求解复杂优化问题的双层多种群粒子群优化算法

为解决粒子群优化算法存在的易早熟和精度低问题,提出了一种双层多种群粒子群优化算法.此算法采用上下两层,即下层N个基础种群和上层一个精英种群.各个基础种群相互独立进化,并从精英种群中得到优良信息指导自己的进化.上层精英种群首先通过接受各基础种群的当前最优粒子来更新自己的粒子集合,然后执行自适应变异操作,最后随机地向每一个基础种群输送出本次进化后的一个最优粒子来改进其下一轮搜索.该算法的并行双进化机制增加了群体的随机性和多样性,提高了全局搜索能力和收敛精度.实例仿真表明该算法具有较好的性能,尤其对于复杂多峰函数优化,成功率显著提高.     

基于速度交流的共生多种群粒子群算法

为了提高粒子群算法的求解精度,改善算法的搜索性能,提出一种基于速度交流的共生多种群粒子群算法(SMPSO)。该算法采用速度交流机制划分整个从种群为多个子种群,负责解空间的全局搜索,将获得的最优信息分享给主种群;主种群综合从种群与自身最优经验,负责局部深度优化,获得最优信息反馈给从种群,从而建立主从群间的共生关系,实现解空间的充分搜索。迭代后期,在主种群中引入自适应变异策略,提高算法跳出局部最优的能力。将提出的SMPSO算法应用于基准测试函数中,与其它改进的PSO算法进行比较。实验结果表明,SMPSO算法在求解精度、搜索能力、稳定性等方面均有较大的提高。     

基于并行混沌和复合形法的桁架结构形状优化

针对多工况下受应力、位移和局部稳定性约束的桁架形状优化问题,提出了基于并行混沌优化算法和复合形法的混合优化算法。该算法综合利用了并行混沌的全局搜索能力,复合形法的快速局部搜索能力和混沌细搜索。首先,利用并行混沌优化算法快速搜索到全局最优解附近,然后应用改进复合形法以并行混沌的优化解为初始复形进行搜索,提高了最优解的搜索速度,最后应用混沌细搜索策略提高最优解的精度。两个典型数值算例验证了该混合优化方法对桁架形状优化问题的有效性和稳定性。     

基于IHHO算法的光伏电池工程模型的参数辨识

针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的参数辨识方法.对HHO算法进行了两项改进:引人柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部...     

遗传算法在单层球壳质量优化中的应用

摘要: 经典遗传算法存在局部搜索能力不强,“早熟”现象和后期收敛速度放慢等缺陷,本文将自适应策略与“预选择机制”的小生境技术同时引入其中,加入小生境技术后可以避免陷入局部收敛的问题;在小生境遗传算法基础上加入自适应策略,实现对种群的杂交概率和变异概率进行自适应控制,从而形成一种改进小生境遗传算法,可以有效维持种群中个体的多样性,同时可以改善全局收敛的可靠性。通过三个典型算例验证了本文算法的正确性,并通过单层球壳的算例分析表明该方法稳定性好,全局搜索能力强,但在计算时间上长于ANSYS自带的优化模块。本文算法可以应用于优化变量繁多的大中型网壳结构截面优化问题,优化效果明显。     

基于自适应引力算法的桥梁监测传感器优化布置

针对桥梁健康监测中传感器布置优化问题,提出了一种基于自适应引力算法的传感器优化布置方法。以模态置信准则为基础,构造满足传感器优化布置的适应度函数;针对引力搜索算法开发能力不足,对衰减因子α进行了自适应改进。搜索初期α较小,粒子以较大步长进行全局搜索,增强了算法的搜索效率;搜索后期α较大,粒子以较小的步长进行局部搜索,提高了算法的搜索能力,避免落入局部极值点。改进后的自适应引力算法通过双重编码的方式,使算法可以解决离散型的传感器布置问题;以马水河大桥为例,验证算法的可行性。结果表明,改进后的算法有很好的寻优能力,能够准确高效的确定传感器优化位置。     

基于混沌分组教与学优化算法锅炉NOx模型优化研究

为了平衡教与学优化算法的全局和局部搜索能力,提出一种混沌分组教与学优化算法。采用3种调整机制:应用混沌方法初始化种群个体;在教阶段成绩更新中引入自适应惯性权值;在学阶段,采用随机蛙跳算法思想,将班级中的学生分组,更新子种群的最差解。用10个经典的测试集函数测试改进算法的性能,并与人工蜂群算法、万有引力算法、原始的教学优化算法进行比较,结果显示:改进算法具有良好的全局和局部搜索能力,而且收敛精度高。此外,应用改进的教与学算法优化循环流化床锅炉氮氧化合物排放浓度的模型,仿真试验表明优化后的模型具有良好的辨识能力和泛化能力,能够指导工程,解决实际问题。     

