【摘 要】
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膜计算是从活细胞的结构和功能中抽象出来的计算模型。该模型的进化规则执行具有不确定性和极大并行性。基于膜计算与进化计算相结合的膜进化算法将活细胞的生命活动抽象为进化算子,然后通过进化算子进化膜结构和膜内物质来求解优化问题。容量聚类问题（Capacitated clustering problem,简称CCP）是将无向图的顶点集划分为几个不相交的簇,使每个簇中的顶点权重之和满足容量限制,同时最大化同一
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膜计算是从活细胞的结构和功能中抽象出来的计算模型。该模型的进化规则执行具有不确定性和极大并行性。基于膜计算与进化计算相结合的膜进化算法将活细胞的生命活动抽象为进化算子,然后通过进化算子进化膜结构和膜内物质来求解优化问题。容量聚类问题（Capacitated clustering problem,简称CCP）是将无向图的顶点集划分为几个不相交的簇,使每个簇中的顶点权重之和满足容量限制,同时最大化同一簇中边的权重和。容量聚类问题在路由规划等领域具有广泛的应用。鉴于CCP实际应用的重要性,设计具有高效率且获得高质量解的算法一直是研究的热点之一。为此,本文从求解策略与算法框架等方面展开了研究工作。本文主要工作如下:（1）基于两种典型CCP求解算法的优点和限制,提出了一种求解CCP的混合算法HA-CCP（Hybrid algorithm for the capacitated clustering problem）:设计了一种解构造方法和一种解破坏方法。在4种类型的90个基准实例上的实验表明,HA-CCP在58个实例上获得的平均目标值优于所有比较算法,在平均求解效率上优于除NDVNS（Neighborhood decomposition-driven variable neighborhood search）之外的所有比较算法。（2）基于HA-CCP和膜进化算法框架MEAF（Membrane evolutionary algorithm framework）提出了膜进化算法MEACCP（Membrane evolutionary algorithm for the capacitated clustering problem）。设计了MEACCP的膜结构及其对象表示,设计了种群初始化方法和六个进化算子。在基准实例上与最先进的CCP算法的比较实验表明,MEACCP在中小型实例和部分大型实例上具有优秀的性能和求解稳定性。（3）为了进一步提高大型实例上CCP的解质量,提出了一种混合扰动策略VC-VA（Hybrid perturbation strategy that mixes the vertex relative contribution strategy and the vertex age strategy）以及基于此策略的求解CCP的框架VC-VA-CCP（Algorithm based on VC-VA for the capacitated clustering problem）。VC-VA-CCP与当前先进的CCP算法在基准实例上的对比实验表明,VC-VA-CCP具有更好的性能。本文提出了3种有效的CCP算法,其中MEACCP和VC-VA-CCP具有一定通用性,对于带约束优化问题求解有重要的参考价值。
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