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第1章差分进化算法 1

1.1引言 1

1.2标准差分进化算法 1

1.2.1变异操作 2

1.2.2交叉操作 2

1.2.3选择操作 3

1.2.4标准DE算法流程及其特点 3

1.3 DE的算法研究及改进 4

1.3.1改进DE操作 4

1.3.2加入新操作 4

1.3.3多种群 5

1.3.4混合算法 5

1.3.5其他 5

1.4复杂环境下的DE研究 5

1.4.1多目标优化 5

1.4.2约束优化 7

1.4.3离散优化 7

1.4.4不确定动态优化 8

1.5 DE的应用研究 8

1.6差分进化研究展望 10

参考文献 10

第2章 差分进化参数分析 15

2.1引言 15

2.2基于随机模型的DE参数分析 16

2.2.1简化假设 16

2.2.2变异操作及其参数 17

2.2.3选择操作 20

2.2.4交叉操作及其参数 24

2.2.5其他方面 24

2.2.6小结 25

2.3数值仿真与分析 25

2.3.1单调函数 25

2.3.2凸函数 26

2.3.3多极小函数 26

参考文献 29

第3章 基于和声搜索的混合DE算法 30

3.1和声搜索算法 30

3.2和声差分进化算法 31

3.3基于典型函数的测试分析 32

3.3.1数值仿真结果 32

3.3.2参数性能分析 33

3.4基于HSDE的电力负载分配 34

3.4.1电力负载分配问题描述 34

3.4.2基于SQP的HSDE算法 35

3.4.3数值仿真与比较 36

3.5基于协进化HSDE的可靠性优化 42

3.5.1可靠性优化问题描述 42

3.5.2协进化HSDE算法 42

3.5.3仿真实验与比较 43

参考文献 48

第4章 基于量子计算的混合DE算法 51

4.1量子差分进化算法 51

4.1.1量子进化算法 51

4.1.2混合算法 53

4.2基于HQEDE的混沌系统参数估计 54

4.2.1问题描述 54

4.2.2数值仿真与算法比较 55

4.2.3算法参数的影响 58

参考文献 60

第5章 基于单纯形搜索的混合DE算法 61

5.1单纯形算法 61

5.2 NMDE混合算法 62

5.2.1算法混合机制 62

5.2.2混合算法 63

5.3基于标准函数的性能测试 65

5.3.1测试问题与算法参数 65

5.3.2算法性能测试与比较 65

5.3.3种群规模的影响 67

5.4基于NMDE的混沌系统参数估计 68

5.4.1 Lorenz系统参数估计 68

5.4.2 Chen系统与Lu系统参数估计 71

5.4.3时延系统参数估计 73

5.5基于NMDE的资源受限项目调度研究 74

5.5.1问题描述 74

5.5.2算法设计 76

5.5.3算法性能测试 76

参考文献 79

第6章 基于协进化的DE算法 80

6.1约束优化问题描述 80

6.2智能约束处理技术概述 82

6.2.1无约束化处理 82

6.2.2基于排序的方法 84

6.2.3基于多目标优化的方法 85

6.2.4特殊编码和操作 86

6.2.5拓扑映射法 86

6.2.6基于文化算法的技术 87

6.2.7修补技术 87

6.2.8混合策略 87

6.3协进化DE算法 88

6.3.1协进化机制 88

6.3.2罚函数设计 88

6.3.3罚因子种群的评价 89

6.3.4协进化算法框架 89

6.4数值仿真与算法比较 90

6.4.1函数优化的测试与比较 90

6.4.2伸缩杆设计问题的测试与比较 91

6.4.3焊接条设计问题的测试与比较 92

6.4.4压力容器设计问题的测试与比较 94

6.5种群规模的影响 95

参考文献 97

第7章 基于水平比较的DE算法 100

7.1约束满足度和水平比较 100

7.2 DELC算法 102

7.3基于DELC的约束函数优化 102

7.3.1算法参数设置 102

7.3.2仿真结果与算法比较 103

7.3.3参数影响的讨论 106

7.4基于DELC的机械设计优化 111

7.4.1焊接杆设计 111

7.4.2弹簧设计 112

7.4.3减速器设计 113

7.4.4三杆珩架设计 114

7.4.5压力容器设计 115

7.5基于DELC的鲁棒控制器设计 116

7.5.1固定结构鲁棒控制器设计问题 116

7.5.2数值仿真与算法比较 117

7.5.3进一步分析和讨论 122

参考文献 124

第8章 基于混合DE的置换流水线调度 126

8.1引言 126

8.2置换流水线调度问题描述 127

8.3多目标优化问题描述 127

8.4置换流水线调度算法概述 128

8.5单目标置换流水线调度的混合DE算法 129

8.5.1解的表达及LOV规则 129

8.5.2差分进化搜索 130

8.5.3基于问题的局部搜索 131

8.5.4混合差分进化算法 132

8.5.5 HDE收敛性分析 133

8.6多目标置换流水线调度的混合DE算法 135

8.6.1多目标处理技术 135

8.6.2多目标混合差分进化算法 135

8.6.3 MHDE收敛性分析 136

8.7单目标问题的仿真实验与算法比较 138

