项目名称: 带性能约束的复杂布局问题的模型及搜索算法研究

项目编号: No.61373016

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 刘景发

作者单位: 南京信息工程大学

项目金额: 77万元

中文摘要: 带性能约束的复杂布局问题对卫星舱布局设计等领域具有重要的意义,是亟待解决的重大课题。然而,目前国内外缺乏一种对该问题进行有效建模的通用方法和高效求解的布局搜索算法。为此,本项目针对复杂布局问题的布局模型和构形搜索算法开展研究,首先采用有限包络球组填充的近似方法建立任意形状待布物和布局区域的通用几何表示及数学模型;在此基础上,通过拟物方法和罚函数法将带性能约束的复杂布局问题转化为无约束条件的布局优化问题;对此无约束优化问题,提出采用频率直方图函数修改新访问到的构形的势能或状态密度,对构形搜索提出一种基于直方图函数的随机优化方法;然后将具有全局搜索的随机优化方法与局部搜索的能量极小化方法以及一些启发式策略相结合,提出构建布局搜索算法的一种新的框架,并由此提出若干具体布局搜索算法;最后,拟把所提出的布局搜索算法应用于简化返回式卫星舱和简化国际商业通信卫星舱等布局设计的复杂布局问题进行仿真验证。

中文关键词: 启发式算法;布局问题;建模;性能约束;

英文摘要: The complex packing problem with behavioral constraints is crucial for the satellite module layout design and other related fields, and becomes the urgent problem to be solved. However,the key obstacles of solving this problem are to lack an unanimous mod

英文关键词: heuristic algorithm;packing problem;model;behavioral constraints;

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启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。现阶段,启发式算法以仿自然体算法为主,主要有蚁群算法、模拟退火法、神经网络等。
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