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1974年1月创刊（月刊）
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ISSN 1002-137X

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1. 车辆数限制的多车型校车路径问题模型及算法研究

侯彦娥,孔云峰,党兰学,谢毅

计算机科学 2016, 43 (12): 234-240. DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.12.043

摘要（292）

PDF（pc）（605KB）（928）

为适应校车路径规划中校车有多种车型且每种车型数量受限的需求,建立车辆数限制的多车型校车路径问题(HFSBRP)的数学模型,并提出一种迭代局部搜索算法进行求解。该算法借助邻域随机选择的变邻域下降搜索(VND)算法完成局部提升。局部提升过程中,首先调整车型,然后再混合使用缩减路径数和提高车辆利用率的邻域解接受策略以提高算法的寻优能力,为保证解的多样性,允许接受一定偏差范围内的邻域解。此外,为避免算法过早陷入局部最优,设计了多点交换和移动的扰动规则。基于国际基准测试案例进行模型验证和算法测试,实验结果表明了模型的正确性和算法的有效性。

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2. 动态进化多目标优化中的串式记忆方法

刘敏,曾文华,刘玉珍

计算机科学 2016, 43 (12): 241-247. DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.12.044

摘要（243）

PDF（pc）（594KB）（522）

如何利用过去搜索到的最优解对新的环境变化做出快速响应,是动态进化多目标优化(Dynamic Evolutio-nary Multi- objective Optimization,DEMO)研究的一大挑战。为此提出了一种串式记忆(Bunchy Memory,BM)方法。设计了基于极小化效应函数的抽取过程,从非支配集中抽取一串记忆串,以便保持记忆的多样性;将记忆体组织成串式队列的方式,以便将过去数次环境变化下抽取的记忆串存入记忆体;提出了基于二进制锦标赛选择的检索过程以复用记忆体中过去的最优解,来快速响应新的变化。BM方法具有良好的记忆效果,显著地提高了DEMO算法的收敛性和多样性。4个标准测试问题上的实验结果表明,BM方法比其它3种方法具有更好的记忆能力。相应地,集成了BM方法的DEMO算法所获得解集的收敛性与多样性也明显好于其它3种DEMO算法。

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3. 一种均衡各速度项系数的多目标粒子群优化算法

耿焕同,赵亚光,陈哲,李辉健

计算机科学 2016, 43 (12): 248-254. DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.12.045

摘要（205）

PDF（pc）（537KB）（612）

粒子群优化算法已成为求解多目标优化问题的有效方法之一,而速度更新公式中的惯性、局部和全局3个速度项的系数的动态合理设置是算法优化效率的关键问题。为解决现有算法仅单独设置各速度项系数导致优化效率不高的问题,提出了一种均衡各速度项系数的多目标粒子群优化算法。该方法旨在通过粒子的局部最优和全局最优的信息来引导种群的进化方向,动态调整每一个粒子速度项系数来均衡惯性、局部和全局3个速度项在搜索中的作用,从而更为准确地刻画算法的搜索能力和搜索精度,更好地平衡算法的探究和探索能力,进一步提高粒子群优化算法解决复杂多目标优化问题的效率。在7个标准测试函数上进行实验,并与5种经典的进化算法进行对比,结果表明新算法在综合指标IGD以及多样性评估指标Δ评分上具有更好的收敛速度和分布性,验证了新算法的有效性。

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4. 基于直觉模糊熵的改进粒子群算法求解WTA问题

苏丁为,王毅,周创明

计算机科学 2016, 43 (12): 255-259. DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.12.046

摘要（337）

PDF（pc）（416KB）（600）

为了提高求解武器目标分配问题的效率和性能,提出了一种基于直觉模糊熵的改进粒子群算法(IFEIPSO)。首先,针对WTA问题的多约束条件建立了整数编码方案,降低了问题的复杂性；其次,采用一种交换操作和模拟退火机制对粒子群算法的局部最优解进行更新,从而得到更优的局部最优解和全局最优解,以增加算法的局部搜索能力；最后,以直觉模糊熵作为种群多样性的测度,根据熵值大小对种群进行变异操作,提高种群的多样性,增加算法的全局搜索性能。仿真实验结果表明,该算法很好地提高了粒子群算法的寻优能力,有效地解决了WTA问题。

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5. 求解环境车辆路径问题的多种群伊藤算法

尹志扬,余世明

计算机科学 2016, 43 (12): 260-263. DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.12.047

摘要（185）

PDF（pc）（393KB）（551）

针对传统伊藤算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺陷,重新设计了环境温度调节函数,并改进了粒子漂移和波动时的路径权重更新规则,使粒子更符合布朗运动的特性。把多种群概念引入到算法中,利用种群信息加快算法的收敛速度和寻优能力。利用2-opt局部优化和反转优化进一步改进前5个最优解。最后,考虑车辆载重量对燃料消耗率的影响,对最少碳排放的环境车辆路径问题模型进行改进,利用改进后的算法进行仿真求解。实验结果表明,改进后的算法提高了搜寻最优解的能力并加快了收敛速度,有效防止了停滞现象。

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6. 基于维度分区的果蝇优化新算法

王友卫,凤丽洲,朱建明

计算机科学 2016, 43 (12): 264-268. DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.12.048

摘要（224）

PDF（pc）（377KB）（610）

为提高果蝇算法的收敛稳定性,提出了一种基于维度分区的果蝇优化新算法。将果蝇种群均分为两组:跟随果蝇和搜索果蝇。跟随果蝇在全局最优果蝇附近实现精细化局部搜索,而搜索果蝇则将位置向量的每个维度搜索范围划分为若干个区间,通过比较各个区间的最优位置来更新果蝇位置。为加快算法收敛速度,若某搜索果蝇在连续若干次迭代过程中均表现最差,则在当前最优果蝇位置附近产生该果蝇的新位置。针对8种典型函数的仿真实验表明:与传统算法相比, 所提算法所需参数较少,收敛稳定性高,并且在收敛精度及收敛速度等方面具有明显优势。

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