8.7.1实验设置 138

8.7.2 LOV规则讨论 138

8.7.3 HDE NOL和ODE、PGA、NEH的比较 140

8.7.4 HDE和HDE_ML、 HDE_NOL的比较 141

8.7.5 HDE和HDE BL的比较 143

8.7.6 HDE和OSA、 HGA的比较 144

8.8多目标问题的仿真实验与算法比较 145

8.8.1实验设置 145

8.8.2评价指标 145

8.8.3 MHDE和IMMOGLS2的比较 146

8.8.4交叉概率的影响 148

参考文献 149

第9章 基于混合DE的有限缓冲区调度 152

9.1有限缓冲区置换流水线调度问题描述 152

9.1.1数学模型 152

9.1.2有向图模型 153

9.2有限缓冲区置换流水线调度算法概述 153

9.3有限缓冲区置换流水线调度的混合DE算法 154

9.3.1基于问题的局部搜索 154

9.3.2 HDE BF算法 155

9.4单目标调度问题的仿真实验与算法比较 156

9.4.1实验设置 156

9.4.2不同缓冲区规模下HDE BF的性能 156

9.4.3缓冲区大小为2时的算法性能比较 158

9.4.4 Taillard系列问题的算法性能比较 159

9.4.5不同大小缓冲区时的算法性能比较 160

9.4.6 CR参数对HDE BF性能的影响 160

9.4.7阻塞问题的算法性能比较 161

9.5多目标调度问题的仿真实验与算法比较 162

9.5.1实验设置 162

9.5.2评价指标 162

9.5.3 MHDE BF全局和局部搜索的平衡分析 163

9.5.4 MHDE BF和IMMOGLS2的性能比较 167

参考文献 170

第10章 基于混合DE的零等待流水线调度 173

10.1零等待置换流水线调度问题描述 173

10.2零等待置换流水线调度算法概述 174

10.3单目标NWPFSP的混合DE算法 174

10.3.1快速评价方法 175

10.3.2基于问题的局部搜索 176

10.3.3基于插入邻域的快速搜索 176

10.3.4 HDE NW及其性能分析 179

10.4多目标NWPFSP的混合DE算法 180

10.4.1典型指标的快速评价 180

10.4.2基于问题的局部搜索 181

10.4.3 MHDE NW算法 182

10.5单目标NWPFSP的仿真与比较 183

10.5.1 HDE NW中不同局部搜索策略的比较 183

10.5.2 HDE NW和其他基于DE的算法的比较 183

10.5.3 HDE_NW和HPSO、OSA的比较 188

10.5.4 HDE NW和DS、 DS+M、 TS、 TS+M、 TS+MP的比较 189

10.6多目标NWPFSP的仿真与比较 191

10.6.1实验设置 191

10.6.2 MHDE NW noSL和IMMOGLS2的比较 191

10.6.3 MHDE_NW和MHDE_NW nosp的比较 198

参考文献 202

第11章 基于混合差分进化的作业车间调度 204

11.1问题模型与邻域结构 204

11.1.1 JSP问题模型 204

11.1.2基于关键路径块结构的邻域 204

11.2 JSP的离散DE算法 207

11.2.1编码与解码 208

11.2.2 DDE的变异操作 208

11.2.3 DDE的交叉操作 209

11.2.4 DDE的选择操作 210

11.2.5 DDE的局部搜索 210

11.2.6 DDE的基本流程 211

11.2.7数值仿真研究 212

11.3多目标JSP的混合DE算法 213

11.3.1解的表达（SOV规则） 213

11.3.2活动化解码 214

11.3.3基于Meta-Lamarckian学习策略的局部搜索 215

11.3.4 MHDEJS算法 216

11.3.5仿真实验与算法比较 217

参考文献 220

第12章基于混合差分进化的动态调度 223

12.1加工时间不确定的有限缓冲区流水线调度 223

12.2加工时间不确定流水线调度算法概述 224

12.3最优计算量分配和假设检验 224

12.3.1最优计算量分配技术 224

12.3.2假设检验策略 226

12.4混合差分进化算法 226

12.4.1算法设计思想 226

12.4.2混合算法流程 227

12.5数值仿真与算法比较 229

12.5.1实验设置 229

12.5.2最大完工时间指标下的实验结果 229

12.5.3提前拖后和总完工时间指标下的实验结果 232

12.6工件动态到达设置时间序相关的零等待流水线调度 234

12.7具有全局罚函数的滚动调度策略 235

12.7.1初始调度 236

12.7.2基于工件的滚动调度策略 236

12.7.3 RHS的缺陷 238

12.7.4局部目标对全局性能的影响 240

12.7.5带全局惩罚项的滚动调度策略 243

12.7.6 GPRHS的全局性能分析 243

12.7.7 RHS和GPRHS的计算复杂度分析 245

12.8局部子问题的调度算法 245

12.9 DNWPFSP SDST的数值仿真与分析 246

12.9.1实验设置 246

12.9.2小规模问题的测试 246

12.9.3大规模问题的测试 248

参考文献 253