基于改進Markov領域的智能算法加速策略
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標簽：Markov(7177)
大規(guī)模非線性0-1規(guī)劃問題求解時間較長，通過分析非線性0-1規(guī)劃問題特點及算法尋優(yōu)的Markov過程，提出一種基于改進Markov鄰域的智能算法加速策略。首先，根據(jù)0-1規(guī)劃問題解特點給出了非線性0-1規(guī)劃問題的改寫模型；隨后，基于該模型給出了改進的Markov鄰域，并推導和證明了改進鄰域下任意兩個狀態(tài)之間的可達概率及其條件；最后，通過進一步分析非線性0-1規(guī)劃模型并融合所提出的改進鄰域，設計了采用Markov過程的智能算法的約束條件和目標函數(shù)遞推更新策略對算法進行加速。采用不同算例進行多次測試，結果表明，在保持加速算法與原算法尋優(yōu)效果相當?shù)那疤嵯?，該策略對多種智能算法的尋優(yōu)效率均有不同程度的提升。
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