禁忌搜索算法

摘要： 由于储能系统具有响应快、控制精确和双向出力的特点,目前已有越来越多的研究将储能系统作为调频资源加入到自动发电控制系统中来辅助调频。因此将超级电容器和蓄电池共同构成混合储能系统,与常规调频机组结合实现实时自动发电控制。控制策略基于禁忌搜索算法,以系统区域控制偏差为输入量,通过动态调整自动发电控制指令在不同调频资源之间分配的比例,使系统的综合调节效果达到最优。仿真验证结果表明,该策略能够有效降低电网的频率波动,维持蓄电池的荷电状态在理想区间附近,面对电网未来一段时间功率扰动未知的情况也能通过调整策略来应对。

摘要： 在考虑运输费用和运输碳排放成本的因素下,研究了配送中心的选址问题。针对重心法在配送中心选址中存在的局限性,在重心法的基础上,通过禁忌搜索算法(Tabu SearchAlgorithm,TSA),进一步优化选址,从而选出适合建立配送中心的城市。以Z公司为例,综合运用重心法和TSA进行选址,以运输成本为目标同时与位置度量法、重心法与层次分析法相结合的选址结果分别进行对比,证明了重心法与TSA在配送中心选址中的实用可行性和优越性。

摘要： 为保障对称密码算法的安全性,其构成算法中所使用的布尔函数必须具有优良的密码学性质。结合禁忌搜索算法和爬山算法的优点,提出了一种新的优良布尔函数启发式生成算法——混合禁忌搜索算法。应用该算法,可以快速得到大量具有高非线性度、低自相关性、一阶弹性、最优代数次数、最优代数免疫度、最优(次优)抵抗快速代数攻击能力等的布尔函数。仿真结果表明,所提算法搜索能力强,运行速度快,且搜索出的布尔函数的密码学性质优于已知的优化算法的结果,也弥补了采用构造法构造布尔函数的一些缺陷。

摘要： 多层穿梭车自动存取系统集存储和拣选功能于一体,利用高层货架实现货物密集存储,穿梭车、提升机等多设备并行作业。多层穿梭车自动存取系统作业效率较高,但是设备调度方案与配置参数等因素均会影响系统性能。通过剖析多层穿梭车自动存取系统的工作流程和设备服务时间,研究穿梭车和提升机并行工作的约束规则,建立了以出库时间最小为优化目标的混合整数规划模型。在模型求解方面上,分别使用禁忌搜索算法、遗传算法改进了蚁群算法,并提出一种Gurobi与启发式算法结合的求解新思路,经过实验验证,求解精度和求解效率有较大提升。最后,通过计算不同的任务规模实例分析了3种改进算法的求解性能,建立了一套出库任务规模与精确求解的适配方案,减少了系统订单作业时间,提高了系统作业效率。

摘要： 基于参数辨识技术对光伏组件进行辨识可以快速准确地得到光伏组件的模型情况,这对光伏阵列的功率计算、最大功率点跟踪和故障排除等都具有十分积极的作用,然而光伏组件数据的监控测点多、数据大且复杂,传统的参数辨识方法在搜索过程中灵活度较差,难以满足精确度需求。基于光伏组件数学模型,针对传统智能算法精确度低和易陷入局部最优解等问题,提出禁忌搜索算法和果蝇算法结合(TS-FOA)的参数辨识方法。TS-FOA算法进行了两种算法的融合:引入FOA算法,保证前期全局搜索能力,实现初期搜索的快速迭代;引入TS概念对传统FOA算法进行优化,进一步减少迭代时间,并可以避免迭代后期陷入局部最优解的问题,提升寻优效率。在算例分析中,使用光伏电站测试数据,验证该算法在实际工程中的适用性,同时与其他基础算法进行多方面对比,结果表明TS-FOA相较于传统算法能提供更加精准、快速的参数辨识效果。

摘要： TSP问题作为一个典型的组合优化问题,多年来众多学者都对其展开了深入研究,以期寻找到一个最优算法来应用到实际生活中。由于TSP问题是一个NP难题,因此一般使用目前较为普遍的智能优化算法进行计算其最短路径,禁忌搜索算法便是其中之一。该算法通过引入禁忌表和特赦准则来避免搜索陷入局部最优,在各个行业中均获得了广泛应用。但是,该算法也存在一定的缺陷,比如对初始解的依赖性。因此,本文为了克服该缺点,将传统的禁忌搜索算法进行了改进,借助遗传算法来对初始解进行优化,进而得到更优解。通过案例仿真表明,加入遗传算法后,实验结果有了很大的改善,得到了更优的路线方案,缩短了总旅程的距离,验证了算法改进后的有效性和可行性。