交叉变异的连续蚁群优化算法

研究了应用于连续空间优化问题的蚁群算法,给出了信息素的留存方式以及搜索策略.另外,针对蚁群算法易陷入局部最优的缺点,在最优蚂蚁周围进行了精细搜索,并加入了自适应的交叉变异算子,从而改进了蚁群算法的全局优化性能.数值仿真结果表明,该算法是一种有效的优化算法.     

基于混合粒子群算法的物流配送路径优化问题研究

针对物流配送路径优化问题,提出了一种融合Powell局部寻优算法和模拟退火算法的混合粒子群算法,以克服单用粒子群算法求解问题早熟收敛的不足,增加算法的开发能力,提高算法的全局搜索能力,并进行了实验计算.计算结果表明,用混合粒子群算法求解物流配送路径优化问题,可以在一定程度上提高粒子群算法在局部搜索能力和搜索全局最优解概率,从而得到质量较高的解.     

基于跳点搜索-遗传算法的自主移动机器人路径规划

为了解决采用遗传算法解析最优路径中存在的转折点较多、易陷入局部最优解、迭代次数较多以及寻优时间过长等问题，引入自适应交叉算子和变异算子，将改进后的跳点搜索（jump point search）算法与改进遗传算法融合，得到跳点搜索-遗传（jump point search-genetic,JPSG）算法。JPSG算法利用JPS算法的高效局部搜索能力来提高整体搜索能力，加速算法整体收敛趋势；利用改进遗传算法的全局搜索能力改变JPS算法不能在复杂障碍物状况下解析最优路径的状态，提高算法对动态环境的适应性。在栅格矩阵中的路径规划仿真表明，相比于改进遗传算法、传统遗传算法，JPSG算法可以有效缩短寻优执行时间，提高寻优准确率，减少运算执行次数，在稳定性、准确性、快速性上具有明显的优势。     

一种新的混合遗传算法及其性能分析

为了提高遗传算法的局部搜索能力并改善其收敛性能，根据遗传算法和单纯形算法的特点，提出了一种新的混合遗传算法。数值实验表明：该算法的收敛性能、在线性能和离线性能均优于原遗传算法。     

基于改进智能算法的非线性转子系统的参数辨识

为了有效的识别非线性转子系统的若干参数,提出了基于遗传算法、蚁群算法和邻域搜索算法的混合方法（Ne-GAAC）,该算法利用遗传算法的快速随机搜索能力的优点,形成了蚁群算法的初始信息素分布和寻优区间,同时利用了蚁群算法正反馈以及具有分布式并行全局搜索能力的优点,最终在解收敛后采用局部邻域搜索算法得到精确解,算例结果表明,该方法可以有效的识别非线性转子系统的参数。     

遗传算法与局域搜索法对数值优化性能之比较

简要阐述了遗传算法及局域搜索法的基本原理，采用MATLAB语言编制的程序来实现遗传算法和局域搜索法，并通过实例比较了两种优化方法对数值优化性能的优劣。     

侧入式发光二极管背光区域调光算法

为解决液晶显示存在能效和对比度不高问题,本文结合主流背光结构和区域调光技术优势,提出了一种侧入式LED背光区域调光算法,包括背光调光、亮度分配和像素补偿三个部分。调光算法将输入图像进行分区,计算每个分区的图像亮度;亮度分配算法引入资源分配和运输模型建立图像分区亮度到LED灯串亮度的映射关系。像素补偿算法使用低通滤波器模拟得到LED发出的光经导光板、扩散膜后的扩散效果,据此调整液晶像素亮度。并对该算法进行了大量的仿真实验,开发了原理性样机。对30幅典型图像实际测试表明,平均节能率为20.57%,平均结构相似性性能参数为0.985。本文提出的侧入式区域调光算法既能保持背光结构轻薄,同时具有较好的节能和显示效果。     

An extended continuous estimation of distribution algorithm for solving the permutation flow-shop scheduling problem

This article proposes an extended continuous estimation of distribution algorithm (ECEDA) to solve the permutation flow-shop scheduling problem (PFSP). In ECEDA, to make a continuous estimation of distribution algorithm (EDA) suitable for the PFSP, the largest order value rule is applied to convert continuous vectors to discrete job permutations. A probabilistic model based on a mixed Gaussian and Cauchy distribution is built to maintain the exploration ability of the EDA. Two effective local search methods, i.e. revolver-based variable neighbourhood search and Hénon chaotic-based local search, are designed and incorporated into the EDA to enhance the local exploitation. The parameters of the proposed ECEDA are calibrated by means of a design of experiments approach. Simulation results and comparisons based on some benchmark instances show the efficiency of the proposed algorithm for solving the PFSP.     

