检索结果-内蒙古大学图书馆

数学的实践与认识 2020年第14期50卷 114-127页

作者：石春花刘环长治医学院生物医学工程系山西长治046000 长治医学院计算机教学部山西长治046000

针对传统灰狼优化算法易早熟收敛陷入局部最优和收敛速度慢的缺陷,提出一种正余双弦自适应灰狼优化算法.首先,在灰狼捕食阶段引入正弦搜索,增强算法的全局勘探能力,减少算法的搜索盲点,提高算法的搜索精度.在引入正弦搜索的同时,引入余... 详细信息

针对传统灰狼优化算法易早熟收敛陷入局部最优和收敛速度慢的缺陷,提出一种正余双弦自适应灰狼优化算法.首先,在灰狼捕食阶段引入正弦搜索,增强算法的全局勘探能力,减少算法的搜索盲点,提高算法的搜索精度.在引入正弦搜索的同时,引入余弦搜索,增强算法的局部开发能力,提高算法的收敛速度.其次,在搜索过程中加入自适应交叉变异机制,通过适应度值的大小自适应选取交叉变异概率,有效的提高了粒子跳出局部最优的概率.通过数值对比试验,验证了改进算法具有较强的收敛精度和收敛速度.

关键词：灰狼优化算法正余双弦自适应交叉变异元启发优化算法

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广义着色旅行商问题及其算法研究

广义着色旅行商问题及其算法研究

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作者：徐向平东南大学

学位级别：博士

着色旅行商问题(CTSP)是旅行商问题(TSP)和多旅行商问题(MTSP)的泛化,它通过引入颜色来表现个体城市对多重旅行商访问允许性的差异,适用于建模与求解现实中的多机差别化访问/执行多任务的优化调度问题。李俊的团队基于完全图先后提出了... 详细信息

着色旅行商问题(CTSP)是旅行商问题(TSP)和多旅行商问题(MTSP)的泛化,它通过引入颜色来表现个体城市对多重旅行商访问允许性的差异,适用于建模与求解现实中的多机差别化访问/执行多任务的优化调度问题。李俊的团队基于完全图先后提出了三种CTSP模型,即:星型CTSP(R-CTSP)、连环CTSP(S-CTSP)和通用CTSP。为了进一步泛化通用CTSP来建模基于复杂网络的实际工程问题,本文拟采用超图代替完全图重新描述通用CTSP,提出三种超图定义的广义CTSP(GCTSP),并针对这些模型的特点和难点,分别设计了三种高效的求解算法。主要的研究内容与工作列举如下:1)利用超图定义了城市划分及划分上的代价函数的概念,首次提出了一种超图定义下的GCTSP并讨论了它的一些基本性质,得出了GCTSP在特定条件下可转化为R-CTSP、S-CTSP及MTSP的结论。随后,在GCTSP的基础上,分别考虑了调度系统中可能出现的“木桶效应”现象和访问次序的优先约束,建模了双目标CTSP(BCTSP)和带优先约束的CTSP(PCTSP)。此外,还讨论了BCTSP的NP难性,并统计了PCTSP上划分的数目。2)鉴于大规模TSP案例求解的核心在于构建低密度城市网,提出了一种基于Delaunay三角剖分的变邻域搜索(DVNS)来求解大规模GCTSP案例。该算法可利用分治法快速创建低密度Delaunay三角网。特别地,研究了一种新型贪婪多插入算子(GMI)以Delaunay边作为候选插入对象来扰动当前解,并采用2-Opt和3-Opt依次优化DVNS的局部搜索过程。此外,设计了21个带规则颜色和随机颜色的城市集来比较DVNS和其它6种算法的性能。PC上执行的仿真结果显示DVNS能在120秒内得到规模33000+、旅行商数多达240的GCTSP案例的满意解,它在解的搜索能力和收敛速度方面均优于这6种对比算法。3)提出了一种基于种群的双目标VNS(BVNS)求解BCTSP,该算法包含四个主算子,即:基于概率的插入变异,基于种群的多插入算子,保色交换和2-opt。其中,第一种算子用于构建不同的解邻域,而后三种策略用于执行局部搜索。多插入操作延用Delaunay三角剖分来确定插入的候选对象,保色交换则通过减少不同旅行商之间不必要的交叉路径来提高BVNS的全局搜索能力。此外,设计了25个BCTSP案例来测试BVNS的性能。特别地,在其中5个小规模数据集上,还对比了BVNS与精确算法ε-constraint所得Pareto前沿之间的差距。仿真结果显示,BVNS对求解小规模或大规模BCTSP案例均是有效的,且其所得解的超体积、反转世代距离等指标均远优于4种对比算法。4)考虑到PCTSP是非对称的,而Delaunay三角剖分不能处理非对称模型,提出了一种部分优化元启发式VNS(PVNS)来求解PCTSP。PVNS由四个主要部分组成,即:保约束多插入算子、保约束的交换变异子、保约束2-exchange和保路径3-exchange。其中保约束多插入算子利用POPMUSIC法来确定候选边。基于仿真实验分析了这四种算子对PVNS全局搜索能力的重要影响。此外,对比了PVNS、LKH3和其它5算法在34个测试案例上的结果,得出了PVNS在大多数案例上的解均优于后六种算法的结论。特别地,考虑到自动调参软件的效果通常远优于手动调参,这里还利用irace软件包调试了PVNS及对比算法的所有参数。本文以超图作为描述工具,共建立了三种GCTSP,提出了三种高效的VNS求解算法,并应用于建模和求解任务对执行个体的访问允许性十分复杂的实际问题——电商仓库自主导航小车(AGV)任务调度。上述工作进一步丰富了CTSP的理论体系、拓宽了CTSP在实际工程应用中的前景。

