基于混沌思想的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点，根据混沌运动的随机性、遍历性特点，提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法（CPSO）、该算法利用种群适应度方差进行早熟收敛判断，实现对进化过程的监视，当发现种群陷入局部最优时，对种群进行混沌初始化，帮助种群摆脱局部最优点．对4种典型测试函数的仿真结果表明，改进算法明显减少了种群陷入局部最优的可能性．其全局寻优能力明显强于标准粒子群优化算法．     

多角色多策略多目标粒子群优化算法

针对粒子群算法在解决复杂多目标问题时存在过早收敛和多样性不足的问题,提出多角色多策略多目标粒子群优化算法(MOPSO_RS). 该算法根据粒子的角色划分指标,给不同性能的粒子赋予不同角色;提出多策略的学习参数调整方法和多策略的全局最优粒子选取方法,帮助种群执行各种搜索策略. 不同的学习参数使各角色粒子获得不同的搜索策略,以调整粒子的探索和开发能力. 不同的全局最优粒子使各角色粒子搜索不同区域,提高种群的搜索效率. 为了避免算法陷入局部最优,引入带有高斯函数的变异算子,使粒子根据其角色朝向不同的全局最优粒子变异,提高算法的求解精度. 实验结果表明,对比其他改进多目标算法,MOPSO_RS具有良好的收敛性和多样性,并验证了所提策略的有效性.     

基于改进的自适应粒子群算法的给水管网优化设计

针对粒子群算法在优化给水管网设计时易陷入局部最优难以寻找到最优解的问题,提出改进的动态自适应粒子群算法(modified dynamically adaptive particle swarm optimization,M-DAPSO).定义趋同因子和参数调整函数,使算法能根据种群内部信息自适应调整参数,提出自适应变异策略增加种群多样性.最后,将M-DAPSO算法应用到Hanoi管网优化中,仿真结果表明:该算法能以最小的计算代价求得最优的工程造价;与其他优化算法相比,M-DAPSO算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度.     

非完整运动规划的粒子群优化算法

讨论了粒子群优化和非完整运动规划问题。首先对粒子群优化算法的性能进行了分析，发现当搜索空间的维数较高时，粒子群将收敛到子空间的一个局部最优点，而该点并不是整个搜索空间的局部最优点。通过引入变异算子，则可以改进粒子群优化算法的性能。在此基础上，提出了一种求解非完整运动规划问题的带变异算子的粒子群优化算法。仿真结果表明，对于30维的球形函数，无变异操作的粒子群优化算法不能得到问题的最优解，而最优解可以非常容易地由带变异操作的粒子群优化算法得到。对独轮移动机器人非完整运动规划问题进行了仿真。结果表明，粒子群优化算法比牛顿法更有效。     

改进的多目标粒子群优化算法及其在雷达布站中的应用

为更好地解决多目标问题,提高多目标优化算法的多样性和收敛性,提出一种改进的多目标粒子群优化算法。算法将种群分为多个子种群同时进行优化搜索并改进粒子速度更新公式,扩大Pareto最优解集的覆盖面;利用反三角函数logistic映射初始化种群,使初始种群分布更均匀;并使用时变变异方法对外部档案进行变异,避免陷入局部最优。通过与标准多目标粒子群优化算法(MOPSO)和NSGA-Ⅱ在标准测试函数ZDT1、ZDT2、KUR上的仿真实验对比,验证了该文提出的改进算法的有效性,并将其应用于雷达优化布站。     

约束自适应粒子群优化算法及水厂调度

针对粒子群优化算法应用于约束优化问题时易陷入局部极小值的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法. 该算法综合了约束优化问题的目标函数值和约束函数的违反度值作为粒子群优化算法的双适应度值, 采用了双适应值动态判断粒子群优化算法中粒子的优劣. 违反度值的计算引入了自适应加权系数,相应地提出了调整各权系数的自适应策略, 并改进了粒子群优化算法的粒子竞争选择策略,拓展了粒子群优化算法的单适应值的应用范围.应用约束自适应粒子群优化算法实现了城市水厂的节能优化调度. 结果表明, 该算法收敛速度快且结果可靠. 粒子群优化算法为解决工程约束优化问题提供了一条可行途径.     

