【摘 要】
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随着现代科学技术的不断发展,组合优化问题在经济调度、软硬件协同设计、图像处理、通信工程、集成电路、路径规划等诸多领域有着广泛的应用。由于组合优化问题的复杂性,往往随着问题规模的增加,其求解难度呈现指数级增长,这就导致了精确算法求解组合优化问题的困难性。演化算法具有思路简单,易于实现以及寻优能力强等优点,并且已经成功用于求解许多组合优化问题,因此基于演化算法求解组合优化问题已成为一种很重要的方法。本
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随着现代科学技术的不断发展,组合优化问题在经济调度、软硬件协同设计、图像处理、通信工程、集成电路、路径规划等诸多领域有着广泛的应用。由于组合优化问题的复杂性,往往随着问题规模的增加,其求解难度呈现指数级增长,这就导致了精确算法求解组合优化问题的困难性。演化算法具有思路简单,易于实现以及寻优能力强等优点,并且已经成功用于求解许多组合优化问题,因此基于演化算法求解组合优化问题已成为一种很重要的方法。本文主要研究如何基于遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)、差分演化(DE)、群论优化算法(GTOA)以及藤壶交配优化(BMO)等算法求解具有单连续变量的背包问题(KPC)、有界背包问题(BKP)和软硬件划分问题(HW/SW)等组合优化问题,所研究的内容概述如下:1.基于有序对编码方法,提出一种DE与GTOA相结合求解KPC的新算法DE-GTOA,并利用该DE-GTOA求解四类大规模的KPC实例,通过与已有算法的比较验证了DE-GTOA具有很强的竞争性。2.基于模运算重构BMO的进化公式,提出了一种基于模运算的离散藤壶交配优化算法(DBMO),并利用DBMO求解KPC问题和BKP问题,通过与已有的算法比较验证了DBMO的高效性。3.提出了一种利用演化算法求解HW/SW的新思路。首先给出了一种处理HW/SW的不可行解的修复与优化方法;然后提出了基于演化算法求解HW/SW的一般算法框架,并在此框架下通过比较若干演化算法求解大规模HW/SW实例的计算结果,验证了GTOA求解HW/SW的高效性。
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