精英克隆局部搜索的多目标动态环境经济调度差分进化算法

为有效解决复杂多目标动态环境经济调度问题,提出一种基于精英克隆局部搜索的多目标动态环境经济调度差分进化算法。以传统的差分进化(differential evolution, DE)算法为框架,为了提高DE算法的开采和探索能力,增设精英群的克隆和突变机制,采用动态选择方式确定精英群,有效增强算法的全局搜索能力。数值试验以IEEE-30的10机、15机系统为测试实例,并将提出的算法与三种代表性算法比较。结果表明,新算法所获的Pareto前沿具有较好的收敛性和延展性,可为电力系统调度人员提供更灵活的决策方案。     

基于种群多样性的自适应PSO算法求解VRPSPD问题

为有效求解逆向物流车辆路径(VRPSPD)模型,本文提出一种基于种群多样性的自适应PSO算法(SDAPSO)。在SDAPSO运行时,根据种群多样性,自适应地对种群中运行较差的粒子进行扰动操作,提升这些粒子向最优解收敛的能力;同时,对全局最优粒子进行概率扰动,以增加种群的多样性。标准检测函数的仿真结果表明SDAPSO算法是对基本PSO算法的有效改进。在对VRPSPD模型求解中,通过与其它粒子群算法相比,表明SDAPSO是求解该类问题的一种有效方法。     

基于K- 均值聚类的动态多种群粒子群算法及其应用

针对粒子群算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解的问题,提出一种基于K-均值聚类的动态多种群粒子群算法（KDMSPSO）.在该算法中,利用K-均值聚类算法将种群分成若干个子群（聚类）;为了增强子群间的信息交流,对子群进行动态重组;在每个子群中,粒子的速度由它所在子群的中心粒子和该粒子所有邻居的信息共同调整.在基准函数测试和实际应用中,其结果显示KDMSPSO算法相比其他PSO算法具有一定的优势.     

基于动态邻居和变异因子的多目标粒子群算法*

为了克服粒子群算法求解多目标问题极易收敛到伪Pareto前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解)和收敛速度较慢的缺陷,提出一种合并帕累托占优概念到动态邻居和变异因子的粒子群算法(particle swarm optimizer based on dynamic neighbor topology and mutation operator,DNMPSO)来处理多目标优化问题(DNMMOPSO),该算法也合并了外部存档技术来存储每次迭代产生的非劣解。模拟结果表明,提出的算法在多目标检测问题上要优于其他算法     

基于ε占优的自适应多目标粒子群算法

针对粒了群算法求解多目标问题极易收敛到伪Pareto前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解),并且收敛速度较慢的问题,提出一种ε占优的自适应多目标粒子群算法(εDMOPSO)..在εDMOPSO算法中,每个粒子的邻居根据粒了的运行动态地组建,且粒了的速度小由其邻居中运行最好的粒予来调整,而是由其所有邻居共同调整.同时...     

求解约束优化问题的多目标粒子群算法*

提出一种多目标粒子群算法处理约束优化问题(MOCPSO). 首先将约束优化问题转化为多目标问题, 然后给出一个不可行阈值来充分地利用不可行粒子的信息引导种群的飞行; 并提出一种粒子间的比较准则以比较它们的优劣; 最后, 为了增加种群的多样性, 提升种群跳出局部最优解的能力, 引入高斯白噪声扰动. 选取有代表性的标准测试函数对MOCPSO算法的性能进行仿真实验, 相比较其它算法, 结果显示MOCPSO算法是求解约束优化问题的有效算法.     

基于二进制交叉和变异的粒子群算法及应用

粒子群算法在求解多峰问题时极易陷入局部最优解,提出了基于模拟二进制交叉和多项式变异的粒子群算法(sPDPSO>。在该算法中,为了更好地利用每个粒子的历史信息,引入了外部存档存储每个粒子的最优位置( pbest) ;同时,对外部存档中的pbest进行二进制交叉,而对新产生的全局最优粒子进行多项式变异。基准函数的测试结果显示,SPDPS()算法在求解多峰问题上有一定的优势。在实际应用中,以TSP为研究对象,结果显示SPDPSO算法获得了比其它算法更好的解。     

基于自适应拥挤网格的多目标粒子群算法

粒子群算法求解多目标问题极易收敛到伪Parct。前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解),并且收敛速度较慢。鉴于此,提出一种基于自适应拥挤网格的多目标粒子群算法(ACG-MOPSO)。其特点包括:利用自适应网格和拥挤距离确定外部存档中粒子的密度,并利用密度信息维持外部存档的规模;利用外部存档中非劣解的密度和拥挤距离信息确定全局最优粒子,提升粒子向Parcto前沿收敛的概率。模拟结果表明该算法在求解多目标问题上要优于其它算法。     

基于动态种群和广义学习的粒子群算法及应用

为了提升粒子跳出局部最优解的能力,本文提出一种动态种群和广义学习粒子群算法(DCPSO).在算法运行过程中,引入种群增加策略和减少策略以提升种群的多样性,进而提升粒子跳出局部最优解的能力;同时引入广义学习策略以增加粒子飞向全局最优位置的概率.在基准函数的测试中,结果显示DCPSO算法比其它PSO算法有更好的性能;在实际...