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基于双种群遗传算法的MPLS流量工程研究

计算机仿真 2010年第3期27卷 202-205页

作者：黄镇建蔡群英韩山师范学院物理与电子工程系广东潮州521041 韩山师范学院数学与信息技术系广东潮州521041

针对因特网流量的快速增加和对服务质量要求的不断提高,为避免网络数据流过大造成拥塞问题,利用MPLS流量工程的路由算法成为业界研究的重点。介绍了MPLS流量工程的工作机制,并提出了数学模型。MPLS流量工程的关键问题是LSP的分布优化问... 详细信息

针对因特网流量的快速增加和对服务质量要求的不断提高,为避免网络数据流过大造成拥塞问题,利用MPLS流量工程的路由算法成为业界研究的重点。介绍了MPLS流量工程的工作机制,并提出了数学模型。MPLS流量工程的关键问题是LSP的分布优化问题,针对这一问题的Np-hard特性,提出一种基于双种群策略的遗传算法求解方法,算法采用自然数编码来提高搜索效率。算法中,两个子种群周期性地交流最优染色体,进一步提高了性能。仿真实验表明,提出的算法能有效提高搜索速度,增加获得最优解的概率。

关键词：流量工程遗传算法双种群

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基于双种群的改进粒子群优化算法研究

基于双种群的改进粒子群优化算法研究

作者：李婷中南大学

学位级别：硕士

粒子群优化算法由于原理简单、实现容易，已成为群智能领域的研究热点，其有效性在实践中得到了证明。根据群体智能算法的特点，种群中的粒子具有较强的随机性，所以搜索结果的精度难以得到保证。同时，因为标准粒子群算法本身简单，所... 详细信息

粒子群优化算法由于原理简单、实现容易，已成为群智能领域的研究热点，其有效性在实践中得到了证明。根据群体智能算法的特点，种群中的粒子具有较强的随机性，所以搜索结果的精度难以得到保证。同时，因为标准粒子群算法本身简单，所以在处理复杂问题的时候，粒子一旦陷入局部极值，则容易导致算法早熟。本文针对粒子群优化算法处理优化问题的不足提出一种新的基于双种群的改进算法。本文的主要研究工作和成果如下：(1)针对基本粒子群算法，深入分析了参数在算法中所起的作用和参数的不同取值对算法性能的影响。在此基础上提出通过选取不同参数来改进基本粒子群算法的基本思想，确定一种基于双种群的改进粒子群算法的总体设计思路。(2)针对标准粒子群优化算法容易陷入局部最优，导致算法早熟的问题，提出了一种新的带赌轮选择的双种群粒子群优化算法(TSPSO)模型，并给出了相应的数学描述和计算流程;设计了种群间的信息交换机制，对算法中的参数选取进行了研究和测试;通过三个标准测试函数对该算法进行测试，结果表明：对于复杂优化问题，该算法优于标准粒子群优化算法和遗传算法。(3)为进一步测试TSPSO算法的工程实用性，采用该算法求解了电力系统中的最优潮流问题。为处理此问题中的约束条件，本文设计了自适应惩罚因子，该因子能有效区分最优潮流的目标函数和约束条件对种群进化的影响，使得种群可以跨越不可行域到可行域进行搜索。运用TSPSO算法对IEEE 30节点系统进行测试，结果表明该算法可以有效求解最优潮流问题。并且因为基于TSPSO算法的最优潮流问题求解流程具有通用性，所以该算法也适合求解更大规模的最优潮流问题。

关键词：粒子群优化双种群赌轮选择最优潮流

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基于双种群的Pareto局部搜索算法

计算机技术与发展 2018年第11期28卷 115-119,123页

作者：汪欣夏超南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211100

多目标组合优化问题是工程实际和现实生活中常见的问题,随着目标数目的增多,其求解的难度也越发增加,现有的多目标组合优化算法大多只能解决两至三个目标问题,对于超过三个目标的超多目标组合优化问题却没有好的解决方案。在基于分解的... 详细信息

