現(xiàn)代優(yōu)化算法-閱讀頁
2024-09-03 23:02本頁面
【正文】 方法包括： ① 均勻抽樣一組狀態(tài) ， 以各狀態(tài)目標值的方差為初溫 。 譬如 ， 其中 為初始接受概率 ③利用經(jīng)驗公式給出。 目前，最常用的溫度更新函數(shù)為指數(shù)退溫函數(shù)，即，其中且其大小可以不斷變化。在非時齊 SA算法理論中，由于在每個溫度下只產(chǎn)生一個或少量候選解，所以不存在選擇內(nèi)循環(huán)終止準則的問題。 常用的抽樣準則包括： ① 檢驗目標函數(shù)的均值是否穩(wěn)定； ② 連續(xù)若干步的目標值變化較小； ③按一定的步數(shù)抽樣。設置溫度終值是一種簡單的方法。通常的做法是： ① 設置終止溫度的閾值； ② 設置外循環(huán)迭代次數(shù)； ③ 算法收斂到的最優(yōu)值連續(xù)若干步保持不變； ④檢驗系統(tǒng)熵是否穩(wěn)定。 AGSAA的基本原理 在彈藥裝載中 ， 考慮到模擬退火算法的基本思想是跳出局部最優(yōu)解 ， 將模擬退火思想引入遺傳算法 ， 應用改進型遺傳算法和模擬退火算法相結合 ， 構建自適應遺傳模擬退火算法 （ AGSAA） ， 從而綜合了全局優(yōu)化和局部搜索的特點 ， 為解決彈藥裝載這一組合優(yōu)化問題提供了新的思路 。 AGSAA的解碼和適應度函數(shù) AGSAA采用彈藥裝載的啟發(fā)式算法來解碼 ， 解碼后最終確定裝入運輸工具的彈藥箱 。 彈藥裝載的啟發(fā)式算法 （ 1）定位規(guī)則（ Locating rule） 定位規(guī)則是指用來確定當前待裝彈藥箱在運輸工具剩余裝載空間中擺放位置的規(guī)則。 遺傳算子的選擇 AGSAA的選擇算子采用輪盤賭選擇算子，并結合最優(yōu)保存策略；變異算子采用基本位變異算子；同時，在變異運算之后，增加退火算子，以增強算法的局部搜索能力；交叉概率和變異概率為自適應概率，以提高種群的進化效率。 部分映射交叉算子 交叉前： 8 7 | 4 3 | 1 2 6 5 1 2 | 5 7 | 8 3 4 6 交叉后： 8 3 | 6 7 | 1 2 4 5 1 7 | 6 2 | 8 3 4 5 禁忌搜索算法 禁忌搜索（ TS）算法是一種全局性領域搜索算法，它模擬人類具有記憶功能的最優(yōu)特征。 禁忌搜索的基本原理： 禁忌搜索算法首先確定一個初始可行解 X，初始可行解 X可以從可行解集合中隨機選擇，然后選擇一系列的特定的搜索方向，作為試探，選擇實現(xiàn)讓特定的目標函數(shù)值減少最多的移動。 參考文獻 1 張偉，李守智，高峰等 . 幾種智能最優(yōu)化算法的比較研究 . Proceedings of the 24th Chinese Control Conference, Guangzhou, . China July 1518, 2022:1316～ 1320 2馬玉明 ,賀愛玲 ,李愛民 . 遺傳算法的理論研究綜述 . 山東輕工業(yè)學院學報 , 2022,18(3):77～ 80 3 Andreas Bortfeldt, Hermann Gehring. A Hybrid Geic Algorithm for The Container Loading Problem. European Journal of Operational Research, 2022(131):143～ 161. 4 , . Research on Solution to Complex Container Loading Problem Based on Geic Algorithm. The First International Conference on Machine Learning and Cyberics. BeijingChina,2022:78～ 82 參考文獻 5 , . Using A CoOperative CoEvolutionary Geic Algorithm to Solve A ThreeDimensional Container Loading Problem. The Second International Conference on Machine Learning and Cyberics. MongkutThailand, 2022:1197～ 1204 6王春水，肖學柱，陳漢明 . 遺傳算法的應用舉例 . 計算機仿真 2022，22(6):155～ 157 7姚文俊 . 遺傳算法及其研究進展 . 計算機與數(shù)字工程 , 2022， 32(4):41～ 43 8吉根林 . 遺傳算法研究綜述 . 計算機應用與軟件 , 2022， 21(2):69～ 73 9高艷霞，劉峰，王道洪 . 改進型遺傳算法及其應用研究 . 上海大學學報 , 2022(10):249～ 253 參考文獻 10馬立肖 ,王江晴 . 遺傳算法在組合優(yōu)化問題中的應用 . 計算機工程與科學 , 2022， 27(7):72～ 7 82 11曹先彬 , 劉克勝 , 王煦法 . 基于免疫遺傳算法的裝箱問題求解 . 小型微型計算機系統(tǒng) . 2022, 21(4):361～ 363 12 Rudolf Berghammer, Florian Reuter. A Linear Approximation Algorithm for Bin Packing with Absolute Approximation Factor. Science of Computer Programming, 2022(48):67～ 80 13嚴心池 , 安偉光 , 趙維濤等 . 遺傳算法中“免疫算子”的構造與性能 . 哈爾濱工程大學學報 , 2022， 26(6):732～ 735
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1