基于改進(jìn)Markov領(lǐng)域的智能算法加速策略

　　大規(guī)模非線性0-1規(guī)劃問題求解時(shí)間較長，通過分析非線性0-1規(guī)劃問題特點(diǎn)及算法尋優(yōu)的Markov過程，提出一種基于改進(jìn)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(diǎn)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(jìn)的Markov鄰域，并推導(dǎo)和證明了改進(jìn)鄰域下任意兩個(gè)狀態(tài)之間的可達(dá)概率及其條件；最后，通過進(jìn)一步分析非線性0-1規(guī)劃模型并融合所提出的改進(jìn)鄰域，設(shè)計(jì)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(jìn)行加速。采用不同算例進(jìn)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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