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基于改進Markov領(lǐng)域的智能算法加速策略

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  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(dǎo)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(shè)計了采用Markov過程的智能算法的約束條件和目標(biāo)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(jié)果表明,在保持加速算法與原算法尋優(yōu)效果相當(dāng)?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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