优化算法研究:SSM与混合模拟退火算法
在优化算法的研究领域,不断有新的算法和改进方案被提出,以解决各类复杂的优化问题。本文将介绍一种用于模因算法的间谍搜索机制(SSM),以及针对双目标二次分配问题(bQAP)的混合模拟退火算法(HSA)。
1. 间谍搜索机制(SSM)
1.1 SSM性能表现
实验表明,与其他现有方法相比,SSM在处理优化问题时表现更优。而且,问题变化的幅度越大,SSM的性能优势越明显。自适应爬山算法则对邻域个体进行细化优化。
1.2 未来研究方向
未来的工作可以考虑使用多个种群,探索基于记忆的方法。此外,利用提出的方法识别搜索环境的变化模式也是一个重要的研究方向。
2. 双目标二次分配问题(bQAP)与相关算法
2.1 bQAP问题描述
二次分配问题(QAP)是一个经典的NP难组合优化问题,其基本思想是找到设施到位置的最佳分配方案。该问题在现实世界中有诸多应用,如医院布局、键盘布局、背板布线和涡轮平衡等。
双目标QAP(bQAP)是单目标QAP向两个目标的多目标扩展。在bQAP中,有两个不同的流量矩阵与一个距离矩阵配对,目标是最小化函数$f(π) = (f^1(π), f^2(π))$,其中$f^k(π) = \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} b_{ij} a_{π_i π_j}^k$,$k = 2$。
2.2 相关算法介绍
- 两阶段局部搜索(TPLS) :由Paquete和Stützle提出,是一种基于标量
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