二维排样中小生境粒子群算法的研究与应用

提出将基于小生境技术的粒子群算法引入二维不规则零件排样求解问题的方法,通过二维图 形坐标离散化的方式,将不规则零件轮廓转化为一系列的坐标区间,在经典粒子群优化算法的基础 上加入小生境的思想,运用基于小生境的粒子群算法来搜索排样结果．实验表明：该算法具有良好 的搜索性能,它为解决二维不规则零件排样提供了有效的决策方案．     

免疫粒子群优化算法在车间作业调度中的应用

针对标准粒子群优化(PSO)算法在迭代过程中容易出现粒子过早收敛从而降低其寻优能力的问题,分析了粒子在更新过程中早熟的原因,通过引入免疫系统的抗体浓度选择机制,构造了一种基于免疫机制的粒子群优化算法模型,并给出了免疫粒子群优化（IPSO）算法在车间作业调度问题（JSP）中的应用.抗体浓度选择机制使得粒子在更新迭代过程中保持了多样性,从而克服了过早收敛的缺陷.对43个JSP标准测试案例的仿真结果表明,与其他算法相比,IPSO算法能够获得更优的结果,求解时间更短,从而验证了免疫机制对算法寻优能力的改善.最后给出了LA36问题的调度结果的甘特图.     

一种二维不规则零件优化排样算法

将模拟退火算法和粒子群算法相结合，提出了一种基于模拟退火的粒子群算法。采用交叉和柯西变异运算，提高了算法的收敛速度和精度。将该算法应用于求解二维不规则零件排样问题，首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题，然后应用该算法进行优化求解，在求解过程中应用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调。排样结果表明该算法是行之有效的。     

改进粒子群算法在二维排样中的研究与应用

针对服装行业二维不规则样片优化排样问题,提出了一种改进的粒子群优化排样方法．该算 法在传统的粒子群优化算法中先引入小生境的思想,将种群划分成多个子群,各子群运用粒子群算 法单独进化,取出各子群进化后的最好粒子,又可形成新群体,新群体运用混合蛙跳算法进化,使子 群的最好粒子进一步更新,种群的多样性进一步增强,全局寻优的能力进一步提升．该算法概念简 单,易于实现,具有较好的能力去搜索全局最优解和较快的收敛速度．实验结果表明该算法是有效的．     

一种社会网络搜索免疫优化算法

基于社会网络所表现出的强大的信息搜索和传播能力,提出了一种新颖的免疫优化算法--社会网络搜索免疫优化算法．该算法将优化问题的求解看作是信息的传递过程,利用经典社会网络搜索模型即Kleinberg网络模型的建模方法来构造免疫算法的寻优进化过程．通过网络的结构增长机制,分别由短程连接算子和长程连接算子来引入抗体种群中的新个体．当搜索进行到一定程度时,自适应地调整长程连接搜索概率,避免算法陷入局部极值,能够最终找到目标的最优解．短程连接算子和长程连接算子的引入充分利用了抗体种群的结构信息,加快了种群收敛速度,同时降低了算法陷入局部极值点的概率．通过对复杂函数优化问题的测试、理论分析及实验结果表明,与粒子群算法、克隆选择算法等已有算法相比,新算法可以更好地保持解的多样性,收敛速度快,求解精度高,鲁棒性强．     

基于多模态优化问题的粒子群算法研究

多模态优化问题包含多个全局最优解或局部最优解,求解多模态优化问题难度较高。为了更有效地求解多模态优化问题,提出用粒子群算法求解多模态问题。研究了星型拓扑结构及环型拓扑结构的算法模型,并引入线性递减惯性权重对两种粒子群算法进行改进,让粒子群算法的惯性权重从一个较大的数值线性递减到一个较小的数值,从而提高种群搜索的多样性和精度。用15个复杂的多模态测试函数对两种粒子群算法进行仿真实验,实验结果表明,引入线性递减惯性权重的环型拓扑结构粒子群算法的搜索能力明显更强,更适用于多模态优化问题的求解。     

