一个求解多目标优化问题的排序算法

多目标演化算法的研究热点集中在Pareto最优概念的种群个体的比较与排序、适应值赋值与小生境技术等方面 .基于这一点 ,本文给出了一个排序算法 ,并验证了其有效性 .     

基于改进蚁群算法的物流配送优化研究

物流配送是物流管理的重要环节,物流配送关系到物流活动的正常开展,因此,物流配送优化成为学术界和企业界的研究热点。而传统蚁群算法由于存在着缺点,所以采用一种改进蚁群算法以改善传统算法的不足。基于改进蚁群算法,构建物流配送模型,求解最优解。通过算例,求得最优解,实现目标函数最小化。结论表明：改进蚁群算法是求解物流配送优化问题的有效方法。     

基于动态蚁群算法的集装箱国际多式联运路径优化研究

集装箱国际多式联运由于涉及多方式的运输过程和节点上的方式转换,相较于一般运输网络具有更高的复杂性。针对多式联运的特殊网络结构进行模型设计,并通过动态蚁群算法的设计提高模型的寻优能力,以天津港到墨西哥城的实际数据为算例进行实证分析,从而为多式联运网络问题提供可操作的优化方法。     

多目标投资决策模型的进化算法

对一般的多目标投资决策问题给出了一种进化算法,并在微机上进行了大量试算,获得了良好的效果。     

Ad hoc网络稳定的蚁群多路由算法

针对Ad hoc网络路由协议中存在的路由老化和对拓扑变化适应性差的问题,提出了一种基于稳定拓扑和蚁群优化的多路由算法(SAMR),路径质量由路径的拓扑稳定度和时延来度量,并映射为蚁群信息素,利用蚁群优化进行路由的动态更新和维护,以避免路由老化。仿真表明,在动态环境下SAMR相比AODV能提高网络的吞吐量、降低传输时延。     

求解多目标最优化问题的功效系数法

本文在E.C.Harrington功效系数法的基础上,提出一种改进的求解多目标最优化问题的功效系数法。文中运用“最小算子”构造总功效系数,使得线性多目标问题在求解中仍不失其线性,并转挟成一个单目标的线性规划问题。文中还给出了解的有效性证明和算例。     

进港飞机调度多目标优化问题的改进NSGA-II算法

基于多目标优化问题的Pareto最优解概念,提出了一种求解非劣解集的改进非支配排序遗传算法(NSGA-II),用于解决多条跑道情况下进港航班调度问题,要求航班总延误时间平方和及总延误成本两个目标最少。重点讨论了算法实现中的基于最近邻思想的启发式交叉算子和改进的变异算子,以及对非劣解集的筛选操作。最后进行了仿真实验,对优化结果进行了分析比较。研究结果表明改进NSGA-II算法对多跑道进港飞机调度多目标优化问题具有较好的应用前景。     

基于改进的蚁群算法的复杂制造系统物流配送路径优化

为了对复杂系统中物流网络进行规划,在分析复杂制造系统物流网络特点的基础上,用多级有向图来对物流配 送问题进行建模。针对物流路径的流量和时间限制,以寻找满足约束条件的最小成本的路径为目标,利用改进的蚁群算 法对配送路径进行规划,最后运用MATLAB语言编程仿真。改进后的蚁群算法克服了一般蚁群算法的不足,提高了算 法的性能,可以解决复杂制造系统的物流网络配送路径优化问题。     

基于蚁群算法的混合方法求解车辆路径问题

车辆路径问题(VRP)是以中心仓库为起点和终点,求解服务于一组顾客的车辆配送路线的优化集合。解决VRP问题是物流管理中的关键,也是电子商务中的重要环节。应用新近出现的一种元启发方法———蚁群优化(ACO)来解决只有一个中心仓库和相同车辆的VRP问题。我们提出一种混合的蚁群方法来解决这个问题。首先提出一种ACO算法,然后加入局部搜索机制并使用基于问题的特定启发信息———节约量来改进算法。     

基于优化阵形的宽带相控阵多目标测向算法

针对电子侦察中宽带接收机的多目标检测问题,提出了一种基于非均匀阵型的宽带相控阵频域多目标测向的新技术,该技术基于优化所得的阵形实现频域的单快拍多目标测向算法,首先采用FFT测得频率,通过门限进行目标检测,然后基于所测频率进行空间谱估计,最后分析了多个独立信号、部分相关和完全相干信号时所提算法的性能.仿真结果和性能分析验证了该算法的有效性和可行性.     