关键词：着色旅行商问题超图双目标优化约束优化元启发优化算法

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着色旅行商问题及其动态化研究

着色旅行商问题及其动态化研究

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作者：孟祥虎东南大学

学位级别：博士

课题组由多横梁水切割系统的调度问题出发,提出了一般性的着色旅行商问题(Colored Traveling Salesman Problem,CTSP)。该问题通过引入颜色来表现个体城市对于不同旅行商的访问允许性的差异,实现了对现有TSP、Multiple Traveling Salesm... 详细信息

课题组由多横梁水切割系统的调度问题出发,提出了一般性的着色旅行商问题(Colored Traveling Salesman Problem,CTSP)。该问题通过引入颜色来表现个体城市对于不同旅行商的访问允许性的差异,实现了对现有TSP、Multiple Traveling Salesman Problem(MTSP)的泛化。CTSP可广泛适用于现实世界中存在多机访问差别化访问多任务情形的优化调度问题(静态)的描述与建模,如多机工程系统的调度问题。为使CTSP更具有一般性、更加系统,本文拟在先前星型CTSP(Radial CTSP)的成果基础上,进一步提出并研究连环CTSP、通用CTSP与两类动态CTSP的建模与求解方法。主要研究内容与工作如下:1)厘清了星型CTSP与MTSP、TSP的区别与联系。首先理论上证明了星型CTSP是对MTSP、TSP的泛化。接着,从模型与解空间角度上入手,分析证明星型CTSP并非MTSP与TSP的组合,而是对两者组合问题的泛化。同时,以工业实例和仿真实验为手段,量化证实了星型CTSP相比MTSP与TSP组合问题的求解优势。2)在星型CTSP的理论基础上,提出连环CTSP(Serial CTSP),其各个旅行商均拥有专属城市集,且两两相邻的旅行商共享一个城市集。可用于建模作用域呈串行(局部)重叠的多机系统的作业调度问题。相应地,提出了连环CTSP的种群增量学习(Population-Based Incremental Learning,PBIL)求解算法。大量仿真实验结果表明,PBIL算法是求解连环CTSP的有效算法,在解质量、收敛速度和计算耗时方面优于先前提出的3种改进的遗传算法,即贪婪遗传算法、爬山遗传算法和模拟退火遗传算法。3)鉴于星型和连环CTSP的城市颜色模式过于单调,无法描述加工任务对执行个体的访问允许性更为复杂的作业调度问题,提出通用CTSP(GeneralCTSP),它通过引入城市-颜色矩阵,将星型CTSP和连环CTSP统一泛化,可广泛适用个体任务不仅存在访问差异而且差异具有多样性的一大类优化调度问题。提出通用CTSP的变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)求解算法,采用了无冗余的高效的直接编码方式,并通过两阶段贪婪初始化和局部2-OPT操作增强算法的局部搜索能力。大量仿真实验结果表明,VNS算法是求解通用CTSP的有效算法,在解质量、收敛速度和计算耗时方面全面优于先前提出的3种遗传算法和PBIL算法。4)以通用CTSP为基础,提出两类动态CTSP,即城市边权重时变和城市颜色时变。分别适用于建模一类客户需求差异化的运输成本动态变化的物流配送优化问题和一类多仓库电商的供货决策问题。提出这两类动态CTSP的新型VNS求解算法,算法采纳了多种群策略和种群迁移策略,分别用于增强算法的种群多样性和收敛性速度,以便快速适应动态变化的环境,有效跟踪最优解的变化。设计了两个相对应的动态环境仿真器来模拟两类CTSP的环境动态变化,并提出了算法性能评价标准,包括离线性能指标、动态运行曲线及解的标准方差。大量仿真实验结果表明,带贪婪初始化和优势种群迁移策略的VNS算法是求解这两类动态CTSP的有效算法,相比VNS、贪婪初始化VNS和带优势种群迁移VNS按性能评价标准更优。

