增强型群论优化算法求解折扣{0-1}背包问题

群论优化算法(GTOA)是基于群论方法提出的一个离散演化算法,非常适于求解以整型向量为可行解的组合优化问题。为了进一步提高GTOA求解折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)的性能,首先指出了它的随机线性组合算子(RLCO)未能充分考虑当前个体位置信息的不足,基于个体基因保留策略对其进行改进。然后,在随机反向变异算子(IRMO)中引入增强0分量变异策略,用于处理因个体0分量无法及时变异而导致的解的质量下降、种群多样性降低等问题。在改进上述两个算子的基础上,提出了增强型GTOA(EGTOA),并基于它给出求解D{0-1}KP的新方法。随后,将改进策略应用于二进制GTOA(GTOA-2),提出了增强型GTOA-2(EGTOA-2)及其求解D{0-1}KP的新方法。为了验证EGTOA和EGTOA-2的性能提高程度与优异性,分别利用它们求解四类大规模D{0-1}KP实例,通过与GTOA、GTOA-2以及求解D{0-1}KP的已有8个最先进算法的比较表明:EGTOA和EGTOA-2求得最优解的能力比GTOA和GTOA-2提高了至少1.14倍,比8个最先进算法提高了5%~60%,它们的平均性能比GTOA、GTOA-2以及8个最先进算法的性能更佳。因此,EGTOA和EGTOA-2是当前求解D{0-1}KP的最佳算法。

基于改进平滑L0范数的图像重构算法

针对图像重构问题,文章提出一种基于改进平滑L0范数(SL0)稀疏信号重构算法。首先,选用负指数函数作为平滑函数趋近L0范数,将图像稀疏重构问题转化为平滑函数的优化求解。通过调整控制参数,使得负指数函数趋近L0范数。再通过循环迭代与梯度投影方法,求出最优解。实验结果表明,该算法较其他传统算法对图像重构具有优势。

基于自适应小波基和Smoothed-l_0的压缩感知图像重构算法

使用压缩感知进行图像重构的意义在于能显著减少采样次数,节约系统资源。从提高图像重构质量和算法执行速度角度出发,在已有的算法基础上加以改进,提出了基于自适应小波基和Smoothed-l0的图像重构算法(AWSL0),即根据测量矩阵行向量的个数,自适应地选择合适的小波基进行图像稀疏化,并使用Smoothed-l0算法进行图像重构。仿真结果表明,该算法在图像重构质量上和执行速度上都比原算法有较大的提升,且在鲁棒性上也有明显的改善。

基于自适应分块和联合优化光滑l_(0)范数的二维压缩感知算法

传统的压缩感知模型和重构方法,虽能有效减少数据量,但压缩和重构性能不佳,故该文提出一种基于自适应分块和联合优化光滑l_(0)范数(SL0)的2维压缩感知算法。压缩过程利用灰度熵和四叉树算法进行自适应分块和采样率分配,同时对压缩模型改进,使用混沌循环矩阵作为测量矩阵,提升了压缩性能。重构过程基于SL0算法,采用陡峭性更高的拟合函数,结合拟牛顿法和动态迭代的方案提高重构质量和效率。该算法峰值信噪比和结构相似性指数相比现有算法平均提升了5.44 dB和21.08%,平均计算时间仅需1.59 s,表明该算法能稳定、快速地实现图像的压缩感知和精确重构,为压缩感知和图像重构提供了新方法。

求解0-1背包问题的牵制平衡算法

为扩充对于经典NP-hard问题中的0-1背包问题的求解方法,模拟生态系统中各物种间相互依存、牵制,最终达到动态平衡的自然机制,提出一种新型仿生算法:牵制平衡算法。算法以种群规模描述设计变量,以牵制关系为优化驱动力,以系统达到稳态为优化目标,设计了自成长函数、牵制函数、成长函数用以描述设计变量的变化规律,促进解的寻优进程。将牵制平衡算法对于10个不同规模0-1背包问题的求解结果与近年来文献数据进行对比,结果显示算法在8个不同规模的问题中能获得当前已知最优解,验证了牵制平衡算法的收敛性与求解性能,表明算法对于0-1背包问题的求解具有有效性和竞争力。

