解决作业车间调度的微粒群退火算法*

针对微粒群优化算法在求解作业车间调度问题时存在的易早熟、搜索准确度差等缺点,在微粒群优化算法的基础上引入了模拟退火算法,从而使得算法同时具有全局搜索和跳出局部最优的能力,并且增加了对不可行解的优化,从而提高了算法的搜索效率;同时,在模拟退火算法中引入自适应温度衰变系数,使得SA算法能根据当前环境自动调整搜索条件,从而避免了微粒群优化算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明,与其他算法相比,该算法是一种切实可行、有效的方法。     

求解柔性作业车间调度的混合PSO算法与实现

研究车间作业调度优化过程,针对资源的合理分配排序,采用PSO算法求解柔性作业车间调度问题,根据PSO算法存在易陷入局部极值和早熟的缺陷,引入遗传算法中的交叉算子和变异算子,构造求解柔性作业车间调度问题的混合PSO算法,能够较好地克服上述缺陷.采用面向对象的程序设计语言,设计并编码实现了混合PSO算法求解柔性作业车间调度问题的仿真软件.使用软件进行仿真,实验结果表明在求解柔性作业车间调度问题中,混合PSO算法的全局寻优和克服早熟能力均优于基本PSO算法,证明混合PSO算法求解柔性作业车间调度问题的有效性.     

改进细菌觅食算法求解车间作业调度问题*

针对细菌觅食算法（BFOA）求解高维优化问题时容易陷入局部最优和早熟的问题,引入自适应步长及差分进化算子,并将改进算法用于车间作业调度问题（JSP）中。求解时,设计了一种编码转换方案,从而无须修改BFOA运算规则即可实现对JSP的寻优;同时,采用空闲时间片段优化策略降低了调度问题的复杂性。仿真实验表明,该算法能够跳出局部最优,避免了早熟的问题,调度结果优于原始细菌觅食算法和离散粒子群算法。     

粒子群算法在车间作业调度问题中的仿真研究

研究车间作业调度问题,优化资源配置.车间作业度问题(JSP)是一类典型的NP-hard问题,针对传统方法在JSP应用过程中,存在速度慢、易陷入局部最优,导致车间作业调度效率低.为了解决车间作业调度效率低的难题,提出了一种粒子群算法的车间作业调度方法.该方法将每个粒子代表一种作业调度方案,以最小化加工时间作为算法的优化目标,通过粒子群之间的协作来获得最优作业调度方案.采用JSP标准测试案例在Matlab平台上对该方法进行了验证性实验,实验结果表明,相对于传统方法,该方法能够在最短时间找作业调度的最优解,提高了车间作业调度效率,是一个求解车间作业调度问题的有效方法.     

应用微粒群算法确定有机化合物分子式

针对基本微粒群优化算法（PSO）存在容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺点,在整数空间使用带收缩因子的微粒群优化算法基础上,提出了一种带变异概率的微粒群优化算法（IPSO）,用于提高微粒群的多样性,避免算法陷入局部最优解。实验证明,改进后的微粒群优化算法在防止早熟和加快收敛方面优于基本PSO算法和基本PSO算法加一半微粒随机初始化算法（PSO_HPO算法）。IPSO算法应用到确定有机化合物分子式时,取得了很好的效果。     

基于双策略改进混沌粒子群的车间调度优化

针对常规粒子群（PSO）调度算法易早熟的缺点,提出一种基于双策略改进的混合混沌粒子群（HCPSO）算法。将混沌机制引入粒子群更新运动过程当中,使粒子在混沌和稳定之间交替,向最优值运动;在惯性权重变动中引入混沌机制,平衡全局和局部寻优能力。仿真结果表明,该算法能够较好解决作业车间调度问题。     

