【摘 要】
:
提出一种改进差分进化算法求解混合整数非线性规划问题。该算法利用同态映射方法,解决差分进化算法无法直接处理整数决策变量问题;提出改进的自适应交替变异算子,提高算法的搜索性能;提出一种自适应保留不可行解的方法处理约束条件,并对差分进化算法的选择算子进行改进,提出一种直接处理约束条件的新选择算子。六个常用的混合整数非线性规划问题的实验结果表明了该方法的有效性和适用性。
【机 构】
:
九江学院信息科学与技术学院,合肥工业大学计算机网络系统研究所
论文部分内容阅读
提出一种改进差分进化算法求解混合整数非线性规划问题。该算法利用同态映射方法,解决差分进化算法无法直接处理整数决策变量问题;提出改进的自适应交替变异算子,提高算法的搜索性能;提出一种自适应保留不可行解的方法处理约束条件,并对差分进化算法的选择算子进行改进,提出一种直接处理约束条件的新选择算子。六个常用的混合整数非线性规划问题的实验结果表明了该方法的有效性和适用性。
其他文献
笔者观察尼莫地平片联用天麻素注射液治疗椎基底动脉供血不足,并与单用尼莫地平片者进行疗效对比,报道如下。
针对现有大多数医学影像设备只能按某一个指定方向获取医学图像的问题,同时为避免三维重建后切割方法中占用资源大、耗时、不易交互等缺点,通过建立三维数据场来获得DICOM医学图像的实时虚拟切片。结合VTK工具包,建立一个三维数据场,对DICOM医学图像进行实时切片,并将结果保存为TIFF格式文件。三维数据场的建立使得切片时运算速度快、交互流畅。切片图像的保存功能为医生日后观察或者会诊提供了方便。这种虚拟
目的观察复合乳酸菌胶囊对幽门螺杆菌的治疗作用。方法胃溃疡合并幽门螺杆菌感染患者59例分为治疗组22例,给予奥美拉唑口服1周,复合乳酸菌胶囊和硫糖铝口服4周。对照组37例口服
基于格上困难问题的密码体制成为当前研究的热点。基于R-LWE(ring-learning with errors)困难问题和广义压缩背包问题的哈希函数,构造了一种基于格的认证加密方案。方案在加密过程中利用了R-LWE困难问题,其加解密速度快、密文扩展率低等特性;认证过程使用的是广义压缩背包问题,其效率高,安全性能够达到IND-CPA(indistinguishability under chose
针对既存在阻塞限制工件又存在无等待约束工件的柔性流水车间调度问题,提出了一种离散粒子群优化的求解方法。该方法采用基于排列的编码形式,设计了推进—迭代算法进行解码并计算问题目标值,利用离散粒子群优化算法进行全局优化,利用迭代贪婪(iterated greedy,IG)算法提高种群个体的局部搜索能力。此外,根据问题特点,提出最早释放优先(first release first,FRF)和最早完工优先(
双种群遗传算法引进了主种群和辅助种群,通过控制半径参数的变化来控制辅助种群的变化从而实现种群多样性。但其存在半径参数变化过快导致辅助种群得不到控制的缺陷。针对该缺点,用余弦函数来刻画半径参数的变化,提出了基于半径参数周期性缓慢变化的双种群遗传算法。半径参数的这种变化规律既有利于维持种群多样性,又能增强局部搜索能力。为了估算半径参数的最大取值,给出了把个体与主种群中心的最大距离作为半径参数最大取值的
目的评价老年低位直肠癌前切除结肠S型贮袋一直肠或肛管吻合对改善排便功能的作用。方法将2004年至2007年收治的老年低位直肠癌患者49例随机分为2组,第1组24例,行传统的结肠断
针对相关算法在挖掘数据流最大频繁项集时所存在的问题,提出了一种基于向量的数据流滑动窗口中最大频繁项集挖掘算法。该算法首先用向量作为概要数据结构,采用定量更新滑动窗口策略解决时间粒度问题;其次通过位运算产生频繁项集,利用矩阵和数组存储辅助信息,深度优先搜索产生最大频繁项集时利用剪枝策略进一步减少挖掘时间;最后用索引链表存储挖掘结果以提高超集检测效率。理论分析和实验结果验证了该算法的有效性。
在已知microRNA(miRNA)较少的情况下,为了提高算法预测的准确性,提出一种基于流形排序的miR-NA预测算法。该算法采用加权图模型描述序列,使用置信传播分配排序分数,降低了算法的时间复杂度;算法根据大规模数据内部全局流形结构进行排序,提高了排序结果的准确性。在人类和按蚊全基因组范围内的实验证明,流形排序算法的预测效果优于传统的预测方法,可以作为预测miRNA的一个有效工具。
针对传统图像增强方法缺乏适应性的缺点,提出了一种用最优化过程进行图像增强的方法。首先对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法进行改进,提出了一种实变参数量子粒子群优化(time varying parameters QPSO,QPSO-tp)算法。标准测试函数的实验结果表明,改进后的算法在全局搜索能力和收敛精度上要优于