改进的差分进化算法求解炼钢-连铸动态调度问题

为了求解炼钢-连铸动态调度问题,提出了一种将拉格朗日插值算法与差分进化算法相融合得到的改进的差分进化算法。改进后的差分进化算法通过自适应调整进化参数,动态的调整差分进化的方向,并结合拉格朗日插值来优化差分进化算法的局部搜索能力,引入权重系数对全局搜索和局部搜索加以平衡。针对国内某大型钢厂的实际生产数据建立实验模型,以最小化总完工时间、最小化总断浇时间、最小化炉次间总等待时间和最小化总偏差量时间为目标,将改进的差分进化算法应用于求解炼钢-连铸转炉出现故障的动态扰动事件调度问题,实验结果表明,改进的差分进化算法应用在炼钢-连铸动态调度问题上,有效的缩短了炉次加工总完工时间、炉次间总等待时间和总断浇时间,在合理范围内,有效控制了新生产的调度计划与原始调度计划的时间偏差量,避免了因扰动事件的发生而引起连铸机断浇。     

多目标微分进化改进算法及应用

微分进化算法作为一种新型、简单、高效的并行随机优化算法,近年来在许多领域得到了应用,多目标微分进化便是其中的一种。针对传统多目标微分进化算法中微分进化控制参数不能自适应调整、算法容易出现早熟和退化的现象,采用惯性权重参数自适应调整的控制策略以及改进的拥挤距离算法对多目标微分进化进行改进,并将改进后的算法用于控制系统PID参数优化仿真试验。结果表明,改进后的多目标微分进化算法具有较好的收敛性和分布性以及较高的搜索效率。     

基于差分算法的反渗透海水淡化优化调度

以系统运行费用为目标的反渗透海水淡化优化调度是一类带有约束的非线性优化问题。针对这一问题,提出一种改进的差分进化算法。该算法对基本差分进化算法中的变异因子和交叉因子进行改进;定义约束违反度函数,将约束优化问题转化为无约束的优化问题。以24小时为一个周期,通过改进的差分进化算法对系统模型进行优化调度。仿真结果表明,改进的算法可以对机组进行优化操作,有效的降低了系统的生产成本。     

基于变权重因子差分进化算法的梯级水火电力系统调度

梯级水火电力系统的复杂性导致其调度优化问题难以使用经典的优化方法进行解决。本文通过变权重因子改进差分进化算法,提出新的方法解决其调度优化问题。采用启发式策略解决优化问题中的平衡约束。为了充分发挥能耗较低的火力发电机作用,设计基于优先列表的启发式策略,解决动态电力平衡约束。在满足平衡约束条件的过程中,部分个体的取值被改变,增加了群体的 多样性,拓展了算法的搜索空间,进而得到更优的调度解决方案。仿真结果表明,本文提出的方案有效地解决了梯级水火电力系统的调度优化。     

机组短期负荷环境／经济调度多目标混合优化

环境/经济短期负荷调度主要由调度周期内的最优机组组合和负荷环境/经济分配组成,本文将变权重多目标进化算法与混沌局部优化相结合形成混合优化算法应用到电站机组环境/经济运行多目标优化问题中,在混合多目标优化算法中采用组合结构基因,其中机组基因用于机组组合全局粗寻优,参数基因用于负荷分配局部优化,基因修正与罚函数结合解决约束问题．通过对优秀个体进行基于线性搜索的混沌局部优化,可加快收敛速度和降低计算时间．实例仿真结果说明所提出的算法能获得较好分布的Pareto优化解．     

基于粒子群算法的流程工业生产调度研究

以优化流程工业生产为目标,研究了将基于惯性权重的粒子群算法应用到流程工业的生产调度问题。在对流程工业生产调度问题进行分析的基础上,建立了以总加工完成时间最短为优化目标的生产调度模型。调度算法采用动态惯性权重,使惯性权值在粒子群算法搜索过程中线性变化,以提高粒子群算法的优化性能。给出了粒子编码与解码实现方法,以及具体的算法实现过程。以某流程工业企业生产调度实例为例,利用建立的优化调度模型和设计的粒子群算法进行了实验仿真,结果表明,建立的调度模型和设计的算法是可行的,与蚁群系统方法相比较,有较好的调度性能,适用于解决流程工业实际生产调度问题。     

求解多目标作业车间调度问题的混合变异杂草优化算法

针对多目标作业车间调度问题,提出一种混合变异杂草优化算法。该算法采用基于各子目标熵值权重的欧氏贴近度作为适应度值计算方法,引导种群向Pareto前端进化。在进化过程中,运用快速非支配排序策略构建Pareto档案,并利用进化种群中最优个体实时更新Pareto最优解集,提升算法的优化性能;同时通过引入变异算子增加种群多样性,避免算法陷入局部最优。最后,基于Benchmark算例的仿真实验,验证了该算法求解多目标作业车间调度问题的有效性。     

基于混合粒子群的航班着陆调度优化研究

研究终端区航班着陆调度优化控制问题,为对多目标着陆实现实时调度,克服粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出了一种免疫思想和禁忌搜索的混合粒子群调度算法,在粒子群算法的基础上引入了免疫系统的抗体浓度调节机制,以保证群体多样性.针对算法后期进化速度慢的缺点,采用了具有自适应能力的禁忌搜索算法进一步优化性能.最后将混合粒子群调度算法在不同规模的实例上进行了测试,并与其它几种具有代表性的算法进行了比较.实验结果表明,改进算法不仅较好地避免了陷入局部最优,提高了收敛速度,还有效地减少了航班着陆调度中的延迟.     

