改进混合粒子群算法的立体车库存取调度

为了进一步提高立体车库存取效率，提出一种改进混合粒子群算法，应用于立体车库存取策略时间模型，寻找存取车最优时间和最优排序。该算法主要在粒子群算法前期引入遗传算法，改善全局搜索能力，后期引入模拟退火算法弥补其局部搜索能力弱的特点。与目前应用于立体车库存取车调度的遗传算法相比，改进混合粒子群算法存取效率提高了24.5%~36.07%，并优于其他车库调度算法，提高了车库运营效率。     

求解0-1整数规划的混合粒子群优化算法

经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决0-1整数规划问题,经过比较测试,6种混合粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略C的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法.对于目前还没有好的解法的组合优化问题,很容易地修改此算法就可解决.     

求解旅行商问题的模拟退火蚁群算法

根据蚁群算法与模拟退火算法的特性,提出了求解旅行商问题的混合算法.由模拟退火算法生成信息素分布,然后由蚁群算法根据累计更新的信息素找出若干组解,再经过模拟退火算法在邻域内找另外一个解的操作,得到更有效的解.与模拟退火算法、标准遗传算法、蚁群算法和随机初始化的蚁群算法进行比较,4种混合算法效果都比较好,策略D的混合算法效果最好.     

智能优化算法求解TSP 问题

TSP（旅行商）问题代表组合优化问题，具有很强的工程背景和实际应用价值，但至今尚未找到非常有效的求解方法．为此，讨论了最近研究比较热门的使用各种智能优化算法（蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络、粒子群优化算法、免疫算法等）求解TSP问题的研究进展，指出了各种方法的优缺点和改进策略．最后总结并提出了智能优化算法求解TSP问题的未来研究方向和建议．     

混合粒子群算法求解交通路网中的车辆调度问题

为使路网中的车辆调度问题更加符合实际交通状况．提出了改进的车辆调度模型；针对这个模型，将粒子群算法和模拟退火算法相结合，设计了混合粒子群算法求其有效近似解；最后结合西安市实际交通调查数据．编程实现混合粒子群算法对模型进行计算与仿真，仿真结果表明了此方法的有效性．     

多处理机调度问题的粒子群优化算法

建立了多处理机调度问题数学模型,结合遗传算法的思想提出了粒子群算法来解决多处理机调度问题。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较好,特别是交叉策略A和变异策略A的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法。     

求解独立任务调度的离散粒子群优化算法

针对独立任务调度问题,提出一种改进的离散粒子群算法,采用基于任务的编码方式,对粒子的位置和速度更新方法进行重新定义。为防止粒子群算法的早熟收敛,给出利用模拟退火算法的局部搜索能力在最优解附近进行精细搜索,以改善解的质量。仿真结果表明,与遗传算法和基本粒子群算法相比,该混合算法具有较好的优化性能。     

一种基于改进粒子群优化和模拟退火的Memetic算法

针对现有Memetic算法收敛速度慢、容易陷入局部极值等不足,提出一种基于改进粒子群优化和模拟退火算法的Memetic算法(简称为PMemetic算法).在PMemetic算法,基于人工萤火虫算法邻域结构思想改进粒子群优化算法,并将其作为全局搜索策略;同时,采用模拟退火算法作为局部搜索策略.将PMemetic算法应用到6个典型的函数优化问题中,并与粒子群算法进行比较分析,实验结果表明PMemetic算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度.     

改进粒子群和模拟退火混合算法及其应用

基本粒子群优化算法每个粒子代表一个可行解,通过粒子间的协作来获得最优解.考虑粒子间协同作用,引入Gaussian核函数研究基于区域影响的粒子群算法(GPSO).为了充分利用粒子群算法的快速全局收敛性和模拟退火算法能够跳出局部最优陷阱的优点,得到高精度的最优解,将GPSO算法与模拟退火算法相结合,研究了一种新的混合粒子群算法.混合算法在GPSO算法处于停滞状态时,于搜索到最优位置用模拟退火算法继续寻找最优解.数值实验结果表明,新混合算法兼顾了GPSO和模拟退火算法的优点,具有收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性好等特点.这说明文中的混合算法不失为一种有效的进化算法.     

改进粒子群和模拟退火混合算法及其应用

基本粒子群优化算法每个粒子代表一个可行解,通过粒子间的协作来获得最优解。考虑粒子间协同作用,引入Gaussian核函数研究基于区域影响的粒子群算法(GPSO)。为了充分利用粒子群算法的快速全局收敛性和模拟退火算法能够跳出局部最优陷阱的优点,得到高精度的最优解,将GPSO算法与模拟退火算法相结合,研究了一种新的混合粒子群算法。混合算法在GPSO算法处于停滞状态时,于搜索到最优位置用模拟退火算法继续寻找最优解。数值实验结果表明,新混合算法兼顾了GPSO和模拟退火算法的优点,具有收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性好等特点。这说明文中的混合算法不失为一种有效的进化算法。     

