导读:本文包含了遗传禁忌搜索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:机位分配,分配模型,遗传算法,禁忌搜索算法
遗传禁忌搜索论文文献综述
孙淑光,张泰荣[1]（2019）在《遗传与禁忌搜索算法组合的停机位优化分配》一文中研究指出分析飞机停机过程与机场机位分配原则,确定机位分配的约束条件,以最小空闲时间的平方和与最大机位使用效率作为目标函数,建立数学模型。根据飞机机位分配的优先级,同时兼顾停机位使用的合理性,提出将遗传算法与禁忌搜索算法组合的分配方案。结果表明:相比随机分配,遗传算法优化效果明显,目标函数值提高了13%,而结合禁忌搜索算法优化后,优化效果提高了14.4%;所提方法在实用性、机位分配效率及分配结果方面具有更好的效果。(本文来源于《中国民航大学学报》期刊2019年04期）
胡伟,袁叁男[2]（2019）在《遗传-禁忌搜索优化的Amorphous定位算法》一文中研究指出在无线传感网络WSN(Wireless Sensor Networks)定位算法领域内,Amorphous定位算法存在节点定位误差大的问题。为提高传统Amorphous算法对未知节点的定位精度,该文提出基于Amorphous定位算法的遗传禁忌搜索算法IAmorphous-GATS(Improved Amorphous Genetic-Algorithm Tabu-Search Location)。首先通过Amorphous算法得到未知节点位置的初始解;然后利用遗传禁忌搜索算法优化初始解,从而可以得到未知节点的最优位置。为验证该算法能否提高传统定位方法的定位精度,该文使用MATLAB进行了仿真实验。仿真结果表明,优化后未知节点的定位精度得到了很大的提高。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年06期）
李娟,朱勤东[3]（2019）在《一种顾及道路影响的点要素注记配置遗传禁忌搜索算法》一文中研究指出为使地图上点要素注记配置更美观易读,利用遗传算法的全局寻优能力和禁忌搜索算法的"爬山能力",在考虑传统点要素注记配置约束条件的同时,考虑点要素与道路间的关系,提出了一种顾及道路要素影响的遗传禁忌搜索算法,并从解算精度、运行效率及稳健性3个方面对该算法进行评价。本文以福建省泉州市惠安县1∶20万比例尺的乡村点状地形图数据进行试验,试验结果表明,与遗传算法、禁忌搜索算法和Arc GIS软件相比,该算法的算法精度和稳健性均有所提高,但是计算效率略低于禁忌算法,且点要素注记与点要素、道路要素的压盖量最少,与点要素、道路要素注记的交叉量最少。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年02期）
张福民,叶子静,李占凯,唐圣学,马晨阳[4]（2018）在《基于遗传-禁忌搜索算法的微网群能量管理》一文中研究指出针对微网群能量管理提出了一种优化策略,利用将每小时风机、光伏阵列输出功率的连续概率密度函数划分为多个状态集合的方法定义了状态函数,基于各分布式发电成本定义新的指数W评估能量管理的效果,利用遗传—禁忌搜索算法进行目标函数寻优,解决了微网群能量管理关于各分布式电源出力分配问题。采用PG&E69节点系统作为微网群算例,应用Matlab平台搭建仿真模型,以经济效益为目标对本文所提能量管理优化算法进行了仿真验证,通过微网群群级能量管理,各子微网成本均有可观降低。通过预测误差敏感性分析,验证了所提方法在预测误差方面的鲁棒性。结果表明所提能量管理策略具有良好的应用前景。(本文来源于《高电压技术》期刊2018年07期）
牟乃夏,徐玉静,李洁,张灵先[5]（2018）在《遗传禁忌搜索算法收敛性和时间复杂度分析》一文中研究指出遗传禁忌搜索算法多用于车辆路径优化、旅行商问题等,试验证明:融合遗传算法与禁忌搜索算法的混合算法相比单一算法的性能有较大提升,但缺少理论证明。本文阐述了遗传禁忌搜索算法的混合策略,从理论上对该算法的收敛性进行了证明,对时间复杂度进行了分析。应用马尔科夫链模型证明了遗传禁忌搜索算法是以概率1收敛到全局最优解的,并应用求解随机算法时间复杂度的方法,即求解算法的期望收敛时间,估算了该算法的时间复杂度,结果证明该算法的时间复杂度与所得解的多样性、问题规模以及遗传算法的种群数量有关。(本文来源于《河南理工大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
翟世梅,邵建兆,毕义明,汪民乐[6]（2017）在《基于遗传禁忌搜索算法的导弹武器-作战时间窗口分配》一文中研究指出针对导弹武器作战的特殊情况,在武器-目标分配的基础上,研究导弹武器-作战时间窗口分配问题。对武器-作战时间窗口分配问题的相关概念和原理进行分析,并建立以导弹武器生存能力的目标函数、生存下限和作战时间窗口为约束条件的求解模型;根据用智能算法在解决较大规模分配问题时易出现的不足,将遗传算法全局搜索能力强与禁忌搜索算法局部寻优能力好的特点结合起来,形成新的遗传禁忌搜索算法对模型进行求解。仿真结果表明,新算法收敛性好,求解速度快且所得解的可靠性高。(本文来源于《战术导弹技术》期刊2017年06期）