面向双目标应急物资调度的改进差分进化算法

本文对应急物资调度模型的建立及求解该模型的优化算法进行了研究.首先,在资源受限情况下,以配送费用总成本最小和最大缺失损失最小为优化目标,建立了连续消耗问题的多供应点对多受灾点的应急物资调度模型.然后,通过引入DE/best/1变异策略与DE/rand/2变异策略对差分进化算法进行了改进,提出了一种基于双变异策略的改进差分进化算法,将Pareto非支配等级分层与拥挤距离的概念引入到改进差分进化算法中,对约束双目标调度模型进行求解.最后,通过两种不同规模的四组仿真实验,验证了本文提出模型及改进的差分进化算法的可行性和有效性.与基本差分进化算法对比,双变异策略的改进差分进化算法对相同应急物资调度问题进行求解时,得到了更多的Pareto前沿解个数,和较低的应急物资调度配送费用成本与较小的最大缺失损失,同时解分布的广泛性也得到了显著提高.     

考虑多目标的柔性工艺与调度集成优化算法

针对工艺规划与车间调度集成优化问题,在考虑零件的加工工序柔性、工序次序柔性及加工机器柔性的基础上,以最大完工时间、总加工成本和总拖期时间为优化目标,对多目标柔性工艺与车间调度集成问题建模,提出一种基于改进人工蜂群算法的多目标柔性工艺与车间调度集成优化策略,并提出邻域变异操作以及全局交叉操作,对种群进行更新。引入Pareto方法,通过对适应度评价、贪婪准则、Pareto最优解集构造和保存以及解得多样性维护等方面进行改进,设计了一种基于Pareto方法的多目标人工蜂群算法。最后,通过采用基本人工蜂群算法及改进人工蜂群算法对六个工件、五台机床的柔性工艺与车间调度集成问题进行优化,验证了改进算法的有效性。     

基于反馈教学优化算法的混沌系统参数辨识

针对传统智能优化算法对混沌系统参数辨识精度低、速度慢的问题,提出一种基于反馈教学优化算法的混沌系统参数辨识的新方法.该方法以教学优化算法为基础,在教授-学习阶段之后加入反馈阶段,同时将参数辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题.分别以三维二次自治广义Lorenz系统、Jerk系统和Sprott-J系统为待辨识模型,对粒子群优化算法、量子粒子群优化算法、教学优化算法及反馈教学优化算法进行了对比实验,反馈教学优化算法辨识误差为零,搜索次数明显减少.仿真结果表明,反馈教学优化算法明显提高了混沌系统参数辨识精度和速度,验证了该算法的可行性和有效性.     

用填充函数改进的智能控制系统全局优化算法

为了提高全局优化算法的速度,提出了智能控制系统全局优化算法。该算法应用了闭环控制系统的反馈的思想,使得在寻优迭代过程中被优化函数的值不断接近设定值,直至达到其全局最优值。该算法的关键在于控制策略的设计和策略中的参数值的设定。为了降低参数初值设定的难度同时提高算法的寻优精度,利用填充函数法对智能控制系统全局优化算法进行改进。经12个标准的测试函数的验证,改进后的算法的速度较填充函数法快,算法的精度比智能控制系统全局优化算法高。     

变尺度混沌算法的BP网络优化*

采用变尺度混沌优化方法代替梯度下降法融入BP神经网络,在优化搜索过程中不断缩小搜索空间,克服了标准BP算法易陷入局部极小的缺点,能有效地寻找到BP神经网络权值的全局最优值。此外,进一步提出变尺度混沌优化与梯度下降法有机结合的算法,能有效缩短单一的变尺度混沌优化BP算法的训练时间。仿真结果表明,改进的BP神经网络具有实现简单、寻优性强和优化效率高等特点。     

