二进制改进粒子群算法在背包问题中的应用

提出了用于求解0 1背包问题的二进制编码的粒子群算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.为了提高粒子群算法的收敛速度,在传统的二进制编码的粒子群算法中嵌入了记忆功能.通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在寻优能力、计算速度和稳定性方面都超过了文献中提到的遗传算法和模拟退火算法.提出的求解背包问题的二进制改进粒子群算法,同样可以应用于其他离散优化问题.     

引入模拟退火机制的新型遗传算法

提出了一种将遗传算法与模拟退火算法相结合的新搜索算法。该算法以遗传算法运算流程作为主体流程,并把模拟退火机制融入其中,用以调整优化群体。在进化过程中使用了保留策略,以保存适应度较好的个体。在模拟退火算法的跳变操作过程中使用类似遗传算法变异来实现,先作置反操作,再作前后等长交换操作,以防止陷入局部最优。实验表明,该算法与传统遗传算法相比,提高了进化速度和全局寻优能力。     

基于模拟退火遗传算法(N+M)容错系统优化模型的求解

本文提出了求解（N＋M）容错系统优化模型的模拟退火遗传算法．该算法在遗传算法的约束条件处理、交叉和变异概率选取、变异个体等环节引入了模拟退火机制，实现了模拟退火和遗传算法的融合，进一步改善算法的搜索能力、搜索效乍和收敛性能，计算结果验证了算法的有效性和正确性。     

基于模拟退火的进化算法性能对比研究

将模拟退火算法和遗传算法、粒子群优化算法分别进行结合,形成模拟退火—遗传算法以及模拟退火—粒子群优化算法,并作性能对比分析。研究结果表明,这两种算法都在进化代数和全局寻优能力方面有较大突破,在找寻最佳个体解的效率上,模拟退火—粒子群优化算法更突出。     

模糊交货期Flow Shop调度文化进化算法研究

基于文化算法及文化进化思想设计了的文化进化算法,通过上层文化空间的经验知识指导下层个体进化搜索的方向及步长,通过模拟人类社会文化进化的机制实现文化空间的进化与更新,最后将算法应用到模糊Flow Shop问题的求解,用Matlab编程仿真测试.结果表明,此算法解决生产调度优化问题是可行的,而且其搜索性能优于简单遗传算法及模拟退火算法.     

一种改进的混合遗传算法及其应用

将遗传算法和模拟退火算法进行了有机结合,并采用一种自适应的交叉和变异概率,提出了一种改进的混合遗传算法--自适应的模拟退火遗传算法.通过旅行商问题的仿真实验,对比遗传算法和模拟退火算法的实验结果,这种混合遗传算法改进了传统遗传算法的性能,并且提高了整个算法的收敛速度,拥有更好的优化性能.     

车辆路径问题的并行粒子群算法研究

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

基于禁忌搜索的启发式求解背包问题算法

设计了一种基于禁忌搜索的遗传算法,利用遗传算法提供的并行搜索主框架,结合禁忌算法的个体串行搜索方式,能扩大搜索空间,快速实现全局优化。把基于禁忌搜索的遗传算法与启发式方法相结合用来求解背包问题,经过计算机仿真,其优化性能指标及搜索效率均有大幅度的提高。     

基于细胞自动机演化算法求解无约束函数优化问题

在最优化领域目前广泛应用的智能优化算法有遗传算法、模拟退火算法、神经网络算法等.但这些算法的实现模式都还是基于串行模式.利用细胞自动机来解决优化问题,也就意味着能够建立极度并行的解决最优化问题的程序.提出了一种基于细胞自动机的演化算法,以求解无约束函数优化问题,并用实验分析了此算法的性能.     

基于遗传粒子群算法的供水系统优化调度

针对某城市供水系统,建立了大型供水系统的多目标混合离散变量的优化调度模型,采用遗传粒子群混合算法对调度模型进行了求解,实现了该供水系统的直接优化调度,并与传统遗传算法优化调度的过程及结果进行了对比,新算法在优化时间、优化结果及求解效率等方面都具有较强的优越性.     

TSP及其扩展问题的混合型启发式算法

就经典的旅行商问题（ＴＳＰ）及其扩展形式;瓶颈问题、多目标问题等给出一种混合型启发式算法,并知微机上予以实现,为困难的扩展型ＴＳＰ提供了新的求解手段。     

一种分级超结构换热器网络综合优化方法及其应用

对分级超结构换热器网络模型的温度计算提出了一种通用的精确解方法,同时得到了显式解析解,并以这一解析解为基础,设计了以遗传算法和模拟退火算法为主,结合最速下降法的混合遗传算法,此外还在算法中引进精英策略和结构变异策略.应用实例的计算结果显示了这一混合遗传算法对于换热器网络的参数和结构都具有良好的搜索能力.     

遗传算法中交叉操作的两种改进方法

通过分析交叉算子，提出了分别与模拟退火算法以及神经网络相结合的改进型遗传算法，改进型遗传算法的收敛性能远远优于标准遗传算法。     

自动化立体仓库中货位实时分配优化问题研究

本文研究了单元货格式自动化立体仓库中的货位实时分配问题。该问题可分为两方面：为入库分配空货位和为出库选择货位。在考虑了堆垛机的加减速对其运行速度的影响后,以堆垛机将要进行的所有操作的行程时间之和作为优化目标,通过调整堆垛机的后续操作的行程时间在总行程时间中的权重,依次构建了三个优化目标函数。然后利用结合了模拟退火方法的遗传算法对其进行了求解,并利用了多种技术提高算法的效率。最后利用仿真技术,通过改变仿真时系统中的货物类型总数、堆垛机的停留策略和装载能力,对该算法在不同情况下的效果进行了验证。仿真结果表明在不同情况下,该算法都可不同程度地减少堆垛机的平均行程时间。     

解布局问题的模拟退火算法

本文以简化模型为例,给出了用模拟退火算法解布局问题的一般形式、基本步骤以及罚函数的使用方法,所给算法在选用适当的数据结构后即可求解复杂的布局问题,有很强的适应性和灵活性.     

动态变异遗传算法

遗传算法是根据达尔文生物进化理论而提出的一种优化算法。该文提出了一种新的遗传算法,理论分析显示,它不仅能保持遗传种群的多样性,而且能快速收敛。计算机仿真实验证明了改进后的遗传算法能够有效地克服不成熟收敛、进而搜索到全局最优解,并将这种新遗传算法用于BP网络的拓朴结构的优化和连接权值的训练,实例表明了该算法的有效性和可行性。