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一种改进的基于遗传禁忌优化的NB算法

计算机应用研究 2010年第8期27卷 2892-2894页

作者：姜沛佩刘培玉杨玉珍山东师范大学信息科学与工程学院济南250014

针对传统朴素贝叶斯分类模型应用过程中存在的特征项冗余问题,使用遗传禁忌算法对特征项集进行优化,并在此优化结果的基础上,提出了一种改进的朴素贝叶斯分类方法来解决用户模板中存在的单类别词汇问题。经实验证明,该方法比传统的朴素... 详细信息

针对传统朴素贝叶斯分类模型应用过程中存在的特征项冗余问题,使用遗传禁忌算法对特征项集进行优化,并在此优化结果的基础上,提出了一种改进的朴素贝叶斯分类方法来解决用户模板中存在的单类别词汇问题。经实验证明,该方法比传统的朴素贝叶斯分类模型具有更好的鲁棒性和分类性能。

关键词：文本分类遗传算法禁忌算法朴素贝叶斯拉普拉斯法则

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周期性居家医疗护理问题的禁忌求解算法

中国科技论文 2015年第14期10卷 1714-1720页

作者：卓艺赫刘冉华怡慷上海交通大学工业工程与管理系上海200240

针对周期性服务需求的居家医疗与护理资源管理问题,提出一种基于插入法和节约算法的禁忌算法。该算法综合考虑客户接受服务的日期、客户的服务等级和客户访问次序,在初始解基础上进行邻域搜索,每次邻域搜索选取部分客户,搜索其所有可能... 详细信息

针对周期性服务需求的居家医疗与护理资源管理问题,提出一种基于插入法和节约算法的禁忌算法。该算法综合考虑客户接受服务的日期、客户的服务等级和客户访问次序,在初始解基础上进行邻域搜索,每次邻域搜索选取部分客户,搜索其所有可能的服务日期、服务等级对应的调度方案,选择成本最低的方案作为邻域搜索的最新解。邻域搜索中变换过的客户将列入禁忌表,在禁忌步长内不予变换。通过多次迭代,求解结果向最优解方向收敛。对随机生成的算例及基于标准Vehicle Routing Problem(VRP)算例构造的算例进行仿真验证,并与Rolling Horizon Myopic Planning Approach(RHMPA)算法求解结果对比,实验结果表明,该算法在一定运行时间内适合求解客户规模低于500人的案例,且求解结果优于RHMPA算法,多次求解的结果相对误差仅为0.94%。该算法为家庭护理管理和计划调度问题提供了新的算法设计优化思路,对提高当前我国相关产业的管理和调度水平具有现实意义。

关键词：周期性居家医疗节约算法邻域搜索禁忌算法

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禁忌遗传算法整定的网络拥塞控制研究

计算机仿真 2012年第10期29卷 147-150+203页

作者：单冬红杨照峰吕海莲平顶山学院软件学院

研究网络拥塞优化控制问题,网络路由器是网络拥塞的主要控制单元,当网络业务流量大增,造成路由器缓存队列增加,引起时延抖动。传统网络路由器采用PID控制方式,与控制效果相关的3个参数,采用试验和试凑等人工方式进行优化,参数一旦确定... 详细信息

研究网络拥塞优化控制问题,网络路由器是网络拥塞的主要控制单元,当网络业务流量大增,造成路由器缓存队列增加,引起时延抖动。传统网络路由器采用PID控制方式,与控制效果相关的3个参数,采用试验和试凑等人工方式进行优化,参数一旦确定就固定不变,而网络上信息流量具有时变性和突发性,因此传统PID固定参数方式不能适合网络变化特点,导致网络容易产生拥塞现象。为了更好防止网络拥塞,提出一种禁忌遗传算法的网络拥塞控制方法。用遗传算法的全局搜索方式对网络路由器PID控制参数进行寻优,再用禁忌搜索算法对遗传算法得到的PID参数进行局部求精搜索,最后获得最优网各路由器PID控制参数。仿真结果表明,禁忌遗传算法能够很好的适应网络流量变化规律,更快找到最优路由器PID控制参数,提高控制效果,有效控制网络流量,减少了网络传输时延,为优化控制提供了参考。

关键词：网络模型网络拥塞遗传算法禁忌算法

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基于遗传禁忌的数据库多连接查询优化算法

科技通报 2012年第4期28卷 156-158页

作者：张慧邢培振中州大学信息工程学院郑州450044 华北水利水电学院水利职业学院机电与信息工程系郑州450011

针对数据库多连接查询优化问题,提出一种基于遗传禁忌算法的数据库多连接查询优化策略。把遗传算法作为查询优化的主框架,禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,增加种群多样性,克服遗传算法收敛慢、局部搜索能力差等缺陷。仿真结果表明,遗... 详细信息

