求线性比试和问题的确定性全局优化算法

为求线性比试和问题的全局最优解,本文给出了一个分支定界算法.通过一个等价问题和一个新的线性化松弛技巧,初始的非凸规划问题归结为一系列线性规划问题的求解.借助于这一系列线性规划问题的解,算法可收敛于初始非凸规划问题的最优解.算法的计算量主要是一些线性规划问题的求解.数值算例表明算法是切实可行的.     

初始点任意的一个非线性优化的广义梯度投影法

广义投影算法的优点是避免转轴运算。它成功地给出了线性约束问题、初始点任意的只带非线性不等式约束问题，以及利用辅助规划来处理带等式与不等式约束问题的算法．后者完满地解决了投影算法对于非线性等式约束问题的处理，但要求满足不等式约束的初始点．本文据此利用广义投影与罚函数技巧给出了一个初始点任意的等式与不等式约束问题的算法，省去了求初始解的计算，并保持了上述方法的优点，证明了算法的全局收敛性     

凸多边形置入问题求解的近似算法

本文在引进了挤压弹性势能另一等价定义的基础上,把求凸多边形间的嵌入深度转化为求最小碰撞距离.文中着重研究了凸多边形初始碰撞问题,得到了求嵌入深度的快速算法,据此构造出了求解凸多边形置入问题的快速近似算法.应用本文所提出的算法,不仅可解决求凸多边形间嵌入深度的实质性困难,而且可实现凸多边形几何布局问题求解自动化.     

求解多组变量典型相关分析Maxrat准则的预处理Dinkelbach方法

多组变量典型相关分析的Maxrat准则是一类具约束的非线性最优化问题.本文给出了关于最优性的一阶必要条件和一个便于应用的充分条件.利用Dinkelbach技巧给出了求解Maxrat的一种算法.提出了几种初始点策略用于改进算法的收敛速度和提高收敛到全局最优解的可能性.数值实验结果证明算法和初始点策略是有效的.     

线性约束最优化问题的一族次可行方向法

本文给出线性约束最优化问题的一族算法．方法具有如下特点：１）初始迭代点可以任意选取；２）一旦有某一个迭代点进入可行域，方法将成为一族可行方向法；３）算法避开不易处理的罚函数和罚参数．文中采用一种最优性控制函数将初始化阶段和最优化阶段有机地结合起来，正是这种技巧保证了算法的全局收敛性     

一个去除边标签重叠的扩充张力模型（英文）

在图的最优可视化过程中,当图的边和节点都包含文字或图形标签时,显示这些标签必须保证它们互相不重叠.这项工作可以融入初始布局的一部分,或作为后处理步骤.去除重叠的核心问题在于保持布局中固有的结构信息,最大限度地减少所需的额外面积,并保持边尽可能地直.提出了一种同时去除节点和边的标签重叠的计算方法.该算法基于最小化一个目标函数,使得图的布局尽少改变,并保持边的平直.     

线性红束最优化问题的一族次可行方向法

本文给出线性红束最优化问题的一族算法，方法具有如下特点：１）初始迭代点可以任意选取；２）一旦有某一个迭代点进入可行域，方法将成为一族可行方向法；３）算法避开不易处理的罚函数和罚参数，文中采用一种最优性控制函数将初始化阶段和最优化阶段有机地结合起来，正是这种技巧保证了算法的全局收敛性。     

关于可靠性设施布局问题的近似算法

设施布局问题的研究始于20世纪60年代,主要研究选择修建设施的位置和数量,以及与需要得到服务的城市之间的分配关系,使得设施的修建费用和设施与城市之间的连接费用之和达到最小.现实生活中, 受自然灾害、工人罢工、恐怖袭击等因素的影响,修建的设施可能会出现故障, 故连接到它的城市无法得到供应,这就直接影响到了整个系统的可靠性.针对如何以相对较小的代价换取设施布局可靠性的提升,研究人员提出了可靠性设施布局问题.参考经典设施布局问题的贪婪算法、原始对偶算法和容错性问题中分阶段分层次处理的思想,设计了可靠性设施布局问题的一个组合算法.该算法不仅在理论上具有很好的常数近似度,而且还具有运算复杂性低的优点.这对于之前的可靠性设施布局问题只有数值实验算法, 是一个很大的进步.     

一个去除边标签重叠的扩充张力模型

在图的最优可视化过程中,当图的边和节点都包含文字或图形标签时,显示这些标签必须保证它们互相不重叠. 这项工作可以融入初始布局的一部分,或作为后处理步骤. 去除重叠的核心问题在于保持布局中固有的结构信息,最大限度地减 少所需的额外面积,并保持边尽可能地直. 提出了一种同时去除节点和边的标签重叠的计算方法. 该算法基于最小化一个目标函数, 使得图的布局尽少改变,并保持边的平直.     

基于二叉树的遗传算法求解设施平面布局优化

针对设施布局优化问题,使用二叉树的顺序遍历结构,结合设施顺序、相互关系及位置等因素形成新的染色体编码形式.以设施相邻性和随机原则相结合产生初始解,针对染色体的三段编码分别进行遗传操作,运用动态原则和反馈机制改进算法的惩罚函数.通过典型案例验算表明,本论文提出的算法在寻优效果和执行效率上有一定地改善.     