关键词：着色旅行商问题动态优化进化算法元启发优化算法

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多策略增强型平衡优化器及应用研究

多策略增强型平衡优化器及应用研究

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作者：朱彬文广西民族大学

学位级别：硕士

平衡优化器算法(Equilibrium Optimizer,EO)是一种新颖的基于物理类型的元启发式算法,该算法的来源是基于密闭容器中的动态平衡方程。容器中的粒子代表搜索个体,通过质量平衡方程来改变自身的粒子浓度,直到达到平衡状态即找到最优解。... 详细信息

平衡优化器算法(Equilibrium Optimizer,EO)是一种新颖的基于物理类型的元启发式算法,该算法的来源是基于密闭容器中的动态平衡方程。容器中的粒子代表搜索个体,通过质量平衡方程来改变自身的粒子浓度,直到达到平衡状态即找到最优解。该算法因结构简单、寻优速度快、计算稳定性高等特点受到国内外学者的关注,但该算法在迭代后期易陷入局部最优,且难以维持探索与开发能力间的平衡。本论文针对这些不足,采用多策略改善EO的寻优能力,提出了两种多策略增强型EO,分别应用于无功优化调度、天线阵列优化、燃料成本优化问题,其目的是为改善EO的寻优性能以及拓宽算法应用范围。本文的主要工作如下:(1)引入了精英引导策略和莱维飞行策略来改进基本的平衡优化器,提出了一种改进型平衡优化器(IEO),有效地提高了基本EO的收敛速度和开发能力。提出了平衡概率,以保持算法开发能力和探测能力之间的平衡。IEO被应用于电力系统无功优化调度问题(ORPD)问题,在IEEE 57、118和300总线系统进行了测试,分别取得24.76MW,114.54MW,373.34MW的电力损耗,与其他文献结果进行比较,证明IEO比其他优化方法在减少有功功率损耗方面更具竞争力。(2)受量子计算原理的启发,提出一种量子编码的平衡优化器算法(QEO)。QEO中的每个个体对应于搜索空间中的两个位置,量子编码机制提高了种群的多样性。通过量子旋转门策略与量子平衡池结合进行相位角的增量计算,有效地帮助算法跳出局部最优,避免过早收敛。最后,将QEO用于线性天线阵列模型中最大限度地降低旁瓣电平(SLL)。(3)引入精英反向学习策略改进基本平衡优化器,提出一种基于精英反向学习的平衡优化器(LEO)。该策略能够通过搜索解对立的搜索空间提升算法的勘探能力,提高了种群的多样性。并通过CEC2019测试函数验证了改进的有效性。最后,将LEO用于燃料成本最小化问题,采用IEEE30总线系统进行测试,获得了最小的燃料成本800.3915$/h。

关键词：平衡优化器无功优化调度线型天线阵列量子编码元启发优化算法

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基于多种算法调优的支持向量机对滑坡易发性评价的精度影响研究

基于多种算法调优的支持向量机对滑坡易发性评价的精度影响研究

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作者：杨晨昆明理工大学

学位级别：硕士

滑坡是一种较为多发的地质灾害,它严重影响各类工程建设和人类活动。因此,在各类工程建设中,如何避开滑坡高易发区,为各类工程选址提供可靠的滑坡易发性分区图成为一项十分重要的工作。近年来,利用机器学习方法对某一地区的滑坡易发性... 详细信息

