【摘 要】
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对变邻域搜索算法做出改进,提出了一种解决连续优化问题的变邻域搜索算法和一种结合粒子群算法的变邻域搜索混合算法。并将改进的算法应用于旅行商问题和0-1非线性混合整数规
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对变邻域搜索算法做出改进,提出了一种解决连续优化问题的变邻域搜索算法和一种结合粒子群算法的变邻域搜索混合算法。并将改进的算法应用于旅行商问题和0-1非线性混合整数规划问题中。主要的研究成果和创新点包括:首先,针对因连续优化问题的可行解空间特点而无法直接应用变邻域搜索算法的问题,将SQP算法与变邻域搜索算法结合,用SQP问题求解局部最优解,用变邻域搜索算法跳出局部最优解,进而求得全局最优解。通过数据仿真,证明变邻域搜索算法比其他启发式算法在全局收敛性等方面更好。其次,针对一般变邻域搜索算法计算时间长的问题,借鉴粒子群优化算法的思想,提出一种结合粒子群算法的变邻域搜索混合算法。通过调整变邻域搜索算法中的扰动过程和邻域变换过程,减少变邻域搜索算法中的局部搜索数量,提高扰动过程的效果。通过数据仿真,证明混合算法的有效性。最后,将改进的变邻域搜索算法应用于旅行商问题和0-1非线性混合整数规划两个组合优化问题中。其中,对于旅行商问题,引入新的粒子群算法运算法则,得到适合旅行商问题的变邻域搜索混合算法,通过数据仿真证明混合算法比一般变邻域搜索算法和其他启发法效果更好;对于0-1非线性混合整数规划,把它转化为一般约束优化问题,利用罚函数法和变邻域搜索算法在连续空间中求解,通过实例证明方法是可行的。
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