多目标组合优化问题是工程实际和现实生活中常见的问题,随着目标数目的增多,其求解的难度也越发增加,现有的多目标组合优化算法大多只能解决两至三个目标问题,对于超过三个目标的超多目标组合优化问题却没有好的解决方案。在基于分解的框架和Pareto局部搜索算法的基础上,提出了一种基于双种群的Pareto局部搜索算法用于解决超多目标组合优化问题。算法在进化过程中维持两个种群,分别为工作集和外部集。工作集利用分解的思想将多目标优化问题分解成单目标问题进行解决以加速收敛过程,工作集则进行Pareto局部搜索来产生更为高效的解以保证搜索效率。为验证算法的有效性,基于多目标旅行商问题的多个目标和多个实例进行仿真实验。通过与现有算法的比较可知,算法在超多目标的组合优化问题上有着非常好的效果。

关键词：多目标组合优化 Pareto局部搜索双种群分解框架多目标旅行商问题

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基于双种群的多目标差分进化算法

信息技术与信息化 2017年第12期 89-94页

作者：陈志刚郑建国东华大学旭日工商管理学院上海200051

针对约束多目标优化问题,为了提高约束多目标优化算法的收敛性和分布均匀性,本文提出一种基于双种群的多目标差分进化算法。该算法引进一种约束处理策略对非可行解进行处理的同时,也对可行解的目标函数值进行归一化处理,从而将种群所有... 详细信息

针对约束多目标优化问题,为了提高约束多目标优化算法的收敛性和分布均匀性,本文提出一种基于双种群的多目标差分进化算法。该算法引进一种约束处理策略对非可行解进行处理的同时,也对可行解的目标函数值进行归一化处理,从而将种群所有个体目标函数向量进行修正,且新算法采用的双种群结构、基于部分计算拥挤距离的种群同步更新方式,对不同子种群采用不同变异策略,并运用变动的高斯分布对参数进行调整,最后采用一种类算术交叉操作加强扰动。为了验证算法的性能,本文选取了四个经典的约束多目标测试函数进行仿真实验,从收敛性与分布性上分析所提算法的有效性。

关键词：约束多目标优化差分进化算法双种群类算术交叉

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基于双种群两阶段变异策略的差分进化算法

计算机系统应用 2022年第4期31卷 288-295页

作者：王丽颖帅真浩大连海事大学信息科学与技术学院大连116033

针对差分进化算法差分策略优化问题上的不足,解决DE/best/1策略全局探测能力差, DE/rand/1局部搜索能力弱而带来的鲁棒性降低及陷入局部最优等问题,本文在差分策略上进行改进,并且加入邻域分治思想提高进化效率,提出一种基于双种群两阶... 详细信息

针对差分进化算法差分策略优化问题上的不足,解决DE/best/1策略全局探测能力差, DE/rand/1局部搜索能力弱而带来的鲁棒性降低及陷入局部最优等问题,本文在差分策略上进行改进,并且加入邻域分治思想提高进化效率,提出一种基于双种群两阶段变异策略的差分进化算法(TPSDE).第一个阶段利用DE/best/1的优势对邻域向量划分完成的子种群区域进行局部优化,第二个阶段借鉴DE/rand/1的思想实现全局优化,最终两阶段向量加权得到最终变异个体使得算法避免了过早收敛和搜索停滞等问题的出现. 6个测试函数的仿真实验结果表明TPSDE在收敛速度、优化精度和鲁棒性方面都得到了明显改善.

