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基于变异方法的禁忌搜索

1 TS简介禁忌搜索(Tabu Search或Taboo Search,简称 TS)技术是一种亚启发式(meta-heuristic)搜索技术,是局部邻城搜索的一种扩展。由Glover在1986年首次提出,进而形成一套完整算法,详见文[2,3]。所谓  (本文共2页) 阅读全文>>

武汉理工大学
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人工智能算法在构件检索中的应用

随着Internet时代的到来,软件业面临着一系列的变化。软件越来越复杂,时间要求越来越短,软件的代码从几十年前的几百行到现在的上百万行。些变化使得传统的软件开发方法不能满足现在商业界对于软件的需求,软件业面临着越来越大的压力。基于构件的软件开发是解决软件危机的有效途径。它是在一些构件模型的基础上,根据需求选择构件库中的一个或多个软件构件,然后把这些构件组装起来,高效率、高质量地构造应用软件系统的过程。随着网络技术的不断发展,构件库中的构件也越来越多,一般情况下构件库中满足用户需求的构件不止一个,如果让用户自己手动的来进行选择,这无疑提高了对用户的要求,而且不利于构件的智能化组装、增加了基于构件软件开发的成本。所以如何从这多个候选构件中快速、有效的选择出最优或近似最优的构件,从而提高构件组装的成功率是一个关键的问题。本文主要分为三大部分。第一部分阐述了构件的一些基本概念、现阶段比较流行的三种构件模型COM、EJB、CORBA以及...  (本文共64页) 本文目录 | 阅读全文>>

中南大学
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约束多目标改进粒子群优化算法研究及应用

在工程实践中存在大量约束多目标优化问题。传统的基于梯度策略的优化方法对函数形式要求过高,面对不连续、不可微、无显式表达等复杂问题时,往往无能为力。而粒子群作为一种群集智能进化算法,通过群体微粒间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索,同时它特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况以调整搜索策略,不依赖问题的自身信息,全局寻优能力强,已成为优化领域的研究热点。通过对粒子群算法的深入研究,探索面向约束多目标优化的改进策略,并应用于锌电解过程的能耗优化。为此,针对基本粒子群算法容易陷入局部极值、后期收敛速度慢的问题,提出了禁忌粒子群混合优化算法,一方面通过长时禁忌来指导全局极值的选取,防止算法过度趋同;另一方面采用基于种群多样性的禁忌搜索变异,跳出局部极值。结合禁忌搜索强大的爬山和邻域搜索能力,有效增强了粒子群算法在求解高维单目标优化问题时的收敛速度和收敛成功率。扩展粒子群算法求解约束多目标优化问题的关键在于设计合理的约束处理机制...  (本文共84页) 本文目录 | 阅读全文>>

华南理工大学
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复杂优化问题中智能算法的分析与集成

本学位论文针对优化问题求解过程中存在的收敛速度与局部极小的两难问题,对智能优化算法的内在机理、优化策略、流程、参数和操作进行了深入的系统分析,总结了不同应用场合各种算法的优缺点,改进了智能算法求解组合优化问题和函数优化问题的离散与连续寻优设计方案;归纳了智能全局优化算法和局部搜索算法的一般规律和互补规律,首次对智能优化算法进行了系统集成,得到现代启发式全局邻域智能优化集成算法IMHGNIOA(Integrated Meta-Heuristic Global Neighborhood Intelligent Optimization Algorithms),并给出其一般结构和要素设计原则,建立了该算法的性能指标评价体系。经过对不同算法的具体集成和典型算例的数值实验,说明IMHGNIOA类算法能够高效率地获得全局最优解,是一种有效的智能优化集成算法,同时也验证了本文集成方法的正确性。本论文所做的主要工作是:1.分别对模拟退火算法SA...  (本文共141页) 本文目录 | 阅读全文>>

天津大学
天津大学

不确定因素下车辆路径问题建模及优化方法研究

车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)作为物流运输研究的一个重要问题,在现实中具有广泛的应用基础。人类需求的日益多样化和现实世界存在的大量不确定因素,都加大了车辆调度管理的难度。尽管不确定因素下的VRP问题已有了一系列研究成果,但缺乏探讨车辆配送中的动态管理策略和处理异常信息的快速反应机制。本文重点研究了不确定因素下VRP的建模和优化方法,主要研究内容和创新性工作如下:针对标准的带时间窗VRP的多目标数学模型,研究了三种基于混合搜索策略的启发式算法。离散差分进化混合算法采用线性加权的方法来处理多目标模型,并发展了新的变异和交叉算子,对精英个体运用局部禁忌搜索以提高算法的寻优能力。提出了一种构造多样性初始解的随机车辆配载方法,以及插入可行邻域和2-Opt可行邻域两种搜索可行解的邻域结构。文化基因算法和多目标文化基因算法分别采用线性加权法和Pareto方法来处理多目标模型,种群搜索采用遗传算法,局部搜...  (本文共139页) 本文目录 | 阅读全文>>

西南交通大学
西南交通大学

工作流模式挖掘技术的研究

为了满足高效率的自动化生产的需要,支持流程控制的工作流管理系统被越来越广泛的应用。流程挖掘可以使用事件日志等历史数据生成抽象流程模型,为工作流系统的部署和企业流程优化提供有利条件。过程挖掘的重要任务之一是描述流程中事件间的关系,也被称为过程发现。本文首先通过广泛的调研和研究,了解过程挖掘研究领域的国内外研究现状,深刻理解过程挖掘的一般过程,梳理了过程挖掘算法的不同类别,发现传统过程挖掘算法在挖掘流程结构的能力和抗噪声能力上有缺陷,并且一些基于智能计算的方法耗时过长。为了解决这些问题,本文以Petri网和Workflow网为基础,引申出本文中使用的因果关系矩阵概念表示过程模型,克服了原始算法对流程结构支持不完整的缺陷。接着总结提出了一种较通用的基于启发式优化算法的流程挖掘框架,接着依照该流程挖掘框架将禁忌搜索算法用于流程挖掘领域,针对禁忌搜索中程序初始化、邻域构建方法和禁忌表构造等几个关键问题进行了详细阐述和论证;然后为了在全局寻...  (本文共70页) 本文目录 | 阅读全文>>