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目前用于车载导航系统最优路径搜索算法大多数只能适应静态交通环境,当交通环境或者出行者位置发生改变时,需要重新计算修改整个最优路径,速度较慢. 在LPA算法的基础上,首先将出行者位置不断变化而目的地位置固定不变的问题转化为起点固定终点固定的问题,另一方面结合增量搜索的思想,利用先前搜索的结果不断更新当前搜索过程中的遗传值,来提高搜索的效率,并最终提出了可用于车载导航系统的动态最优路径搜索算法. 实验结果表明, 在交通环境和出行者位置同时发生变化的情况下,最优路径搜索时间要比静态算法小很多. 最后将算法部署在Windows Mobile手机移动平台上,实际结果表明, 该算法较好地解决了动态最优路径问题,具有理论参考价值和实际意义.     

基于模式搜索算法的交叉口信号配时优化研究

交叉口信号配时优化,对提高城市道路的通过能力,缓解城市交通拥堵,具有重要意义.本文研究了相对固定周期条件下,交叉口信号配时随道路上交通流量变化而调整的优化算法.以各相位各进口道上总的延误时间最小为目标,并考虑了最小绿灯时间和饱和度限制约束条件,构建了城市单点交叉口信号配时的非线性模型,为设置交叉口信号配时提供了新的方法--模式搜索算法.利用模式搜索算法对模型进行求解得到配时方案,并将得到的配时方案和传统的Webster算法得到的配时方案进行比较.研究结果表明:模式搜索算法在解决单点信号交叉口信号优化控制方面具有较好的实用价值.     

基于改进变尺度混沌优化的临界滑面搜索及应用

针对边坡稳定性分析中边坡临界滑动面问题,将改进的变尺度混沌优化算法和边坡稳定性分析的无条分法结合起来,采用混沌Logistic模型进行混沌搜索,内外循环缩小有效区间,最终搜索到边坡画面临界全局最优解,实现了对工程中一般岩土体边坡临界滑动面的搜索求解.     

蚂蚁记忆系统结合邻域搜寻法应用於车辆途程问题

以蚂蚁记忆系统为基础搭配不同的邻域搜寻法做区域搜寻来应用於车辆途程问题。先以2-opt、根据2-opt增加交换节线的or—opt及改良交换法的Lin—Kernighan做途程内交换,选择和已知最佳解误差百分比最少的2-opt做改善,再计算记忆盒中较佳路线之重心,并从运量最少路线开始做区域改善,以其重心为基准对附近路线做途程内2-opt及途程间Swap的交换,如此将能有效降低区域改善的时间,进而提升求解效率。利用国际标竿例题来验证AMS之求解效率,在随机问题C1-C10。求解平均误差为0．98％,在丛聚问题C11-C14求解平均误差为0．55％。     

一种基于改进PSO的无人机航路规划方法

针对无人机航路规划问题,提出了一种改进的粒子群的无人机航路规划方法.该方法将UAV的航路规划问题通过目标转换,形成一个考虑威胁优先,路径优化其次的单目标航路优化问题,并引入局部搜索改进粒子群算法求解该问题的收敛性.仿真结果证明了该方法对解决无人机的航路规划问题高效可行.     

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公路运输路径问题已被证明是高维非线性完全问题,实际中还会增加非流通图约束,使求解更复杂,研究价值较高.鉴于传统遗传算法在求解过程中容易出现早熟收敛、冗余迭代的缺陷,在初始种群生成、交叉变异及搜索操作方面提出改进,设计混沌遗传算法.采用遍历城市顺序的染色体编码,结合随机法与贪心法生成较优初始种群,避免出现大量非可行染色体,提高了后续的遗传效率.接着,执行优先保留交叉和平移变异操作,依次引入局部邻域搜索以及混沌搜索以加快算法收敛,还给出最优解的非连通公路约束满足判据.最后,实验结果验证了新算法的有效性,不但取得了较优解,而且子代种群离散程度较小,收敛性更好.     

搜索引擎中基于Bayes分类的网页更新研究

在网络无限扩张的同时,网页也在频繁地变化,搜索引擎往往要定期更新它所检索的网页,需耗费大量时间和系统资源,因此提高更新效率是搜索引擎技术的关键.文章比较了目前存在的两种更新方法：统一更新方法和个体更新方法,指出两种方法优劣所在,提出一种改进的基于Bayes分类的网页更新方法.     

土坡非圆临界滑动面求解的混合搜索方法

在非圆临界滑动面的搜索中,先进行圆弧滑动面的搜索,将得到的临界圆弧滑动面作为非圆临界滑动面搜索的初始滑动面,采用改进粒子群优化算法——快速粒子群算法寻优;然后根据搜索到的较优值缩减搜索域的范围,再利用改进和声搜索算法寻优,将得到的结果作为问题的最优解。最后采用Spencer法计算滑动面的安全系数,并利用2个复杂土坡作为算例来检验混合方法的有效性。比较结果表明:该方法适用于多变量优化问题的求解。     

模糊交货期下置换Flow Shop调度的禁忌搜索算法

实际生产过程中由于各种客观因素的影响，交货期往往具有不确定性．对模糊交货期下置换Flow Shop调度问题以及禁忌搜索算法的邻域、禁忌表和搜索策略进行研究，提出一种求解该问题的禁忌搜索算法．仿真结果表明，此算法不仅可以解决模糊交货期下的最小满意度最大化问题，而且具有较高的效率。     

作业车间调度问题的改进遗传算法

研究了作业车间调度问题，并提出了一种新的求解方法，将邻域搜索与遗传算法相结合，提高遗传算法的局部搜索能力，加速进化过程，详细论述了该方法的优越性．