论文研究求解整数规划问题的微粒群算法.pdf

求解旅行商问题的微粒群算法研究---其中包括实验报告源代码，适合做课程设计的东东哦

为了对大规模整数规划问题的求解方法提供参考，对基于智能算法求解整数规划问题的研究进行了分析和评述。鉴于现有算法的缺陷与不足，讨论了应用智能算法求解整数规划问题未来可能的研究方向。

通过引入量子行为来增强粒子的全局收敛能力，提出了量子粒子群优化算法（QPSO），并用于求解整数规划问题。测试函数的仿真结果表明，通过适当的参数设置，并将每次迭代所生成的实数值截至整数值后进行下一次迭代

针对于求解一般的整数规划问题，提出了和声蚁群耦合算法。采用和声搜索更新种群策略和个体扰动策略改善了蚁群算法过早收敛的问题，同时采用蚁群算法对寻优路径信息素的正反馈来加快和声搜索收敛于最优路径。实验结果

微粒群算法在自动频率规划中的应用，杨锴，杨大成，本文详细介绍了微粒群算法的背景及其如何用于自动频率规划，并根据实现该算法时遇到的问题对其作了一定的优化，取得良好的效果。

针对基于交货期的小批量流水线调度问题，提出了一种微粒群优化算法。其中利用最小位置值(smallestpositionvalue，SPV)规则，使具有连续本质的微粒群算法能直接应用于调度问题，并通过动态

在现有求解整数线性规划问题的定界阻止算法的基础上提出了一种改进。该算法通过目标函数超平面截线性规划松弛问题的有效约束锥而形成一个单纯形；然后，引入一串平行片来切割该单纯形产生更低维的凸多面体；最后，在

多重序列比对是生物信息学特别是生物序列分析中一个重要的基本操作。提出求解多重序列比对问题的蚁群算法，利用人工蚂蚁逐个选择各个序列中的字符进行配对。在算法中，蚂蚁根据信息素、字符匹配得分以及位置偏差等信

综合线性复杂度、k错线性复杂度、k错线性复杂度曲线和最小错误minerror（S）的概念，提出m紧错线性复杂度的概念。 序列S的m紧错线性复杂度是一个二元组（km，LCm）。序列S的k错线性复杂度曲线

针对一类特殊的0-1整数规划求解问题提出一种混沌遗传算法。该算法采用幂函数载波技术提高混沌搜索的充分性与遍历性，以混沌搜索算法得出的优化个体作为遗传算法的新群体进行交叉、变异等操作，提高种群质量，同时

时间约束救援机器人路径规划问题的微粒群优化求解，耿娜，张勇，在许多恶劣的灾难救援行动中，机器人可以有效代替人类完成救援任务。灾难发生后，考虑到被困人员生命强度骤降，生命期限有限，要

提出一种改进的多目标微粒群优化算法来求解人力资源分配问题。通过对种群进行正交初始化，保证了个体在整个可行解空间上的均匀分散，使得算法能够在整个可行解空间上进行均匀搜索； 通过基于网格技术的外部存档非劣

为了克服标准微粒群算法在求解资源受限项目调度问题上存在的早熟现象, 提出一种改进的文化微粒群算法。该算法框架基于微粒群算法的主群体空间和文化算法的知识空间, 两种空间具有各自的群体并可独立并行演化,

针对微粒优化算法在高维复杂函数寻优上容易陷入局部极值的问题，提出了一种双群分段交换的改进微粒群优化算法（TSME-PSO）。算法将群体分成规模相同的两个种群，两分群采用不同的进化模型更新微粒的位置与速

为了对生产车间调度过程中发生的动态事件进行快速、有效的处理,提出了一种将微粒群算法与遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)相结合的混合微粒群算法(GSPSO)。通过用标准车间调度问题对该算法的性能进行