一种求解典型JSP的改进离散粒子群优化算法

针对NP-hard性质的作业车间调度问题, 设计了一种改进的离散粒子群优化算法。引入遗传算法交叉算子和变异算子来实现粒子的更新, 并将变异思想和模拟退火算法思想融入该算法中对全局最优粒子的邻域进行局部搜索, 很好地防止了算法出现早熟收敛。通过将该算法和标准粒子群优化算法用于求解典型JSP, 计算结果对比表明, 改进的算法具有很强的全局寻优能力; 就综合解的质量和计算效率而言, 改进算法优于标准粒子群优化算法。同时, 将该算法结果与文献中其他相关算法结果进行比较, 验证了该改进算法的有效性。该算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题。     

协同混合粒子群算法求解车间作业调度问题

针对如何有效解决车间作业优化调度问题,提出一种协同粒子群和引力搜索的混合算法。新算法在粒子群算法进化停滞时引入引力搜索算法,利用引力搜索算法进化后期快速寻优的能力,及时跳出局部最优,保证全局最优。同时采用协同原理简化算法结构,提高算法收敛速度。将提出算法对车间作业调度典型测试用例进行仿真,仿真结果表明该算法较PSO和GA等算法在求解车间作业调度问题上更具优越性。     

基于自适应蚁群算法的JSP问题仿真研究

研究车间作业调度优化问题,以实现资源优化配置。针对提高生产效率,缩短周期,降低成本,传统蚁群算法应用于JSP(车间作业调度问题)易出现停滞和陷入局部最优,以致作业调度效率低。为改善传统蚁群算法在车间作业调度的状况,提高车间作业调度效率,提出一种基于自适应蚁群(AACA)优化的车间作业调度算法模型。算法在基本蚁群算法中引入一种新的自适应机制,用于车间作业调度中。AACA在迭代初期快速搜索,可对后期精细寻优,克服了传统调度算法搜索JSP最优解时出现的收敛速度慢、精度不高的缺陷,对照实例进行仿真。仿真结果表明,采用的AACA调度算法在迭代100次以内能找到最优解或满意解,收敛速度快,精度高,优于传统的调度方法 GA、SA和SB,提高了作业调度效率,验证了AA-CA在实际生产中的有效性和实用性。     

基于PSO的预测控制及在聚丙烯中的应用

输入输出受限非线性系统的预测控制问题，可以看作是一个难以直接求解的约束非线性优化问题。针对预测控制在解决此类优化问题时，存在易收敛到局部极小或者非可行解，对初始值敏感等缺点，提出了一种基于微粒群优化方法的非线性预测控制算法。采用微粒群优化算法（PSO）作为模型预测控制的滚动优化方法，在线实时求解最优控制律。将PSO与序贯二次规划（SQP）算法进行对比仿真实验，求解两个标准函数优化问题，结果表明PSO能够快速有效地求得全局最小点，而SQP则很容易陷入局部极小点。将该算法应用于丙烯聚合反应过程的温度控制中，仿真结果显示了该方法的有效性。     

一种求解高校路网的逆序变异的新混合PSO算法

针对标准粒子群算法在求解路网问题时显现出易陷入局部极值的问题,根据高校地理数据,提出一种求解高校路网的逆序变异的新混合PSO算法。为平衡算法的全局和局部搜索能力及增强种群多样性,将一种自平衡策略作为变异条件,在产生新的群体中按照逆序变异率算子对粒子进行位置变异,从而使得粒子摆脱局部极值后继续进行迭代更新操作。以Visual Studio 2005中C++编程实现实验仿真,结果表明此算法不但能有效求解高校路网问题,而且新算法收敛精度高,有效克服了早熟收敛问题。     

基于群体爬山策略的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法（PSO）在求解高维复杂优化问题时存在搜索精度不高和易陷入局部最优解的缺陷,借鉴混合蛙跳算法（SFLA）的群体爬山思想,提出一种基于群体爬山策略的混合粒子群优化算法（CMCPSO）,并证明了CMCPSO算法的全局收敛性。对四个典型高维连续优化函数的求解表明,该算法不仅保持了PSO算法的快速收敛能力,而且吸收了SFLA算法局部精细搜索和保持种群多样性的优点,具有良好的全局收敛性。     