基于改进遗传算法的布局优化子问题

本针对子问题，构造了布局子问题(关于同构布局等价类)的改进遗传算法。将该算法应用于二维布局优化子问题，数值实验表明该算法能够在很好地保持图元的邻接关系的前提下找到子问题的最优解。由于布局优化问题可分解为有限个子问题，所以利用该算法可以找到整个布局优化问题的全局最优解。     

超大规模集成电路布局的优化模型与算法

布局确定集成电路单元在芯片中的具体位置,在单元互不重叠的基础上优化一些性能指标。该问题是NP困难的组合优化问题,是超大规模集成电路物理设计的核心问题之一,对集成电路的性能指标,如线网可布通性、时延、功耗、电路可靠性等有重大影响。在现代的集成电路设计中,布局问题通常包含数百万个集成电路单元,以及大小相异的异质性模块,和各种复杂的布局约束。目前的超大规模集成电路布局算法通常分解为总体布局、布局合法化和详细布局三个步骤。根据近年来集成电路布局算法的研究进展,综述并分析集成电路的总体布局、布局合法化和详细布局的相关优化模型和算法,并展望进一步的研究方向。     

置换流水车间调度问题的中心引力优化算法求解

目前求解置换流水车间调度问题的智能优化算法都是随机型优化方法,存在的一个问题是解的稳定性较差。针对该问题,本文给出一种确定型智能优化算法——中心引力优化算法的求解方法。为处理基本中心引力优化算法对初始解选择要求高的问题,利用低偏差序列生成初始解,提高初始解质量;利用加速度和位置迭代方程更新解的状态;利用两位置交换排序法进行局部搜索,提高算法的优化性能。采用置换流水车间调度问题标准测试算例进行数值实验,并和基本中心引力优化算法、NEH启发式算法、微粒群优化算法和萤火虫算法进行比较。结果表明该算法不仅具有更好的解的稳定性,而且具有更高的计算精度,为置换流水车间调度问题的求解提供了一种可行有效的方法。     

基于MAS的多模式分布式资源约束多项目调度

针对实践中分布式多项目的活动往往具有多种执行模式,提出多模式分布式资源约束多项目调度问题。在项目动态到达环境下,考虑活动不同的执行模式,以工期最短和多项目延期成本最小为目标分别构建局部单项目调度模型和全局多项目决策模型,采用改进变邻域搜索算法求解初始局部调度计划,并设计基于模式调整的全局协商调度算法求解全局决策模型,通过双层算法实现分布式多项目调度中局部单项目调度与全局多项目调度系统性协调,减少项目中断和多项目延期成本。基于构建的多模式测试集进行的多项目数值实验表明：本文设计的双层算法可有效求解多模式分布式多项目调度问题,并且对不同规模问题求解具有良好的适应性。     

初始点任意的解非线性不等式约束优化问题的结合共轭梯度参数的超记忆梯度广义投影算法

本文利用广义投影矩阵，对求解无约束规划的超记忆梯度算法中的参数给出一种新的取值范围以保证得到目标函数的超记忆梯度广义投影下降方向，并与处理任意初始点的方法技巧结合建立求解非线性不等式约束优化问题的一个初始点任意的超记忆梯度广义投影算法，在较弱条件下证明了算法的收敛性．同时给出结合FR，PR，HS共轭梯度参数的超记忆梯度广义投影算法，从而将经典的共轭梯度法推广用于求解约束规划问题．数值例子表明算法是有效的．     

一类多乘积规划的加速算法

针对一类多乘积规划问题(MP),给出一个加速算法.首先导出一个与(MP)等价的逆凸问题(RCP),然后构造问题(RCP)的线性松弛化问题.算法的主要特点是提出了两个加速技巧,这些技巧可以用于改善算法的收敛速度.数值算例表明算法是可行的.     

Flying-V型仓储布局货位分配优化方法研究

Flying-V是一种典型的非传统布局方式,根据其布局方式的特性,针对仓储货位分配优化问题,以货物出入库效率最高和货物存放的重心最低为优化目标,建立了货位分配多目标优化模型,并采用自适应策略的遗传算法(GA),以及粒子群算法(PSO)进行求解。根据货位分配的优化特点,在GA算法的选择、交叉和变异环节均采用自适应策略, 同时采用惯性权重线性递减的方法设计了PSO算法,有效地解决了两种算法收敛速度慢和易“早熟”的问题,提高了算法的寻优性能。为了更好地表现两种优化求解算法的有效性和优越性,结合具体的货位分配实例利用MATLAB软件编程实现。通过对比分析优化结果表明,PSO算法在收敛速度和优化效果方面相比于自适应GA算法更具有优势,更加合适于解决Flying-V型仓储布局货位分配优化问题。     

零售业连锁网点选址与布局演化模型

蚁群算法是近年来出现的一种新型仿生优化算法,是求解复杂优化问题有效方法.本文建立了基于蚁群算法的零售业连锁网点选址与布局演化模型,并利用Matlab进行仿真研究.通过对模拟结果的分析,验证了零售业连锁网点的选址与布局规律.     

求线性比式和问题全局解的一个新方法

针对一般线性比式和问题的求解,给出一个新的分支定界算法.首先利用等价转换技巧和一个新的线性化技巧,建立等价问题的松弛线性化问题,将原始的非凸规划问题归结为一系列线性规划问题的求解;然后借助于这一系列松弛线性化问题的解确定出原问题的最优解.算法的收敛性理论上得以证明,数值算例表明算法是可行的.     

一个新的求解广义几何规划问题的全局优化方法（英文）

为求解广义几何规划问题,提出一个新的线性化松弛技巧.在此基础上,给出一个新的分支定界算法.为进一步改进算法,构造一个新的删除技巧,该技巧可被用来提高算法收敛效率.理论上证明了算法的收敛性,数值试验显示本文方法是有效可行的.