球坐标变换、主成分二次推断函数及改进非劣分类遗传算法在不含“0”缓释剂混料组分配比优化的效果研究

目的针对不含“0”混料组分配比中重复测量数据及不同时点累计释放度的多目标优化,研究基于球坐标变换的主成分二次推断函数和改进非劣分类遗传算法优化混料处方配比的效果。方法对尼莫地平缓释片不含“0”混料的处方配比的试验数据进行处理,使用球坐标变换方法去除定和约束,主成分二次推断函数建立模型解决组分的共线性及重复测量数据的相关性,根据药典对各时点累积释放度的要求,采用改进非劣分类遗传算法进行多目标优化,寻找最优的配比方案。结果当HPMC、乳糖、海藻酸钠的比例分别为26.49%、64.64%、8.87%时,3h、6h、9h、12h的累积释放度分别为21.21%、50.66%、77.60%、99.60%,均在处方筛选范围。比通过建立Scheffé多项式模型寻找到5个最优方案更好。结论针对不含“0”混料组分缓释制剂重复测量数据处方配比的多目标优化,采用球坐标变换的主成分二次推断函数和改进非劣分类遗传算法优化混料处方配比的效果满意,且研究者可在Pareto非劣解集中选择可行、合理的混料成分配比方案。

求解0-1背包问题的改进二进制捕鱼算法

经典群智能算法在求解0-1背包问题时普遍存在全局搜索能力不强、求解精度不高、收敛速度慢等缺点。针对这一情况,将二进制编码引入捕鱼算法中,提出二进制捕鱼算法。在此基础上,结合算法本身的特点,添加靠近搜索方法,改善渔夫之间的协作效果;借鉴贪心算法和轮盘赌的思想,设计贪心轮盘赌策略,并结合随机比例参数来改善算法初值;同时引入自适应半径系数来解决步长参数设置的问题,进而提出了一种改进二进制捕鱼算法。实验与对比部分对15个0-1背包问题进行求解测试,结果表明,对于常用算例而言,与其它群智能算法相比,改进二进制捕鱼算法能找到全部问题的最优解,且在总体性能上看较优;对于100维及以上的高维背包问题而言,改进算法在求解精度、稳定性、收敛速度、运行耗时等方面均具有明显优势。因此,将改进二进制捕鱼算法应用于求解0-1背包问题是有效的和可行的。

基于二维阈值SL0范数算法的压缩感知ISAR成像

在对非合作目标的逆合成孔径雷达(ISAR)成像中,快速成像甚至实时成像具有非同寻常的意义。平滑l_(0)范数(SL0)算法是一种计算快速的压缩感知类参数重构算法,在ISAR成像中得到关注和应用。常规SL0算法在迭代过程中,无论参数重构的收敛效果如何,每轮内循环的迭代次数都是固定的预设次数,导致多次内循环无效进行。文中针对常规SL0算法迭代收敛机制僵化的问题,提出一种二维阈值平滑l_(0)范数(2D T-SL0)快速算法,用于ISAR成像中的强散射点提取。该算法引入迭代效率指标来评定内循环的有效性。在内循环的迭代过程中,若其迭代效率指标高于设定阈值,说明参数估计值能得到优化,该轮内循环继续进行;反之说明参数估计值已接近收敛,则终止该轮内循环,进入下一轮内循环。ISAR成像实验结果表明,相比常规SL0算法,2D T-SL0算法能减少很多无效迭代,明显降低运算量。在成像效果方面,2D T-SL0算法与常规SL0算法相当,明显好于传统的距离-多普勒(R-D)算法和旋转不变参数估计(ESPRIT)算法。

基于S型传递函数的二进制乌鸦搜索算法求解0-1背包问题

基于传递函数,我们提出了一种新的二进制乌鸦搜索算法(BCSA)来求解0-1背包问题(0-1KP),它不仅保留了原有乌鸦搜索算法良好的探索能力,而且具有良好的开发能力。充分利用修复优化方法处理不可行解,在提升算法搜索能力的同时,也加快了算法的收敛速度。为验证BCSA求解0-1KP的性能,将其计算结果与七种不同算法的计算结果进行了比较,发现BCSA的求解精度高、算法稳定性良好,非常适合用来处理大规模0-1KP实例。

