混合量子算法在生产调度中的应用

针对生产调度领域中的置换Flow Shop调度问题,在量子进化算法思想的基础上,进行了解码、最佳模式设计,并融入了优化方法,形成了混合量子算法(HQA).经过对多个算例的测试,证明HQA在生产调度领域能够提供良好的决策方案和依据.     

求解复杂旅行商问题的混合粒子群算法

针对粒子群算法在解决组合优化时存在早熟和易陷入局部最优的问题,提出一种求解旅行商问题( TSP)的混合 粒子群算法。将粒子群算法与遗传算法结合,引入遗传算法中的交叉和变异操作,通过个体极值和群体极值的交叉以及 粒子自身变异的方式增加种群的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高算法的局部搜索能力。仿真结果表明,新的混合 粒子群算法在解决TSP问题时具有较好的收敛性及优化效果。     

旅行商问题的一个精确算法

本文对经典的旅行商问题给出一种精确式算法,计算结果表明,它具有一定的优越性和实用性。     

量子算法的研究进展

文章在介绍量子算法原理的基础上,重点介绍了Shor算法,Grover量子搜索算法以及量子进化算法的研究进展.最后阐述了量子算法主要面临的问题及研究前景.     

遗传退火进化算法在背包问题中的应用

从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发，提出应用遗传退火进化算法求解背包问题，遗传退火进化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．阐明了用该算法求解背包问题的具体实现过程，并通过实际数值计算和结果比较表明，该算法优于遗传算法和模拟退火算法．     

双目标旅行商问题及其蚂蚁算法实验研究

对双目标旅行商问题设计了基于Pareto概念的多目标蚂蚁算法.借助于算法的全局搜索能力,在整个解空间内快速搜索多目标组合的Pareto有效解,并利用多目标蚂蚁算法维持解集多样性的特点,使搜索到的Pareto解在前沿均匀分布.经大量算例求解验证了其有效性,该算法具有较好的通用性.     

二进制量子粒子群优化算法及其在化工过程故障诊断中的应用

针对实际化工生产过程中故障数据缺乏,采用适合小样本问题的支持向量机(SVM)对化工过程稳态故障进行诊断。为了保证在线故障诊断的实时性,消除高维监控数据以及系统噪声对故障诊断的干扰,提出了一种新的基于二进制量子粒子群优化(BQPSO)算法和SVM的故障特征选择方法。仿真实验表明:BQPSO算法具有良好的全局搜索能力,能够快速、准确地搜索到故障特征变量;而基于特征选择的SVM故障诊断方法能可靠地实现对复杂化工过程的在线故障诊断。     

量子粒子群算法在配电网恢复重构中的应用

分布式电源的大量接入使得原有配电网恢复重构方法无法用于复杂规模化的配电网。针对此问题,提出一种基于改进量子粒子群算法的配电网恢复重构方法。以最小有功网损和最小电压偏差为目标函数,构造配电网恢复重构模型;为了降低配电网的复杂度,提升算法计算效率,将配电网进行分区简化;将IEEE 33配电网作为算例进行仿真测试,结果表明该方法能实现对包含多类型DG配网的恢复重构,在恢复非故障区域供电的同时有效地降低网损,改善节点电压分布,提高配电网的供电可靠性与运行经济性。     

关于旅行商问题的若干启发式算法的性能比分析

旅行商问题的增量最小插入法、最近插入法、最近加入法的性能比已经被证明有一个上界2,本文在欧几里德平面上给出了这些方法性能比接近于2的例子。另外,我们证明了凸包选边插入法的性能比有一个关于点数的对数函数上界。     

基于快速下界估算的瓶颈旅行商问题竞争决策算法

利用数学推导和证明得出了一个瓶颈旅行商问题下界快速估算法，在此基础上利用竞争决策算法(新型优化思想)的通用模型，给出了一种瓶颈旅行商问题的竞争决策算法，经过大量数据测试和验证，并将求解结果与下界相比较，部分结果与下界相同．     

基于变尺度混沌优化策略的混合遗传算法及在神经网络中的应用

讨论了遗传算法优化神经网络连接权的优点及存在的局限性.应用变尺度混沌搜索策略,建立了一种新的混合遗传算法——混沌遗传算法.将改进后的遗传算法结合前馈型神经网络应用于储层油气预测,取得了较好的效果.     

约束平面选址问题的蚂蚁算法

对带有区域限制的平面选址问题，给出一种基于人工蚂蚁优化思想的新的求解方法。经数值计算、验证和比较，得到了满意的效果。     

基于遗传算法的有柔性路径的动态调度问题研究

建立了有柔性路径的FMS动态调度问题的模型．采用离线重调度的方法，提出一种结合离线重调度两种生成调度方式的方法来阐述FMS的有柔性路径动态调度问题．最后给出了该问题的遗传算法解决方法和计算示例．     

无约束最优化问题的扰动梯度算法

给出了一种扰动梯度算法.证明了在一定条件下,算法产生的序列全局收敛到最优化问题的稳定点,这个算法特别适用求解大规模优化问题.     

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。     

半导体量子点在生物荧光分析中的应用

半导体纳米材料具有独特的光学性质,在过去的近二十年中引起了人们的广泛关注。其中研究最多的是半导体量子点。与传统的有机染色剂相比,表面充分钝化的量子点具有激发光谱宽,发射光谱窄且对称,最大发射波长位置可调,不易光解的特点,因此可以作为荧光探针对生物样品和细胞进行成功染色。若表面未加充分钝化,则量子点的荧光特性对周围环境的变化非常敏感,这是此类荧光探针检测无机离子、蛋白质、DNA的理论基础。本文综述了量子点在荧光染色剂和荧光探针中的应用,并对其存在问题和应用前景进行了分析讨论。