禁忌搜索

摘要： 为了解决矿井通风网络中用风需求多变及通风能耗高等问题,以通风网络总功耗最低为目标函数,以矿井通风网络基础定律等为约束条件,建立通风网络非线性无约束优化模型,应用罚函数对模型进行改进。采用改进粒子群算法与禁忌搜索算法相结合的方法,以提高算法收敛速度与精度,能够避免陷入局部最优。应用该方法对改进模型进行求解,并以荣华一矿为研究对象进行仿真模拟,结果表明:该方法使通风网络总功耗降低43.27%,矿井各巷道风量能够满足需求,从而验证所采用方法的可行性及有效性。

摘要： 多种类、可分批的工件生产调度问题是目前车间制造的关键问题之一,需同时考虑分批和调度两方面的优化决策。进一步地,在实际生产环境下还存在子批切换和工件的来料时间不确定的问题,大大增加了生产调度的困难,目前对此类问题的研究也尚未开始。鉴于此,以最小化最大完成时间为优化目标,基于场景采用样本均值近似(SAA)方法建立了考虑换模时间与随机来料的批量流调度模型,对问题分别设计了基于Benders分解的精确求解方法,以及结合Benders分解和禁忌搜索的启发式算法,实现了分批与调度两个问题的优化,通过数值实验验证了方法的有效性。

摘要： 针对实际车间调度问题中由于作息时间而导致机器不可用的问题,建立了以最小化最大完工时间为优化目标的流水车间调度模型,并提出了一种改进的遗传算法。在调度模型中对机器可用时段进行约束来模拟考虑作息时间的开工与停工状态;在算法设计中通过结合禁忌搜索对基本遗传算法进行改进,提高了问题求解的质量。针对加工可恢复和不可恢复两种情况,应用不同求解策略进行了仿真实验,优化调度结果与设计的工作时间段相吻合,并对实验结果进行单因素分析,验证了该两种情况均由于作息时间的存在对调度结果有着显著影响。

摘要： 为了改善均衡优化(equilibrium optimizer,EO)算法寻优过程中存在的收敛速度慢、易受局部极小值影响的问题,提出一种融合振荡禁忌搜索的自适应均衡优化算法CfOEO。针对EO算法初始化随机性过高导致的收敛速度慢的问题,引入精英反向学习初始化种群,增加算法搜索能力;通过自适应调整收敛因子来平衡算法的局部和全局搜索能力;在禁忌搜索策略中引入振荡算子,提高算法跳出局部极小值的能力。仿真实验采用10个基准测试函数和部分CEC2014测试函数以及基准测试函数的Wilcoxon秩和检测,对CfOEO算法进行寻优性能测试,测试结果验证了CfOEO算法的鲁棒性。

摘要： 目前,大多数国家电网公司仍采用“人巡+机巡”协调定期检查的方式对输电线路进行维护;定期检验计划由人工安排,耗费大量人力物力;为了解决上述问题,提出电力网络机巡智能调度编排系统设计,考虑到各城市年检的个性化需求,将年检计划的调度问题转化为NP问题,采用禁忌搜索算法结合遗传算法实现年检计划的智能调度;通过仿真实验验证了算法的可行性,证明了禁忌搜索算法与遗传算法的结合可以有效提高机器巡更网格的效率。

摘要： 针对现有诊断策略优化方法中对多值系统不可靠测试的研究较少,且难以充分考虑多值测试和不可靠测试对诊断策略优化的双重影响的问题,提出了一种基于禁忌搜索的准深度算法。首先对故障与多值测试不确定相关性矩阵和多值不可靠诊断策略问题进行了描述;然后针对该问题,阐述禁忌搜索改进的准深度算法步骤;最后通过案例对所提算法进行了仿真验证。实验结果表明,所提算法能在保证故障检测和隔离效果的基础上降低算法复杂度,使得诊断策略优化过程更加准确高效。

摘要： 根据国家4+7药品带量集中采购评审标准,基于药品生产企业生产质量、供应能力、相关资质和同类药品参标结果等数据进行梳理和分析,针对药品供应商不确定情景下药品物流多中心选址问题,构建药品物流整体费用最优的多中心选址模型,设计多阶段改进禁忌搜索算法,最后通过4+7带量集中采购具体算例对模型和算法进行验证,结果显示该模型和算法是可行和有效的。

摘要： 引入变种群模因算法的基本框架构建了求解配电网重构问题的方法。根据配电网的特点和所求问题的特性,在种群初始化环节引入启发式算法中的开关组思想并加以改进,用于生成两个初始个体及确定其邻域搜索空间;在种群交叉环节引入双主干交叉算子保留父代优良特征,局部寻优环节应用禁忌搜索算法作为其搜索策略;采用包含种群规模扩张和种群规模收缩在内的种群规模改变策略扩大搜索空间,增强全局搜索能力。最后,将所提方法应用于IEEE33、Taipower84、Bus119、Bus136、Bus417不同规模系统的重构仿真。结果表明,所提方法精度高、速度快,适合求解大规模配电网重构问题。

