智能優(yōu)化算法應用研究.pdf

1、智能優(yōu)化算法是一個近年來發(fā)展起來的非?；钴S的研究領(lǐng)域。系統(tǒng)工程、自動化、計算機、管理工程、采礦、機械等許多專業(yè)的學者和學生都在廣泛地采用智能優(yōu)化算法。比如，遺傳算法、禁忌搜索算法、模擬退火算法、蟻群算法和粒子群算法等在國民經(jīng)濟的各個行業(yè)中都獲得了廣泛的應用。
　　做為經(jīng)典的NP難解問題，TSP問題得到了廣大學者關(guān)注和研究。傳統(tǒng)的最優(yōu)化算法，比如，動態(tài)規(guī)劃等雖然在問題規(guī)模較小時很好的解決TSP問題，但是，隨著問題規(guī)模的增大，傳統(tǒng)的最

2、優(yōu)化算法在計算時間及占用的計算機內(nèi)存空間上弊端，開始變得不可調(diào)。隨著網(wǎng)絡技術(shù)及多媒體新技術(shù)（如視頻會議、網(wǎng)絡電視、IP電話、網(wǎng)絡游戲等）的快速興起和發(fā)展，傳統(tǒng)的“盡力而為”的服務模型已經(jīng)不能滿足要求。此時，QoS即服務質(zhì)量應運而生。在此基礎(chǔ)上，QoS組播路由問題得到了廣泛的關(guān)注和研究。此問題已被證明是NP難解問題。當用傳統(tǒng)優(yōu)化算法解決改問題時，會在目標函數(shù)和約束函數(shù)表達的要求、算法終止條件、數(shù)據(jù)的質(zhì)量等方面產(chǎn)生與實際不相符合的矛盾。因此

3、，迫切需要應用新的優(yōu)化算法解決上述NP難解問題。
　　智能優(yōu)化算法做為新的優(yōu)化算法很好地解決了傳統(tǒng)優(yōu)化算法在實際應用中的諸多不足。近年來，許多學者和專家將智能優(yōu)化算法，如禁忌算法、遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法、蟻群算法等成功的應用到各NP難解問題中來，并取得了許多相關(guān)的研究成果，發(fā)表了許多這方面的文章。然而，當把智能優(yōu)化算法應用到各NP難解問題中上時，首先會遇到建模問題。若模型建立不當，則在應用智能優(yōu)化算法求解過程中就會出現(xiàn)

4、重復解，甚至是無效解導致實際的問題空間和解題空間不能很好的一一對應，從而很大程度上制約了智能優(yōu)化算法的計算效率。而已經(jīng)發(fā)表的這方面的文章大多部分存在著這方面的問題。
　　本研究提出了基于禁忌算法和遺傳算法的TSP問題求解算法及基于粒子群算法的QoS組播路由問題求解算法，并針對以前研究中建模問題中的不足，提出幾種建模方案:針對TSP問題提出了序數(shù)法建模方法，從而使問題空間和解題空間完全一一對應，大大提高算法的計算效率;對于QoS組播