性规划问题,大大简化计算、提高了计算效率和结果的准确性。

武器-目标分配问题的蚁群算法

文章建立了武器-目标优化模型,分析了各种优化方法的优缺点。采用蚁群算法解决了此问题,并通过实例给出了算法,并与匈牙利法做了比较,结果表明该方法比较有效。

两跳放大转发中继网络中的ε-全局最优多中继选择策略

研究了并行两跳放大转发中继网络中的多中继选择策略问题。以接收端的信噪比(signal-to-noiseratio,SNR)最大化为目标,该问题首先被规划为0-1非线性整数规划问题,这是一个NP-hard问题,其最优解只可以通过穷举方法得到,但是对于节点数量很大的网络,低效的穷举方法是无法容忍的。基于分支定界(branch-and-bound)框架并结合线性变形放松技术(reformulation-linearization technique,RLT),提出了一种ε-全局最优的多中继选择策略。仿真结果表明该方法能很好地以预定精度ε逼近全局最优解。通过此方法得到的性能可以作为其他算法的参考基准。

轨道维修作业规划的优化方法研究

为了有效地进行铁轨养护维修促进铁路高效运营和维修成本的经济合理,设计了基于0-1整数非线性规划的铁轨维修作业模型,并基于分支定界算法对模型的有效性进行了仿真分析。模型以维修时间和地点为决策变量,以维修区段内的轨道几何状态TQI均值最小为目标,并考虑了多台养护机械协调作业的规划和单元区段的分类约束。分析结果表明,该方案相比于非优化规划算法能有效地降低轨道的不平顺性。

基于动态规划的贮箱自动增压控制策略优化

推进剂贮箱自动增压系统通过带有固定孔板的管路实现对贮箱压力的控制,当前控制策略由固定的逻辑运算组合构成,简单的控制策略及贮箱环境不稳定等因素导致了管路上阀门动作频繁的问题。现以试验数据离散化为基础,将系统测控部分转化为0-1整数非线性规划模型,结合动态规划算法转化模型、编写程序,以试验原始数据为目标消除大量阀门动作次数,求解出更优的结果。

兼顾公平与效率的无人机应急中继通信选址优化问题

为提高应急救援中无人机应急中继通信资源配置的公平与效率,在考虑无人机中继通信覆盖范围限制、各受灾用户集群点分布情况、受灾群众公平性感知的基础上,构建以最大化系统吞吐量为效率目标、最小化受灾群众公平损失值为公平目标的无人机应急中继通信选址多目标0-1非线性整数规划模型,采用基于k-means的模拟退火算法对其进行求解,并以实际案例为背景构造算例,验证本文提出模型和算法的可行性与有效性,并进行多目标分析及参数敏感性分析。研究结果表明:本文提出的模型和算法能在较短时间得到无人机应急中继通信选址方案,保证所有受灾用户集群点获得通信中继;同时,确定最佳无人机设备数量,验证公平目标与效率目标存在悖反关系。

基地直达车流组织优化

铁路基地直达货物运输对于加快货物送达、加速车辆周转、缓解编组站能力紧张、降低运输成本等具有重要意义。本文在分析基地直达列车开行的必要条件,以及车流以直达或非直达形式输送,在装、运、卸、储各环节的费用消耗基础上,对基地直达车流组织问题进行了研究,构建了基地直达车流组织优化的非线性0-1规划模型。模型中充分考虑了车流在直达基地的各种组合方案,将运输与库存成本纳入同一目标函数,以物流系统成本最优为目标、以直达列车开行的唯一性条件和必要条件为约束来确定基地车流组织方案。构建的模型能够全面地描述直达基地车流的各种组合,符合我国直达货物运输实际,进一步拓宽了铁路车流组织的研究领域。最后给出的构模实例对模型的有效性、合理性进行了进一步的验证。