摘要： 在物流配送中心中,对于货物进行拣选一直以来都是物流配送作业中的核心环节,对货物拣选的作业量高达60%,且货物拣选作业成本占总作业成本的50%~75%,因此拣选作业是制约配送效率提高的关键环节。文章以单区型的物流配送中心订单拣选作业为研究对象,着重研究货物的拣选路径。通过采用基于订单相似系数的聚类算法对订单进行分批拣选和基于禁忌搜索算法对订单拣选路径进行计算,并将它们的结果与订单不分批结果进行比较,从而得到禁忌搜索算法的优化高于聚类算法,拣选路径的优化提高了64%,同时这两种方法跟不分批订单拣选路径相对比,都能够有效提高拣选货物的效率,分别提高了69%和89%,减少人力劳动,在一定程度上减少了物流作业成本。

摘要： 为解决易腐货物多式联运路径优化问题,考虑时间窗约束,建立一种总成本最低的易腐货物多式联运路径优化模型.因遗传算法全局搜索能力强,禁忌搜索算法依赖初始解与领域结构的特点,设计了遗传-禁忌搜索组合算法,来求解最佳运输方式下的低成本最优路径.为验证多式联运的优势,特举实例将多式联运与单一运输方式进行对比;实例可知,组合算法有较高实用价值,为易腐货物多式联运运营人在今后的路径选择决策上提供参考依据.

摘要： 针对商家企业选择的云仓储分布过于密集,导致其服务覆盖范围有较多重叠的问题,提出了仓储间因缺货调货而产生的物流成本费用,以及商家企业的服务辐射范围两个关键因素。首先,以物流成本总费用最小为目标,建立云仓储分配与优化模型。然后,通过设计两种优化的禁忌搜索算法和遗传算法,对其进行求解。最后,与现有算法从收敛性、最优解以及云仓储分布方差等方面进行对比分析。结果表明,采用禁忌搜索算法求解的结果,其物流成本总费用较低,分布方差较大,商家企业的服务辐射范围较广,验证了算法的可行性与有效性。

摘要： 【目的/意义】多行程配送允许车辆在配送中心和配送点间多次往返,具有高效率、低遣车成本等优点,然而随着往返多次,车辆配送时间、次数发生变化,导致客户对服务水平产生不同的心理感受,同时兼顾满意度对多行程路径方案的优化也增加了难度。【设计/方法】以客户对服务时间和次数的要求,分别构建基于配送时间窗的满意度函数和基于服务次数的满意度函数综合衡量客户满意度,并结合取送货需求的随机不确定性,建立多行程配送的多目标优化模型,寻求运输成本最小和满意度最大。针对模型中需求的随机性和同时取送特征,引入随机机会约束规划,提出"点判断"实时调整策略,设计嵌套调整策略的灰关联多目标禁忌搜索算法。【结论/发现】通过算例,验证了模型和算法是可行和有效的。

摘要： 车辆路径问题(VRP)在物流配送领域有着广泛的应用价值.基于配送成本最小化,研究了带装载能力约束的需求可离散拆分VRP.文中将以往客户需求不可拆分的条件松弛为需求可拆分,且限定若拆分则只能依装载项来离散拆分,即单个装载项的需求量不可再拆.文中以车辆数最少和行驶距离最短为双目标,以单车场、单车型、路长和载重限制、需求依装载项拆分等为约束条件,建立了相应的双目标数学规划模型.设计了一种具有自适应性和多种邻域结构体的禁忌搜索算法,经算例测试对比,表明了禁忌搜索算法的有效性,也验证说明了需求离散拆分相比不拆分确实可以降低行驶成本.

摘要： 合理求解微电源/荷协调调度方案是微电网安全经济运行的理论依据.在分析各分布式电源发电成本和可控负荷特性的基础上,建立两种时域运营成本最低的目标函数.以微电网有功功率平衡、分布式电源出力上下限和爬坡速率以及可控负荷的用电特性为约束,建立微电网源/荷协调安全经济调度数学模型.以优先利用可再生能源和调度成本最低为原则制定优化调度策略.利用禁忌搜索算法求解微电网源/荷调度模型得到微电网源/荷调度方案,并与应用单纯形法的全局最优解结果进行比较.算例分析表明禁忌搜索算法解得的调度方案接近于全局最优解,以日时域24 h为调度周期的调度方案与以单位时域1 h为调度周期的调度方案结果相近.

