用整数编码的单亲遗传算法求解组合优化问题

在求解组合优化问题时，有一类问题要使用序号编码GA操作，但采用传统的GA算法操作复杂，计算效率不高．改用整数编码的单亲遗传算法来解这类问题，有其优越性．以组合优化问题中的N皇后为例，说明用此方法使其计算简明、直观、有效．     

域约束优化问题的普适免疫进化算法

在免疫进化算法的基础上，针对域约束优化问题，提出了一种普适算法．通过区间变换，该算法在保证所产生的个体分量均能满足相应的区间约束的同时，消除了参数设置的随意性，不仅提高了计算效率，而且增强了算法的统一性，克服了其它进化算法采用罚函数处理域约束问题的不足．多峰函数优化和遗传算法欺骗问题的测试结果表明：与采用罚函数处理域约束问题的免疫进化算法相比，普适算法不仅易于编程，而且能以更快的速度稳健地收敛到全局最优解．     

有时间窗配送车辆调度问题的禁忌搜索算法

在对有时间窗配送车辆调度问题进行描述的基础上，建立了该问题的基于直观描述的数学模型．通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的禁忌搜索算法，并以21个节点的运输网络为例进行了实验计算．计算结果表明，用作者设计的禁忌搜索算法求解有时间窗配送车辆调度问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且算法的计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定。     

F‘2│m1=1,m2=2│Cmax排序问题的计算复杂性研究

研究了装配式流水作业排序问题的一个新模型，并对该模型相应的排序问题的计算复杂性进行了探讨，且证明了其在优化指标为作业排序长度的条件下该问题是ＮＰ－完全问题，没有多项式时间算法。     

基于最早预达时刻的进近排序模型及算法

为解决空中交通流量的高速增长造成了进近冲突，合理安排飞机着陆顺序，充分利用跑道容量，对现有排序模型进行简化．讨论了相邻飞机之间安全间隔的标准．通过分析相邻飞机速度对安全间隔的影响、飞机预计到达时刻、飞机优先权，提出了基于最早预达时刻的排序模型及算法．算例表明，该算法计算量较小，排序结果优于传统排序算法．     

柔性制造环境下AGV车辆规模仿真优化研究

针对柔性制造环境下AGV车辆规模问题,采用仿真优化的方法,以仿真软件Plant Simula-tion为平台建立系统仿真优化模型求解.该模型由估算、仿真、优化三大模块组成,首先估算模块根据系统相关参数计算车辆规模估算解,以确定初始仿真实验输入变量取值范围,然后进行仿真实验,对仿真结果进行方差分析,根据分析结果进行优化算法与仿真实验迭代,最终满足终止条件得到最优解.通过实例,验证了该方法的可行性和有效性.     

MOPSO中精英保持策略和最佳解选择方法的改进

为提高多目标微粒群优化(MOPSO)算法处理高维目标优化问题的性能,降低计算复杂度,改善算法的收敛性,对MOPSO算法进行了改进.该改进算法利用扩展E支配 (E-dominance) 方法确定解之间的优胜关系,采用随机方式确定当代最佳解,考虑了算法的收敛性和解的多样性.此外,采用外部种群档案保存精英解,利用非线性函数将优化问题的目标空间映射到有限区域,并在该有限区域内考虑解的优胜关系和分布情况.通过对一系列典型测试问题的仿真研究,结果表明:对于3个以上的多目标优化问题,改进算法的收敛性和计算复杂度都优于原始MOPSO和NSGA2.     

广义Gauss模型及其模拟退火算法

研究了求解优化问题全局解的随机神经网络方法，将Gauss模型拓展为广义Gauss模型，使之能求解一般优化问题的全局解。进而引入全局性较好的模拟退火算法的思想，提出了广义Gauss模型的模拟退火算法。通过算例比较了几种计算智能算法的全局性。广义Gauss模型的模拟退火运行全局性最好，但它付出了时间的代价；广义Gauss模型兼顾了计算效率和全局性；广义Hopfield网络的全局性最不理想。     

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物流配送线路优化问题，即车辆路线问题(VRP，Vehicle Routing Problem)是组合优化领域中的著名NP(Nonlinear Programming)难题。本文以VRP为基础，建立该问题的数学模型，设计了改进的遗传算法，通过大量计算机计算分析验证，此改进算法对VRP有良好的近似解和较高的收敛速度。     

三峡工程两坝联合通航静态调度的异步滚动时域优化方法

求解较长时段内的船舶过闸优化调度方案以保障船舶能够通畅有序的通过三峡大坝和葛洲坝．针对目前普遍采用的全局优化方法存在的优化结果不稳定以及收敛速度慢等缺点,提出了一种滚动时域优化方法,并将联合通航调度系统分解为3个具有反馈回路的串联子系统,每个子系统都具有独立的滚动时域参数,从而构成了一个异步滚动时域方法模型,考虑到子系统调度顺序对优化性能的影响,提出了预测信息扰动强度排序的同步算法来降低预测信息的不确定性以提高解的质量．基于实际通航数据的比较测试表明了滚动时域优化方法在优化性能上优于全局优化方法,并且同步算法对提高优化性能有显著作用．