基于反馈策略的自适应粒子群优化算法

为了克服常规粒子群优化（SPSO）算法在多峰函数寻优应用中容易出现早熟的缺点，提出了一种基于反馈策略的自适应粒子群优化（APSO）算法.考虑到进化过程中群体多样性损失过快，采用种群分布熵和平均粒距两个种群多样性参数，来均衡算法的勘探和开发能力.基于惯性权值随种群多样性变化而变化的动态分析，建立了惯性权值与平均粒距之间的线性函数关系，并将该函数关系融入到APSO算法中.测试结果表明，与常规粒子群优化算法相比，该算法在多峰函数寻优时，成功率和精确度都有显著提高，且全局收敛速度快；在求解异或（XOR）分类问题时成功概率提高，收敛速度加快，APSO算法对神经网络的训练更加有效.     

混沌粒子群优化算法在水库防洪优化调度中的应用

为改善粒子群优化算法的寻优性能,提出了一种新的算法——混沌粒子群算法。该算法将混沌搜索机制引入到粒子群算法中来增加粒子的多样性,采用自适应惯性权重因子模型来设置惯性权重因子,改善了算法的全局寻优能力,并将其用于水库防洪优化调度中。实例计算表明该算法能较好地克服了粒子群算法易早熟和陷入局部最优的缺点,为解决水库防洪优化调度问题提供一种新的有效途径。     

基于混合粒子群算法的梯级泵站优化调度

针对不同时段电价差异,以流量平衡为基础,建立以梯级泵站耗电电费最小为目标的优化调度模型,并采用粒子群算法求解.为克服粒子群优化算法易早熟、迭代后期收敛速度慢的缺点,引入免疫思想,以粒子适应度为标准,通过克隆变异算子、疫苗接种算子和优胜劣汰算子,构建双粒子群,增强了粒子群搜索精度和搜索范围,并将其应用于广东某供水工程.优化调度仿真对比分析表明:免疫粒子群算法(IAPSO)能够有效地解决梯级泵站优化调度问题,降低了泵站运行成本,与基本粒子群算法(PSO)和自适应惯性权重粒子群算法(APSO)相比,收敛速度更快,搜索精度更高.     

基于粒子群算法的太子河水量优化调度研究

基于粒子群算法,构建了太子河水量优化调度模型,用于解决太子河水量优化调度的问题。应用结果表明,通过采用该模型对观音阁与葠窝两座水库的库容进行优化,提高了两座水库分别对本溪市与辽阳市的总供水量,由调度前的83 131万m3增加至101 052万m3,两市综合供水保证率提高了17.1%,解决了两市综合供水保证率低的问题。运用该方法可有效地提高太子河水量优化调度问题的执行效率,计算结果合理可行,具有较高的灵活性和广泛的应用前景。     

粒子群优化算法在水库调度中的应用分析

寻求水库最优调度轨迹过程线是水库优化调度中的经典、难点问题.本文在分析以往水库优化调度模型优缺点的基础上,提出了基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)的水库优化调度模型,并通过引入罚函数解决强约束问题.以某综合利用水库优化调度为实例进行研究,并与动态规划模型计算结果进行对比分析.结果表明:粒子群优化算法原理简单,易于编程实现,而且占用计算机内存小,计算速度快,适用于年内水库优化调度规则的确定.     

基于改进粒子群算法的整流供电智能优化调度

针对粒子群算法易早熟收敛的局限性，提出了一种带变异的改进自适应粒子群优化(PSO)算法.该算法根据群体适应度变化率自动调整惯性权值，根据当前种群的平均粒距确定种群中部分粒子的变异概率.对于大型锌电解过程中的整流供电调度问题，建立了以用电费用及耗电量最少为目标的整流供电优化调度模型，并应用改进算法进行优化求解，获得最优调度方案.仿真结果证明了该算法的有效性.工业应用效果表明，按最优调度方案组织生产显著降低了用电费用，同时有利于电网负荷的平衡运行.     

