Abstract ：

针对变频正弦混沌神经网络寻优精度与收敛速度无法兼顾的问题,通过分析暂态混沌神经网络的优化机制和现有的退火策略,提出了一种基于自适应模拟退火策略的变频正弦混沌神经网络模型.该模型可以根据混沌神经元的Lyapunov指数来确定合适的自反馈连接权值.给出了混沌神经元的倒分岔图、Lyapunov指数及不同退火函数的时间演化图,证明了自适应模拟退火策略能够自主选择合适的退火速度,更有效的利用混沌全局搜索能力,并加快非混沌态的演化时间.为了证明该模型的有效性,将其应用于函数优化和组合优化问题中.仿真实验表明:(1)对于该模型退火速度的选择,自适应模拟退火策略比现有的几种退火方法更具有灵活性和适应性;(2)...

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变频正弦混沌神经网络 Lyapunov指数 优化计算 自适应模拟退火

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为了研究变频正弦混沌神经网络(FCSCNN)的抗扰动能力,在该混沌神经元的内部状态中分别引入三角函数和小波函数扰动项,提出了带扰动的变频正弦混沌神经元模型。给出了该混沌神经元的倒分岔图及Lyapunov指数的时间演化图,分析了其动力学特性。利用该模型构建了新型暂态混沌神经网络,通过选择不同的扰动系数,将其应用于函数优化和组合优化问题上。仿真实验表明,在适当的扰动系数下,变频正弦混沌神经网络能够有效地解决函数优化和组合优化问题,体现了该模型具有较强的鲁棒性和抗扰动能力。

Keyword ：

混沌神经网络 扰动 变频正弦 三角函数 小波函数 组合优化

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为了求解卡车带挂车的车辆路径问题(truck and trailer routing problem,TTRP),提出迭代变邻域下降算法(iterated variable neighborhood descent,IVND).该算法首先使用T-cluster算法求得一个初始可行解.然后,设计了基于多邻域算子的变邻域下降搜索算法.在搜索过程中,借鉴“粒邻域”的思想定义了“受限邻域”,同时设计了基于switch-vehicle-type算子的扰动策略.最后,选取国际上通用的Chao测试数据集(21个50～199个顾客规模的标准测试算例)对算法性能进行测试.通过与文献中其它4种算法比较,实验结果表明,提出的IVND算法可以在最短的计算时间内收敛到满意解,并且IVND算法结构简单、计算效率高、易实现,可以被灵活地扩展解决其它车辆路径问题和组合优化问题.

Keyword ：

变邻域下降 卡车和拖车 局部搜索 车辆路径

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针对暂态混沌神经网络全局寻优能力受限的问题,提出了一种基于脑电波生物机制的新型混沌神经网络模型——变频正弦混沌神经网络.该模型将变频正弦函数和Sigmoid函数组合作为非单调激励函数,本文给出了该混沌神经元的倒分岔图及Lyapunov指数的时间演化图,分析了其动力学特性.进一步将该模型应用到非线性函数优化和组合优化问题上,并分析了参数的变化规律.仿真实验证明变频正弦混沌神经网络比暂态混沌神经网络及其他相关模型具有更好的全局寻优能力.

Keyword ：

混沌神经网络 组合优化 变频正弦混沌神经网络 脑电图

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本发明公开一种基于改进人工鱼群算法的智能车SLAM数据关联方法，首先利用独立兼容准则和联合最大似然准则来确定关联假设，将SLAM数据关联问题转化为组合优化问题，其次，利用基于跳跃行为和禁忌策略改进的人工鱼群算法解决组合优化问题，求解最优数据关联集合，在人工鱼群算法中引入跳跃行为，使得一部分人工鱼跳出局部极值，尽可能达到全局最优，之后利用基于跳跃行为改进的人工鱼群算法搜索到全局次优解作为禁忌搜索算法的初始解，利用禁忌搜索算法去搜索局部最优解，从而增强全局寻优能力和寻优效率。本发明有效解决了室外大范围场景内智能车SLAM数据关联问题，提高了数据关联的正确率和最优关联集合的搜索效率，降低了运算时间。

