自适应多种群回溯群居蜘蛛算法求解TSP问题

在群居蜘蛛优化算法中引入自适应决策半径,将蜘蛛种群动态地分成多个种群,种群内适应度不同的个体采取不同的更新方式.在筛选全局极值的基础上,根据进化程度执行回溯迭代更新,提出一种自适应多种群回溯群居蜘蛛优化算法,旨在提高种群样本多样性和算法全局寻优能力.函数寻优结果表明改进算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.最后将其应用于TSP问题的求解.     

免疫粒子群优化算法在农业水资源优化配置中的应用

求解农业水资源优化配置模型(高维非线性优化模型),较常采用大系统分解协调原理和动态规划相结合的方法,这样减少了变量个数,便于优化求解,但协调的过程需要多次从低阶模型中返回信息,而且对于每层的寻优求解过程存在难以克服的矛盾.采用标准的粒子群优化算法则优化程度不易保证并容易陷入局部最优,优化结果对初始种群依赖性较强.因此应用免疫进化算法对标准粒子群优化算法进行改进并应用于灌区农业水资源优化配置模型的求解.算例分析表明,免疫粒子群算法为求解高维复杂的优化配置问题提供了新思路.     

基于动态引力常数和种群递减的引力搜索算法

为进一步增强标准引力搜索算法的全局搜索能力及克服其早熟收敛等缺点,提出了一种基于动态引力常数和种群递减的引力搜索算法.首先,所提算法通过动态调整引力常数,有效地平衡算法的全局搜索和局部开发能力;其次,为提高算法的性能,对种群规模进行动态递减调整,从而有效地加强了算法后期的收敛速度.最后,用30个CEC2014测试函数的仿真实验结果与3种引力搜索算法的比较说明所提算法收敛速度快,寻优能力强.     

融合改进Tent混沌和模拟退火的灰狼算法

针对标准灰狼算法种群多样性差、后期收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷,提出一种改进灰狼算法.利用改进Tent混沌映射初始化种群,增加种群多样性;引入螺旋函数,提高算法收敛速度;融合模拟退火思想,避免陷入局部最优;设置搜索阈值,平衡全局搜索与局部搜索;利用改进Tent混沌映射产生新个体,替换性能较差个体并进行高斯扰动,增加寻优精度;将当前解和新解进行算术杂交,以保留当前解优点并减小扰动差异.使用基准测试函数和共享单车停车点选址及期初配置模型测试算法性能.结果表明,改进灰狼算法较标准灰狼算法、遗传算法和粒子群算法,收敛速度更快,寻优精度更高,性能更优越,并将该算法应用到共享单车停车选址上,验证了算法的有效性.     

顺序相依拆卸线平衡多目标优化模型及算法研究

拆卸是产品回收过程最关键环节之一,拆卸效率直接影响再制造成本。本文在分析现有模型不足基础上,考虑最小化总拆卸时间,建立多目标顺序相依拆卸线平衡问题优化模型,并提出了一种自适应进化变邻域搜索算法。所提算法引入种群进化机制,并采用一种组合策略构建初始种群,通过锦标赛法选择个体进化;在局部搜索时,设计了邻域结构自适应选择策略,并采用基于交叉的全局学习机制加速跳出局部最优,以提高算法寻优能力。对比实验结果,证实了所提模型的合理性以及算法的高效性。     

混沌反向学习柯西变异和声搜索算法

为了改善和声搜索算法的寻优性能,提出一种基于混沌反向学习及柯西变异的和声搜索算法.算法首先通过混沌反向学习策略初始化和声记忆库来增强初始种群的多样性;然后通过动态地改变参数PAR和BW来逃逸局部极值;接着在算法产生新解的过程中引入柯西变异策略来提高全局探索性能.最后通过对不同类型的基准测试函数进行寻优,并做了Wilcoxon秩和检验,其结果表明,所给改进算法在求解精度和收敛速度上均优于所涉及的对比算法,即所提算法是可行的.     

采用复合规则约束的多种群自适应进化算法

针对种群固定的进化算法容易使个体集中分布在局部区域,不利于处理大尺度空间和多峰类型的优化问题,提出了一种多种群分布并且动态变化的种群自适应进化算法.采用Logistic模型模拟多个种群在有限资源下的竞争关系,设计了稳定性规则、熵规则和精英规则以确定不同种群的Logistic模型参数,从而控制种群数量的变化.同时,算法引入了算术内插和外插两种交叉算子,使得各个种群依据自身类型来缩小或扩展搜索空间.此外,算法还通过周期性的调整规则重新构建种群和分配资源.通过5组大尺度和多峰优化问题的测试结果表明,所提的种群自适应方法能够有效改善算法的寻优性能,在达到同等优化水平时所提算法消耗的函数调用次数为对比算法的61.08%～91.55%.     