摘要： 为了验证锂离子电池在长期使用中的性能,需要对锂离子电池进行寿命测试。现阶段锂离子电池寿命一般长达数千循环,进行常规寿命测试十分耗时,需要开发加速寿命的实验方法。由于锂离子电池寿命衰减具有对使用路径的依赖性,因此设计该加速寿命实验方法的约束是:既要保证加速前后总容量衰减的等价性,还要保证内部衰减机理即老化路径的不变性。该文提出一套基于模型的可保证上述约束的加速寿命工况自动生成方法。方法设计了综合考虑加速因子(加速时间倍率)和老化路径相对误差两个指标的目标函数,并采用双闭环构架求取符合该目标函数的加速工况最优解。双闭环的外环为加速因子优化算法,旨在寻找最优的加速时间倍率;内环为加速工况搜索算法,旨在搜索对应于加速因子和上述约束的最优加速工况。针对中国轻型汽车行驶工况中的乘用车行驶工况,该文方法基于作者研发的考虑锂离子电池主导衰减机理的半经验分数阶模型进行仿真,仿真结果证明了方法的有效性。

摘要： 平面移动式立体车库在车位分配过程中存在顾客排队等待时间过长,车辆出入库效率低下的局限性。为减少顾客等待时间,提高立体车库服务效率,提出一种动态库位分配策略:以蜻蜓算法优化的BP神经网络模型预测车辆的停留时间,并根据车辆停留时间对车库车位进行区域选择,最后利用禁忌搜索算法搜索出该区域内最适宜的车位位置。同时,将顾客平均等待时间,平均等待队长,平均服务时间和车库运行能耗作为评价指标与现有库位分配优化方式进行对比分析,仿真结果表明:该策略能够更为有效地减少顾客等待时间,提高立体车库整体作业效率。

摘要： 基于排队论的数学分析方法难以求解复杂业务流程的资源优化配置问题，目前常使用遗传算法等启发式方法计算该问题。开展启发规则的研究，可提高启发式方法求解的效率与质量。采用过程仿真工具，构建工作流资源配置的通用仿真优化计算框架，实现无参数约束优化配置;针对问题可行解空间特征，提出了禁忌搜索算法短、中、长期策略的启发式规则。通过案例研究和仿真对比实验，验证了不同规则的作用与有效性。实验结果表明，这组规则能显著提升解的质量与求解效率。

摘要： 针对过程系统优化问题中存在多解,而目前通用高性能实时优化算法均为局部算法的情况,提出了基于禁忌搜索的全局记忆增强型优化方法(Global Mnemonic Enhancement Optimization,GMEO)。该方法证明了在一定条件下局部最优解是过程系统参数的连续可微函数,并基于这一点采用禁忌搜索方法以背景计算的方式获得优化计算经验点上的多解信息。基于这些多解信息GMEO可为优化计算提供全体局部最优解的逼近值。以这些逼近值为初值,可使局部优化算法达到全局优化的效果,并能有效提高过程系统运行的稳健性。基于原油混合问题的数值仿真试验验证了GMEO方法的有效性。在不过多损失实时性的前提下,优化计算的目标函数值得以显著改善。

摘要： 禁忌搜索粒子群算法是针对粒子群算法局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题，将禁忌搜索思想融入到粒子群算法中的混合算法，并将该算法应用到电力系统无功优化中。该方法在粒子群算法寻优工程的后期加入了禁忌表，扩大搜索空间，避免陷入局部最优。通过对IEEE-30 节点测试系统进行仿真计算，并与其它算法进行比较，结果表明该算法能取得更好的全局最优解，既加快了收敛速度,又提高了收敛精度。

摘要： 电力系统发输变设备的检修对系统运行的可靠性和经济性有重要影响,良好的检修计划安排有利于减小设备检修对电网的影响.本文以电力系统中常用的等备用率和等负载率为目标,建立了电力系统机组和输变电设备检修计划的实用优化模型,分别从时间和空间两个角度体现了等备用率和等负载率的要求.本文提出了一种基于影响因子的启发式安排方法,可以快速获得输变电设备检修计划的良好初值.然后,在启发式结果基础上采用禁忌搜索法进一步优化.本文开发的检修计划软件已在某省级电网实际应用,证明了本文提出的模型和算法的有效性.

