48、优化算法研究：SSM与混合模拟退火算法

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