施工网络计划优化的极值种群遗传算法

针对普通遗传算法用于施工网络计划优化的缺点,通过种群划分与极值搜索,建立了网络计划优化的极值种群改进遗传算法模型,有效地避免了陷入局部极值点,应用证明,该算法与普通遗传算法相比,具有优化速度快、求解精度高,全局寻优能力强等优点,尤其适合于大型复杂工程网络的优化计算。     

一种基于极坐标编码的果蝇优化算法

针对果蝇优化算法易陷入早熟收敛、收敛速度慢、寻优精度低的缺点,提出一种基于极坐标编码的果蝇优化算法.为提高果蝇优化算法的寻优精度,采用极坐标编码的形式,以增加单个母体寻优空间表示方法的多样性,并使种群中的个体,在围绕个体的整个超球体内随机搜索,使个体的搜索范围更加广泛.在迭代寻优过程中,根据适应度值和概率调整极角,逐渐降低观测结果的不确定性.通过9个基准测试函数,对基于极坐标编码的果蝇优化算法进行仿真实验,结果表明了算法在收敛性和稳定性方面,优于其它5个优化算法,测试结果验证了极坐标编码方法的有效性和可行性.     

基于精英协同的混洗差分进化算法及其应用

提出了基于精英协同的混洗差分进化算法(Shuffled Differential Evolution,SDE)。该算法引入反向学习的初始化机制,并对设置的普通群和虚拟精英群采用不同的差分策略,进而将精英个体作为信息通道实现种群间的信息交流;同时,借助定期混洗机制实现种群间的文化交流,从而达到协同进化的目的;此外,对长期停滞的个体进行跳变操作,以充分挖掘种群的搜索潜能,增强搜索的有效性。通过函数仿真,并与PSO及其它差分进化算法比较,结果表明该算法具有较好的寻优能力。     

带自扩散和交错扩散的三种群Lotka-Volterra竞争模型解的一致有界性和稳定性

应用能量估计方法和Gagliardo-Nirenberg型不等式,讨论了带自扩散和交错扩散的三种群Lotka-Volterra竞争模型解的一致有界性和整体存在性,并由Lyapunov函数证明了该模型正平衡点的全局渐近稳定性．     

带常数项的最优加权组合预测

We propose a model based on the optimal weighted combinational forecasting with constant terms,give formulae of the weights and the average errors as well as a rela- tion of the model and the corresponding model without constant terms,and compare these models.Finally an example was given,which showed that the fitting precision has been enhanced.     

一类广义层流方程组的初值问题的局部适定性

讨论层流理论中描述比重相近的层流间相互作用的方程组的广义方程组．通过引进一类函数空间和一系列先验估计,应用不动点原理,分别得到该类广义层流方程组的初值问题在H^s(R),s≥1的局部适定性．     

新技术市场化投资的期权分析

本文运用实物期权方法分析了企业在技术创新过程中对新技术进行市场化投资的时机决策问题,建立实物期权模型并求出了最优投资的价格临界值。     

基于动态财务分析的地质灾害保险定价

将经济学中的动态财务分析(DFA)模型应用于地质灾害保险定价中,对离散的灾害事件、经济损失等进行建模分析,计算出纯保费.实证分析以湖南省邵阳市为例,结果表明该模型实用性强、操作简单,计算出来的保费率具有一定的参考价值.     

高阶马尔可夫链的降阶模型及其应用

本文通过对传统高阶马尔可夫链模型的状态空间进行阶数重构,导出一个在重构状态空间上的降阶马尔可夫模型。理论分析证明,降阶马尔可夫链模型不但可以描述传统高阶马尔可夫链模型的全部性态,更能表达较传统模型细微的随机结构。然后,应用降阶模型对我国股票指数的动态变化进行实证分析,讨论了阶数的选取和高阶马尔可夫性检验,分析了股票市场内在波动结构。最后,对股指序列作出短期与长期的预测分析。     

基于组合预测模型的广东省第三产业产值预测

首先分析了影响广东省第三产业发展的主要因素,指出由于上述因素相互制约、相互影响,导致第三产业的发展呈现出高度的非线性特征,并使得单一的预测模型在预测效果和泛化能力方面难以胜任.在此基础上,提出了基于神经网络集成的组合预测模型,对广东省第三产业的发展进行预测,阐述了算法的基本原理和数据处理流程,实证分析表明:基于神经网络集成的组合预测模型要比单一预测模型的预测精度高.     

关于求解二维三温热传导问题的一点探讨

本文首先给出了二维三温热传导问题的数学模型和有关数据,在单层三角形网格剖分下,讨论了牛顿和固结系数两种线性化方法,经典的和保对称的两种有限体离散方法,并获得了对比数值结果.     

防护工程综合防护优化模型研究

防护工程综合防护技术研究对于提升防护工程的地位、作用和生存能力至关重要。利用综合防护优化模型可以对各类防护资源进行合理运用,进而为防护工程的建设改造提供科学的决策参考。本文基于如何对防护工程综合防护措施进行合理设置,建立了防护工程综合防护优化模型,并从易于计算求解角度对所建模型进行了可等价转换的理论推导。论文还结合实例计算结果对模型进行了分析验证。     

Dynamic simulation of a tubular reactor for the production of low-density polyethylene using adaptive method of lines

The dynamic mathematical model of a tubular reactor for the production of low-density polyethylene (LDPE) is introduced and simulation studies of a LDPE plant are presented. The plant consists of the tubular reactor, compressors, heat exchangers and material recycles. The overall model formulation comprises differential, partial differential and algebraic equations. This model formulation is transformed into a DAE system using an adaptive method of lines approach, where the grid points may change their position but their number remains constant. With this technique a solution on a standard PC is possible.