针对数据库多连接查询优化问题,提出一种基于遗传禁忌算法的数据库多连接查询优化策略。把遗传算法作为查询优化的主框架,禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,增加种群多样性,克服遗传算法收敛慢、局部搜索能力差等缺陷。仿真结果表明,遗传禁忌算法加快了求解数据库多连接查询优化问题的速度,而且提高了查询优化效率,得到较满意的查询优化结果。

关键词：查询优化遗传算法禁忌算法多连接查询

基于禁忌遗传算法的油田配电网无功优化方案研究

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基于禁忌遗传算法的油田配电网无功优化方案研究

作者：胡文嵩中国石油大学

学位级别：硕士

近年来节能降耗越来越多地受到政府和企业的重视。由于油田采油厂配电网负荷的特殊性,普遍存在无功补偿不合理,功率因数偏低,进而导致有功损耗严重,电能质量不高,从而造成能源的浪费。配电网无功优化是保证配电网安全、经济运行的有效手... 详细信息

近年来节能降耗越来越多地受到政府和企业的重视。由于油田采油厂配电网负荷的特殊性,普遍存在无功补偿不合理,功率因数偏低,进而导致有功损耗严重,电能质量不高,从而造成能源的浪费。配电网无功优化是保证配电网安全、经济运行的有效手段,是提高电压质量、降低网损的重要措施之一,因此研究高效、实用的配电网无功优化方法具有重要的意义。通过实地调研,本文首先确定了采油厂配电网的无功配置方法。在对常用的配电网潮流计算方法比较的基础上,选用了基于支路电流法的前推回代法,并对其进行了改进。将基本遗传算法用于配电网无功优化,通过实际算例研究找出了该算法存在的问题。在上述研究的基础上,对基本遗传算法进行了如下改进:改进适应度函数,增加个体之间适应度的差异;改进初始种群与终止判据;引入染色体查询机制,节省计算时间;引入代沟及最优插入机制,保证算法的收敛;改进交叉、变异操作,使得交叉率、变异率与进化过程相配合。将改进遗传算法与禁忌算法相结合,提出了一种禁忌遗传算法。最后将基本遗传算法、改进遗传算法、禁忌遗传算法三种方法用于胜利油田现河采油厂配电网的无功优化,结果证明禁忌遗传算法不仅在运算效率上有很大提高,而且保证了运算的精确度。因此,该算法是合理、有效的。最后,利用Matlab提供的GUI平台设计了配电网无功优化分析系统,方便了电力系统自动化专业的研究人员对各种算法进行研究。

关键词：配电网无功优化潮流计算遗传算法禁忌算法

利用基于禁忌搜索的GRASP算法求解P-center问题

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利用基于禁忌搜索的GRASP算法求解P-center问题

作者：赵庆杰华中科技大学

学位级别：硕士

由Hakami在1964年提出的P-center问题作为一个经典的NP难问题在物流设施规划,通信网络设计以及警局、医院、消防站等有公共服务标准要求的诸多行业中有广阔的应用前景。尤其是物流行业,作为电子商务的基石,随着电子商务的兴起,其地位的... 详细信息

由Hakami在1964年提出的P-center问题作为一个经典的NP难问题在物流设施规划,通信网络设计以及警局、医院、消防站等有公共服务标准要求的诸多行业中有广阔的应用前景。尤其是物流行业,作为电子商务的基石,随着电子商务的兴起,其地位的重要性日渐凸显。设施选址问题作为物流业的核心问题得到了国际学者的积极研究。P-center问题作为各类型选址问题的基础,是一个具有重大研究价值以及现实挑战性的课题。求解NP难问题的常用算法有三种:精确算法、近似算法和启发式优化算法。精确算法一定可以给出最优解,但是由于NP问题具有指数级的复杂度,通常只能使用精确算法解决小规模实例,大规模的问题实例则无法使用精确算法在可接受的时间范围内求解出最优解。近似算法虽能保证最坏情况下得到的解与最优解的误差在一定的范围内,但其实际计算结果却往往不能够令人满意。启发式优化算法往往能够在求解精度和求解时间上达到很好的平衡,因而成为一种广泛被学者研究的算法。本文以Pullan的PBS-1算法中的局部搜索算法为基础,提出一种基于禁忌搜索的GRASP(Greedy Randomized Adaptive Search Procedures)算法—TS&GRASP。为了验证TS&GRASP的效果,本文选取了148个P-center标准算例的进行测试,实验结果显示TS&GRASP算法在11个算例的求解上找到了更优的解,而其他算例的求解结果至少可以和PBS-1算法持平。并且值得一提的是,相比PBS-1算法,TS&GRASP算法在求解时间上也有明显的提高。实验结果表明,与当今国际上最优秀的算法相比较,本文所提出的TS&GRASP算法在P-center问题的求解上非常具有竞争力。

