新的全局-局部最优最小值粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的收敛速度,克服陷入局部最优的缺点,在全局-局部最优粒子群优化算法的基础上,提出了一种新的改进粒子群优化算法——全局-局部最优最小值粒子群优化算法.该算法把惯性权重和学习因子分别通过结合全局和局部最优最小值来进行改写,速度更新公式也做了相应的简化.仿真实验表明该算法在收敛速度和寻优质量上都优于基于LDIW策略改进的粒子群算法和全局-局部最优粒子群算法.     

基于广义遗传粒子群优化算法的供应链优化求解

供应链优化研究是供应链管理中的一个重要问题,也是一个难题,首先提出了一个新型供应链优化模型,针对该优化问题的求解,构造了融入特殊自然演化规则的广义遗传算法(GA),并且与粒子群优化结合,得到了广义遗传粒子群优化算法,克服了粒子群优化算法局部收敛的缺陷,提高了其全局收敛的能力。实验表明,对供应链优化问题的求解,广义遗传粒子群优化算法优于传统的遗传算法、粒子群优化算法和分枝界定法。     

改进型PSO算法在VRP中的应用

运用罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,同时采用实数编码方案,将离散的车辆路径问题转化成准连续优化问题,在此基础上,用改进的粒子群优化算法求解最优值.改进的粒子群算法引入了杂交PSO模型和变异算子.仿真实验结果表明,该算法在保持粒子种群多样性、提高收敛速度和搜索精度、扩大搜索范围、避免过早收敛于局部极值点等方面...     

基于混合粒子群算法的项目调度

针对以工期最短为优化目标的资源约束项目调度问题进行研究,在建立数学模型的基础上,提出一种混合粒子群算法求解该问题。新算法重新定义了粒子的位置更新方式,使其适合于求解工期优化调度类离散问题,加快收敛速度,获得最佳调度方案。在工程项目调度实例中的应用仿真,验证了算法的有效性。     

模糊离散粒子群优化算法求解旅行商问题

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特别是路由问题的求解研究还很少．本文提出了一种改进的粒子群优化算法，用于求解旅行商问题．采用模糊矩阵来表示粒子的位置和速度，并重新定义其更新公式，最后对TSPLIB中的具体算例进行测试，实验结果表明该算法能够得到较好的结果．     

求解job-shop调度问题的量子粒子群优化算法

针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题.求解时,将每个调度按照一定的规则编码为一个矩阵,并以此矩阵作为算法中的粒子;然后根据调度目标确定目标函数,并按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解.仿真实例结果证明,该算法具有良好的全局收敛性能和快捷的收敛速度,调度效果优于遗传算法和粒子群优化算法.     

基于改进离散粒子群算法的炼钢连铸最优浇次计划

提出了浇次数未知的最优浇次计划模型. 在分析该模型求解困难的基础上, 提出了用伪旅行商表示该模型的方法. 针对离散粒子群优化具有收敛速度、精度低, 但能充分利用各粒子的局部最优值和全局最优值信息的特点,而序列倒置算子具有收敛速度和精度较高, 但学习具有盲目性的特点, 结合二者优点, 提出了一种基于序列倒置的改进离散粒子群优化算法. 实验研究表明, 该算法与普通离散粒子群优化算法相比, 不论是收敛速度和还是求解精度都有了较大提高. 基于该改进算法求解最优浇次计划模型的研究表明: 所提伪旅行商问题模型非常适合用于组浇模型描述. 应用实际生产数据的计算表明该模型及其求解方法均非常有效.     

基于QPSO方法优化求解TSP

针对粒子群优化算法PSO求解旅行商问题TSP收敛速度不够快的缺陷,提出利用量子粒子群优化算法QPSO求解TSP,在交换子和交换序概念的基础上,以Matlab语言为开发工具实现了TSP最佳路径的求解.实验表明改造QPSO算法用于优化求解14点的TSP,能够迅速得到最优解,收敛速度加快,搜索效率得到较大水平提高;QPSO方法在求解组合优化问题中将非常有效.     

粒子群算法在贷款组合优化决策中的应用

针对贷款组合优化决策模型的求解问题,论文提出了用于求解该问题的二进制粒子群算法,并阐明了算法的具体实现过程。为了加快粒子群算法的收敛速度,论文在传统粒子群算法中引入了记忆机制。通过对论文中两个仿真实例的计算和结果比较,表明了该算法不论在寻优能力方面,还是在求解速度和稳定性方面都取得了很好的效果。     

基于混合粒子群算法的列车停站方案优化

列车停站方案影响着旅客服务质量和运行效率,是列车开行方案的重要环节.本文建立了旅客列车停站方案的多目标规划模型以最大化区段可达性从而减少旅客旅行时间.针对传统的粒子群优化算法在处理复杂多维问题时,算法效率不高,易陷进局部最优,且无法有效处理离散问题等缺点,提出了一种将量子遗传算法引入到MPSO中的方法.算法整体采用粒子群算法,结合量子遗传算法的概率幅编码,并使用粒子群的速度更新公式来更新量子旋转门.算法引入量子遗传算法的全局探索和粒子群算法的种群智能体系,不仅提高了算法的收敛速度,同时增加了粒子多样性.最后,将改进的量子遗传粒子群算法（QGA_PSO）应用于ZDT函数优化和停站方案模型优化,证明了算法的有效性.     