PSOSA混合优化策略

本文提出了一种微粒群算法与模拟退火算法相结合的混合优化方法，该方法在群体进化的每一代中，首先通过微粒群算法的进化方法来控制微粒的飞行方向，然后利用模拟退火算法来拓展其搜索领域。这样既可以利用微粒群算法的收敛快速性，又可以利用模拟退火算法的全局收敛性。本文还证明了该混合优化方法依概率1收敛于全局最优解。仿
真结果表明，在搜索空间维数增大时，该方法的全局收敛性明显优于基本微粒群算法。     

基于HSDPA混合群集智能算法的多用户调度

传统的基于粒子群最优化的混合启发式算法和模拟退火算法往往以牺牲解的质量或者求解速度来实现有效的调度,为了解决这一问题,提出了一种基于高速下行分组接入（HSDPA）标准的混合群集智能算法。首先假定HSDPA标准所指定的是现实性不完善的信道状态信息（CSI）反馈,并以有限集合的形式存在于信道指示符（CQI）中;接着在最优化过程中,利用模拟退火算法和粒子群最优化算法各自的优点设计混合群集智能算法;最后利用混合算法进行数据处理,得到最优解的同时降低了复杂度,从而实现提升系统通量,达到调度最优化的目的。实验结果表明,与传统的基于粒子群最优化的算法相比,所提的混合算法取得了更好的调度效果。     

基于模拟退火和文化粒子群的优化算法

提出一种基于模拟退火和文化粒子群的新型混合优化算法,该算法针对基本文化粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,将模拟退火引入文化算法框架中,作为知识空间的一个演化过程,通过模拟退火的概率突跳特性促使寻优过程跳出局部极值,保证了群体的多样性。最后通过8个标准测试函数的测试,仿真结果表明,该文算法是一种计算精度高、收敛速度快的混合优化算法。     

适于高维空间搜索的自组织学习算法

提出了一种有别于当前优化算法框架的自组织学习算法(self-organizing learning algorithm,SLA),该算法融合遗传算法并行搜索与模拟退火串行搜索,结合粒子群学习机制和禁忌搜索机制,实现了系统与环境的交互学习,能够很好地处理传统优化方无法应对的高维非线性优化问题.SLA分自学习和互学习两个智能化学习阶段,先进行基于自学习机制的邻域禁忌搜索,保证局部极值的收敛,然后通过信息共享平台,进行基于互学习机制的广域禁忌搜索,保证全局极值的收敛.系统通过与环境交互学习而自适应地调整搜索策略和相关参数,使得搜索过程能够有效地避免盲目性,而具有相当的自组织性.最后,通过高维测试函数的对比仿真实验表明,SLA在由小型低维空间转入超大型高维空间时,仍能够与环境保持稳定,透明的交互学习,其全局搜索能力和整体稳健性明显优于其它搜索方法.     

基于模拟退火粒子群算法在数据关联上的研究

在高密集多回波环境下,数据关联问题仍是多机动目标跟踪难点问题之一。为了提高跟踪的精度和可靠性,应用智能的优化算法将数据关联问题表达为一类函数求近似最优解的问题。模拟退火粒子群算法是对模拟退火算法和粒子群算法取长补短,相互结合的一种优化算法。仿真结果表明,模拟退火粒子群算法能有效的解决数据关联问题,并且明显的优于独立地使用模拟退火和粒子群算法。     

基于SA-PSO的小波神经网络汽轮机故障诊断

针对传统小波神经网络的问题,提出了一种基于模拟退火粒子群算法优化小波神经网络并用于汽轮机故障诊断.先使用模拟退火粒子群算法对小波神经网络的参数进行初步优化,再用小波神经网络进行二次优化训练.实验结果表明,所提出的SA-PSO-WNN算法与WNN、PSO-WNN算法相比,网络的训练速度更快,全局搜索能力更强,网络的泛化能力更好,具有很好的实用价值.     

随机微粒群优化算法

微粒群优化算法是继蚁群算法之后又一种新的基于群体智能的启发式全局优化算法，其概念简单、易于实现，而且具有良好的优化性能，目前已在许多领域得到应用。但在求解高维多峰函数寻优问题时，算法易陷入局部最优。该文结合模拟退火算法的思想，提出了一种改进的微粒群优化算法——随机微粒群优化算法，该算法在运行初期具有更强的探索能力，可以避免群体过早陷入局部极值点。基于典型高维复杂函数的仿真结果表明，与基本微粒群优化算法相比，该混合算法具有更好的优化性能。     

一种新的基于粒子群和模拟退火的聚类算法

提出了一种新的基于粒子群和模拟退火的聚类算法。每个粒子作为聚类问题的一个可行解组成粒子群,粒子的位置由聚类中心向量表示。为避免粒子群陷入局部最优解,结合聚类问题的实际特点,提出了利用模拟退火的概率突跳性的两个解决方案。实验结果表明,新算法增强了全空间的搜索能力,性能优于粒子群算法和传统的K-means算法,具有较好的收敛性,是一种有效的聚类算法。