滑坡是一种较为多发的地质灾害,它严重影响各类工程建设和人类活动。因此,在各类工程建设中,如何避开滑坡高易发区,为各类工程选址提供可靠的滑坡易发性分区图成为一项十分重要的工作。近年来,利用机器学习方法对某一地区的滑坡易发性研究越来越多,但如何获得更高精度的滑坡易发性分区图仍是值得研究的问题。本研究选取云南省昆明市一段长60Km的输油管道沿线范围作为研究区域,通过实地调查和收集资料,得到了研究区141个滑坡点的资料,同时选取岩性、高程、坡向、坡度、水流强度指数(SPI)、地形湿度指数(TWI)、年均降雨量(2017-2021)、到道路距离、地形粗糙度作为研究区滑坡易发性研究的条件因子。首先使用信息量法量化条件因子对滑坡影响的大小,再分别采用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、蝙蝠算法(BA)对参数进行调优后,利用SVM对研究区进行滑坡易发性分析,最后用准确率、精确率、召回率、受试者工作特性(ROC)曲线和Lift提升度对未经调优的SVM模型和GA、PSO、BA调优后的SVM模型性能进行检验。研究结果表明:1、四种评价模型得到的结果均与实际情况相符,对现实的工程实践具有一定的借鉴意义。四种机器学习模型的评价结果中,研究区滑坡点大多数都发育在易发性分级为高和非常高的区域内。其中,BA-SVM模型易发性分级为非常高的区间信息量相较于其他三个模型明显增加,说明其结果更符合研究区实际情况。2、本研究采用了多种指标对模型结果进行检验,结果表明SVM、GA-SVM、PSO-SVM和BA-SVM模型的表现均比较优秀,其中BA-SVM模型的性能表现最佳,可靠性和稳定性更高。3、本研究对不同优化算法的应用结果进行了比较,发现BA算法在SVM模型中的优化效果相较于GA和PSO算法更加明显。4、采用机器学习方法进行滑坡易发性评价具有可行性,SVM、GA-SVM、PSO-SVM、BA-SVM四种模型均具备一定的准确性和预测能力。其中,经过BA算法优化的SVM模型全面优于其他三种模型。因此在本研究中BA-SVM模型是最适合研究区的滑坡易发性评价模型。本研究对于研究区输油管道沿线滑坡易发性的评估具有重要的现实意义,可以为油气输送的安全提供科学依据和技术支持,也为其他地区类似问题的研究提供了有益的参考和借鉴。

关键词：滑坡易发性评价支持向量机元启发优化算法管道昆明

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基于人工神经网络的离子液体声速研究

基于人工神经网络的离子液体声速研究

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作者：杨浩光淮阴工学院

学位级别：硕士

近年来,离子液体（ILs）作为一种新型高性能溶剂,在电池技术、催化剂合成、药物制备以及航空航天等多个前沿领域得到了广泛应用。在电池领域,离子液体的声速与其离子传导性能、稳定性以及与电极材料的相容性之间存在一定的关联性,这种... 详细信息

近年来,离子液体（ILs）作为一种新型高性能溶剂,在电池技术、催化剂合成、药物制备以及航空航天等多个前沿领域得到了广泛应用。在电池领域,离子液体的声速与其离子传导性能、稳定性以及与电极材料的相容性之间存在一定的关联性,这种关联性对于深入理解和优化离子液体的性能至关重要。然而,实验测量ILs声速的过程复杂且具有挑战性,这在一定程度上限制了相关研究的发展。因此,针对ILs声速的研究,人工神经网络（ANN）方法展现出了巨大的潜力。通过收集大量ILs的实验数据,并结合其物理和化学性质,如离子半径、极化率、偶极矩等,我们可以利用深度学习算法和优化的神经网络结构来构建高效的预测模型。这些模型能够精准捕捉到ILs结构与声速之间的复杂非线性关系,从而实现快速、准确的声速研究。此外,通过不断优化神经网络的结构和参数,我们可以进一步提高研究模型的泛化能力和预测精度,为离子液体的研究和应用提供有力支持。在这项工作中,我们选用了不同层数的ANN,并将其与四种不同的元启发优化算法SGD（随机梯度下降法）、SA（退火算法）、PSO（粒子群优化算法）、GA（遗传算法）相结合,用于研究ILs的声速。我们整理了从文献中收集的数据,选择了包含66种离子液体、4559个数据点、温度范围从100K至363.15K、压强范围从86k Pa至200000k Pa（其中高压数据1169条）的数据集。在构建模型时,我们通过相关性系数分析,选取了58个阴离子特征值和48个阳离子特征值。研究结果表明,随着隐藏层数的增加,模型对离子液体的研究能力得到了提升。特别是在采用三层隐藏层与GA优化算法相结合的ANN-GA模型时,模型对离子液体的研究表现出了更高的可靠性。具体来说,在三层隐藏层下,对于3648个训练数据点,ANN模型给出的平均绝对误差（MAE）为6.4325,平方相关系数（R2）为0.9955;对于911个测试数据点,平均绝对误差为7.7404,平方相关系数为0.9903。而在三层隐藏层结合GA优化算法下,对于相同的训练数据点,ANN-GA模型给出的平均绝对误差降至4.4673,平方相关系数提升至0.9978;对于测试数据点,平均绝对误差为4.5894,平方相关系数为0.9969。因此,可以得出结论,模型能够有效研究离子液体中的声速,且ANN-GA模型具有较高的准确性。

关键词：离子液体人工神经网络元启发优化算法声速

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