摘要： 研究了目标函数为最小化总加权完工时间(makespan)和惩罚的一类并行机实时调度问题,并且每个工件都是带有交货期窗口的.建立该问题数学模型,并提出遗传算法和禁忌搜索相结合的混合智能算法.根据研究问题目标函数的特点,提出了关键机器的概念,并在关键机器上产生禁忌搜索需要的领域.通过对实际问题的应用与大量的实验仿真,结果表明,该方法在解的质量和算法的运行时间上都取得了较好的结果.

摘要： 当今,分布式电源在电力系统中大量存在,对电力系统产生了不可忽视的影响,配电网络重构是优化配电系统运行的重要手段,所以研究计及DG的配电网络重构具有更实际的意义，本文提出禁忌搜索二进制粒子群优化算法,并对接入分布式电源的配电网络进行重构。粒子群算法后期搜索速度缓慢,禁忌搜索算法能够加强局部搜索能力,提高计算效率，算例结果表明分布式电源的接入提高了电压的可靠性和经济性,并验证了算法的可行性。

摘要： 利用Arena 建立装备测试流程仿真模型，基于此模型，设计并实现了基于OptQuest的分步多次仿真优化方法。该方法首先将多目标问题分解成多个单目标问题，再分步进行求解，从而得到最优解。本文针对该方法中最优解无效的问题，为改善Arena的多目标仿真优化能力，通过结合禁忌搜索算法研究，对基于Arena的多目标仿真优化问题提出了有效可行的解决方案，并进行多次仿真实验和结果分析，最终得到三种有效改善分步仿真优化的解决方法。

摘要： 针对将空间资源作为关键资源的生产调度问题——空间调度问题进行研究，分析了空间调度问题和三维装箱问题的异同，以具有时间窗约束的空间调度三维模型为基础，提出改进的基于极点的启发式定位规则，给出结合禁忌搜索和基于极点的定位规则的优化算法，通过仿真验证了算法的有效性。

摘要： 为解决调制信号样本点特征向量维数较低时SVM分类精度不高的问题，本文给出了一种基于禁忌搜索的全局优化训练算法的SVM。仿真结果表明，该分类器较传统算法的SVM具有更好的分类精确率。

摘要： 风电穿透功率极限的确定对电力系统的安全运行具有重要意义.本文提出了基于多目标遗传禁忌混合算法的风电穿透功率极限计算方法。该方法充分考虑了风电并网的投资运行费用、风电并网对系统网损及旋转备用的影响及风电预计收益等经济性指标.构建了在系统电压稳定约束条件下的风电穿透功率极限计算模型.针对遗传算法早熟、计算速度慢等一系列缺点,求解时应用将遗传算法和禁忌搜索相结合的混合算法,加强遗传算法的局部搜索能力,提高解的质量.在IEEE39 节点系统上的计算结果表明,文中提出的模型及方法可有效提高风电穿透功率极限的计算速度及精度,对风电并网规划等工作具有积极的指导意义.

摘要： 本发明公开了一种基于禁忌表改进麻雀算法的无人机集群搜索控制优化方法，具体为：(1)创建覆盖搜索模型提出控制方案，(2)初始化种群，生成无人机控制方案，初始化禁忌表，(3)通过自适应更新策略计算发现者和跟随者的比例并分配，(4)将改进过后的发现者更新公式对发现者进行位置更新，(5)根据发现者更新结果和跟随者更新公式对追随者进行位置更新，(6)根据侦探预警行为公式对警戒者进行位置更新，(7)将当前迭代中最大适应度值的发现者的适应度值与禁忌表中的数值进行判断，(8)回到步骤(3)进行迭代，直到满足迭代要求。本发明提高了无人机集群在集群搜索控制能力，提高搜索的稳定性和精确性。

摘要： 本发明公开了一种基于量子禁忌搜索算法的波束赋形码本搜索方法，根据分别储存有模拟型预编码器和组合器的两个码本P和C，设定量子禁忌搜索算法所需的量子矩阵Q(t)，并对量子矩阵Q(t)进行初始化操作；通过量子测量得到相邻解集合N，对集合中每个超出范围的解进行修剪操作，并计算每个解对应的目标函数值；检测算法循环过程中是否陷入局部最优解，并对已陷入局部最优解的算法运用量子非门X操作，跳出局部最优解；在相邻解集合N中确定最优解sb和最差解sw，对两矩阵间相异处运用量子旋转门R(Δθ)。本发明采用量子禁忌搜索算法以及量子非门操作降低了传统的基于码本的波束赋形方法搜索预编码器、组合器最优配对问题的复杂度，并且使陷入局部最优解的算法跳出局部最优解。

摘要： 本发明公开了一种基于单目标禁忌搜索(TS)和多目标分散搜索(MOSS)的TD‑LTE自动扇区规划算法，主要内容包括：在选定待优化目标区域后，将目标区域划分成多个栅格，给定天线配置，我们可以计算出所有栅格的性能指标。对区域内基站的天线参数应用优良算法，通过系统的栅格性能反馈，最终确定最优的基站天线配置，快速、高效的对区域的各项性能指标进行优化。

