内蒙古自治区自然科学基金(2012MS0901)
- 作品数：6 被引量：14H指数：4
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- 3-状态串并联设备网络单目标-单约束可靠性优化蚁群算法被引量：3
- 2015年
- 3-状态设备网络系统单目标-单约束可靠性优化问题是NP-难问题,本文研究这类优化模型的快速算法。在对已有3-状态设备网络系统可靠性优化模型进行分类的基础上,以蚁群算法为工具,给出了一个求解3-状态设备网络单目标-单约束串并联网络系统可靠性优化问题最优解的蚁群算法框架。合理选择算法参数,进行计算机仿真。模拟仿真结果表明,在随机运行一定次数算法后,算法都能够有效的给出模型的近似最优解。合理选择算法参数,蚁群算法能够成为有效求解3-状态设备网络可靠性优化问题的有力工具。
- 李东魁其木格乌兰图雅朱艳龙
- 关键词：蚁群算法最优解
- 微粒群算法在网络系统可靠性优化中的应用研究被引量：5
- 2013年
- 首先分析了已有的3-状态设备网络系统可靠性优化模型,构造了两个新的系统可靠性优化模型.然后针对新模型设计了一个求近似最优解的离散微粒群算法,最后进行计算机仿真.
- 乌兰图雅
- 关键词：微粒群算法最优解
- 单目标-单约束3-状态设备网络的可靠性优化被引量：5
- 2015年
- 研究单目标-单约束3-状态串-并联设备网络系统可靠性模型的最优解问题.根据模型的特点,设计了一个基于轮盘赌策略的遗传优化算法对模型进行求解,并以实例对模型进行计算机仿真.结果表明,遗传算法能有效地给出模型的最优解.
- 乌兰图雅其木格李东魁
- 关键词：最优解仿真
- 非相同元件并联的S-P网络可靠性优化研究被引量：6
- 2016年
- 研究非相同元件并联的单目标-单约束S-P网络系统可靠性优化问题。选择常用的群体智能算法,包括模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法、粒子群优化算法对模型求解。通过模拟仿真发现:几种算法给出的最优解情况不尽相同,蚁群算法求解精度高、收敛率100%,但执行时间长、解的编码复杂、解空间搜索复杂;粒子群优化算法收敛性较好,最优解的收敛率比较高;遗传算法搜索到最优解数量较少,收敛率比较低;模拟退火算法也能收敛到最优解,但收敛率较低,优点是容易实现。选择算法时,要依据问题的规模、时间、收敛率与精度进行选择。
- 李东魁董海
- 相异元件并联的可靠性优化模型被引量：5
- 2015年
- 研究了具有不同类型元件并联的串-并联网络可靠性优化模型的求解问题.依据构造的可靠性网络图,选择合适的状态转移规则和信息素更新规则,构造了一个求解3-状态设备具有不同类型元件并联的串-并联网络单目标-单约束可靠性优化问题的蚁群算法框架.合理设置算法参数并进行模拟仿真,结果表明,对给定的问题实例,算法都能有效地给出模型的最优解.
- 乌兰图雅李东魁其木格
- 关键词：最优解
- 基于MATLAB的串-并联网络可靠性优化智能算法比较研究被引量：4
- 2015年
- 2-状态串-并联网络系统,单目标-单约束可靠性优化问题是NP-难的,有很多不同的智能优化算法求最优解,在实际应用中存在对不同类型的智能算法进行选择问题。本文通过运用常见的智能算法:模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法、粒子群优化算法,对2-状态单目标-单约束串-并联系统可靠性模型用MATLAB编程求解,对算法参数、算法收敛性、算法执行时间等进行比较。计算机仿真结果表明,对给定的测试实例,蚁群算法、粒子群优化算法都快速的收敛到问题的最优解,而模拟退火算法、遗传算法虽然也能收敛到最优解,但较多情况下不能收敛到最优解。蚁群算法、粒子群优化算法在求解单目标-单约束串-并联网络可靠性优化问题中是更有效的工具。
- 李东魁乌兰图雅朱艳龙
- 关键词：算法收敛性最优解
