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1.
总结了替代对偶方法在整数规划中的应用,分别介绍了它在线性整数规划（LIP）和非线性整数规划中的理论及应用,然后给出了用替代对偶方法来解决多约束非线性背包问题（MNKP）的算法并举例说明． 相似文献
2.
文[6]中，我们对非线性混合整数规划的解法进行了探讨，利用罚函数把有约束非线性混合整数规划问题化为等价的无约束非线性混合整数规划问题，然后把离散整变量连续化，从而非线性混合整数规划化为与之等价的无约束非线性规划。本文弱化了文[6]中定理1的条件，并得到了相应的结论。 相似文献
3.
针对非线性方程组多根问题,准确定位多根的位置十分关键。为了增强种群多样性,提高基于模糊邻域定向差分进化算法的寻根率,利用Tent混沌映射初始化种群。为了说明改进算法的效率和寻根率,选取了30个非线性方程组进行测试,并与原模糊邻域定向差分算法、基于邻域的拥挤差分算法、基于邻域的物种形成差分算法和基于排斥的自适应差分算法进行比较。实验结果表明,加入Tent混沌映射的模糊邻域定向差分进化算法在寻根率和成功率上更具有优越性。 相似文献
4.
利用整数规划法建立选课策略模型。首先,考虑选课量最少而建立一种单目标约束整数规划模型;其次,既考虑选课量少又考虑学分多而建立一种多目标约束整数规划模型;最后,提出一种克隆选择算法对模型进行求解分析。该两类模型均属约束整数规划问题,已有的数学软件在求解该类问题时极难呈现出优越性,而智能优化算法具有较强的全局搜索和约束处理能力。故提出一种0／1编码的克隆选择算法,对所建立的模型分别进行仿真,所获结果表明,该算法能获得多组决策方案,较好的完成模型的求解。 相似文献
5.
烟花算法作为一种新型群体智能优化算法,在众多领域得到成功应用。联合采购品种的不断扩大对算法性能提出了巨大挑战。针对联合补货问题设计了基于烟花算法的求解方案,并利用基础算例证明方案有效性。随机生成的大规模算例表明,烟花算法相较于混合差分进化算法,在求解大规模联合补货问题时可获得更优的近似最优解,具有更快的收敛速度和更高的稳定性,验证了烟花算法在混合整数规划方面的应用效果。 相似文献
6.
通过对人员分配问题的研究,给出了一个基本于一种分配标准下的管理人员分配的非线性整数规划模型和算法,通过实例并利用Lingo软件验证了算法的有效性. 相似文献
7.
针对体育选项课学生选课满意度低的问题,文章构建关于体育选项课策略的有约束的、多目标、非线性的组合优化模型,并提出利用进化规划算法有效地求解模型,为科学合理地进行体育选项课选课及网络选课软件开发提供理论依据． 相似文献
8.
借鉴罚函数法思想,将建立在Gauss网络的单变量边缘分布算法应用于非线性约束优化问题,提出的新算法突破了传统基于约束保持法或可行规则法的约束处理.且单变量边缘分布是基于搜索空间的宏观层面的进化方法,具备更强的全局搜索能力和更高的收敛率,从而为约束问题的求解提供了一种新的途径. 相似文献
9.
本文应用具有等式约束的非线性规划的最优解的二阶充分条件.导出线性等式的约束二次规划的最优解的矩阵表达式.这一算法也可应用于一般的非线性规划的迭代算法中. 相似文献
10.
针对差分进化算法求解函数优化问题存在过早收敛和不稳定等缺陷,提出一种基于距离度量的差分进化算法.该算法考虑各粒子的差异,利用欧式距离计算粒子与已知最优粒子的距离,然后根据差异自适应调整自身的交叉概率因子,同时增加柯西变异算子对部分个体进行变异操作,以提高种群多样性,增强算法跳出局部最优解的能力.用三种经典函数检验说明,新算法在收敛精度、速度上优于基本差分进化算法. 相似文献