[发明专利]混合整数非线性规划问题的群智能与线性规划协同方法在审
申请号: | 201711363333.0 | 申请日: | 2017-12-18 |
公开(公告)号: | CN108334973A | 公开(公告)日: | 2018-07-27 |
发明(设计)人: | 卢建刚;韩金厚 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06N3/00 |
代理公司: | 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 | 代理人: | 刘晓春 |
地址: | 310027 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种混合整数非线性规划问题的群智能与线性规划协同方法,包括求解外层问题的改进粒子群算法与求解内层问题的线性规划算法;算法具有启发式算法的全局寻优能力,并且比单纯启发式算法有更快的收敛速度与更少的计算时间;算法引入速度扰动概率函数,提高算法避免陷入局部最优的能力,并备份最优粒子,防止速度扰动后收敛速度变慢的问题;算法考虑到解的鲁棒性,通过改进粒子群的适应度函数,有效排除解空间中的尖锐值;算法进一步引入双重适应度函数和系统容忍度,根据更合理的规则来进行粒子的选取。本发明作为一种通用的混合整数非线性规划问题的求解策略,可在混合整数非线性规划问题中广泛应用,求解效率高,结果可靠,鲁棒性好。 | ||
搜索关键词: | 非线性规划问题 算法 混合整数 启发式算法 线性规划 扰动 鲁棒性 求解 粒子 收敛 协同 线性规划算法 粒子群算法 适应度函数 概率函数 求解策略 求解效率 双重适应 智能 引入 粒子群 容忍度 通用的 备份 内层 寻优 改进 尖锐 全局 应用 | ||
【主权项】:
1.混合整数非线性规划问题的群智能与线性规划协同方法,其特征在于,将混合整数非线性规划问题划分为外层问题与内层问题,内层问题为线性规划问题或弱非线性规划问题,外层问题为混合整数非线性规划问题去除内层问题后留下的问题;外层问题采用外层问题求解模块进行求解,外层问题求解模块采用群智能算法;内层问题采用内层问题求解模块进行求解,内层问题求解模块采用线性规划算法;在外层问题采用外层问题求解模块进行求解后,混合整数非线性规划问题简化更新为内层问题;在内层问题采用内层问题求解模块进行求解后,混合整数非线性规划问题又简化更新为外层问题,再次求解;外层问题与内层问题如此不断循环求解与简化更新,直到混合整数非线性规划问题得到收敛的解。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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