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粒子群优化算法已经成功地应用于求解连续域问题,但是对于离散域问题的求解,尤其涉及组合优化问题的研究和应用还很少。二次分配问题本身是一个离散域问题,因此,使用粒子群算法求解二次分配问题是一个新的研究方向。文章引入交叉策略和变异策略对粒子群优化算法进行改造,使得粒子群优化算法可以用来解决二次分配问题。 相似文献
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迭代粒子群算法及其在间歇过程鲁棒优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无状态独立约束和终端约束的间歇过程鲁棒优化问题,将迭代方法与粒子群优化算法相结合,提出了迭代粒子群算法.对于该算法,首先将控制变量离散化,用标准粒子群优化算法搜索离散控制变量的最优解.然后在随后的迭代过程中将基准移到刚解得的最优值处,同时收缩控制变量的搜索域,使优化性能指标和控制轨线在迭代过程中不断趋于最优解.算法简洁、可行、高效,避免了求解大规模微分方程组的问题.对一个间歇过程的仿真结果证明了迭代粒子群算法可以有效地解决无状态独立约束和终端约束的间歇过程鲁棒优化问题. 相似文献
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针对信赖域方法求解多峰值优化不能收敛到全局最优的问题,本文提出了一种新的信赖域粒子群算法。该算法将信赖域方法和粒子群算法进行有机结合,利用了粒子群搜索性能良好和信赖域方法总体收敛性良好的优点。新算法能够克服信赖域方法的缺点,同时又能有效求解一类欺骗性问题。数值实验说明了算法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法 总被引:19,自引:0,他引:19
为改善粒子群优化算法对大规模多变量求解的性能,提出了基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法.对粒子群优化算法机理和本质并行性进行分析,设计和实现了一种并行粒子群优化算法.实验结果表明,基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法不仅提高了求解效率,而且改善了早收敛现象,算法的性能比经典粒子群优化算法有了很大提高. 相似文献
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许伊萍 《电子制作.电脑维护与应用》2015,(9)
基本粒子群优化算法已经成功地应用于求解连续域问题,但是,对于离散域问题求解研究还很少。很不幸旅行商问题恰恰就属于离散问题,因此文章介绍了引入交换序和交换算子的改进粒子群算法,实现了对旅行商问题的求解。 相似文献
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基于自适应粒子群算法的约束布局优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
二维带平衡及不干涉约束的圆集在圆容器内的布局优化问题(如卫星舱布局)在理论上属于带性能约束的布局优化M题,它是NP—hard问题的难点,由于它的复杂性,传统的粒子群优化算法难于求解.通过对传统的粒子群优化算法的多重改进,提出了一种自适应粒子群优化算法,该算法在整个搜索过程中,既能保持粒子群原有基本结构,同时又能扩大搜索范围,在提高多样性的同时保证搜索精度,从而加快了收敛速度,有效避免早熟收敛问题,得到最优解.将改进后的算法应用于约束布局问题,建立了此类问题的粒子群算法,通过3个算例的数值计算,验证了该算法的可行性和有效性. 相似文献
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提出了一种改进型信赖域微粒群算法来求解带有不等式约束优化问题。粒子群每一次进化后,对所有粒子执行信赖域搜索,寻找更优个体,从而增加了微粒群算法的局部搜索能力。把算法应用于供应商补货优化,实验结果表明,该方案能够有效地减少供应商的补货成本,具有较好的应用价值。 相似文献
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针对粒子群优化(PSO)算法在解决多峰函数时容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于食物链机制的动态多物种粒子群(DSPSO)算法。受生物界的启发,引入食物链机制来保证种群的多样性,并结合繁殖机制使得算法具有良好的优化性能。食物链机制中,整个标榜群被分为几个子种群,每个子种群都能够捕食另外一个子种群。通过一定概率发生的捕食现象使得标榜群得以进化,剔除对种群贡献小的粒子,并通过繁殖策略生成新的粒子。种群通过不断地进化保证了种群的多样性,同时通过剔除较差粒子的误导作用使算法的进化更有效率。为了验证算法的有效性,选择了包括偏移函数、旋转函数在内的10个测试函数来测试DSPSO算法的性能。实验结果表明DSPSO算法有着良好的寻优性能。与PSO、局部版本的粒子群(LPSO)算法、动态多群粒子群(DMS-PSO)算法和全面学习粒子群(CLPSO)算法相比,DSPSO算法不仅能够得到较高精度的解,而且还具有较高的可信度。 相似文献
