禁忌算法

摘要： 为解决城市轨道交通线网规划实践中,缺乏量化为主的成网技术流程,站点数量较多情况下规划工作复杂等问题,基于给定站点,将站点间邻接关系和网络上的边是否存在线路以0-1变量表示,并作为决策变量,分别以线网总里程最小化和运营效率最大化为目标,建立由网络设计模型和线路选择模型组成的初步辅助构建模型;并在站点可达性和工程可行性的约束下,设计基于聚类的最小生成树算法和网络修正方案,求解网络设计模型,提高网络生成速度,修正不合理的网络结构;并在运营可行性约束下,设计基于禁忌算法的双目标规划求解算法,求解线路选择模型,成功将其转化为单目标问题,提高算法寻优速度。将实际运营轨网站点和客流OD作为输入,双层模型可获得最优网络和线路方案,并与实例比较证明结果的合理性。结果表明,模型结果与已开通运营轨网近似,但线网总里程更低,运营效率更高,线网总里程降低1.7%,直达客流比增加0.7%,一次换乘客流比增加4.2%。

摘要： 综合考虑了公交乘客和公交公司的各自利益,提出乘客满意度函数和企业满意度函数。遗传算法局部搜索能力差,易发生早熟,过早收敛;禁忌算法可以接受劣解,搜索过程中能突破局部最优解局限,转向解空间的其它邻域,从而提高获得更好全局最优解的概率;遗传算法与禁忌搜索算法的结合可克服传统遗传算法的不足。实验表明,该方法对解决公交调度问题是有效的。

摘要： 为充分利用清洁能源、减少快充电站对电网的冲击,针对并网状态下的高速公路光伏充电站提出了一种容量分级优化策略。首先,分析了光伏充电站容量优化模型及充电需求模型,提出用基于时刻充电概率的蒙特卡洛法进行高速公路充电站的负荷预测,得到充电需求曲线;在综合考虑生命周期内建设成本、运行成本、置换成本、环境成本等系统净现总成本TNPC(total net present cost)小和光伏供电比高的基础上,考虑混合储能,建立了高速公路光伏充电站容量分级优化配置模型,利用HOMER和禁忌算法相结合进行求解。最后,以周期25年使用寿命为例,对高速公路光伏充电站进行优化配置,从容量变化趋势及储能出力等方面进行分析,结果表明,当敏感变量售电量增大和最大容量缺额比减小时,系统配置容量将增大;混合储能比单一储能更加可靠和经济。

摘要： 由于优先级排序测试效果较差、执行效率低,为此提出基于改进遗传算法的回归测试用例优先级排序方法.通过自然选择与遗传理论作为基本条件,结合群体中染色体任意信息交换机制和生物进化过程内适者生存规则,完成遗传算法,接着引入禁忌搜索方法,增强排序的局部超强搜索能力,然后在回归测试的过程内,利用多个目标函数对回归测试用例优先级排序以及评价,完成回归测试用例优先级排序.实验结果表明,经过时间以及覆盖的角度考察,执行时间较短,平均分支较大,说明该序列优良,本文方法的回归测试效果较好,执行效率高.

摘要： 网络编码是一种在新时代下提出的网络传播技术,不同于传统网络传输技术,网络编码所赋能的编码传输能力使它能有效提高网络吞吐量,提升传输效率.但与此同时,也带来了编解码的开销.因此,为保证网络编码带来效能的同时,降低网络编码的额外开销,论文首先建立了在代数网络编码框架下的系统优化模型,并以该模型为基础,提出了一种求解网络编码优化问题的混合启发式算法.该算法在改进传统遗传算法的基础上引入了禁忌搜索算法,提高了算法的收敛速度.实验结果表明,该算法可以有效降低网络编码开销,同时与传统的遗传算法相比,具有更好的收敛性.

摘要： 不同特性的服装给飞行员带来不同的体能消耗,进而会影响飞行员的工作状态和工作效率,为了解决飞行服装耗能的测量和评价问题,本文提出了基于禁忌搜索算法(tabu search,TS)优化支持向量机回归(support vector machine regression,SVR)的服装耗能测量与评价方法.首先以模特机器人为核心,再现飞行员在行走与驾机工作模式,搭建了飞行服装耗能测试平台,为减少试验次数,设计正交试验,探讨了不同服装特性参数对耗能的影响,提出了服装耗能率的评价指标,建立了基于禁忌搜索算法改进SVR算法的服装耗能模型.试验结果表明,该模型对服装耗能的预测准确度达95.5％以上.