基于改进教学算法的无人机航路规划

针对传统教-学优化（TLBO）算法进行航路规划时收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,提出一种自适应交叉教-学优化（AC-TLBO）算法。首先,该算法令传统教-学优化（TLBO）算法的教学因子随着迭代次数而发生变化,提高算法的学习速度;其次,当算法可能要陷入局部最优时,加入一定的扰动,使算法尽可能地跳出局部最优;最后,为了进一步提升算法的收敛效果,在算法中引入遗传算法的交叉环节。利用传统教-学优化（TLBO）算法、自适应交叉教-学优化（AC-TLBO）算法和量子粒子群优化（QPSO）算法进行无人机航路规划,仿真结果表明,在10次规划中,自适应交叉教-学优化（AC-TLBO）算法有8次找到了全局最优路径,而传统教-学优化（TLBO）算法和量子粒子群优化（QPSO）算法分别只找到了2次和1次;而且自适应交叉教-学优化（AC-TLBO）算法的收敛速度高于另外两种算法。     

进化贝叶斯优化的核极限学习机分类器

为解决传统核极限学习机算法参数优化困难的问题,提高分类准确度,提出一种改进贝叶斯优化的核极限学习机算法.用樽海鞘群设计贝叶斯优化框架中获取函数的下置信界策略,提高算法的局部搜索能力和寻优能力;用这种改进的贝叶斯优化算法对核极限学习机的参数进行寻优,用最优参数构造核极限学习机分类器.在UCI真实数据集上进行仿真实验,实验...     

混沌大洪水算法求解函数优化问题*

针对函数优化问题,提出一种混沌大洪水混合优化算法,该混合算法基于大洪水算法寻优思想和混沌序列的内在随机性、遍历性和规律性特点。算法在Delphi7环境下编程实现,针对几个典型复杂函数进行优化测试,仿真结果表明,混沌大洪水算法是一种简单有效的算法,在运行效率上明显优于其他算法。     

基于人工鱼群和微粒群混合算法的WSN节点部署策略

将无线传感器网络节点分布部署问题形式化为一个组合优化问题,以网络覆盖率为目标函数。针对该模型 提出基于人工鱼群与微粒群的混合算法的无线传感器网络节点部署优化策略。微粒群算法搜索效率高,而人工鱼群 算法进行搜索时有很好的全局性。AF SA-POS算法将这两种算法相结合,局部搜索速度快,而且有效地解决了标准 PS<)算法中的粒子“早熟”问题。最后使用MA"I'LAI3进行了实验,结果表明提出的算法减少了迭代次数,并且提高了 网络覆盖率,相对于人工鱼群算法和微粒群算法来说能取得更好的效果。     

一种改进的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm ,WOA）容易陷入局部最优和收敛精度低的问题进行了研究,提出一种改进的鲸鱼优化算法（IWOA）。该算法通过准反向学习方法来初始化种群,提高种群的多样性;然后将线性收敛因子修改为非线性收敛因子,有利于平衡全局搜索和局部开发能力;另外,通过增加自适应权重改进鲸鱼优化算法的局部搜索能力,提高收敛精度;最后,通过随机差分变异策略及时调整鲸鱼优化算法,避免陷入局部最优。实验选取九个基准函数,所有算法均迭代30次,结果表明：改进的鲸鱼优化与原鲸鱼优化算法以及五种改进的鲸鱼优化算法相比,其均值和标准差均优于其他算法,收敛曲线也优于其他大多数算法。说明改进的鲸鱼优化算法收敛精度和算法稳定性最佳,收敛速度较其他大多数改进的鲸鱼优化算法明显加快。     

基于蛙跳退火粒子群算法的民航发动机单元体修理级别决策及成本优化

针对民航发动机单元体送修工作范围决策及全寿命维修成本优化问题,提出了以返厂时间间隔为变量的基于蛙跳退火粒子群优化算法的发动机单元体修理级别决策及成本优化模型。首先,考虑维修指导手册中的各单元体送修逻辑图及限寿件到寿更换情况,构建了发动机送修成本函数。其次,借助蛙跳退火粒子群优化算法确定了全寿命期间内不同返厂次数的送修成本及各单元体维修等级。最后,通过算例将所提算法与基本粒子群优化算法、退火粒子群优化算法、混合蛙跳优化算法进行对比,分析了不同返厂次数对送修成本及可靠性的影响。实验结果表明,当发动机在全寿命期内进行5次返厂送修时,蛙跳退火粒子群优化算法的成本平均值为322.479 1美元/飞行小时,与其他三种优化算法相比成本最优,可为航空公司和大修企业提供送修决策支持。     

基于迁出地动态选择与自适应迁入策略的BBO算法

Dan Simon用生物地理学的方法和机制来解决工程优化问题,提出了生物地理学优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)。该算法因其独特的搜索机制和较好的性能在智能优化算法领域得到了广泛的关注。为了进一步提高生物地理学优化算法的全局和局部收索能力,提出了一种基于动态选择迁出地与混合自适应迁入的优化策略,对生物地理学优化算法进行改进,形成一种新的改进型BBO算法。该算法根据进化阶段动态选择待迁出地,并综合当前迁出地和随机迁出地优化迁入策略;同时,设计与适应度相关的变异机制,以增加算法的全局搜索能力。仿真实验结果表明,该算法在全局搜索、收敛速度和收敛精度上均优于对比算法。