整体效率与整体效益最优的数学模型及其求解

考察投资决策问题,从整体效率和整体效益兼顾的角度思考,提出兼顾整体效率和整体效益最优的数学模型（GEGBOM）,基于模型离散形式的决策变量,并按照投资活动的效率值进行排序,提出一种改进的离散和声搜索算法,为满足最低期望产出和最高投资额约束,算法执行过程中进行和声修正策略,数值结果表明了模型及算法的合理性和有效性。     

一种求解无等待流水车间调度离散和声搜索算法

以无等待流水车间(NWFS)总流水时间为优化目标,提出一种离散和声搜索算法。建立NWFS调度优化的问题模型,并阐述总流水时间指标,描述离散和声搜索算法的过程,用离散和声搜索算法求解标准实验案例,通过同其他算法对比验证了离散和声搜索算法求解NWFS总流水时间指标的有效性。     

一种求解整体最优效率行为模型的遗传算法

整体最优效率行为模型是基于满足最低期望投资产出和最高投资额的约束,以整体效率最优为目的的一种数学模型。阐述了求解该模型的一种改进的长模式遗传算法,将各个投资活动的效率进行排序,并引入贪婪策略修正各个染色体,采用三种再生算子进行求解,结果表明改进的长模式遗传算法有效。     

基于差分的和声搜索算法

研究了一种新的进化算法--和声搜索算法,针对其在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种改进的和声搜索算法,算法利用和声记忆库中其他解的有利信息,修正了其搜索机制,维持了和声记忆库的多样性,从而提高了对复杂问题的搜索效率.与同类算法相比,提出的和声搜索算法全局搜索能力强,收敛速度快,数值实验结果验证了算法的有效性争鲁棒性.     

一种求解背包问题的离散和声搜索算法

为利用和声搜索算法求解0-1背包问题,针对和声搜索的离散化技术和二进制编码的特点,借鉴遗传算子改进新和声的生成方式及微调方式,并基于贪心策略设计和声修正过程,提出了一种离散化的和声搜索算法.数值实验表明,与其它常用的智能算法相比,该算法在求解质量上具有较大优势,对大规模的背包问题效果也很明显.     

基于和声搜索算法的图像阈值寻优算法

针对最大类间方差法在图像分割时产生的阈值会引起过分割的缺点,提出一种基于和声搜索算法的图像阈值寻优算法。算法将苹果图像预处理、计算图像目标和背景两类间方差作为和声搜索算法的目标函数,通过和声搜索算法寻找最优分割阈值,选取6种不同光照条件下的苹果图像进行阈值寻优实验。结果表明,采用基于和声搜索算法的图像阈值寻优算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值寻优算法具有较好的图像阈值寻优能力。     

一种改进的全局和声搜索算法求解函数优化问题

针对和声搜索算法的早期收敛速度快,后期收敛慢,容易陷入局部最优解的问题,本文提出了一种改进的全局和声搜索算法.该算法对标准和声搜索算法作了三点改进,首先在和声记忆库初始化时采用反向学习策略,提高初始解的质量,提高收敛速度,其次,采用动态方式调整参数,第三,利用当前和声记忆库中的全局最优解产生新解,提高全局搜索能力.采用该算法对6个标准的测试函数进行优化,结果表明,该算法避免算法的早熟和增强算法的全局搜索能力,具有较好的优化性能.     

基于HS-Bat算法优化的电力系统负荷分配

针对单一和声搜索算法(HS)在解决厂级负荷分配问题时存在对数据约束性不足、容易陷入局部最优等问题,利用蝙蝠算法搜索频率、速度与位置更新实现了和声搜索算法中和声记忆库的变异,利用两种算法共同搜索的机制,提高了和声搜索算法的寻优能力,同时在算法中加入防越界限制,增强了算法的约束力与鲁棒性,并分别建立了考虑机组阀点效应的负荷分配模型,以及机组额定功率下排污费用与除尘、脱硫、脱销补偿电价的环保型负荷分配模型。通过仿真并与其它智能算法的优化结果进行比较,证明了该算法在优化负荷分配问题上的优越性。     

一种改进的和声退火算法

和声搜索算法是最近提出的一种基于乐队和声调谐原理的新搜索算法,目前已经有许多成功的应用。针对和声退火算法的不足,通过简化退火降温方式和终止条件,以及采用模拟退火算法修改和声库中最差解的更换方式,提出了一种改进的和声退火算法,数值实验表明了改进的和声退火算法的有效性和优越性。     

自适应Memetic算法

在处理多峰函数的优化问题时,遗传算法局部搜索能力差,并且容易早熟。针对这种问题,将遗传算法与多种局部搜索算法相结合,形成多种Memetic算法。通过进行数值优化实验,发现算法的优化效率有所提高,但是局部搜索算法的不同对优化性能影响很大。为解决这种问题,在传统Memetic算法的基础上提出了一种使每代个体根据局部搜索算法的搜索效率自适应选取局部搜索算法的Memetic算法,即基于离散度的自适应Memetic算法。通过测试函数测试,这种算法具有更高的效率和更强的通用性。