基于改進Markov領域的智能算法加速策略
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標簽：Markov(7177)
大規模非線性0-1規劃問題求解時間較長，通過分析非線性0-1規劃問題特點及算法尋優的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0-1規劃問題解特點給出了非線性0-1規劃問題的改寫模型；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效果相當的前提下，該策略對多種智能算法的尋優效率均有不同程度的提升。
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