摘要： 本发明涉及计算机高性能计算领域，尤其涉及一种基于禁忌搜索算法的神经网络片上映射方法和装置，该方法构造禁忌搜索表并使用基于启发式的迭代搜索过程，选取局部的片上网络的计算核心作为候选对象，建立整数规划模型并求解最优解，循环迭代不断降低映射解的目标代价函数，最后获得近似最优的部署方案；本发明方法给出的基于最近邻的构造策略和禁忌搜索算法的搜索策略，降低了神经网络模型映射后的目标机器的整体功耗和通信距离总和，极大提高了数据在片上网络的传输效率及整体计算速度。

摘要： 本发明公开一种基于禁忌搜索算法的工程用禁忌搜索装置及搜索方法，包括；数据组合模块，预存若干组信息数据组合；数据存储模块，采集并存储数据；禁忌模块，封存数据存储模块中与一组预设信息数据组合中数据相同的数据；搜索模块，对数据存储模块中未封存数据进行搜索处理；比较模块，进行搜索数据和预设数据的比较。本发明设计了在工程技术领域中用于产品检测或工作操作中的搜索方法，避免出现检测遗漏和工作繁琐，提高在工程技术领域对产品检测的高效性或在工作过程中执行操作的精准性。

摘要： 本发明提供了一种基于精英解驱动的多层级禁忌搜索的图染色问题搜索方法，包括：结合两种局部搜索方案生成性能优异的初始精英解；利用性能优异的精英解缩合当前图，从而依次得到下一层级的较小的图形；根据权重，对缩合阶段以及解缩合阶段的中间图进行权重禁忌染色；将缩合图逐步解缩合，最终得到原始图；采用扰动方法，跳出局部最优区域。本发明采用基于精英解的动态多层级优化方案而不是基于静态图网络结构的多层级方案，并在该动态优化方案、网络结构和历史信息的基础上，在每层级设计权重禁忌搜索方法，从而得到图染色问题性能优异的解决方案。本发明对于图染色问题及相应的问题具有重要的研究和实用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于量子禁忌搜索算法的波束赋形码本搜索方法，根据分别储存有模拟型预编码器和组合器的两个码本P和C，设定量子禁忌搜索算法所需的量子矩阵Q(t)，并对量子矩阵Q(t)进行初始化操作；通过量子测量得到相邻解集合N，对集合中每个超出范围的解进行修剪操作，并计算每个解对应的目标函数值；检测算法循环过程中是否陷入局部最优解，并对已陷入局部最优解的算法运用量子非门X操作，跳出局部最优解；在相邻解集合N中确定最优解sb和最差解sw，对两矩阵间相异处运用量子旋转门R(Δθ)。本发明采用量子禁忌搜索算法以及量子非门操作降低了传统的基于码本的波束赋形方法搜索预编码器、组合器最优配对问题的复杂度，并且使陷入局部最优解的算法跳出局部最优解。

摘要： 本发明公开了一种基于单目标禁忌搜索(TS)和多目标分散搜索(MOSS)的TD-LTE自动扇区规划算法，主要内容包括：在选定待优化目标区域后，将目标区域划分成多个栅格，给定天线配置，我们可以计算出所有栅格的性能指标。对区域内基站的天线参数应用优良算法，通过系统的栅格性能反馈，最终确定最优的基站天线配置，快速、高效的对区域的各项性能指标进行优化。

摘要： 本发明属于车辆路径优化技术领域，提供了一种基于混合禁忌搜索的车辆路径优化方法及系统，首先，获取顾客时间窗和顾客需求；然后，采用混合禁忌搜索算法求解目标函数，得到全局最优路径，所述目标函数基于所述顾客时间窗、顾客需求、车辆数目和负载能力构建；其中，混合禁忌搜索算法使用禁忌搜索和变邻域搜索进行个体优化，通过人工免疫算法进行种群优化，提高了车辆运输的效率，减少了车辆数目、车辆行驶总距离、时间惩罚和超载部分。

摘要： 本发明涉及一种基于禁忌搜索和粒子群算法的目标源定位与避障方法，该方法包括：建立表征目标源信号强度的适应度函数模型，将智能体视作粒子，初始化粒子群算法参数并清空禁忌列表；依据粒子的加权平均速度判断是否更新禁忌列表，结合禁忌搜索进行移动和避障；更新适应度值和全局、局部最优位置，并执行速度和位置更新策略；重复迭代直至智能体定位到目标源或满足迭代终止条件，最终智能体定位到最优目标源。与现有技术相比，本发明解决了智能体在没有环境先验知识的条件下，陷入障碍物中无法脱离的问题。