基于粒子群优化算法的无线电 频谱分配方法研究

粒子群(PSO)算法在认知无线电频谱分配问题上发挥着重要的作用,但是在连续无约束条件下基本的PSO 算 法才能得以运用,并且在此条件下,早熟收敛和收敛速度不够快等问题仍然无法得到效解决。为了优化这些问题,本文将对粒 子群算法的早熟收敛问题进行分析并加以改进,成功地将统一的粒子群算法应用于解决频谱分配问题。在综合考虑系统的总 宽带收益及用户接入公平性的基础上,建立了相应的目标函数,并验证了该算法的可行性和优越性。     

多向学习自适应的粒子群算法

粒子群优化算法（PSO）是一种群体智能算法,通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。但基本PSO算法存在进化后期收敛速度慢、易陷入局部最优点的缺点,提出了一种多向学习型的粒子群优化算法,该算法中粒子通过同时追随自己找到的最优解、随机的其他粒子同维度的最优解和整个群的最优解来完成速度更新,通过判别区域边界来完成位置优化更新,通过对全局最优位置进行小范围扰动,以增强算法跳出局部最优的能力。对几种典型函数的测试结果表明：改进后的粒子群算法明显改善了全局搜索能力,并且能够有效避免早熟收敛问题。算法使高维优化问题中全局最优解相对搜索空间位置的鲁棒性得到了明显提高,适合于求解同类问题,计算结果能满足实际工程的要求。     

基于自适应混沌粒子群优化的防空目标分配

粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度较低的问题.为此,提出一种基于自适应混沌粒子群的优化算法.采用自适应权重和遗传算法中的交叉、变异操作更新粒子群,增加种群粒子的多样性,运用早熟判断机制判断粒子的当前状态,当粒子处于早熟状态时,利用混沌搜索的方法引导群体快速跳出局部最优.仿真结果表明,该算法可以有效解决粒子群算法的早熟问题,提高搜索精度和收敛速度.     

一种引入复合形算子的变异粒子群算法

针对粒子群算法存在的收敛速度较慢和早熟收敛两大难题提出了一种新的改进型粒子群算法：搜索初期由粒子群算法进行全局寻优,当判断粒子群体已经进入局部最优区域时,引入复合形算法迅速达到局部收敛,从而有效地提高粒子群算法的局部搜索能力。同时引入自适应变异惯性权重提高摆脱局部最优的能力,增加种群的多样性。通过典型优化函数的实验验证,该算法是一种兼顾局部性能和全局搜索能力的高效算法。     

一种并行的正序变异的混合PSO算法研究与应用

为有效解决粒子群算法在求解路网问题时易陷入局部最优的缺点,根据高校地理数据和多核系统并行处理方式,将自平衡策略和变异思想结合且并行化,提出一种并行求解高校路网问题的正序变异的混合PSO算法。该算法引入适合此问题的自平衡正序变异策略且采用并行处理方式,使其生成相互独立子群体且并行求解,来提高算法求解精度,保证算法多样性及收敛,降低计算时间。实验以Visual Studio 2005中C++编程实现仿真,结果表明此算法不但能有效求解高校路网问题,而且比离散PSO算法、并行自平衡PSO算法的解更优。     

面向端元提取的粒子群优化遗传算法

现有的粒子群优化(PSO)算法和遗传算法(GA)无法很好地解决高光谱影像端元提取这类离散解空间内的大规模取样优化问题。针对该问题,借鉴凸面几何学理论,利用局部模式粒子群优化的原理改进遗传算法,提出一种面向高光谱影像端元提取的粒子群优化遗传算法(PSOGA)。利用模拟数据和PHI影像对PSOGA算法和GA算法进行实验对比。分析结果证明,PSOGA算法的收敛速度优于GA算法。