改进麻雀搜索算法求解多目标低碳冷链物流车辆路径问题

目的 在传统冷链物流的车辆路径问题模型基础上,考虑服务节点和车辆运输过程中产生的碳排放,并加入客户满意度,在有限资源情况下最小化路径成本和最大化客户满意度。方法 构建多目标低碳冷链物流车辆路径问题模型,将爬山算法局部搜索思想应用到麻雀搜索算法中,形成改进麻雀搜索算法,并用其对上海市某区域内的冷链物流配送路径优化问题算例进行求解。结果 通过与改进前及其他2种智能优化算法运行结果进行对比发现,改进后的麻雀搜索算法具有更快的寻优速度和更好的寻优能力,且改进后的算法对模型的碳排放效用性更高。结论 基于国家的低碳政策,设计出符合当下实情的低碳冷链物流运输模型,通过改进优化算法设计运输方案,验证了爬山算法局部搜索思想对麻雀搜索算法进行改进的有效性及所构建低碳冷链物流车辆路径模型的合理性。     

一种新型包装码垛机器人路径规划方法

目的为了提高码垛机器人的工作效率,减小能量损耗,优化机器人末端抓手的工作轨迹。方法建立机器人路径规划的数学模型,在此基础上对传统的蚁群算法进行改进,将环境中局部的机器人路径信息引入蚁群信息素的初始化和路径选择概率中,提高蚁群算法的收敛速度,并防止算法早熟,避免算法陷入局部最优。结果仿真结果表明,改进后的蚁群算法收敛速度更快,能够在较短时间内规划出最佳路径。结论所提方法能够明显提高码垛机器人最佳路径搜索能力,对于提升机器人运行效率具有重要指导意义。     

基于LCD-LLTSA的电动汽车电机轴承故障特征频率提取

为有效提取出电动汽车电机轴承故障特征频率,将局部特征尺度分解、线性局部切空间排列和包络分析进行结合,用于电动汽车电机轴承的故障特征频率的提取。首先利用局部特征尺度分解对电动汽车电机轴承故障信号进行分解,得到若干个内禀尺度分量;然后利用线性局部切空间排列对由内禀尺度分量构成的矩阵进行降维处理,得到低维矩阵并以此进行信号重构;最后对重构信号进行包络谱分析,获得故障特征频率。仿真信号和实验信号的实验结果验证了方法的有效性。     

An effective hybrid immune algorithm for solving the distributed permutation flow-shop scheduling problem

In this article, an effective hybrid immune algorithm (HIA) is presented to solve the distributed permutation flow-shop scheduling problem (DPFSP). First, a decoding method is proposed to transfer a job permutation sequence to a feasible schedule considering both factory dispatching and job sequencing. Secondly, a local search with four search operators is presented based on the characteristics of the problem. Thirdly, a special crossover operator is designed for the DPFSP, and mutation and vaccination operators are also applied within the framework of the HIA to perform an immune search. The influence of parameter setting on the HIA is investigated based on the Taguchi method of design of experiment. Extensive numerical testing results based on 420 small-sized instances and 720 large-sized instances are provided. The effectiveness of the HIA is demonstrated by comparison with some existing heuristic algorithms and the variable neighbourhood descent methods. New best known solutions are obtained by the HIA for 17 out of 420 small-sized instances and 585 out of 720 large-sized instances.     

A hybrid genetic algorithm for the single row layout problem

The arrangement of machines or departments along a straight line is known as single row layout and it is a widely employed configuration in flexible manufacturing systems. In this paper, a hybrid genetic algorithm (HGA) is proposed to solve the single row layout design problem with unequal sized machines and unequal clearances. The algorithm is developed by hybridisation of a genetic algorithm with a local search operator. The proposed HGA is tested on 51 well known data sets from the literature with equal and unequal clearances, and the results are compared with the best known solutions. Finally, algorithm's effectiveness in reaching previously known best solutions is revealed and improvements up to 7% in problems with unequal clearance are obtained.