多资源受限条件下工程集成管理优化问题研究

本文建立了多资源受限条件下工程集成管理优化的模型,该模型的求解属于国际上公认的NP-hard难题之一,利用基于优先权的编码技术使得模型的求解成为可能,提出同时具有惯性权重和限定因子参数的改进版本微粒群算法,编制其matlab求解源程序,运用在以管道水平定向钻穿越工程为实例的集成管理优化模型中,微粒群算法程序在求解过程表现出了高效的搜索能力,获得了满意的优化结果。最后,着重讨论了在微粒群算法参数设计中微粒个体意识与集体意识的比较分析和微粒群种群规模与协同搜索能力的关系。     

基于PSO-PLS的组合预测方法在GDP预测中的应用

GDP预测是经济预测中一个非常重要的问题,随着经济的发展,对其预测精度的要求也越来越高.在考虑样本权重的基础上,提出一种微粒群算法与部分最小二乘回归方法相结合的组合预测方法,即采用微粒群方法对样本最优权重进行求解,在所得样本权重系数的基础上,用部分最小二乘回归方法确定组合预测的权重系数.将该方法用于中国GDP预测取得了较好的结果,与其他几种传统方法相比,预测精度有一定程度的提高,说明算法的有效性和可行性.     

基于微粒群算法的单机不同尺寸工件批调度问题求解

提出了一种改进的具有全局搜索能力的微粒群算法,对工件尺寸有差异的单机批调度问题的制造跨度进行优化。针对问题中工件尺寸不同且分批加工的特点,设计了微粒的编码方式;对进化过程中产生的极优解,采用了混沌优化策略进行改进,避免早熟收敛的问题。仿真实验结果表明,本文算法的时间性能和近似解质量均优于现有的其他方法。     

基于约束的离散粒子群算法求解大规模指派问题

针对现有进化算法在求解传统指派问题时因取整而影响优化效果的问题,采用了一种基于AllDifferent约束的置换离散粒子群优化算法,该算法针对指派问题中各变量不能重复取值的特点,改进了算法的迭代方式,并引入了模拟退火的差解接受准则以提高优化效果,仿真算例表明改进后的算法在质量上和时间上更具有效性.     

基于离散粒子群优化的轧辊热处理调度方法

以某轧辊企业铸钢分厂的轧辊热处理调度问题为实际背景,研究了两阶段及三阶段无等待混合流水车间调度问题.针对问题中工件加工无等待特点,设计了分阶段实现的无等待算法;在此基础上,结合离散粒子群优化算法对建立的整数规划模型进行优化求解.通过对真实数据仿真实验所得结果的比较与分析,验证了算法的可行性和有效性,并给出了具有实际参考价值的设备改进策略,对生产决策者合理安排生产具有一定的指导意义.     

基于CA的企业战略选择的演化博弈分析

元胞自动机模拟技术为探索企业战略选择的演化问题开创了新途径.本文建立企业战略选择演化博弈的CA模型,在CA的状态转换规则中运用进化算法.最后进行了仿真实验,实验结果表明这个模型是有效的.     

双层规划问题的粒子群算法研究

提出一种求解一般双层规划问题的层次粒子群算法.和传统的针对特定类型的问题或者基于特定假定假设条件所设计的算法不同,所提出的算法是一个层次算法框架,它通过模拟双层规划的决策过程来直接求解一般双层规划问题.层次粒子群算法将求解一般双层规划问题转化为通过两个变形粒子群算法的交互迭代来求解上下两层规划问题.同其它算法的实验结果比较表明层次粒子群算法是一个有效的求解一般双层规划问题的方法.     

一种信息安全投资的智能化决策方法研究

当组织的信息系统因为漏洞而受到的威胁时,组织必须进行信息安全投资决策以减少损失.信息安全投资决策是一个多目标决策和NP难题.为精确解决组织的信息安全投资决策问题,本文提出一种改进的二进制的粒子群优化算法(PSO),帮助组织最优化的投资和实现最大化的弥补漏洞.为加快收敛速度,在传统的离散PSO中移植了一种记忆机制.经过实验,改进的算法具有更好的搜索效率和稳定性.为企业提供了一种简单有效的决策支持工具.     

基于离散傅里叶变换的网络可靠性数据分析模型

基于离散傅里叶变换理论和通信网可靠性的特点,研究了通信网可靠性评价管理中通信网可靠性实时数据分析的问题.基于离散傅里叶变换理论和随机变量的数字特征-方差,提出了一个基于离散傅里叶变换的通信网可靠性实时数据分析模型与算法,通过应用实例说明该模型是有效的.     

粒子群算法求解无能力约束生产批量计划问题

经典的粒子群优化算法是一个在连续的定义域内搜索数值函数极值的有效方法.目前,粒子群算法(particle swarm optimization,PS0)已经成为优化领域中的一个重要的优化工具,其应用在很多优化问题中都可以见到.虽然粒子群算法的应用范围已经十分广泛,但是关于应用其求解多级生产批量计划问题(multilevel lot-sizing problem,MLLs)的文章并不多见.文章提出结合遗传算法(genetic algorithm,GA)变异算子的混合粒子群优化算法(hybrid particle swarm optimizatjon,HPSO)求解无能力约束装配结构MLLS问题.通过实验验证了算法的可行性和有效性.