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2021年10月21日至22日，国家天元数学西北中心在线上召开了“最优化方法与人工智能”主题年活动之“典型领域中的优化问题及方法”专题研讨班。活动邀请了新加坡国立大学张瑞教授、华为技术有限公司蒋培刚高级技术专家、浙江大学钟财军教授等十四位报告专家作学术报告，来自75家高校及科研院所的200余位学者在线参加。
“优化问题的人工智能方法”专题研讨班成功举办（图）
优化问题 人工智能 专题研讨班
2023/1/3
2021年6月3日-4日，国家天元数学西北中心在线举办“优化问题的人工智能方法专题研讨班”。研讨班为中心2021“最优化方法与人工智能”主题年活动之一，邀请了中科院数学与系统科学研究院戴彧虹研究员、西安电子科技大学焦李成教授、中国科学院大学郭田德教授、香港城市大学张青富教授、南方科技大学姚新教授、清华大学王凌教授、香港理工大学孙德锋教授等领域内12位一线专家作学术报告，吸引了来自全国118所高校及...
北京大学信息科学技术学院微纳电子学系黄如院士-杨玉超研究员课题组在针对优化问题的忆阻暂态混沌神经网络研究中取得重要进展（图）
黄如 院士 杨玉超 研究员 优化问题 忆阻暂态混沌 神经网络
2020/8/20
为了提高效率、合理利用资源，人们无时无刻不在面对着各种优化问题，需要在特定条件约束下寻找最佳的解决方案。这些优化问题广泛存在于科学研究、工程与日常生活中，包括物流的运输、资源的调度、智慧工厂与工程设计等。然而，解决这些复杂优化问题往往需要消耗大量硬件和时间资源，并且容易陷入局部极小值。因此，开发微缩化、高效率、低功耗的优化求解器硬件将为未来终端智能决策提供重要基础，是研究人员亟待解决的难题。为此，...
正交约束优化问题的一阶算法
正交约束 Stiefel 流形 收缩方法
2018/2/8
带有正交约束的矩阵优化问题在材料计算、统计及数据分析等领域中有着广泛的应用. 由于正交约束的可行域是~Stiefel~流形, 一直以来流形上的优化方法是求解这一问题的主要方法. 近年来, 随着实际应用问题所要求的变量规模的扩大, 传统的流形优化方法在计算上的劣势显现出来, 而一些迭代简单、收敛快的新算法逐渐被提出. 通过收缩方法、非收缩可行方法、不可行方法三个类别分别来介绍求解带有正交约束的矩阵优...
基于蚁群算法的多连接查询优化问题研究
蚁群算法 多连接查询优化 数据库查询 最优解
2016/11/22
介绍了蚁群算法在数据库查询中的应用，在给出蚁群算法的基本原理和程序流程的基础上，对传统蚁群算法进行了改进，将伪随机状态转移规则和局部信息素更新规则引入蚁群算法，提出了基于蚁群系统解决数据库多连接查询优化的方法，建立了多连接查询优化问题的数学模型，并进行了相关的实验；结果表明：当数据库的表数目较多时，基于蚁群系统算法对解决多连接查询优化问题有良好的求解性能，在求最优解品质和求最优解时间上都有较好的效...
针对带容量约束的车辆路径优化问题,提出一种有效混合量子进化算法。设计了基于二维量子位观测模型和可见度的解生成方式,实现了由该模型引导的全局搜索,将其用于发现解空间中的优质解区域|构造了一种基于客户间距离相近度的交换操作来提高解的质量;提出基于问题性质的交换和逆转操作来构造两阶段混合变邻域局部搜索,可对优质解区域进行快速细致的搜索,使算法的全局和局部搜索能力得到平衡。通过不同规模经典测试问题上的仿真...
求解约束化工优化问题的混合布谷鸟搜索算法
化工优化 布谷鸟搜索算法 Rosenbrock局部搜索 佳点集方法 柯西变异
2014/4/15
针对布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷，提出一种基于Rosenbrock搜索和柯西变异的混合布谷鸟搜索算法用于求解约束化工优化问题。该算法首先采用佳点集方法对鸟窝位置进行初始化，为全局搜索的多样性奠定基础；然后利用Rosenbrock搜索算法对当前最优位置进行局部搜索，以提高算法的收敛速度；最后对当前最优解进行柯西变异以避免算法陷入局部最优。两个约束化工优化问题的实验结果表明了该混...
