利用混合粒子群优化算法求解二次分配问题

提出一种求解二次分配问题的混合粒子群优化算法。新算法将遗传算法的交叉策略引入PSO算法中,同时采用禁忌搜索算法作为局部搜索算法。在QAPLIB实例上的实验结果表明,混合算法具有良好的性能。     

二次分配问题的改进粒子群优化算法

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。     

求解二次分配问题的离散粒子群优化算法

提出了一种求解二次分配问题的离散粒子群优化算法. 根据二次分配问题及离散量的特点, 重新定义了粒子的位置、速度等量及其运算规则, 为抑制早熟停滞现象, 为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和平均多样性. 算法中定义了排斥算子来保持粒子群的多样性, 使用局部搜索算子来提高算法的局部求精能力, 使算法在空间勘探和局部求精间取得了较好的平衡. 在 QAPLIB 的实例上的仿真结果表明, 离散粒子群优化算法具有良好的性能.     

基于OpenMP求解QAP的并行粒子群优化算法

提出了一种基于OpenMP求解QAP的并行粒子群优化算法.该算法将遗传算法的交叉策略引入PSO算法中,同时采用禁忌搜索算法作为局部搜索算法.在QAPLIB实例上的测试结果表明,并行PSO算法在所有测试实例上都获得了超线性加速比,且运行结果优于串行算法.     

基于粒子群优化算法求解软件可靠性分配问题

首先介绍粒子群优化的搜索策略与基本算法,通过构造具有自适应权重ω的改进方法,有效地改善了粒子群优化算法的搜索效率和搜索精度,并应用于求解软件可靠性分配问题中。实验表明了PSO在求解软件可靠性分配问题的有效性。     

基于二次粒子群算法的投资组合优化

投资组合优化问题是一个复杂的组合优化问题,属于NP难问题,传统算法很难解决这一问题。将二次粒子群算法应用到投资组合优化问题中,并采用参数的自适应变化。数值模拟表明该算法在投资组合优化问题中能避免陷入局部最优,加快达到全局最优的收敛速度,并在一定意义下优于标准粒子群算法。     

模拟退火蚁群算法求解二次分配问题

提出了一种求解二次分配问题的模拟退火蚁群算法。将模拟退火机制引入蚁群算法,在算法中设定随迭代变化的温度,将蚁群根据信息素矩阵搜索得到的解集作为候选集,根据当前温度按照模拟退火机制由候选集生成更新集,利用更新集更新信息素矩阵,并利用当前最优解对信息素矩阵进行强化。当算法出现停滞对信息素矩阵进行重置。实验表明,该算法有着高的稳定性与收敛速度。     

细菌觅食算法求解二次分配问题

为有效解决二次分配问题,提出了一种基于群体搜索的群智能优化算法—细菌觅食算法.算法模拟了细菌觅食全过程,并将细菌个体信息与探索细菌群体信息进行结合,采用了群体搜索策略进行局部寻优.该策略有效的避免了算法陷入局部最优,而算法中采用的自适应搜索步长,进一步提高了优化的收敛速度.实验结果表明,用细菌觅食算法解决二次分配问题,并将仿真结果与其他算法进行比较,表明了该算法的搜索质量优于其他算法.     

二次插值的粒子群优化算法

为了克服粒子群优化算法容易早熟的问题,提出了一种新的粒子群优化算法。算法在进行速度和位置更新后,随机选取两个个体历史最好位置（不含全局最好位置）与全局最好位置,利用二次插值产生新的位置,并与当前个体历史最好位置相比较,更新当前个体历史最好位置和全局历史最好位置。对6个经典测试函数进行数值实验,结果表明该算法提高了算法的寻优能力和收敛速度。     

自适应二次粒子群算法钢架模型修正

粒子群算法参数少,简便易行,具有较好的全局搜索能力和计算效率,在优化等领域得到了广泛应用,但它易于陷入局部极值,因此需要进行改进以增强其优化性能.修正了基本粒子群算法中的速度公式权重因子和最优位置,提出了形式简单且搜索效率高的自适应二次粒子群算法,并应用于五层钢架结构模型修正,修正结果证实了算法的有效性和优越性.     