基于克隆选择粒子群算法的多用户检测

对离散粒子群优化算法(DPSO)进行了改进,提出一种克隆选择粒子群算法(CSDPSO).该算法提高了离散粒子群优化算法的局部搜索能力,保持了很强的全局搜索能力.本文将该算法应用到多用户检测中,用以解决Verdu提出的最优多用户检测所存在的计算量过大无法工程实现的问题.仿真证明,该算法比标准的离散粒子群算法具有更好的搜索能力.基于该算法的多用户检测器比基于DPSO的多用户检测器,无论在误码率性能还是收敛速度方面都有明显改善.     

基于伪幂函数的离散粒子群算法及其应用

针对概率贪婪离散粒子群算法不能兼顾收敛速度与收敛率的缺点,提出一种基于伪幂函数的离散粒子群算法.该方法对贪婪度函数进行伪幂化处理,提高了较远离散位置的选择概率,降低了较近离散位置的选择概率,能有效避免早熟收敛,提高收敛率.对该算法的性能进行了分析.无线传感网络路由优化结果表明,该算法可以获得较好的优化结果.     

基于遗传交叉改进粒子群算法的充电站布局

为了合理地规划城市电动汽车充电站布局,采用一种基于遗传交叉改进粒子群算法的寻优处理方案。在传统粒子群算法的基础上,引入局部极值对速度更新公式进行优化,采用自适应惯性权重,并且对当前种群的最优解和每个粒子最优解进行交叉操作产生新解。最后通过改进后算法对城市算例进行求解。结果验证了模型的有效性和准确性,表明改进算法在保持全局最优解的同时能提高70%收敛速度,有效降低总成本、提高便利性。     

基于离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题

改进了一种近似排样算法,并将改进的近似排样算法与离散粒子群优化算法结合求解矩形件排样问题.设计了应用离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的相关操作和定义,给出了离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的详细步骤,最后通过实验测试,验证了算法的有效性.     

求解job shop调度问题的量子粒子群优化算法*

针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题。求解时,将每个调度按照一定的规则编码为一个矩阵,并以此矩阵作为算法中的粒子;然后根据调度目标确定目标函数,并按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解。仿真实例结果证明,该算法具有良好的全局收敛性能和快捷的收敛速度,调度效果优于遗传算法和粒子群优化算法。     

一种改进的求解TSP混合粒子群优化算法

为解决粒子群算法在求解组合优化问题中存在的早熟性收敛和收敛速度慢等问题,将粒子群算法与局部搜索优化算法结合,可抑制粒子群算法早熟收敛问题,提高粒子群算法的收敛速度。通过建立有效的局部搜索优化算法所需借助的参照优化边集,提高了局部搜索优化算法的求解质量和求解效率。新的混合粒子群算法高效收敛于中小规模旅行商问题的全局最优解,实验表明改进的混合粒子群算法是有效的。     

基于二进制量子微粒群算法的二维熵图像分割

分析量子计算的特点,对量子旋转门进行研究,给出了新的量子旋转门调整策略,并与离散二进制粒子群优化算法进行组合,提出了二进制量子粒子群优化算法。该算法具有收敛速度快、全局寻优能力强的特点。用典型复杂函数对其进行测试,测试结果表明,算法的优化质量和效率都优于离散二进制粒子群优化算法。将二进制量子粒子群优化算法与阈值法相结合应用于图像分割,结果表明了基于二进制量子粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优具有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力。     

一种改进的简化粒子群算法

由于简化粒子群算法中每个粒子都采用相同的迭代公式进行进化,使得在进化后期粒子间的差异性不强,算法容易出现早熟、搜索速度慢的问题.针对上述问题,在简化粒子群优化算法的基础上,加入了混合蛙跳算法的分组思想,提出了一种蛙跳简化粒子群算法.算法将粒子群分为多组同时进行搜索,每组粒子进行若干次迭代后再重新进行分组.粒子的迭代方式在简化粒子群上增加了对各小组最优粒子信息的利用,使各小组就利用不同的迭代公式进化,保证了粒子间的差异性.分别用基本粒子群算法、简化粒子群算法、混合蛙跳算法和蛙跳简化粒子群算法(改进的算法)对4个经典函数进行测试.结果表明,改进的算法能够有效地避免早熟收敛问题,并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度.     

基于离散粒子群算法的机房排课问题研究

粒子群优化算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。本文通过改造离散粒子群算法使之适合机房排课问题的求解。从而达到为机房排课问题的解决提供一种新的思路。     

云自适应粒子群优化算法在数值积分中的应用

为了提高传统自适应粒子群优化算法的鲁棒性,由X条件云发生器自适应调整粒子的惯性权重,提出云自适应粒子群优化算法。由于云滴具有随机性和稳定倾向性的特点,使得惯性权重既具有传统的趋向性,满足快速寻优能力,又具有随机性,有利于提高种群的多样性,提高了收敛速度。通过对求解任意函数数值积分的实验表明,该算法计算精度高、求解速度快,是求解数值积分的一种有效的方法。