基于多粒子信息共享策略的PSO小波网络模型

针对粒子群优化算法在训练小波网络存在的早熟收敛问题,提出一种改进的粒子群优化算法.该算法通过引入多粒子信息共享策略,使种群中各粒子共享多个粒子的有用信息,以期增加种群多样性,减少各粒子在进化早期被吸引到最优粒子附近的可能性,提高小波网络的建模质量.仿真表明,相对于BP算法和标准粒子群优化算法,本文算法在训练小波网络方面估计精度更高,收敛速度更快,并有效解决了早熟收敛和局部最优问题.     

基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部极值和早熟收敛的缺陷,提出了基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法.采用q-高斯作为变异算子对粒子的全局最优位置进行q-高斯变异,克服了因种群遗失多样性所导致的早熟收敛缺陷,随着种群的进化,非广延熵指数 q 的自适应调整平衡了算法的全局搜索能力和局部开发能力.测试了4个标准复杂函数和优化BP神经网络参数,结果表明,基于 q-高斯分布的自适应变异粒子群算法的优化性能最好,收敛速度快.     

全局最优位置变异粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的早熟收敛,容易陷入局部最优且搜索精度不高等缺点,在现有的粒子群优化算法的基础上对其进行了若干改进,提出了避免微粒群陷入局部最优的全局最优位置变异的粒子群算法,并与其他算法做了比较,体现了其优越性.     

基于免疫粒子群的调峰炉热力站优化调度

为了实现供热节能,对调峰炉热力站进行优化调度．首先结合供热能耗最小和运行费用最小两种调度模型,建立一种综合节能最优的调度模型,该模型可适应不同调峰模式下的供热需要．然后将免疫粒子群算法(Immune particle swarm optimization,IPSO)应用于优化调度的寻优计算,采用免疫算法,对粒子群算法(PSO)进行改进,避免了粒子群算法中存在的算法早熟、容易陷入局部极值等问题,能更准确快速地求解出优化调度结果．通过实例验证了该算法的优越性,计算结果表明调峰炉热力站的优化调度达到了节能的目的．     

化验室资源调度优化的改进型克隆选择算法

为了提升化验室处理化验单能力,实现资源调度优化,建立了化验室调度模型,引入了克隆选择算子、自适应变异算子以及多种群协同进化思想,提出了改进型克隆选择算法,并运用该算法对化验室处理化验单进行了调度优化。将改进型克隆选择算法与多种类型算法进行对比,结果显示,改进型克隆选择算法能有效改善早熟收敛问题,提高搜索效率,获得最优分配方案,适用于化验室化验单调度问题,满足实际要求。     

基于粗糙集理论的风光蓄互补系统优化模型

为了解决风光波动性对系统安全调度和稳定运行的影响,以系统运行成本最小和系统污染排放量最小为目标,构建风光蓄集成互补系统. 基于粗糙集理论和模糊C均值聚类算法,分别确定多目标调度中经济目标和环境目标的权重;提出基于粒子群变异策略和计及约束边界的信息共享方法的改进粒子群优化(PSO)算法,求解多目标调度优化问题;以我国西南地区某省风光蓄集成互补系统为例开展算例仿真,验证所提模型的科学性和实用性. 研究结果表明,与单目标调度相比,多目标调度兼顾经济性和环境性,所提混合粗糙集-改进粒子群算法的收敛精度更优,提高了系统的经济效益和环境效益. 引入抽水蓄能机组,对于实现系统多能源协同互补运行具有重要的意义.     

基于粒子群算法的潮流发电机布局

针对任何给定背景条件下的潮流能发电场的开发,都存在装置布局及潮流机尾流影响发电量的问题.提出一种改进的自适应罚函数粒子群新优化算法,以解决潮流发电机;布局优化及已知海域潮流能合理开发难题.先由给定海域单位发电量成本最小为目标求取该潮流电场最佳装机数,再依据设备在给定的任一时间段内总发电量与潮流机位置坐标的关系求出各潮流机最优布局方案,论证了最优布局方案能减小尾流影响、可明显提高潮流能利用效率.详细推导了算法模型、布局优化策略.结果表明：新优化算法理论分析及推理正确;可行解搜索及相同台数潮流能发电机布局均达到了较好的效果;潮流机在各种入流速度下的发电量比传统算法布局方案有明显提高.     