蚁群算法在QoS单播路由中的应用研究

QoS路由问题被证明是一个NP-C问题,而传统的路由算法很难有效地解决NP-C问题。该文提出了一种基于蚁群算法、用于解决带宽和时延约束问题的QoS单播路由算法,利用蚁群算法中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,并以网络吞吐量和数据报的平均时延等性能为最优的准则,来定义蚂蚁的转移概率、路由表和信息素更新方式,实现基于蚁群算法的路由选择算法.这种算法具有较强全局最优解搜索能力,较强的灵活性,以及潜在的并行性。     

蚁群聚类分析算法在茶叶等级分类识别中的应用

来自非原产地的龙井茶已经严重影响了原产地茶叶的信誉与销售。为了减弱这种影响,文章提出了一种蚁群聚类算法应用在茶叶等级分类识别上,因为相对于其他算法,蚁群聚类分析对未知分类的茶叶实行自动分类更有优势。为综合分析茶叶的特性,采集了3个等级的茶叶,每个级别有60组样品,然后提取每个样品的图像和光谱特征共16个参数,将180组样品先自动随机分类。最后利用蚁群聚类分析算法实现样品自动归类。结果发现,与原分组比较后,基于蚁群聚类分析算法的分类识别率达到了92.2％。这表明利用蚁群聚类分析对未知茶叶等级分类是可行的。     

改进蚁群算法在合肥市包河区果蔬配送中的应用研究

路径优化是运输过程中必须考虑的问题。合理的路径既节省时间成本,又提高工作效率。文章引入蚁群算法和改进蚁群算法,利用算法的优越性,解决合肥市包河区处于快速发展状态下居民对果蔬需求的现实性,进而需要研究果蔬配送过程的路径问题,基于找出最优路径解,运用蚁群算法与改进蚁群算法解决果蔬配送,并对两种算法求出的解进行对比分析,找出最短路径,结果说明解决包河区果蔬配送路径的必要性,也说明算法在新环境中的适应性。     

基于多目标的非常规突发事件资源布局模型

近年来,随着社会经济的发展,国内综合性非常规突发事件频繁发生,造成了巨大的经济损失和社会危害。作为应急管理系统的资源保障,合理的资源布局就显得尤为重要。对此,文章在充分考虑了资源储备库的公平性和效率性的基础上,通过追求时间和成本的最优性,考虑更多的约束因素,建立多目标模型,并利用改进蚁群算法来求得合理的资源布局。最后,通过一个算例来验证模型和算法的可行性和有效性。     

凸约束下一种改进的非线性优化问题的非单调信赖域算法

在凸的可行域上求解非线性优化问题提出了一种新的信赖域方法 ,算法不强调逐次迭代点处目标函数值的严格单调性 对任意初始点 ,证明了算法收敛到问题的临界点     

一种求解TSP问题的改进遗传算法

TSP问题是一类经典的NP完全组合优化问题，传统的优化方法由于计算复杂性过大而难以求得全局最优解。遗传算法等智能优化算法在求解这类组合优化问题中表现出了强劲的潜力。作者利用遗传算法对TSP问题进行了研究分析，针对几组benchmark数据进行了仿真实验，在实验的基础上探索了遗传算子和遗传参数的优化设计，实验结果证明了遗传算法在解决TSP问题上的可行性和有效性。     

改进离散人工蜂群算法规划异形满版服饰图案切割路径

服饰图案切割路径规划是服饰图案自动切割技术的关键部分之一。文中用改进的离散人工蜂群算法实现了激 光切割系统对异形满版服饰图案的切割工艺路径规划优化。首先,把满版服饰图案激光切割路径规划转化为广义旅行 商问题求解,证明了路径规划转化成普通TSP问题比转化成第一类广义TSP问题更为有效,并给出了路径规划中“图案 始切割点”的优化选择方法。然后结合部分匹配交叉和启发式变异搜索方法的人工蜂群算法求解TSP问题,证明了与 A*算法及遗传算法相比,该方法更为优越。并且该方法已应用于激光切割机切割异形满版服饰图案路径规划的生产实 践,运行可靠,比未规划时的工艺路线平均提高效率33.7%。该方法提供了一种解决TSP问题的新方法,具有一定的理 论意义和价值