基于改进PSO-KMeans煤炭异物筛选算法研究

采煤过程中异物自动识别和分拣是实现矿业信息化的关键技术之一。传统双能X射线系统根据R值算法可有效识别出煤炭中混杂的钢筋与胶皮,却难以识别与煤炭组成成分相似的木质杂质。针对这一问题,提出基于L_(0)范数最小化与改进PSO-KMeans的木质杂质筛选算法,借助L_(0)范数最小化算法平滑图像,去除煤灰干扰,利用改进PSO-KMeans聚类算法与基于距离变换的分水岭算法实现图像分割,根据离心率与矩形度进行木质杂质识别,并通过仿真实验验证方法的可行性。经验证此方法能有效筛选出煤炭中混杂的木质杂质。

折扣{0-1}背包问题之分段排序贪心核算法研究

折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)的贪心核算法是一种近似解算法,常通过估算核区间划分子问题,采用分治算法设计求解算法,算法性能与核区间估计准确性密切相关,核区间估算优化是算法改进的主要途径。在研究{0-1}KP核概念基础上,提出D{0-1}KP核区间的修正定义,构建分段排序策略以缩减核区间规模,改进了D{0-1}KP贪心核算法,设计了修复贪心核动态规划加速算法(RGCADP)、分段排序贪心核动态规划加速算法(RGCADP_PS)。两个算法在D{0-1}KP标准数据集上的实验结果表明:与基本动态规划算法(BDP)相比,RGCADP、RGCADP_PS算法平均求解时间提升率为71.3%、77.2%;RGCADP、RGCADP_PS算法平均解误差率低于粒子群贪心修复算法(PSO-GRDKP)0.5个百分点,低于贪心核加速动态规划(GCADP)算法4.7个百分点;RGCADP_PS时间性能提升率高于RGCADP算法5.9%。

基于混合贪婪烟花算法求解0-1背包问题

针对组合优化中的经典背包问题,为提高基本烟花算法寻找最优解的局部搜索能力和全局搜索能力,将基本烟花算法、贪婪优化策略和模拟退火算法结合,提出一种改进烟花算法。为保证初始种群的多样性,提出采用Tent映射初始化种群;引入贪心修复算子和贪心优化算子修正中间解;同时引入模拟退火机制使得较差解能有一定概率被接受提高算法跳出局部最优的能力。通过对典型测试函数的求解,发现改进烟花算法能精确求解出Griewank函数的理论最优解;对比基本烟花算法、模拟退火算法和粒子群算法,改进烟花算法能以更高精度寻找Sphere函数最优值。通过对4组不同维度的背包问题的求解,发现改进烟花算法能对于大多数测试数据以较大的概率命中最优解。实验结果说明,改进烟花算法具有较高的求解精度和较快的求解速度,能有效求解0-1背包问题。

选课管理系统多目标0-1规划模型研究

在此研究高校学生选课系统,针对选课过程中可能出现的错失特定学期喜爱课程、单学期课业量过重、所选课程数目过多等问题,建立多目标0-1规划模型,求解中采用主要目标法,以全体学生对课程的总满意度最大化为主要目标,以最小满意度最大化为次要目标,把问题转化成单目标规划问题,利用Matlab软件求解优化问题。为了分析运算效率,分别对学生人数、课程数量和程序运行时间的关系进行拟合,发现程序运行时间随学生人数的增加呈幂率增长。为了提高效率,采用遗传算法(Genetic Algorithm)对优化问题进行求解。数值模拟显示,遗传算法可显著降低运算时间。

求解0-1背包问题的二进制狼群算法

狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)源于狼群在捕食及其猎物分配中所体现的群体智能,已被成功应用于复杂函数求解。在此基础上,通过定义运动算子,对人工狼位置、步长和智能行为重新进行二进制编码设计,提出了一种解决离散空间组合优化问题的二进制狼群算法(binary wolf pack algorithm,BWPA)。该算法保留了狼群算法基于职责分工的协作式搜索特性,选取离散空间的经典问题——0-1背包问题进行仿真实验,具体通过10组经典的背包问题算例和BWPA算法与经典的二进制粒子群算法、贪婪遗传算法、量子遗传算法在求解3组高维背包问题时的对比计算,例证了算法具有相对更好的稳定性和全局寻优能力。

