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基于模擬植物生長(zhǎng)的二級(jí)整數(shù)規(guī)劃算法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-07-26 23:45
【摘要】:多級(jí)規(guī)劃是解決分散決策問題的一種有效方法,在多級(jí)規(guī)劃中最為常見和重要的研究領(lǐng)域是二級(jí)規(guī)劃,而二級(jí)規(guī)劃中,又以二級(jí)整數(shù)規(guī)劃的求解最為困難。由于整數(shù)規(guī)劃的求解難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過一般的規(guī)劃問題,所以自二十世紀(jì)六十年代提出以來,盡管經(jīng)過了近半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展,到目前仍沒有一種適用于求解線性與非線性的通用型整數(shù)規(guī)劃算法。單級(jí)整數(shù)規(guī)劃的難以求解已成為了二級(jí)整數(shù)規(guī)劃算法發(fā)展的一個(gè)瓶頸問題。 對(duì)于整數(shù)規(guī)劃全局優(yōu)化問題,傳統(tǒng)方法中比較有效的包括求解非線性整數(shù)規(guī)劃的離散搜索法和利用填充函數(shù)求解的近似算法。本文針對(duì)這一問題所首次提出的模擬植物生長(zhǎng)算法,是一種源于大自然的仿生類隨機(jī)算法。近年來仿生類算法在該領(lǐng)域取得了令人矚目的成績(jī),其成功之處在于,算法模仿大自然中不同生物群體對(duì)環(huán)境的自適應(yīng)優(yōu)化模式,建立隨機(jī)性、正反饋性、協(xié)同性等能夠跳出局部最小點(diǎn)的動(dòng)力模型,這類算法包括模擬退火算法、遺傳算法和螞蟻算法等。在眾多的仿生模型中,基本以模擬動(dòng)物昆蟲為主,而對(duì)于植物的一些自然優(yōu)化模式,比如植物的向光性動(dòng)力機(jī)制,還沒有給予充分的重視。國(guó)外有限的植物建模研究工作,如拉什夫斯基和圖林等人的植物生長(zhǎng)形態(tài)發(fā)生模型以及林登邁耶和普魯森科維奇等人的植物生長(zhǎng)分枝模型,主要是針對(duì)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)以及分形學(xué)領(lǐng)域的問題,將植物生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)機(jī)制應(yīng)用于求解整數(shù)規(guī)劃問題,還是一個(gè)新的研究領(lǐng)域。模擬植物生長(zhǎng)算法,是從植物的向光性特點(diǎn)出發(fā),將整數(shù)規(guī)劃的可行域作為植物的生長(zhǎng)環(huán)境,根據(jù)各可行解目標(biāo)函數(shù)的變化情況確定植物的生長(zhǎng)信息,進(jìn)而模擬出向光源迅速生長(zhǎng)的植物生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)模型。經(jīng)過對(duì)無約束和有約束兩類具有多個(gè)全局最優(yōu)解的非線性整數(shù)規(guī)劃問題的具體求解,取得了滿意的效果;谝陨瞎ぷ骰A(chǔ),本文進(jìn)一步將模擬植物生長(zhǎng)算法向二級(jí)整數(shù)規(guī)劃領(lǐng)域拓展,在解決價(jià)格控制問題的基礎(chǔ)之上,結(jié)合企業(yè)人力資源規(guī)劃模型和機(jī)器設(shè)備分配問題規(guī)劃模型,將算法進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用,從而初步完成了基于模擬植物生長(zhǎng)算法的二級(jí)整數(shù)規(guī)劃理論模型的建立和應(yīng)用工作,為仿生類算法的研究,嘗試了一個(gè)新的探索方向。 2003年,本文的主要研究?jī)?nèi)容獲得國(guó)家自然科學(xué)基金的資助(70371051)。
【學(xué)位授予單位】:天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2004
【分類號(hào)】:F224

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 楊磊;劉義保;龔學(xué)余;劉珂;劉玉娟;;改進(jìn)的模擬植物生長(zhǎng)算法及其在大型輻照裝置自動(dòng)排源中的實(shí)用化[J];原子能科學(xué)技術(shù);2010年11期

2 李彤;陳疇鏞;;求解非線性二層規(guī)劃問題的模擬植物生長(zhǎng)算法[J];中國(guó)管理科學(xué);2012年04期

相關(guān)會(huì)議論文 前1條

1 李彤;夏張莉;宿偉玲;;求解丟番圖方程的模擬植物生長(zhǎng)算法[A];第十四屆中國(guó)管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(上冊(cè))[C];2012年

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1 王莉;突發(fā)事件條件下鐵路行車組織模糊隨機(jī)優(yōu)化方法[D];北京交通大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 鄭金璐;背景風(fēng)險(xiǎn)下指數(shù)復(fù)制的混合規(guī)劃算法[D];華中科技大學(xué);2010年

2 劉學(xué);農(nóng)村集中供水管理模式與運(yùn)營(yíng)問題研究[D];江南大學(xué);2012年



本文編號(hào):2771460

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