摘要： 甩挂运输作为一种先进、高效的运输方式,具有提高车辆运作效率、降低企业运营成本、降低社会成本等优点,近年来受到国内外学者广泛的关注,其路径规划问题一直是该领域的研究重点之一.本文建立了多卡车、单挂车为模式的甩挂运输路径规划模型,并利用禁忌搜索算法对随机产生的初始解进行了改进,最后通过实验验证了算法的可行性和有效性.

摘要： 旅行商问题(TSP)作为经典的组合优化问题,广泛应用与各个领域.本文基于禁忌搜索算法在求解该问题时对初始解较强的依赖性,提出了一种改进的禁忌搜索算法,即首先采用最近邻点法产生较好的初始解,再以此为基础进行禁忌搜索,并用该算法求解了TSP的经典案例,经实验对比分析,算法具有良好的性能.

摘要： 针对物流运输行业传统调度方法的局限性,设计了一种基于多点循环甩挂运输模式的智能调度方法,按照牵引车使用数量和行驶总费用最小的原则,建立了相应的数学模型,并采用禁忌搜索算法对模型进行了解算。最后,通过仿真某物流企业某次实际的调度任务,计算得出最优调度方案,与传统的单车调度方案进行效益对比,结果表明该方法在运输效率、运输成本、能源消耗等方面具有明显优势。

摘要： 为了提高禁忌搜索算法的全局优化能力,针对其对初始解有较强依赖性的特点,提出了一种案例推理-禁忌搜索混合算法,并利用该算法解决冷连轧轧制规程多目标优化问题.首先利用案例推理技术获得高质量的初始解,再利用禁忌搜索算法进行全局寻优,结果与传统禁忌搜索算法进行比较,分析表明案例推理-禁忌搜索混合算法具有更快的收敛速度,优化结果更靠近全局最优,且计算的轧制规程更加合理,充分发挥了设备能力,提高生产效率.

摘要： 针对电网电容器的投切会影响谐波在电网中的传播,甚至会引起谐波的放大和谐振的问题,提出了在谐波影响下、计及电容器投切代价的电网电容器优化投切控制模型以及电容器临界补偿容量的算法.该模型能有效地控制设备动作次数,并避免电容器投切过程中的谐振现象.提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法,该算法能加快收敛速度,减少随机解的影响.用混合算法对一个18节点配电网实例进行仿真,结果表明该模型符合实际,提出的策略和方法具有较好的实时性和实用性.

摘要： 进入21世纪以来,信息与通信技术取得了突破性进展,以智能制造为主导的工业4.0拉开了新一轮科技革命的序幕.智能工厂作为"工业4.0"的两大主题之一,其重点研究智能化生产系统及过程以及网络化分布式生产设施的实现.路径规划和设备布局作为智能工厂柔性车间设计的两大重要内容,二者有很强的耦合关系,是典型的NP-Hard问题.但是,由于这两类问题自身的复杂性,目前对设备布局和AGV路径规划的研究大多是独立,而将两者综合考虑的研究还相对较少.本文对路径规划和设备布局问题进行一体化建模和统一协调设计.通过对实例的求解结果验证了算法的可行性,能够为智能工厂柔性车间的路径规划和设备布局的一体化协调设计提供理论方法.

摘要： 进入21世纪以来,信息与通信技术取得了突破性进展,以智能制造为主导的工业4.0拉开了新一轮科技革命的序幕.智能工厂作为"工业4.0"的两大主题之一,其重点研究智能化生产系统及过程以及网络化分布式生产设施的实现.路径规划和设备布局作为智能工厂柔性车间设计的两大重要内容,二者有很强的耦合关系,是典型的NP-Hard问题.但是,由于这两类问题自身的复杂性,目前对设备布局和AGV路径规划的研究大多是独立,而将两者综合考虑的研究还相对较少.本文对路径规划和设备布局问题进行一体化建模和统一协调设计.通过对实例的求解结果验证了算法的可行性,能够为智能工厂柔性车间的路径规划和设备布局的一体化协调设计提供理论方法.

