约束自适应粒子群优化算法及水厂调度

针对粒子群优化算法应用于约束优化问题时易陷入局部极小值的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法. 该算法综合了约束优化问题的目标函数值和约束函数的违反度值作为粒子群优化算法的双适应度值, 采用了双适应值动态判断粒子群优化算法中粒子的优劣. 违反度值的计算引入了自适应加权系数,相应地提出了调整各权系数的自适应策略, 并改进了粒子群优化算法的粒子竞争选择策略,拓展了粒子群优化算法的单适应值的应用范围.应用约束自适应粒子群优化算法实现了城市水厂的节能优化调度. 结果表明, 该算法收敛速度快且结果可靠. 粒子群优化算法为解决工程约束优化问题提供了一条可行途径.     

采用正交免疫克隆粒子群算法求解SAT问题

根据Kennedy和Eberhart提出的二进制粒子群算法,基于抗体克隆选择理论提出一种求解合取范式可满足问题的粒子群算法——正交免疫克隆粒子群算法．该算法将合取范式可满足问题转换为求解目标函数最小值的优化问题,为提高收敛速度,根据子句的先验知识计算出个体的初始指派概率对种群进行初始化．为了避免算法早熟收敛,提高粒子群个体解分布的均匀性,将离散正交交叉算子用于免疫基因操作中,并给出适应于求解合取范式可满足问题的免疫粒子群进化算子．实验采用标准SATLIB库中变量个数从20~250的3700个不同规模的标准合取范式可满足问题对正交免疫克隆粒子群算法的性能作了全面的测试,并与标准粒子群算法和免疫克隆选择算法进行了比较．结果表明,正交免疫克隆粒子群算法的成功率在3个算法中最高,运行时间和评价次数最少．     

基于广义粒子群优化模型的工艺规划方法研究

在广义粒子群优化模型基础上,结合工艺规划问题的特性,设计了求解工艺规划问题的改进广义粒子群优化算法.该算法采用当前粒子与个体极值库、种群极值库进行交叉操作的方式,使粒子能够从个体极值和种群中获取更新信息,引入变邻域搜索算法作为粒子的局部搜索策略.实例测试结果显示,与其他算法相比,本文算法在求解工艺规划问题时具有更高的求解效率和更好的稳定性.     

一种改进的粒子群算法

粒子群算法是求解函数优化问题的一种新的进化算法,然而它在求解高维函数时容易陷入局部最优.为了克服这个缺点,提出了一种新的粒子群算法,算法对粒子的速度和位置更新公式进行了改进,使粒子在其最优位置的基础上进行位置更新,增强了算法的寻优能力.通过对5个基准函数的仿真实验,表明了改进算法的有效性.     

一种改进的粒子群算法

针对粒子群算法搜索精度不高的问题,提出了一种改进的粒子群算法。该算法一方面通过跟踪个体极值、全局极值和周围极值来搜索解空间的最优值;另一方面通过引入3种非线性递减函数对惯性权重进行调整,仿真结果表明改进的粒子群算法具有更强的寻优能力及更高的搜索精度。     

基于最优邻居引导萤火虫移动的粒子滤波算法

针对重采样算法导致粒子种类减少影响粒子滤波估计精度的问题,将萤火虫算法引入到粒子滤波过程中,提出了一种改进的粒子滤波算法。改进算法在萤火虫个体相对亮度的计算中引入最新时刻的观测值,同时为避免迭代后期粒子在最优值附近震荡,引入递减函数更新吸引度的大小。为减少算法的复杂度,利用最优邻居引导萤火虫个体移动并控制搜寻的范围。最后通过实验对比了不同噪声条件下改进算法与粒子滤波算法的性能,仿真结果表明改进算法的跟踪精度与跟踪误差均优于粒子滤波算法。     

引入变异算子的粒子群优化算法

粒子群优化算法是求解函数优化问题的一种新的进化算法,然而它在求解高维函数时容易陷入局部最优。为了克服这个缺点,文中提出了一种引入变异算子的粒子群优化算法,即每次粒子更新后对种群最优位置随机选取其中一维进行变异操作,以增强算法跳出局部最优的能力。通过对5个基准函数的仿真实验,结果表明了新算法的有效性。     

基于反向学习的自适应α约束病毒种群搜索算法

为了提高该算法求解约束优化问题的能力,提出一种新的约束病毒种群搜索算法。首先,提出自适应α-level比较策略,以在算法的不同阶段充分利用可行个体与不可行个体的有效信息;其次,为了进一步提高算法求解约束优化问题的收敛速度和搜索精度,针对算法的病毒扩散行为,提出了结合反向学习机制的搜索方程,以提高种群多样性并加速全局收敛。对CEC2006中13个约束优化函数的对比仿真结果表明,本文算法在搜索精度、收敛速度以及稳定性方面,相比于αSimplex算法、粒子群遗传算法算法、交叉人工蜂群算法算法以及约束改进差分进化算法算法具有明显优势。同时将该算法应用于无人机协同实时航迹规划约束优化问题中,通过仿真实验并与利用约束改进差分进化算法对这一问题进行求解的方法进行对比,验证了本文算法在规划效率、规避威胁等方面的优越性。     

双目标动态迁移操作DE-PSO混合算法

针对非线性约束优化问题的特殊性,给出一种求解非线性约束优化问题的动态目标迁移DE-PSO混合算法.在初始化中加入迁移操作,采取动态目标的处理方法,将约束优化问题转化为无约束双目标优化问题.依据原目标函数、违反约束度函数进行选择操作,先通过改进差分进化算法对种群进化,对违反约束度在容忍度以外的个体再采用改进的粒子群优化算法进化,并用采用一组经典的测试函数进行测试.DE-PSO混合算法具有精度高、稳定性好的特点.     