基于改进二阶粒子群算法的微电网群优化调度

分布式电源（distributed generators,DG）在电网中渗透率不断提高,微电网群（multi-microgrid,MMG）作为就地消纳DG的小型电力系统,能有效解决DG出力不确定性带来的问题。针对MMG优化调度问题,建立了基于运行经济性的协同优化调度模型。为提高模型求解的精度与速度,提出了一种改进的二阶振荡粒子群算法。该算法首先通过Logistic映射初始化种群,然后采用自适应动态方法改变惯性权重,并引入4个振荡变量增加粒子群的多样性,仿照微分方程根的特性确定振荡变量范围,使算法前期全局振荡收敛,后期局部渐近收敛。最后利用仿真案例验证了所提算法求解MMG协同优化调度模型的有效性。     

基于协调粒子群算法的水电站水库优化调度

提出了一种协调粒子群算法,利用多粒子群的信息协调和扰动策略的方法,较好地克服了基本粒子群算法易于早熟和陷入局部最优的缺点,具有良好的收敛速度和计算精度。实例计算表明,协调粒子群算法能够求解水电站优化调度这样的非线性、强约束组合优化问题,原理简单,易于编程,占用内存少,为水电站优化调度问题提供了一种具有较高应用价值的方法。     

基于模拟退火的粒子群算法求解约束优化问题

针对复杂约束优化问题,提出一种基于模拟退火(SA)的粒子群(PSO)算法(SAPSO)。该算法使粒子的飞行无记忆性,结合模拟退火算法重新生成停止进化粒子的位置,增强了全局搜索能力。同时采用双群体搜索机制,一个群体保存具有可行解的粒子,用SAPSO算法使粒子逐步搜索到最优可行解;另一个群体保存具有不可行解的粒子,并且可行解群体以一定的概率接受具有不可行解的粒子,有效地维持了群体的多样性。仿真结果表明:该算法能够快速准确地找到位于约束边界上(或附近)的最优解,具有较好的稳定性。     

粒子群优化算法研究进展

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．介绍了PSO算法的基本原理和一些改进措施及PSO算法的应用，并对其将来的发展进行了展望．     

求解调度问题的粒子群算法编码方法研究

利用粒子群算法求解调度问题的关键是建立有效的粒子编码结构。介绍了作业车间、流水车间和并行机调度等3类典型调度问题的特点,阐述了求解调度问题的粒子群算法结构,指出设计粒子群算法编码方法需要考虑的3个关键问题。提出3种求解不同调度问题的粒子群算法编码方法,并从生成调度解的可行性和有效性、粒子群计算模型的适用性和解码过程的复杂性等几个方面对粒子编码方法进行分析。以作业车间调度问题为例,验证了所提粒子编码方法的有效性。     

基于粒子群优化算法的Hadoop调度算法研究

为提高Hadoop平台性能,提出一种基于粒子群优化算法的Hadoop调度算法。以粒子位置代表可行的资源调度方案,以任务完成时间及资源负载均衡度作为目标函数,通过粒子群优化算法,找到最优的资源调度方案。实验结果表明,该算法能够很好的平衡资源负载,减少任务完成时间,有效的提高了Hadoop平台的性能。     

一种改进的粒子群优化算法及其应用

介绍了粒子群优化算法及其原理,针对其后期容易陷入局部极值的缺陷,提出了一种改进粒子群算法.改进算法采用全局最优粒子变异策略和部分粒子群部分维初始化策略.通过将其应用于(N M)容错系统模型的实例,对改进算法的性能进行了分析,结果表明,改进算法的搜索效率和精度均优于一般的粒子群算法,同时具有较好的收敛稳定性.     

水系统优化的粒子群算法分析

针对水系统集成优化问题,采用4种粒子群算法进行求解,并对算法进行了改进。通过算例分析了粒子群算法用于水系统优化时的计算特性。研究表明:在水系统集成优化时,基于混沌局部搜索的粒子群算法较适于该问题的计算。     

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．     

改进粒子群算法的动态空间调度方法

针对船体分段生产调度的多目标性和动态性,提出了一种改进粒子群算法的动态空间调度方法,确定船体分段在工作平台上的加工顺序和空间布局位置.算法以加工完成时间最短和空间利用率最高为目标,采用自适应惯性权重策略保证算法的收敛性,并引入遗传算法中的选择算子和变异算子增强算法的收敛速度和多样性,利用启发式定位策略确定分段的位置.最后,以船厂实际生产数据进行仿真验证.仿真结果表明,所提方法可以大大降低以手工方式制定调度计划的复杂度,并能有效地提高空间利用率达到70%,说明该方法是解决动态空间调度问题的一种有效方案.     

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.     

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较。结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化。     

基于混沌粒子群算法的车间作业调度优化

为提高车间作业调度效率,提出一种基于混沌粒子群算法的车间作业调度优化方法。首先以机器加工时间最短为优化目标,建立一个多约束的车间作业调度数学模型,然后采用粒子群算法对其进行求解,并通过采用混沌机制保持粒子多样性。仿真测试表明,混沌粒子群算法可以获得车间作业调度方案,具有一定应用价值。