求解大规模0-1背包问题的主动进化遗传算法

针对遗传算法求解大规模0-1背包问题中存在的不足,将定向变异机制引入到遗传算法中,提出了基于主动进化遗传算法的0-1背包问题求解算法。该算法利用概率编码方案对种子个体进行编码,每代种群中的个体通过对该代种子个体进行测度而产生,用于定向变异的诱变因子将参与种子个体的进化。实验结果表明,该算法具有较好的全局寻优能力和执行效率。

基于遗传算法的0/1背包问题求解

利用遗传算法提出了解决０／１背包问题的３种算法．这３种算法分别是基于罚函数修正方法和译码方法的算法．理论分析表明，修正方法可以获得问题的最优解．在不同测试数据集上对这３种算法的性能进行了比较，结果与理论分析一致．

基于遗传算法求解折扣{0-1}背包问题的研究

目前,求解折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)的主要算法是基于动态规划的具有伪多项式时间的确定性算法,当D{0-1}KP实例中各项的价值系数与重量系数在大范围内取值时缺乏实用性.文中基于杰出者保留策略遗传算法(EGA)求解D{0-1}KP,首先建立了D{0-1}KP的两个新的数学模型;然后,为了利用EGA和第一数学模型求解D{0-1}KP,提出了一种处理非正常编码个体的贪心修复与优化算法GROA,并将其与EGA相结合给出了求解D{0-1}KP的第一遗传算法FirEGA;紧接着,利用EGA和第二数学模型求解D{0-1}KP,提出了处理非正常编码个体的另一种有效算法NROA,并将其与EGA相结合给出了求解D{0-1}KP的第二遗传算法SecEGA;最后,利用四类大规模D{0-1}KP实例,确定了FirEGA和SecEGA的交叉概率与变异概率的合理取值,比较了两个算法的实际求解性能.对四类实例的计算结果表明:FirEGA和SecEGA都非常适于求解大规模的难D{0-1}KP实例,均能够得到一个近似比非常接近于1的近似解,并且FirEGA的平均求解性能比SecEGA的更优.

基于C_0算法的混沌系统复杂度特性分析

采用C0复杂度算法,分析了Logistic映射、简化Lorenz系统和超混沌Lorenz系统的复杂度特性,并与系统的Lyapunov指数谱和分岔图进行对比,结果表明,C0复杂度能正确反映系统的复杂度特性;三系统复杂度从大到小依次为Logistic系统、超混沌Lorenz系统和简化Lorenz系统.将C0复杂度算法与谱熵算法(SE)和强度统计算法(LMC)计算结果对比,进一步说明C0算法分析混沌系统复杂度的有效性.系统复杂度随时间演化的特性分析表明,系统复杂度在一定范围内波动,即系统具有演化稳定性,两连续系统中y序列复杂度最大.为混沌系统应用于信息加密、保密通信领域提供了理论与实验依据.

0-1规划问题的元胞蝙蝠算法

基于元胞自动机原理和蝙蝠算法,提出了一种求解0-1规划问题的元胞蝙蝠算法。利用元胞及其邻居增强搜索过程的多样性,提高算法的全局寻优能力,通过罚函数的方法将约束问题转换为相应的无约束问题,给出了元胞蝙蝠算法的具体步骤,并用MATLAB软件编程实现。通过对多个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,元胞蝙蝠算法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力,可作为求解0-1规划问题的一种实用方法。

基于改进模拟退火的遗传算法求解0-1背包问题

引入改进的模拟退火思想来改进遗传算法.本算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点,并有效地克服了各自的弱点,使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性.运用本算法求解不同种群规模的0-1背包问题,数值试验结果表明,算法既具有较快的收敛速度,又能够收敛到最优解,优于遗传算法和模拟退火算法.