基于多目标拆分优化思维的拥塞网络数值调度方法

针对网络拥塞数值调度中存在的盲目性问题,提出了一种基于多目标拆分优化的网络拥塞数值调度方法.将拥塞网络的数值调度问题进行模型化表示,并将拥塞过程调度的最优问题分解为多个目标同时优化问题:即信道最优任务分配问题和路由拥塞调度问题.根据粒子群算法,对信道分配问题的最优解进行计算,同时设计约束模型并利用遗传算法求解拥塞调度问题,实现了在拥塞状态下的网络数值调度.结果表明,所提出算法获得的拥塞调度方案具有较好的可执行性.     

改进粒子群算法的动态空间调度方法

针对船体分段生产调度的多目标性和动态性,提出了一种改进粒子群算法的动态空间调度方法,确定船体分段在工作平台上的加工顺序和空间布局位置.算法以加工完成时间最短和空间利用率最高为目标,采用自适应惯性权重策略保证算法的收敛性,并引入遗传算法中的选择算子和变异算子增强算法的收敛速度和多样性,利用启发式定位策略确定分段的位置.最后,以船厂实际生产数据进行仿真验证.仿真结果表明,所提方法可以大大降低以手工方式制定调度计划的复杂度,并能有效地提高空间利用率达到70%,说明该方法是解决动态空间调度问题的一种有效方案.     

自适应WPM抗干扰系统中的WPT优选算法研究

为提高自适应小波包调制(WPM)系统抗窄带干扰能力,提出一种基于单音干扰的小波包树(WPT)优选算法.算法以误码率(BER)和有限信号传输能量为条件构造WPT节点处的代价函数,将树优选问题转化为搜索拉格朗日最小代价函数问题,通过剪枝方式搜索窄带干扰下的最优树.理论分析和仿真结果表明,优选算法在窄带干扰环境下能够简单准确地搜索到最优树,在不需要定时发送训练序列的条件下显著提高自适应WPM系统抗窄带干扰能力.     

智能大厦冷水机组系统的优化调度

从系统的角度对智能大厦冷水系统的节能问题进行了分析 ,并提出通过对系统设备进行优化调度达到节能目的的方法 .冷水系统的优化调度是在满足大厦实时冷负荷需求以及设备和系统运行限制的条件下 ,通过机组的优化启停、优化台选、优化设定运行参数以及机组间的实时负荷最优分配等措施使系统的运行费用最低 .采用一种适合于解决机组调度问题的改进的遗传算法对机组优化调度问题进行整体求解 .用这个方法对一个实际冷水系统机组进行优化调度 ,结果证明是有效的 .采用这种方法比传统的方法节能 10 %以上 .     

进港飞机调度多目标优化问题的改进NSGA-II算法

基于多目标优化问题的Pareto最优解概念,提出了一种求解非劣解集的改进非支配排序遗传算法(NSGA-II),用于解决多条跑道情况下进港航班调度问题,要求航班总延误时间平方和及总延误成本两个目标最少。重点讨论了算法实现中的基于最近邻思想的启发式交叉算子和改进的变异算子,以及对非劣解集的筛选操作。最后进行了仿真实验,对优化结果进行了分析比较。研究结果表明改进NSGA-II算法对多跑道进港飞机调度多目标优化问题具有较好的应用前景。     

高温混合障碍空间中的移动机器人路径规划

为了解决高温场景中移动机器人全局路径规划所面临的安全与效率问题,提出高温热源虚拟障碍的定义,建立混合障碍空间模型,将高温场景中的路径规划问题转化为高温混合障碍空间中考虑路径温度代价和长度代价的多目标优化问题. 改进NSGA-Ⅱ算法,通过选取优秀非可行解扩展种群,提高了种群多样性和进化效率,提出新的交叉和变异概率计算方法. 根据种群进化进程和个体代价函数值调整概率,实现了种群前期搜索能力和后期收敛性的平衡. 仿真所得的最优路径结果表明,该改进算法的路径长度代价虽然比原算法和其他改进算法略有增加,但温度代价大幅降低,更有效地避免了陷入局部最优.