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1.
低阶精确罚函数的一种二阶光滑逼近 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了求解约束优化问题的低阶精确罚函数的一种二阶光滑逼近方法,证明了光滑后的罚优化问题的最优解是原约束优化问题的ε-近似最优解,基于光滑后的罚优化问题,提出了求解约束优化问题的一种新的算法,并证明了该算法的收敛性,数值例子表明该算法对于求解约束优化问题是有效的. 相似文献
2.
0-1背包问题的蜂群优化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
在项目决策与规划、资源分配、货物装载、预算控制等工作中,提出了0-1背包问题.0-1背包问题是组合优化中的典型NP难题,根据群集智能原理,给出一种基于蜂群寻优思想的新算法—蜂群算法,并针对0-1背包问题进行求解.经实验仿真并与蚁群算法计算结果作对比,验证了算法在0-1背包问题求解上的有效性和更快的收敛速度. 相似文献
3.
《数学的实践与认识》2018,(22)
针对非洲野狗算法求解优化问题时全局性收敛不强的特点,对该算法进行改进,提出了改进的非洲野狗算法,结合二进制编码设计了求解离散优化问题的二进制编码非洲野狗算法,并将该算法应用于求解TSP问题并与其他算法做对比分析.研究结果显示,求解TSP问题时二进制编码非洲野狗算法求解精度更高,收敛速度更快. 相似文献
4.
针对非线性0-1规划,提出采用一种智能优化算法——蜂群算法进行求解.描述了蜂群算法的实现过程,并在计算机上编程予以实现.经大量实例测试,并与其它算法进行比较,获得了满意的结果.说明了蜂群算法在解决非线性0-1规划问题上的可行性与有效性,同时具有良好的优化能力.. 相似文献
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6.
采用人工蜂群算法对配送中心选址问题进行求解,给出食物源的编码方法,通过整数规范化,使算法能在整数空间内对问题进行求解.应用算法进行了仿真实验,并将结果与其它一些启发式算法进行了比较和分析.计算结果表明人工蜂群算法可以有效求解配送中心选址问题,同时也为算法求解其它一些组合优化问题提供了有益思路. 相似文献
7.
《数学的实践与认识》2015,(24)
车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是组合优化问题中一个典型的NP难题.蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)是一种新型的智能优化算法,尚未被应用到求解VRP问题中去.根据物流配送中VRP问题的数学模型及其具体特征,设计了求解VRP问题的蝙蝠算法,并通过仿真实例和与其他算法进行比较的方式验证了蝙蝠算法求解VRP问题的有效性与可行性. 相似文献
8.
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. 相似文献
9.
0-1背包问题是组合优化中的一个典型NP难题,介于其具有广泛的实际应用,有效的解决该问题具有非常重要的意义.给出了一种新的群智能算法—细菌觅食算法,对0-1背包问题进行求解.经模拟仿真验证了该算法的有效性,并将其结果与其他方法进行对比分析. 相似文献