针对高维优化问题难以解决并且优化耗费时间长的问题,提出了一种解决高维优化问题的差分进化算法。将协同进化思想引入到差分进化领域,采用一种由状态观测器和随机分组策略组成的协同进化方案。其中,状态观测器根据搜索状态反馈信息适时地调用随机分组策略重新分组;随机分组策略将高维优化问题分解为若干较低维的子问题,而后分别进化。该方案有效地增强了算法解决高维优化问题的搜索速度和搜索能力。经典型的实例测试,并与其他...
高维多目标优化问题普遍存在且非常重要，但是，已有的解决方法却很少.本文提出一种有效解决该问题的融入决策者偏好的集合进化优化方法，该方法首先基于决策者给出的每个目标的偏好区域，将原优化问题的目标函数转化为期望函数；然后，以原优化问题的多个解形成的集合为新的决策变量，以超体积和决策者期望满足度为新的目标函数，将优化问题转化为2目标优化问题；最后，采用多目标集合进化优化方法求解，得到满足决策者偏好且收敛...
基于集合的高维多目标优化问题的进化算法
进化算法 高维多目标优化 集合进化 用户偏好
2017/1/16
由于高维多目标优化问题包含的目标很多，已有的方法往往难以解决该问题.本文提出一种有效解决该问题的基于集合的进化算法，该方法以超体积、分布度，以及延展度为新的目标，将原优化问题转化为3目标优化问题；定义基于集合的Pareto占优关系，设计体现用户偏好的适应度函数；此外，还提出集合进化策略.将所提方法应用于4个基准高维多目标优化问题，并与其他2种方法比较，实验结果表明了所提方法的优越性.
求解约束优化问题的佳点集多目标进化算法
进化算法 佳点集 约束优化 多目标
2012/3/1
结合数论中的佳点集理论和多目标优化方法，提出一种求解约束优化问题的进化算法。将约束优化问题转化为多目标优化问题，引入佳点集理论，以确保所构造的个体在搜索空间内分布均匀，设计变异算子增加个体多样性，采用分群局部搜索方式，并根据Pareto非支配关系选择群体中的优势个体。实验结果表明，该算法具有较好的稳定性。
基于遗传和声算法求解函数优化问题
和声搜索 遗传算法 遗传和声算法 函数优化
2010/8/26
针对遗传算法和和声搜索算法各自的特点，提出了一种新的搜索算法——遗传和声算法（GAHS）。新算法利用遗传算法改进了和声算法中和声记忆库初始解的产生方式，同时对和声算法中新解的产生方式也作了改进；将此改进算法应用到函数优化问题中，并分别对六个测试函数进行了仿真，用于验证算法的可行性。仿真结果表明，遗传和声算法提高了函数优化的搜索效率，具有较高的寻优性能和较强的跳出局部极小的能力。
在求解约束优化问题时，为了有效处理约束条件，克服文化算法易陷入局部极值点、混沌搜索优化初值敏感、搜索效率低等缺陷，将混沌搜索优化嵌入至文化算法框架，提出一种求解约束优化问题的混沌文化算法。该模型由基于混沌的群体空间和存储知识的信念空间组成，利用地形知识表达约束条件，标准知识和地形知识共同引导混沌搜索，并利用形势知识引导混沌扰动。实例表明，该算法具有较优良的搜索性能，尤其能有效处理高维复杂约束优化问...
区际救援物资中转调度的多目标优化问题研究
救援物资 中转网点 优化调度 多目标遗传算法
2010/5/4
针对大规模、远距离和多品种的区际救援物资联动调运问题，以区际救援物资送达受灾城市总时间最短和总成本最小为目标，建立了一个区际救援物资中转调度的多目标优化模型，并设计了一种多目标协进化遗传算法。算例分析验证了该算法能够较好地获取问题的Pareto最优解。