关键词： NP难问题 P-中心问题禁忌算法局部搜索

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基于禁忌粒子群算法的多目标背包问题研究

基于禁忌粒子群算法的多目标背包问题研究

作者：张雁湖南师范大学

学位级别：硕士

多目标优化问题是工程与科学研究的重要类别,其中存在多个彼此冲突且有联系的优化方向,如何在有限的时间或资源代价下获得最优解是研究的核心问题。多目标优化问题寻求同时达到各个方向的最优解是困难的,通常经过各目标之间的权衡和折中... 详细信息

多目标优化问题是工程与科学研究的重要类别,其中存在多个彼此冲突且有联系的优化方向,如何在有限的时间或资源代价下获得最优解是研究的核心问题。多目标优化问题寻求同时达到各个方向的最优解是困难的,通常经过各目标之间的权衡和折中,得到的问题最优解集合,或者是无穷大的Pareto集。目前提出的多目标优化问题解决方案基本采用进化智能优化手段。本文详细介绍了粒子群优化算法(PSO)和经典的局部优化禁忌算法(TS),在这两种算法的基础上提出了禁忌-粒子群算法T-PSOA (Tabu-Particle Swarm Optimization Algorithm)。一方面,算法在粒子群进化过程后一阶段融入了禁忌算法的禁忌运算,它通过局部搜索方法改进第一阶段所取得解的质量。同时引入精英概率的概念,当禁忌运算产生新解好于原有解则代替它,否则根据精英概率的大小,随机选择粒子的一定数量的维度或分量复制新解的相应部分,以维持目标空间的多样性。另一方面,算法提出了惯性权重随种群多样性测度变化而自适应变化的策略,改进了原始粒子群算法的操作参数,提高算法对周围环境变化的适应性。种群多样性的测度可以由粒子群的多样性和集中度指标给出。最后以多目标0-1背包问题为例验证改进禁忌-粒子群算法较之原始算法在性能上的优势,并且通过实例对改进的粒子群算法中不同的参数做了研究。

关键词：智能进化算法多目标背包问题禁忌算法粒子群算法

一种求解混合零空闲置换流水车间调度禁忌分布估计算法

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计算机应用与软件 2017年第1期34卷 270-274,292页

作者：张晓霞吕云虹辽宁科技大学软件学院辽宁鞍山114051

结合混合零空闲置换流水车间调度问题MNPFSP(Mixed no-idle permutation flowshop scheduling problem)的特性,运用基于概率模型的分布估计算法解决该问题。算法将启发式算法融入分布估计算法中提高了初始解的质量。为了避免算法陷入局... 详细信息

结合混合零空闲置换流水车间调度问题MNPFSP(Mixed no-idle permutation flowshop scheduling problem)的特性,运用基于概率模型的分布估计算法解决该问题。算法将启发式算法融入分布估计算法中提高了初始解的质量。为了避免算法陷入局部最优,将禁忌算法融入分布估计算法中,提出一种禁忌分布估计算法求解混合零空闲置换流水车间问题。为了提高种群的多样性,加入了三种邻域搜索。实例测试结果显示,该算法求解混合零空闲置换流水车间问题具有很好的优势。

关键词：混合零空闲置换流水车间调度问题算法分布估计算法启发式算法禁忌算法

求解最小双连通支配集问题的变邻域禁忌搜索算法

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湖北工业大学学报 2024年第1期39卷 68-74页

作者：桂文杰吴歆韵熊才权湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068

针对经典NP难优化问题——最小双连通支配集问题,提出了一种元启发式求解算法——变邻域禁忌搜索算法。算法将原优化问题的求解转换为一系列判定问题——k双连通支配集问题的求解,使用两种邻域结构更加有效地覆盖解空间,同时使用扰动及... 详细信息

针对经典NP难优化问题——最小双连通支配集问题,提出了一种元启发式求解算法——变邻域禁忌搜索算法。算法将原优化问题的求解转换为一系列判定问题——k双连通支配集问题的求解,使用两种邻域结构更加有效地覆盖解空间,同时使用扰动及禁忌机制帮助算法跳出局部最优陷阱。通过与现有文献中的精确算法、启发式算法在国际文献公开的38个双连通图算例上的实验对比,结果表明变邻域禁忌搜索算法能够有效求解最小双连通支配集问题,可求得所有公开算例的最优解,并且在稠密图中计算效率明显优先于其他算法。

关键词：元启发式算法最小双连通支配集变邻域搜索算法禁忌算法双连通图