一种消解协商僵局的多目标粒子群优化算法

解决协商僵局问题是协商优化中的重要研究课题.利用协商议题之间的相关性,提出了一种用于消解双边多议题协商僵局的多目标粒子群优化算法(MOPSO).MOPSO首先动态放宽僵局议题的保留值,然后将僵局议题相关的多个议题的保留值缩紧问题转化为一个多目标优化问题,通过粒子群搜索到Pareto最优解集,从而并行优化了这些相关议题的保留值,最后在不降低协商者整体利益条件下进行协商议题保留值向量等效置换.实验验证了MOPSO是有效的,其僵局解决能力明显比现有的其他方法强.     

基于动态交换策略的快速多目标粒子群优化算法研究

本文提出了一种基于动态交换策略的快速多目标粒子群优化算法,通过把初始种群分割成Pareto和Non_Pareto集合,并在迭代过程中对Pareto解集进行动态调整,从而较好地完成了多目标优化算法对Pareto解集的搜索和逼近.实验和应用实例均表明了该算法的有效性和快速性,并通过性能指标ER的计算验证了本算法优于某些同类的多目标优化算法.     

一种求解多目标优化问题的粒子群算法的研究

为改善多目标粒子群算法的收敛性和多样性,通过对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的研究,采用随机选取和评估选取相结合的方法选取全局极值和个体极值,提出了一种可用于解决多目标优化问题的粒子群优化算法,从而实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,仿真实验结果证明算法是有效的。     

基于多目标粒子群优化的DCT域数字水印算法

根据对粒子个体的非支配排序和计算拥挤距离,提出一种改进的多目标粒子群优化(IMOPSO)算法。将IMOPSO应用于DCT域数字水印系统设计,提出基于多目标粒子群优化的数字水印算法。该算法以水印嵌入位置作为粒子的解,以不可见性(PSNR)和鲁棒性(NC)作为两个优化目标,得到数字水印系统的最优解集。实验结果表明,提出的算法得到多种满足PSNR值和NC值平衡的水印嵌入方案。与其他相关算法在同等条件下相比较,算法满足水印不可见性的同时,在噪声、压缩、裁剪等攻击下具有较好的鲁棒性。     

基于混沌粒子群算法的多目标二维切割问题

多维切割问题是木材加工、机加工和造纸等行业在生产中经常遇见的实际问题。排样切割完成后,往往都会有一些大小不等、数量不同的剩余材料。本文优化利用这些材料,进一步减少浪费。通过和贪心启发式算法的比较,证明该混合算法对解决多目标二维切割问题是行之有效的。     

多策略差分进化的元胞多目标粒子群算法

为了增加Pareto解集的多样性,平衡多目标优化的全局搜索和局部寻优的能力,提出一种多策略差分进化的元胞多目标粒子群算法.该算法在分析粒子群优化原理基础上,将元胞自动机理论融入粒子群算法,研究粒子种群的交流结构和信息传递机制.为了避免粒子飞行速度过快陷入局部收敛,提出一种限制粒子飞行速度的策略,并引入一种多策略差分进化选择算子增加对粒子的扰动.实验证明,该算法相对于比较算法,有更好的收敛性和多样性.     

自适应分解式多目标粒子群优化算法

为了提高多目标粒子群优化算法解的分布性,文中提出了一种自适应分解式多目标粒子群优化算法(Adaptive Multiobjective Particle Swarm Optimization based on Decomposed Archive,AMOPSO-DA).首先,设计了一种基于优化解空间分布信息的外部档案更新策略,有效提升了AMOPSO-DA的空间搜索能力;其次,提出了一种基于粒子进化方向信息的飞行参数调整方法,有效平衡了AMOPSO-DA的探索和开发能力.最后,将提出的AMOPSO-DA应用于多目标优化问题,实验结果表明,文中提出的AMOPSO-DA能够获得分布性较好的优化解.     

基于多目标粒子群优化的图像融合方法

在多传感器图像融合研究领域,基于频域的多尺度变换融合算法是研究的热点,文中提出一种基于多目标粒子群优化算法,对已有的基于Contourlet变换融合方法得到的融合结果图像集,在空域进行进一步处理的图像融合算法。实验结果表明,该算法具有较好的融合效果。     

基于粒子群算法的钻进参数多目标优化

为了使钻进过程达到最优,提出了基于机械钻速、钻头寿命和钻头比能的钻进参数多目标优化模型。参考典型的多目标优化进化算法NSGA-Ⅱ,提出了一种多目标粒子群算法(MOPSO)。采用一个钻进参数优化实例对优化模型和算法进行检验,得到分布均匀的Pareto最优解,一些最优解与传统的钻进参数单目标优化的解近似;讨论了算法中的种群规模、迭代次数和外部档案规模三个参数,得到一组兼顾解质量和计算时间的参数值,其计算时间的统计结果证明模型和算法满足钻进参数动态优化的要求。     

基于混沌粒子群算法的多目标调度优化研究

针对当前车间调度多目标优化研究存在收敛速度慢、精度低的问题,提出了混沌多目标粒子群优化算法。在算法中,设计了一种新的叠加Logistic扰动的Tent混沌映射算子,通过该算子周期性地更新种群以保证种群的多样性;对收缩粒子群算法进行了扩展使其能够快速收敛到Pareto前沿。通过标准测试问题与实际应用对所提方法进行了验证,实验结果显示混沌多目标粒子群优化算法无论在收敛速度还是在优化精度上都优于其它典型多目标进化算法。     

一种多策略协同的多目标萤火虫算法

现实中的多目标优化问题不断增多且日益复杂,需要不断发展新型启发式算法应对挑战.提出一种多策略协同的多目标萤火虫算法MOFA-MCS.该算法采用均匀化与随机化相结合的方法产生初始种群;利用档案集中的精英解个体指导萤火虫移动;并在移动的过程施加Lévy flights随机扰动;最后,利用ε-三点最短路径策略维护档案解群的多样性.MOFA-MCS算法与其他6种经典的多目标进化算法一同在12个基准的多目标测试问题上进行实验,结果表明所提算法在收敛性、多样性方面总体上具有显著的性能优势.     