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基于网格与差异替换改进多目标遗传算法的电影推荐方法，针对NSGA‑II中存在的分布性和收敛性两方面的不足而提出了改进算法GDNSGA‑II，可以用于求解多目标组合优化问题。该算法设计多目标网格划分方式初始化种群，避免了个体不均匀而导致分布性缺失；并运用聚类选择与差异替换算子维护种群进化过程，选择适当数目的劣质个体局部搜索，保持了种群的收敛性和分布性。结合用户行为与电影属性的挖掘，将该算法应用于电影个性化推荐这一实际问题，通过和现有的算法进行测试对比说明了算法的通用性和有效性，得到了更为优良的推荐结果，提高了推荐的F调和率、多样性和新颖性，并提供了更为丰富的推荐方案组合，有利于充分挖掘用户的兴趣提供更为可靠的推荐服务。

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针对粒子群算法在解决给水管网优化问题时存在容易陷入局部最优的缺点,通过分析粒子的运动轨迹和相似程度,提出一种参数自适应粒子群算法. 该算法利用种群粒子与期望粒子之间相似度的大小,动态调整算法参数,平衡算法全局和局部搜索能力,利用分期变异策略增加种群多样性,保证算法收敛于全局最优值. 将改进算法用于优化汉诺塔管网和纽约管网2个经典的管网案例,证明算法可以有效应用于给水管网这类组合优化问题. 将该算法优化实际的管网改扩建案例,结果表明,所提出的算法具有更好的寻优性能和收敛性能.

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参数调整 粒子轨迹 给水管网系统 自适应粒子群 相似度

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供水管网抗震优化设计模型以用户节点的抗震安全能力为设计目标,包含管网拓扑布局及管段结构抗震能力两个设计参数,寻找最优设计参数是离散变量组合优化问题.提出了一种基于两阶段搜索空间缩减策略的管网抗震优化设计模型求解方法,第一阶段利用度约束连通图生成初始种群,缩小优化初始搜索空间;第二阶段采用违约个体修补策略转换优化进行过程中不满足约束条件个体所处的搜索空间,实现了优化过程中搜索空间的动态缩减,提高了优化搜索的效率.此方法在供水管网抗震优化设计中有较高的效率,也可为其他有约束离散变量优化问题提供参考.

Keyword ：

抗震优化设计 搜索空间缩减 离散变量优化 供水管网

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为提高传统串行模拟退火算法求解时间依赖型车辆路径问题的效率,提出一种并行模拟退火算法。该算法首先使用前向插入启发式算法生成初始解,在主从式并行模拟退火算法框架下使用4种邻域搜索法对初始解进行优化。采用Figliozzi测试数据库(包含56个测试问题,顾客数均设定为100)对算法性能进行测试,结果表明在不同时间依赖型行驶函数情形下,当使用6个线程时,并行模拟退火算法相对于传统串行模拟退火算法可以得到近似于5倍的加速比,且均能在较快时间内得到比Figliozzi算法更优的解。因此,并行模拟退火算法能有效地求解时间依赖型车辆路径问题,并且可以灵活地扩展解决其他车辆路径问题和组合优化问题。

Keyword ：

并行算法 车辆路径 时间依赖型 模拟退火

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在分析目前城市生活垃圾的产生及管理现状后,建立了垃圾收运线路的基本优化模型,并得出了模型实现方法,验证了模型的正确性.在模型的算法实现过程中,采用了目前被广泛应用于解决组合优化问题上的蚁群算法.通过分析算法的特点和相关参数对算法性能的影响,结合垃圾收运具体问题,对算法进行改进,得到了适合垃圾收运的优化算法.

Keyword ：

优化模型 垃圾收运 车辆线路问题(VRP) 环境工程学 蚁群算法

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