摘要： cqvip:针对如何进行空间信息网络重构,采用代数连通度理论将其转化为空间信息网络的代数连通度λ的最大化的数学问题,提出一种结合禁忌算法的改进遗传算法,解决了传统遗传算法容易陷入局部最优、后期局部搜索能力差、算法时间较长的问题,最后在20个小数量和20个大数量卫星场景下进行仿真并与传统遗传算法进行比较。仿真结果显示,卫星数量较少时改进能大幅缩短算法的时间。随着卫星数量的增加,改进后的遗传算法能减少传统遗传算法的失效率,得到的次优解依然与最优解较为接近,使得重构后的星间网络保持良好的通信性能;算法平均时间少于传统遗传算法。

摘要： 为提高舰载机甲板保障调度稳定性,减少保障作业期间的不确定性风险,设计了甲板调度数学模型,针对以加油设备故障为例的保障不确定性,建立了设备失效分布函数,提出了保障作业风险系数值、故障机会影响因子的研究方法,推算得出不确定性目标函数计算模型,采用改进的禁忌算法进行了求解,得出调度优化方案。仿真实验结果验证了所提研究方法的有效性与可行性。

摘要： 为了提高现有网络入侵检测方法的检测率,提出了一种基于禁忌算法和BP神经网络的网络入侵检测算法.该算法首先建立基于BP神经网络的入侵检测模型,根据样本数据的标签与网络实际输出之间的差异,通过反向传播算法调整网络参数.为了防止网络结构参数陷入局部最优值,采用禁忌算法优化对网络的参数进一步优化,将禁忌算法获得最优解并用于确定神经网络的最终结构.最终,将需要检测的数据输入神经网络就可以得到入侵检测结果.在MATLAB环境下进行仿真实验,将所提的基于禁忌算法和BP神经网络的模型用于对网络进行入侵检测,并与经典的BP网络、AdaBoost和Elman网络的方法进行比较,结果表明本文所提的方法具有最高的检测率.

摘要： 物流配送需求可拆分车辆路径问题(SDVRP)是一类有待深入研究的车辆路径问题,其求解方法与需求不可拆分的VRP问题有较大的区别.针对该类问题,本文提供了一种新的求解思路——基于双层规划模型的三阶段禁忌算法.首先,将目标函数设定为大TSP路径成本加上切割增加路径成本,构建了SDVRP的双层规划数学模型;然后,根据双层规划的思路设计了三阶段禁忌启发式算法:先求包括车场和所有顾客的大TSP路径,再对大TSP进行切割和拆分,接着对备选方案进行子路径优化;最后,通过实验仿真,将所提出的三阶段禁忌算法与其他算法进行比较,结果表明了所提出的算法可以比较有效地求得需求可拆分车辆路径问题的优化解,是解决需求可拆分车辆路径问题的有效方法.

摘要： 聚合组播是一种新颖的减少组播状态的方法.它使网络中能够复合的组播组共用同一棵分布树，由此减少了组播树上核心路由器的开销。聚合组播问题实质上是最小集合覆盖问题.将遗传禁忌算法用于聚合组播问题的优化，与传统的贪婪算法相比，更接近于全局最优解.仿真结果表明：提高了聚合度，减少了组播转发状态，对聚合组播问题有较大的优化作用.

摘要： 本文以秦山二期反应堆堆芯为参照模型，将遗传算法与禁忌算法组合起来，结合堆芯计算程序INCORE/NARVAL,利用C++语言实现了优化程序。使用编制的优化程序，全面地研究了秦山二期1、2号机组的换料优化问题。搜索出一批OUT-IN换料方案、低泄漏换料方案、OUT-IN平衡循环换料方案、低泄漏平衡循环换料方案等。并将优化程序应用于换料校算实际工作中，获得满足工程要求的换料方案。

摘要： 本文提出了一种基于客流预测的公交网络整体优化模型，模型中包括公交车数量、公交线路条数和公交运行时间等约束。根据模型的特点设计了禁忌算法，算法采用了基于自然数的编码方法，设计了长度变化的动态解，对网络中三边形和四边形结构进行不同的邻域处理。仿真结果表明了用本文提出的方法对基于客流预测的公交网络进行整体优化的有效性。

摘要： 分析了参数不确定条件下工程优化问题中优化解的鲁棒性。对比、分析了几种鲁棒优化算法,研究了鲁棒期望适值函数中关键参数的估计方法。应用改进的禁忌算法,在重新定义的鲁棒期望适值函数目标下,计算了典型数学问题和工程优化问题的鲁棒最优解。计算结果表明,本文算法能够快速有效地搜索到鲁棒最优解。

摘要： 通过对已有的优化方法进行分析，针对蚁群算法容易收敛到局部最优解的缺陷，通过遗传算法和禁忌算法来提高蚁群算法的全局优化能力，并改进了算法的灵活性和扩展性；将改进的蚁群算法应用到桁架结构优化设计中，提出了桁架结构优化设计的改进蚁群算法。并建立了相应的优化模型；最后，对二十五空间桁架的优化进行了研究和分析，结果表明提出的改进蚁群算法是科学可行的。

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： 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。

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。