基于随机维度划分与学习的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在搜索过程存在的种群多样性低和过早收敛问题,提出基于随机维度划分与学习的新型粒子群优化算法（RVPLO）.该算法将每个粒子的维度随机划分为多个不同的子段,每个子段随机分配一种学习算子（中心学习算子或离散学习算子）,通过学习算子实现对各子段内的维度数值更新操作.中心学习算子用以加强粒子的全局搜索能力,离散学习算子用以加强粒子的局部搜索能力.粒子维度划分策略实现了将高维优化问题转化为低维优化问题,降低了优化问题求解的难度.粒子随机维度划分和算子随机分配的双重动态调节机制使得算法具备求解复杂单峰函数,多峰函数优化问题的能力.实验测试结果及显著性统计结果表明,RVPLO算法同其他8个经典改进算法相比,在单峰函数,多峰等函数优化中具有收敛速度快,求解精度高的优势.     

地震波阻抗反演的免疫粒子群算法

提出了求解地震反演问题的免疫粒子群优化算法(IPSO).定义了种群多样性指标,在此基础上提出了抗体动态选择机制,分别在进化初期和后期采用不同策略进行抗体选择,与适应度选择、q-选择以及确定性选择方法比较优势明显.提出了基于种群多样性的权重自适应调整策略,在进化初期进行大范围全局搜索,进化后期则在相对较小的空间进行局部精细搜索,缓解了全局搜索和局部搜索之间的矛盾.二十层理论模型计算表明,IPSO算法不依赖于初始模型选择,在无噪和加入20%噪声情况下反演精度均明显优于标准粒子群算法(PSO)和自适应粒子群算法(APSO);成庄煤矿四、五盘区实际地震资料反演结果表明,IPSO算法能够准确识别煤层及顶底板位置,明显提高了弱反射波的连续性和可检测性.     

求解背包问题的病毒协同进化粒子群算法

为提高粒子群算法的搜索性能,提出一种基于病毒进化理论的改进离散粒子群算法:病毒协同进化粒子群算法.在粒子群中引入生物病毒机制和宿主与病毒基于感染操作的思想,病毒采用与粒子等长的编码方式,执行反向代换、结合等操作,利用病毒的水平感染和垂直传播能力较好地维持个体的多样性和对解空间的局部搜索能力.通过解决背包问题对算法进行验证,仿真表明所提算法搜索性能优于遗传算法、模拟退火及标准粒子群等其他算法.该算法能有效求解背包问题等NP难题.     

基于偏好粒子群算法的移动机器人路径规划

针对粒子群算法收敛速度快,但易陷入局部最优的问题,提出一种基于偏好粒子群算法的移动机器人路径规划方法.在对障碍物环境建模的基础上,根据避障偏好利用粒子群优化算法规划出全局最优路径.为避免搜索过程中算法陷入局部最优,采用深度优先搜索策略,保持了种群的多样性,提高了算法的搜索能力.实验结果表明:该方法能够有效地避开障碍物,并且获得较好的路径规划效果.     

箱型约束优化问题的免疫进化的微粒群算法

通过引入免疫进化项,提出一个求解箱型约束优化问题的新的算法—免疫进化的微粒群算法。该算法利用8个典型的测试函数进行数值实验,且与被动聚集的微粒群算法、全局版本的微粒群算法、局部版本的微粒群算法和具有压缩因子的微粒群算法进行计算比较,计算结果表明免疫进化的微粒群算法是求解箱型约束优化问题的一个高效的算法。     

粒子群优化算法分析

粒子群优化算法是一种基于群体智能的随机全局优化技术，尽管其原理简单易、于实现且功能强大，但目前研究人员还没有对它的工作原理做出足够的解释．将群体优化过程看成一个动态系统的演变，采用线性离散时间系统的分析方法对算法的收敛性进行了分析，导出了简化PSO算法的收敛条件．考虑到参数是影响算法性能和效率的关键因素，利用标准测试函数对算法的参数选择进行了详细的分析，并给出一些指导性原则．     