关键词：差分进化算法双种群两阶段变异策略局部优化全局优化自适应进化算法

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基于双种群蚁群算法的AGV路径规划研究

计算机测量与控制 2023年第5期31卷 193-199,206页

作者：刘睿杨程伟高长水李晓东南京航空航天大学机电学院南京210016 江阴市辉龙电热电器有限公司江苏无锡214401

针对蚁群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优和容易死锁等问题,提出了一种用于自动引导车(AGV,automated guided vehicle)路径规划的双种群蚁群算法;该算法引入差异化信息素初始值,修改启发函数并在信息素更新时对最优及最差路径进... 详细信息

针对蚁群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优和容易死锁等问题,提出了一种用于自动引导车(AGV,automated guided vehicle)路径规划的双种群蚁群算法;该算法引入差异化信息素初始值,修改启发函数并在信息素更新时对最优及最差路径进行奖惩;以改进策略为基础,引入自适应步长搜索策略,通过具有差异化步长的两个种群相互协作加强算法寻优能力和搜索效率;针对死锁问题,提出了将符合条件的单元格视为障碍物的“填充陷阱”策略;分别进行仿真实验和车间现场实验,结果表明,该算法可以为AGV规划出一条安全且综合性能较好的路径,为AGV路径规划提供了一种可行的方案。

关键词： AGV 路径规划蚁群算法自适应步长双种群死锁避免

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基于双种群遗传粒子群算法的斜齿轮优化设计

内燃机与配件 2021年第11期 22-24页

作者：马洪岗刘欢雷汶骏马若轩沈辉中车大连电力牵引研发中心有限公司实验事业部大连116041

对于多约束条件的斜齿轮传动的优化设计,提出了一种遗传粒子群算法。为尽可能的避免粒子群算法出现粒子高度聚集在最优粒子的周围的情况,采用了结合遗传算法的改进策略,并采用了双种群的进化机制。为验证所提算法有效性,实施了多种算法... 详细信息

对于多约束条件的斜齿轮传动的优化设计,提出了一种遗传粒子群算法。为尽可能的避免粒子群算法出现粒子高度聚集在最优粒子的周围的情况,采用了结合遗传算法的改进策略,并采用了双种群的进化机制。为验证所提算法有效性,实施了多种算法的仿真,仿真结果表明,相同情况下,本文所提算法能寻到更精确的解。

关键词：斜齿轮粒子群遗传双种群

基于双种群蚁群算法的多目标资源受限项目调度问题研究

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信息系统工程 2010年第4期23卷 92-92,74页

作者：宋红星曹文彬江南大学江苏无锡214122

近年来，项目调度问题无论在理论研究领域还是在工程应用领域都展现出了它的重要性。在实际应用领域，多目标资源受限项目调度问题广泛存在于建筑工程、计算机系统安装和软件开发、飞机及轮船制造等单件或小批量生产方式的企业中。近年... 详细信息

近年来，项目调度问题无论在理论研究领域还是在工程应用领域都展现出了它的重要性。在实际应用领域，多目标资源受限项目调度问题广泛存在于建筑工程、计算机系统安装和软件开发、飞机及轮船制造等单件或小批量生产方式的企业中。近年来兴起的全球制造方式经常要求多家企业的合作以获得最大的竞争力，这种组织结构和管理模式越来越趋向于面向项目的方式。因此，多目标资源受限项目调度问题在现代化企业中显示出越来越重要的研究价值。

关键词：调度问题资源受限多目标蚁群算法双种群现代化企业建筑工程制造方式

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基于双种群的小生境差分进化算法

计算机应用与软件 2009年第3期26卷 29-31,58页

作者：宁桂英周永权广西工学院鹿山学院广西柳州545616 广西民族大学数学与计算机科学学院广西南宁530006

将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,当方程组有多个解时,它的适应值函数就是具有多个最优解的多峰函数。为此,提出了基于双种群的小生境差分进化算法。在该算法中,进化在两个不同的子群间并行进行,通过使用不同的变异策略,实... 详细信息

将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,当方程组有多个解时,它的适应值函数就是具有多个最优解的多峰函数。为此,提出了基于双种群的小生境差分进化算法。在该算法中,进化在两个不同的子群间并行进行,通过使用不同的变异策略,实现种群在解空间具有尽可能分散的探索能力的同时在局部具有尽可能细致的搜索能力。通过子群重组实现子群间的信息交换,然后引入小生境淘汰机制。对典型测试函数的优化结果表明,该算法能找到全部解,而且精度好。

关键词：差分进化双种群小生境非线性方程组