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求解TSP问题的多级归约算法被引量：71: 2003年; TSP(traveling salesman problem)问题是最经典的NP-hard组合优化问题之一.长期以来,人们一直在寻求快速、高效的近似算法,以便在合理的计算时间内解决大规模问题.由于对较大规模的问题,目前的近似算法尚不能在较短的时间内给出高质量的解,因此提出了多重归约算法.该算法的基本原理是通过对TSP问题的局部最优解与全局最优解之间关系的分析,发现对局部最优解的简单的相交操作能以很高的概率得到全局最优解的部分解.利用这些部分解可以大大缩小原问题的搜索空间,同时也不会降低搜索的性能.这就是所谓的归约原理.再通过多次归约使问题的规模降到足够小,然后对这个较小规模的实例直接用已有的算法求解,最后通过相反的次序拼接部分解,最终得到一个合法的解.在TSPLIB(traveling salesman problem library)中,典型实例上的实验结果表明,此算法在求解质量和求解速度上与目前已知的算法相比有较大的改进.; 邹鹏周智陈国良顾钧; 关键词：TSP问题运筹学组合优化问题

组合优化问题的启发式算法分析与设计: 本文围绕着以TSP问题为代表的一类NP难解问题，综述了求解该类问题的启发式算法研究：详细介绍了这些问题的定义、应用背景、现有理论成果和已有算法分类;分析了这类问题的启发式算法统计模型分布，首次提出了解的性能分布并分析了它...; 邹鹏; 关键词：组合优化组合优化问题启发式算法演化算法; 文献传递

求解QAP问题的近似骨架导向快速蚁群算法(英文)被引量：21: 2005年; QAP(quadratic assignment problem)问题是经典的组合优化问题之一,广泛应用于许多领域中.针对QAP问题,提出了一种新的蚁群算法——近似骨架导向的快速蚁群算法(ABFANT).该算法的基本原理是通过对局部最优解的简单相交操作得到QAP问题实例的近似骨架(approximate-backbone),利用这些近似骨架可以极大地缩小QAP问题的搜索空间,而同时不降低搜索的性能,最后对这个缩小后的搜索空间,直接用当前求解QAP问题最好的启发式算法之一??快速蚁群算法(FANT)求解得到问题的解.在QAPLIB中的典型实例上的实验结果表明,近似骨架导向的快速蚁群算法明显优于快速蚁群算法.此外,指出基于近似骨架的算法思想可以很容易地被移植到其他求解QAP问题的启发式算法中.; 邹鹏周智陈国良江贺顾钧

非线形嵌段共聚物的合成及自组装: 高分子科学和材料科学的迅猛发展对基础的高分子研究提出了新的要求，如何合成结构新颖的高分子化合物，并在此基础上制备性能优异的高分子材料，成为国内外高分子工作者研究的热点。而非线形嵌段共聚物恰好具有结构丰富，性能多样的特点，...; 邹鹏; 关键词：嵌段共聚物高分子化合物自组装行为碳纳米管开环聚合

求解TSP问题的并集搜索的新宏启发算法被引量：6: 2005年; 利用TSP问题解的概率统计模型,分析了TSP问题的局部最优解并集的性质,发现局部最优解的并集规模较小且包含了绝大多数全局最优解的边.利用该性质,将局部最优解并集作为启发集,并调用局部搜索算子在其上求解TSP问题,由此得到一种称为并集搜索的新宏启发算法.利用该算法还改进了目前广泛使用的求解TSP问题的算法ILK、LKH,在TSPLIB中典型实例上的实验结果表明,新算法在解的质量上有了较显著的提高.; 江贺周智邹鹏陈国良; 关键词：TSP 统计模型

求解旅行商问题的循环局部搜索算法的运行时间和性能分布分析被引量：28: 2006年; 旅行商问题(Traveling Salesm an Prob lem,TSP)是组合优化中最典型的NP难问题之一,长期以来人们都在寻求快速高效的近似算法以在合理的计算时间内准确地解决大规模问题,并设计出许多高效实用的启发式和宏启发式算法,其中循环LK算法是性能最好和最具代表性的算法之一.作者研究了该算法的运行时间分布:通过对TSPLIB中大量不同规模的TSP实例的运行时间分布的统计分析和拟合,发现求解TSP问题的循环LK算法的运行时间分布很好地服从W e ibu ll分布,并进一步给出了该分布对求解TSP问题的物理意义.作者同时首次给出了循环LK算法求解TSP问题得到的解的性能分布以及由此得到的一些有实际指导意义的结论.; 邹鹏周智江贺陈国良顾钧; 关键词：旅行商 WEIBULL分布

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邹鹏