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为克服粒子群优化算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法.通过设定的阈值,算法将种群进化状态划分为正常状态和"早熟"状态: 若算法处于正常的进化状态,采用标准粒子群优化算法的进化模式;当粒子陷入"早熟"状态,运用反向学习和自适应逃逸功能,对个体最优位置进行反向学习,产生粒子的反向解,增加粒子的反向学习能力,增强算法逃离局部最优的能力,提高算法寻优率.在固定评估次数的情况下,对8个基准测试函数进行仿真,实验结果表明:所提算法在收敛速度、寻优精度和逃离局部最优的能力上明显优于多种经典粒子群优化算法,如充分联系的粒子群优化算法(FIPS)、基于时变加速度系数的自组织分层粒子群优化算法(HPSO-TVAC)、综合学习的粒子群优化算法(CLPSO)、自适应粒子群优化算法(APSO)、双中心粒子群优化算法(DCPSO)和具有快速收敛和自适应逃逸功能的粒子群优化算法(FAPSO)等. 相似文献
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介绍粒子群算法和具有量子行为的粒子群优化算法QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization).针对QPSO在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了基于QPSO算法的多方法协作优化算法,将QPSO算法与进化规划EP(Evolutionary Programming)算法协作.实验结果表明,改进算法在收敛性和取得最优值方面优于PSO算法和QPSO算法. 相似文献
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混沌粒子群算法和量子粒子群算法在一定程度上改进了标准粒子群算法的搜索质量,但两者仍存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题。混沌量子粒子群算法将混沌搜索机制引入量子粒子群算法,提高了搜索效率和计算质量。用粒子群算法、混沌粒子群算法、量子粒子群算法和混沌量子粒子群算法对一平板结构进行模型修正,结果表明,混沌量子粒子群算法具有较高的搜索效率和避免陷入局部最优的能力,修正后的模型比单独采用混沌或者量子粒子群算法具有更高的修正精度。 相似文献
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基于量子行为的粒子群优化算法(QPSO)是一种随机的全局优化搜索新方法。文章系统的介绍了PSO算法、QPSO算法和“Stretching”技术。在对QPSO算法和基于“Stretching”技术的PSO算法分析的基础上,提出了基于“Stretch-ing”技术的QPSO算法。然后用标准测试函数对新算法进行了实验。实验结果表明,新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于基于“Stretching”技术的PSO算法。 相似文献
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针对航空旅客托运行李时,检测行李条码的阅读器数量、位置、姿态存在很多不确定性问题,提出了动态种群-双适应值粒子群优化(DPDF-PSO)算法。首先,建立行李条码检测数学模型;然后,转化为约束优化问题;其次,通过标准粒子群优化(PSO)算法求解此优化问题;最后,依照模型特点对标准粒子群算法进行改进。仿真结果表明,与标准PSO算法相比,DPDF-PSO算法仿真时间降低了23.6%,目标函数值提高了3.7%。DPDF-PSO算法克服了标准粒子群优化算法中仿真时间慢、边界最优解难处理的缺点,阅读器布局方案能以较低的成本准确快速读取行李身份信息。 相似文献
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基于动态概率变异的Cauchy粒子群优化 总被引:2,自引:1,他引:1
介绍了标准粒子群优化(SPSO)算法,在两种粒子群改进算法Gaussian Swarm和Fuzzy PSO的基础上提出了Cauchy粒子群优化(CPSO)算法,并将遗传算法中的变异操作引入粒子群优化,形成了动态概率变异Cauchy粒子群优化(DMCPSO)算法。用3个基准函数进行实验,结果表明,DMCPSO算法性能优于SPSO和CPSO算法。 相似文献