摘要： 进入21世纪以来,信息与通信技术取得了突破性进展,以智能制造为主导的工业4.0拉开了新一轮科技革命的序幕.智能工厂作为"工业4.0"的两大主题之一,其重点研究智能化生产系统及过程以及网络化分布式生产设施的实现.路径规划和设备布局作为智能工厂柔性车间设计的两大重要内容,二者有很强的耦合关系,是典型的NP-Hard问题.但是,由于这两类问题自身的复杂性,目前对设备布局和AGV路径规划的研究大多是独立,而将两者综合考虑的研究还相对较少.本文对路径规划和设备布局问题进行一体化建模和统一协调设计.通过对实例的求解结果验证了算法的可行性,能够为智能工厂柔性车间的路径规划和设备布局的一体化协调设计提供理论方法.

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： 本公开提供了一种禁忌搜索算法的教学演示系统及方法，所述演示系统处理器以及与处理器连接的显示模块，显示模块用于动态显示处理器推送的演示表格；演示表格至少包括全局最优解展示表，禁忌搜索算法解向量的数字序号与全局最优解展示表的行对应，解向量的每一个数字量与最优解展示表的列对应；本公开能够清楚的演示标准禁忌搜索算法的完整运行机制，使学习者能够快速和容易的理解算法的原理，较传统的基于文字讲授的方法更加易懂。

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： 一种基于禁忌搜索算法和遗传算法结合的调度优化方法，属于柔性制造生产调度技术领域。解决现有技术中存在的进行瓶颈检测过程中遇到的状态空间爆炸问题。本发明适用于柔性制造系统的Petri网模型，该模型采用随机调度，利用遗传算法和禁忌搜索算法对Petri网模型数据进行优化。禁忌搜索为：选取遗传算法生成的子代作为可行解X；在每次迭代中：通过解X的邻域产生多个可行解进而获得候选解，判断所有候选解是否满足破禁规则，若满足则用满足破禁规则的解Y代替X，将Y对应的禁忌对象放入禁忌表，若不满足则选择候选解中非禁忌对象对应的最佳解，将与之对应的禁忌对象放入禁忌表，去除最早进入禁忌表的禁忌对象。本发明适用于柔性制造系统的调度。

摘要： 本发明公开了一种基于禁忌搜索算法的周期性家庭医护人员调度方法，属于医疗卫生服务资源分配技术领域，包括如下步骤：建立医患匹配和服务时间偏好约束模型；基于医患匹配和服务时间偏好约束模型，利用混合禁忌搜索算法HTS，确定周期性家庭医护人员调度方案；本发明考虑了病人接受医疗服务的频次固定，但有多个服务时间窗可以选择，并对不同时间窗接受服务有不同偏好的情形，以时间窗和技能匹配等为约束，最小化路径成本，最大化医患匹配偏好和接受服务的时间窗偏好为目标建立数学模型，设计算法HTS解决难以在短时间内获取优秀周期性家庭医护人员调度方案的问题。

摘要： 本发明提供了一种基于迭代禁忌搜索算法的电路示意图布局布线方法，包括：初始化每个instance的行和列的布局；采用禁忌搜索算法优化每个instance的行序；确定instance的位置坐标及其端口坐标；基于已知的instance的布局进行布线。本发明能够降低目标函数的计算，并减少计算元器件布局的面积，快速得到合理近似最优布局布线方案。相比于传统上两两线段比较求交点个数的方法，本发明优化目标函数，降低连线交点数目和连线长度，使用归并排序计算逆序对的方法可以快速求解近似交点个数(时间复杂度为O(m logm))，在保证一定正确性的情况下，较为显著地缩短了计算时间。

摘要： 本发明公开了基于预规划和禁忌搜索算法的多无人机协同任务规划方法,涉及无人机任务规划技术领域，包括解析任务规划目标，判断单个任务是否超出无人机平台约束及载荷资质约束；获取任务规划目标的任务数据，生成无人直升机协同任务；将多个子任务合并为一个任务集，完成无人直升机协同任务的预规划；构建无人直升机协同任务规划模型，设置模型约束和目标函数；采用改进的禁忌搜索算法求解无人直升机协同任务规划模型，输出符合模型约束和目标函数的多无人直升机任务方案。本发明考虑无人机约束条件，构建了适用于多无人直升机的任务规划模型，进行预规划，在大规模任务规划场景下，极大减小优化求解的计算量，满足实时性的要求。

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。