基于改进的鸟群算法求解农产品冷链物流配送路径优化问题

鸟群算法(BSA)在求解高维复杂的优化问题时,很容易陷入局部极值,尤其在鸟群觅食过程中总会出现"早熟"现象。针对原鸟群算法的不足,提出一种改进的鸟群优化算法(WBSA)。通过仿真试验,结果表明,提出的算法具有较好的收敛速度和寻优精度。最后,通过对农产品冷链物流配送优化路径模型的简化,构建求解农产品冷链物流配送路径优化问题的WBSA优化算法,利用数值实例表明WBSA算法对此类问题具有可行性和有效性。     

基于改进布谷鸟搜索算法对水质监测无线传感器部署的优化

为解决传统传感器网络随机部署分布不均的问题,提出采用布谷鸟搜索算法(CS)进行节点部署优化。为改善CS算法的全局优化性能以提升传感器节点部署优化能力,受动量梯度下降法、均方根算法和Adam优化算法的启发,提出Momentum-CS、RMSprop-CS与Adam-CS三种改进算法,对CS算法中的步长控制量和淘汰概率进行优化调整。以网络覆盖率为优化目标,将3种算法用于长宽为100 m水域的水质监测无线传感器节点部署进行优化。仿真结果表明,Adam-CS算法能够在较少迭代次数获取更高的网络覆盖率,达到90.35%,对于指导水环境监测中无线传感器节点部署具有现实意义。     

基于动态维度交叉的粒子群高维函数优化

提出一种优化高维函数的改进粒子群算法.粒子群算法在高维函数优化方面精度比较低,种群容易陷入停滞,分析粒子群算法在针对高维函数方面难以优化的原因,提出一种基于动态维度交又的改进粒子群算法,通过对五个典型测试函数的仿真,说明该算法具有摆脱较快的收敛能力和较高的收敛精度.     

基于改进果蝇算法优化广义回归神经网络的绿色农产品消费行为预测

针对绿色农产品消费行为具有多变量非线性相互作用的特点，传统统计方法难以准确预测消费行为的问题，提出基于改进果蝇算法优化的广义回归神经网络消费行为预测模型。首先针对果蝇群搜索不均匀所导致果蝇飞行单一的问题，提出一种均匀的果蝇群搜索机制即扇形果蝇优化算法加快搜索能力和效率；其次针对广义回归神经网络的平滑因子易受人为选择的影响，提出改进果蝇算法优化广义回归神经网络参数，实现参数的自动化选择，提高模型的预测能力。运用提出的模型对绿色农产品消费行为预测。结果表明：相较于广义回归神经网络，遗传算法优化广义回归神经网络、粒子群算法优化广义回归神经网络、果蝇算法优化广义回归神经网络和改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在均方根误差指标上分别下降4.45%、1.89%、4.54%和5.03%,表明遗传算法、粒子群算法、果蝇算法和改进果蝇算法能够优化广义回归神经网络模型的平滑因子，提高模型的预测精度。从平均绝对误差、均方误差、均方根误差3个评价指标看，改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型比其他6个单一预测模型具有更高预测精度。结果证明了改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在绿色农产品消费行为预测的有效性，...     

改进的果蝇优化算法在城市物流配送中心选址中的应用

为实现物流配送中心选址的合理配置,本文提出一种基于Logistic混沌系统的果蝇优化算法,通过我国31个城市物流配送中心坐标及其需求量的要求,建立物流配送中心选址的数学模型,并运用其算法进行优化求解,实现配送路径的优化配置,节约成本。该改进的果蝇优化算法既充分发挥Logistic混沌系统和果蝇优化算法的优点,又克服了果蝇优化算法的局部最优问题。仿真结果表明该算法具有收敛速度快、精度高的优点。     

引入启发式函数蚁群算法的VRP研究

车辆路径问题是一个NP难题,蚁群算法是求解诸如车辆路径安排问题等组合优化问题的有效工具。分析了蚁群算法在VRP中的应用,提出启发式函数对传统的蚁群算法的改进,对传统蚁群算法进行优化。通过实验对该方法进行检验,实验结果显示,本文提出的算法性能优于传统的蚁群算法。     

人工鱼群算法与遗传算法融合求解聚类问题研究

人工鱼群算法(AFSA)是一种新提出的新型仿生优化算法。遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。聚类在数据挖掘、统计学和机器学习等很多领域都有广泛应用。聚类问题实质是一个全局优化问题。将遗传算法中的选择和变异融合到人工鱼群算法,提出一种人工鱼群算法与遗传算法的融合算法,并应用于求解聚类问题,结果该算法保持了AFSA算法简单、易实现的特点,仿真试验取得了较好的效果。     

无约束优化问题的差分进化算法求解

许多复杂的无约束优化问题不存在多项式时间复杂度的求解算法,为一类NP-难的问题。基于差分进化算法具有全局优化性能好,结构简单和易于实现的特点,提出了求解无约束优化问题的差分进化算法。数值试验结果验证该算法是可行有效的。     

时变网络拓扑图下智能电网中基于优化算法的分布式调度响应

就时变网络拓扑图下智能电网中基于优化算法的分布式调度响应问题进行了研究.利用原对偶方法将带有约束的智能电网优化问题转化为一个无约束的优化问题同时提出相应的求解算法.该算法允许不同发电机之间采用异构常数步长进行更新,同时给出了算法的收敛速度.理论推导表明文中所提出的算法能以线性收敛的速度达到该问题的最优解.     

一种新的基于最小生成树的物流配送优化路线算法

提出一种基于树理论算法的物流配送线路优化决策,首先将复杂的道路网转化成最少生成树并建立优化转移策略,开发由最少生成树构造最小生成树的算法,通过对最小生成树进行标记的方法最后得到最优路径,使物流配送的周转总量最小.算法用Jbuilder 9开发,运行表明所提出的算法是有效的,简化以往算法的复杂程度.