余璇,梁工谦,董仲慧[7]（2016）在《基于混合遗传禁忌搜索算法的多目标柔性作业车间调度》一文中研究指出针对柔性作业车间调度问题,考虑到遗传算法易早熟收敛和禁忌搜索算法初始解依赖性强等缺陷,提出一种混合遗传禁忌搜索算法,采用分目标相乘的方式引导算法进化,建立多目标优化模型,并用MATLAB仿真实现,结果验证了算法的有效性。(本文来源于《机械制造》期刊2016年08期）
熊杰,杨东升,王允森[8]（2015）在《遗传禁忌搜索算法在工业机器人结构参数辨识上的应用》一文中研究指出针对工业机器人标定过程中的结构参数辨识方程形式复杂、计算繁琐等问题,提出一种采用遗传禁忌搜索算法来寻求辨识方程的最优解的方法。首先采用遗传算法做全局搜索,为加快收敛速度,遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子的参数按照动态适应的方式进行。遗传算法调用结束后,将种群的最优个体作为禁忌搜索的初始解,调用禁忌搜索算法做进一步局部搜索。为了提高解的精确性,邻域半径根据适应度值进行动态调整。仿真实验结果表明遗传禁忌搜索算法能够有效的得到结构参数的完全辨识。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2015年12期）
贾宝惠,周帆[9]（2015）在《基于遗传禁忌搜索混合算法的修理级别问题研究》一文中研究指出修理级别分析(LORA)是维修决策制定的一个重要工具。由于已有的修理级别分析整数规划模型涉及大量的决策变量,用传统的优化方法很难对其进行优化求解,故提出了一种遗传禁忌搜索混合算法,以最小化维修成本为目标,对LORA问题进行求解,确定最佳修理决策组合。最后通过算例的比较分析,表明了本算法的有效性。(本文来源于《机械工程与自动化》期刊2015年06期）
陈丕影,杨斌[10]（2015）在《开放式车辆路径的单亲遗传禁忌搜索优化研究》一文中研究指出针对开放式车辆路径问题,建立带加班问题的车辆路径模型;提出一种基于单亲遗传和禁忌搜索(PGATS)混合的优化算法对模型求解,既能利用PGA并行计算、全局优化的优点,又能利用TS禁忌技术、局部搜索的优点。PGA采用移位、倒位、变异算子对种群进行更新,TS采用由交换算子产生的邻域解对同属于一辆车的客户点进行局部寻优。实验表明,算法在解决运输问题方面是可行和有效的。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2015年22期）
遗传禁忌搜索论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在无线传感网络WSN(Wireless Sensor Networks)定位算法领域内,Amorphous定位算法存在节点定位误差大的问题。为提高传统Amorphous算法对未知节点的定位精度,该文提出基于Amorphous定位算法的遗传禁忌搜索算法IAmorphous-GATS(Improved Amorphous Genetic-Algorithm Tabu-Search Location)。首先通过Amorphous算法得到未知节点位置的初始解;然后利用遗传禁忌搜索算法优化初始解,从而可以得到未知节点的最优位置。为验证该算法能否提高传统定位方法的定位精度,该文使用MATLAB进行了仿真实验。仿真结果表明,优化后未知节点的定位精度得到了很大的提高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
遗传禁忌搜索论文参考文献
[1].孙淑光,张泰荣.遗传与禁忌搜索算法组合的停机位优化分配[J].中国民航大学学报.2019
[2].胡伟,袁叁男.遗传-禁忌搜索优化的Amorphous定位算法[J].传感技术学报.2019
[3].李娟,朱勤东.一种顾及道路影响的点要素注记配置遗传禁忌搜索算法[J].测绘通报.2019
[4].张福民,叶子静,李占凯,唐圣学,马晨阳.基于遗传-禁忌搜索算法的微网群能量管理[J].高电压技术.2018
[5].牟乃夏,徐玉静,李洁,张灵先.遗传禁忌搜索算法收敛性和时间复杂度分析[J].河南理工大学学报(自然科学版).2018
[6].翟世梅,邵建兆,毕义明,汪民乐.基于遗传禁忌搜索算法的导弹武器-作战时间窗口分配[J].战术导弹技术.2017
[7].余璇,梁工谦,董仲慧.基于混合遗传禁忌搜索算法的多目标柔性作业车间调度[J].机械制造.2016
[8].熊杰,杨东升,王允森.遗传禁忌搜索算法在工业机器人结构参数辨识上的应用[J].组合机床与自动化加工技术.2015
[9].贾宝惠,周帆.基于遗传禁忌搜索混合算法的修理级别问题研究[J].机械工程与自动化.2015
[10].陈丕影,杨斌.开放式车辆路径的单亲遗传禁忌搜索优化研究[J].现代计算机(专业版).2015