移动机器人运动规划的粒子群优化算法

针对移动机器人非完整运动规划问题,采用多项式插值技术实现控制参数化,将无穷维非完整运动规划问题转化为有限维参数优化问题.考虑系统的能量消耗和末端约束,构造了优化的目标函数.提出了一种求解移动机器人非完整运动规划的粒子群优化算法.仿真结果验证了移动机器人运动规划的粒子群优化算法的有效性.     

求解双层线性规划的优化算法

利用对偶理论,将求解双层线性规划问题转化为求解一个与之等价的单层问题,通过求解一系列线性规划问题,提出了一种求解双层线性规划局部最优解的算法,并举例说明了算法的求解过程。     

基于PSO的军械紧急调运决策优化

已有军械调运模型的优化算法的实现较为复杂，不能适用于涉及供应点较多的军械调运问题，针对这一不足，采用了PSO算法对军械调运决策进行智能优化，发挥了PSO算法概念简单、容易实现而又功能强大的特点，较好地解决了涉及供应点较多的军械紧急调运决策优化问题。结合一个仿真算例，表明了采用基于PSO的军械调运决策优化算法的有效性。     

采用扰动加速因子的自适应粒子群优化算法

针对粒子群算法容易陷入早熟收敛和搜索效率不高等问题,分析了几个现有的改进粒子群优化算法．在粒子对称分布有利于提高搜索结果的基础上,对粒子群优化算法进行了改进．改进后的算法可以在运行过程中的不同阶段自适应地以余弦函数的变化方式调整惯性权重系数;在加速因子线性变化的基础上,基于一定的条件对加速因子进行扰动;并确定了相应条件参数的参数取值．通过几个经典的函数,对该算法进行了验证,并与相关文献中改进的粒子群优化算法进行了对比．结果表明,新算法不仅显著提高了收敛速度,而且能有效地改善早熟现象．     

一种基于TSP问题的启发式搜索算法研究

旅行推销员问题（TSP问题）是算法研究的经典问题,该问题属于典型的NP难题。研究解决此问题尽可能少计算时间的算法具有重要意义。本文通过研究一种启发式搜索算法,把TSP问题的矩阵通过一种启发式准则约简和搜索,尽量地简少了搜索的范围。     

一种求解约束优化问题的微粒群算法

约束保持法是目前求解约束问题时处理约束的主要方法之一,该方法的思想是确保进化过程中所有粒子始终在可行域范围内。本文借鉴复合形法的思想,提出一种求解约束优化问题的新方法。当粒子超出可行域范围时,通过反射、扩张、收缩等操作,为粒子重新产生一个可行位置。通过对标准函数仿真实验表明,该算法实现原理简单,而且能得到较优的解。     

Chaos quantum particle swarm optimization for reactive power optimization considering voltage stability

The reactive power optimization considering voltage stability is an effective method to improve voltage stablity margin and decrease network losses,but it is a complex combinatorial optimization problem involving nonlinear functions having multiple local minima and nonlinear and discontinuous constraints. To deal with the problem,quantum particle swarm optimization (QPSO) is firstly introduced in this paper,and according to QPSO,chaotic quantum particle swarm optimization (CQPSO) is presented,which makes use of the randomness,regularity and ergodicity of chaotic variables to improve the quantum particle swarm optimization algorithm. When the swarm is trapped in local minima,a smaller searching space chaos optimization is used to guide the swarm jumping out the local minima. So it can avoid the premature phenomenon and to trap in a local minima of QPSO. The feasibility and efficiency of the proposed algorithm are verified by the results of calculation and simulation for IEEE 14-buses and IEEE 30-buses systems.     

基于惯性因子的混沌粒子群优化算法研究

粒子群优化算法本身在多峰复杂函数时会出现早熟收敛现象,降低粒子的多样性,导致粒子群不能收敛到全局极值点。针对粒子群优化算法的局限性,把混沌优化思想引入到粒子群算法,采用混沌优化粒子群算法对测试函数进行仿真,并在此基础上加入惯性因子对混沌优化粒子群算法进一步改进,Matlab仿真结果表明,改进的混沌优化粒子群算法,结合了混沌和粒子群算法共同的优点,能快速、准确地搜索到全局最优值。     

二层规划超有效解的最优性条件

讨论了下层以上层决策变量为参数，上层以下层的有效值作为响应的一类多目标最优化问题-二层多目标规划，在锥凸假设和广义Slater约束条件下，利用集值映射的相依上导数，给出其超有效解存在的Kuhn-Tucker型必要条件和充分条件。     

一种新的改进粒子滤波算法

标准粒子滤波算法存在的最大问题是粒子退化,针对这一问题,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法将无迹卡尔曼滤波算法(UKF)、混合遗传模拟退火算法和基本粒子滤波算法相结合,运用无迹卡尔曼滤波算法获得重要性函数,提高了粒子的使用效率; 运用混合遗传模拟退火算法的进化思想,提高了粒子的多样性．仿真结果表明,新算法很好地解决了基本粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提高了系统的滤波精度和稳定性(在信噪比为16dB时,精度提高80％以上),较好地抑制了噪声的干扰．     

基于差异性激活方法的改进微粒群算法

针对标准微粒群优化算法的惯性权重系数采用固定或线性递减的方式无法有效解决粒子陷入局部最优解的问题及可能出现的停滞现象,引入以差异性为基础的激活方法对微粒群算法进行改进.在每次迭代时算法可以动态调整惯性权重参数及粒子的活性,从而促进粒子收敛至全局最优解.对6种典型函数的实验结果表明,引入本文的激活方法后,改善了微粒群算法的开发和探索能力,并提高了其收敛速度及精度,其中以非线性惯性权值递减策略的微粒群算法最为明显.