基于细菌趋化的改进粒子群算法在无功优化中的应用

粒子群算法在电力系统无功优化中已经得到了广泛的应用,但是传统粒子群算法易陷入局部最优、后期多样性差,得不到最优解。在原有无功优化数学模型的基础上,引入了基于细菌趋化的粒子群改进算法。通过算例表明,该算法可以有效地克服以上缺点,优化计算结果。     

基于改进粒子群算法的配电网网架优化研究

配电网网架优化是一个多目标综合优化问题,粒子群算法因其易实现、收敛速度快等特点逐渐成为电力系统优化领域研究热点之一. 针对粒子群算法易陷于局部最优问题,提出一种基于聚类策略的改进粒子群算法,动态地将粒子聚类为三种级别的粒子并对应采用不同的学习模型更新速度,增强了粒子群体多样性和全局搜索能力. 通过算例仿真验证了算法在配电网网架优化问题上的可行性.     

Drilling Path Optimization Based on Particle Swarm Optimization Algorithm

This paper presents a new approach based on the particle swarm optimization (PSO) algorithm for solving the drilling path optimization problem belonging to discrete space.Because the standard PSO algorithm is not guaranteed to be global convergence or local convergence,based on the mathematical algorithm model,the algorithm is improved by adopting the method of generate the stop evolution particle over again to get the ability of convergence to the global optimization solution.And the operators are improved by establishing the duality transposition method and the handle manner for the elements of the operator,the improved operator can satisfy the need of integer coding in drilling path optimization.The experiment with small node numbers indicates that the improved algorithm has the characteristics of easy realize,fast convergence speed,and better global convergence characteris- tics.hence the new PSO can play a role in solving the problem of drilling path optimization in drilling holes.     

微粒群优化算法

微粒群算法是继蚁群算法之后提出的又一种新型的进化计算技术。具有典型的群体智能的特性．介绍了微粒群算法的基本原理及其改进算法。从群体组织与进化以及混合微粒群算法等方面对国内外微粒群算法的研究进展进行综述．     

微粒群算法的研究现状与展望

微粒群算法(PSO)是继蚁群算法提出之后的又一种新的进化计算技术.介绍了微粒群算法的产生背景,基本算法,算法流程,算法参数及其对算法性能的影响.围绕微粒群算法的改进形式,算法的应用等方面对微粒群算法的研究现状进行全面综述,其中特别提到了算法在生产调度领域的研究现状.最后就PSO算法进一步的研究工作进行了探讨和展望.     

基于惯性因子的混沌粒子群优化算法研究

粒子群优化算法本身在多峰复杂函数时会出现早熟收敛现象,降低粒子的多样性,导致粒子群不能收敛到全局极值点。针对粒子群优化算法的局限性,把混沌优化思想引入到粒子群算法,采用混沌优化粒子群算法对测试函数进行仿真,并在此基础上加入惯性因子对混沌优化粒子群算法进一步改进,Matlab仿真结果表明,改进的混沌优化粒子群算法,结合了混沌和粒子群算法共同的优点,能快速、准确地搜索到全局最优值。     

一种带交叉算子的改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)固有的缺点,在研究标准的粒子群优化算法理论的基础上,提出了一种带交叉因子的改进的粒子群优化算法(MPSO),以解决算法的早熟收敛问题。该算法在搜索过程中引入了交叉因子,增加了粒子的多样性,克服了标准粒子群优化算法易陷入局部极优点的不足,并且算法有较快的收敛速度。该算法有较强的收敛性,还可以引入变异算子。将改进后的算法运用常见的几个测试函数进行了寻优仿真,仿真结果验证了带交叉因子的粒子群算法的可行性和有效性。     

应用粒子群算法优化地位指数曲线模型参数研究

以优势高和地位指数的估测误差最小为目标函数,采用粒子群优化算法求解地位指数曲线模型的参数.结合实例与免疫算法比较,结果表明:粒子群优化算法求解的参数使模型的总体误差更小,精度更高,拟合效果更理想,更加科学合理,同时也提高了幼林的估算精度.研究的结果为森林经营中生长模型参数的求解以及相关研究提供了新的应用思路,也拓宽了粒...