基于改进遗传算法的多目标JSP调度研究

针对多目标车间作业调度问题(JSP),提出了一种混合遗传算法,将多目标遗传算法得出的初步优化结果作为粒子群算法的初始粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,改善了简单遗传算法局部搜索能力差、迭代效率低的问题.仿真结果表明了该算法对JSP调度的良好效果.     

基于混合粒子群算法求解TSP问题

遗传算法是研究TSP问题中最为广泛的一种算法,它具有全局搜索的能力。而粒子群算法收敛速度较快,但容易造成局部最优的情况。本文基于遗传算法的交叉变异设计了混合粒子群算法,通过对TSP问题求解分析,证实该方法提高了标准粒子群的搜索能力,获得了较高的收敛速度和近似最优解。     

面向低轨巨型星座的多目标卫星接入优化

低轨巨型星座可以提供全球无缝覆盖的卫星通信服务,但也会导致用户被卫星多重覆盖,如何选择最优的卫星进行接入,成为低轨巨型星座接入技术的关键问题。对此,提出一种基于粒子群的多目标卫星接入优化算法。综合考虑星地距离、卫星剩余可服务时间和卫星剩余负载等目标函数,根据不同业务类型的QoS需求,对参数赋予相应的权值;针对可视卫星数量多且动态变化的特点,通过粒子群算法进行低复杂度求解。仿真表明,相较于对比算法,所提算法对星地距离和卫星剩余可服务时间进行了优化折中,保障了服务时间和通信质量,提高了接入成功率,能够灵活满足用户的不同业务类型需求,适应用户业务不同时空分布以及业务离散化的场景。     

SDN中基于KMOBPSO的高可靠性控制器部署算法

针对SDN中控制器系统的单节点故障问题,兼顾系统成本和系统时延,应用N+1冗余备份模型来提高SDN控制器部署的可靠性,并将其抽象为多目标优化问题.同时,提出了一种融合K-means聚类算法和遗传算子的多目标二进制粒子群算法——KMOBPSO算法,以求解SDN控制器高可靠性部署问题的解.仿真结果表明,所提算法具有求解精度高、分布均匀、沿Pareto前沿面覆盖广的特点,能够显著提高SDN中控制器部署的可靠性.     

用于约束优化的简洁多目标微粒群优化算法

本文提出了一种少控制参数的约束多目标微粒群优化算法.该算法利用关于微粒全局和个体最优点的高斯分布来更新微粒的位置,无需设置惯性权重和学习因子等控制参数;利用非可行储备集保存所得非可行解,给出一种改进的储备集更新方法;为均衡微粒对未知可行域和已知可行域的开发/探索能力,提出一种线性递减策略,用来分配微粒从非可行储备集中选...     

基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标优化设计

为了解决天线设计人员应用电磁仿真软件优化天线结构时存在的优化方向不明确和优化速度慢的问题,文中以干式水表的嵌入式射频识别标签天线设计为例,提出了基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标寻优方法。首先,根据干式水表产品追溯需求,提出了中心频点尽可能接近理想中心频点、回波损耗尽可能低、带宽尽可能宽、面积尽可能小的四个目标函数。其次,为避免粒子群算法陷入局部最优,采用多维均匀拉丁超立方初始化、Logistic 混沌映射非线性变化惯性权重、网格划分变化学习因子、高斯扰动策略等方法对算法进行改进,并应用于标签天线结构参数多目标优化中。最后,进行了实例验证。验证结果表明:利用改进后的粒子群算法得到的标签天线结构参数优化结果可更大程度满足优化目标需求,优化耗时仅为电磁仿真软件的40.1%。     

基于粒子群算法的工作流服务主体优选方法

研究工作流服务主体优选问题,在工作流系统中,工作机负载能力有差异性,而且整个系统负载具有动态性,传统算法难以获得最优工作流服务主体优选方案,导致系统资源利用率较低.为了提高系统资源利用率,系统负载保持均衡,提出一种粒子群算法的工作流服务主体优选方法.首先对工作流服务主体优选问题建立相应数学模型,然后采用粒子群算法对其进行求解,即工作流服务主体最优选择方案,最后进行仿真测试.测试结果表明,相对于传统方法,粒子群算法可以针对不同类型的任务分配不同的工作机,实现系统多种资源的负载均衡,提高系统资源的利用率.     

Fuzzy particle swarm algorithm for function optimization

在传统粒子群算法的基础上运用模糊规则表加入了新的扰动因子,提出了一种新的算法--模糊粒子群算法。算法结合了模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点,为实际问题提供了新的解决手段。将模糊粒子群算法应用于函数优化的问题上,通过多组实例数据进行测试,验证表明了本算法具有良好的有效性和鲁棒性。