基于旅行商问题的粒子群优化算法

旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一类离散的、NP(Non-deterministic Polynomial)完全的组合优化问题,有着广泛的应用背景和许多的求解方法。该文介绍了用粒子群优化算法求解旅行商问题,并与模拟退火算法和遗传算法相比较,通过实验结果说明了粒子群优化算法在解决大规模组合优化问题上的有效性和可行性。     

解多目标优化问题的新粒子群优化算法

通过定义的粒子序值方差和U-度量方差,把对任意多个目标函数的优化问题转化成为两个目标函数的优化问题。继而把Pareto最优与粒子群优化(PSO)算法相结合,对转化后的优化问题提出了一种新的多目标粒子群优化算法,并证明了其收敛性。新方法用较少计算量便可以求出一组在最优解集合中分布均匀且数量充足的最优解。计算机仿真表明该算法对不同的试验函数均可用较少计算量求出在最优解集合中分布均匀且数量充足的最优解。     

利用粒子群优化算法求解圆排列问题

针对已有算法搜索时间较长,且易于过早地收敛于非最优解的缺陷,利用粒子群优化算法给出了圆排列问题的求解方法.首先,在分析了圆排列问题与旅行商问题关系的基础上,将圆排列问题转化为旅行商问题,从而得到一个相应的组合优化问题.然后,利用粒子群优化算法进行了求解.接着,为了进一步提高算法的精度,文中给出了一种利用混合粒子群优化算法的方案.最后,在仿真实验中,与已有算法进行了比较,实验结果表明,文中所给方法是有效的.     

一种求旅行商问题的离散粒子群算法

针对旅行商问题提出一种离散粒子群算法。算法重新定义了速度及其与粒子位置的相关算子,设计了"距离排序矩阵"(保存距离城市由近到远的其他城市的矩阵),并根据它生成可动态变化的优秀基因库来指导粒子高效地进行全局搜索。本文用TSPLIB中的部分案例进行实验,实验结果表明,该算法在求解旅行商问题上有很好的性能,并且具有很好的鲁棒性。     

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。     

粒子群优化算法研究

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的,用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。本文首先介绍PSO算法的基本原理和工作机制;然后介绍粒子群优化算法的优化策略,包括提高收敛速度﹑算法离散化﹑提高总群多样性;最后对其将来的发展进行了展望。     

面向钻削路径规划问题的微粒群优化算法研究

提出一种基于微粒群优化（PSO）算法的方法,用于解决离散空间的群孔钻削路径规划问题．为了满足钻削路径规划问题中整数编码的需要,建立了算子中元素的二元转换方法和操作方式,对算法的操作算子进行改进．针对基本微粒群算法全局收敛率较低的问题,本文在算法数学模型的基础上,引入了重新生成“停止进化微粒”的方式对算法加以改进．实验表明,改进的算法全局收敛率较基本算法提高3倍多;新的算法具有实现简单、收敛速度快、能够实现全局收敛的优点．实际应用中,采用新的PSO优化算法对钻削路径优化后,可以节省17.9%的机床工作台移动时间．     

双中心粒子群优化算法

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,由于其原理简单、参数少、效果好等优点已经广泛应用于求解各类复杂优化问题.而影响该算法收敛速度和精度的2个主要因素是粒子个体极值与全局极值的更新方式.通过分析粒子的飞行轨迹和引入广义中心粒子和狭义中心粒子,提出双中心粒子群优化(double center particle swarm optimization, DCPSO)算法,在不增加算法复杂度条件下对粒子的个体极值和全局极值更新方式进行更新,从而改善了算法的收敛速度和精度.采用Rosenbrock和Rastrigrin等6个经典测试函数,按照固定迭达次数和固定时间长度运行2种方式进行测试,验证了新算法的可行性和有效性.