改进粒子群算法的SHEPWM开关角计算方法研究

针对多电平逆变器消除特定谐波中多变量非线性方程组难于获得精确解的问题,以十一电平逆变器为例,建立特定谐波消除脉宽调制(SHEPWM)目标方程,采用改进粒子群优化算法(PSO)求解目标方程,选取非线性时变权重,以平衡算法局部搜索与全局搜索,变异影响全局最优解的随机数,避免算法后期陷入局部最优解。通过Matlab/Simulink试验对改进的粒子群算法、标准粒子群算法与SPWM方法进行比较分析,并得到M=0.85时,改进粒子群的THD%最大降落幅度与SPWM低8.03%;M=0.095时,改进粒子群与标准粒子群相比,THD%降幅最大为33.1%,验证了改进PSO方法能够精确求解SHEPWM方程组。     

基于并行文化微粒群优化算法的非线性方程组解法

并行文化微粒群优化算法是一种改进的微粒群优化算法,具有较强的全局搜索能力。将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,应用并行文化微粒群优化算法求解非线性方程组的解。计算中不需要使用目标函数的导数信息和初始点信息,数值实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

新型混合粒子群算法在核动力设备优化设计中的应用

针对标准粒子群算法在处理非线性约束优化问题时存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优的缺点,设计了一种新型混合粒子群算法,该算法采用可行性原则处理约束条件,避免惩罚函数法中惩罚因子选取的困难;引入基本复合形法产生初始可行群体,加快粒子群收敛速度;引入遗传算法的交叉和变异策略,避免粒子群陷入局部最优;在迭代末期的优解附近,进行改进复合形算法的寻优,提高最优解的精度.通过算法测试基准函数的优化计算,结果显示,新型混合粒子群算法有较好的优化性能,并在核动力设备优化设计中有很好的应用.     

基于Lagrange乘子法的一种新型改进粒子群优化算法

社会和生产实践中抽象出来的模型一般为非线性约束优化,而约束优化一般很难直接求解.首先,我们通过引进增广lagrange乘子法,将约束优化转化为有界约束优化,然后引入粒子群优化算法来进行求解,并且我们提出来一种嵌入了最速下降法的改进粒子群优化算法,以此来解决标准粒子群算法中收敛速度慢和精度低的问题,提高了搜索的效率,特别是局部搜索的效率.改进算法有效地结合了粒子群优化算法比较强的全局搜索能力和最速下降法的精细快速的局部搜索能力,相比于标准粒子群优化算法,克服了收敛速度慢的特点.数值实验表明,通过改进的粒子群优化算法可以找到所求优化问题的全局最优解.     

适于混合整数非线性规划的混合粒子群优化算法

通过加强粒子群优化（PSO）算法处理约束和整数变量的能力,使其适于求解混合整数非线性规划（MINLP）,构建了一种混合粒子群优化（HPSO）算法.建立了种群的约束矩阵来反映其解满足约束的情况,运用Pareto支配概念评价解的优劣,确定种群的局部最优点和全局最优点.通过增设基于距离函数的概率取整操作和随机变异的解修复操作,加快了搜优速率.利用各粒子的局部最优点信息更新速度,采用多粒子群策略增强了种群多样性.实例测试结果显示,与其他算法相比,HPSO算法具有更好的全局寻优能力,收敛速度更快.     

基于量子粒子群算法的测试数据自动生成算法

本文针对现在流行的进化算法生成测试数据存在参数设置难、算法复杂度高、易陷入局部最优解等缺点,提出了一种应用于软件测试中的基于量子粒子群算法（QPSO）的测试数据自动生成算法。该算法是在粒子群（PSO）算法基础上引入量子理论的思想。解决了PSO算法搜索空间有限,容易陷入局部最优解的问题。通过具体实验证明,该方法是有效可行的,其效率也明显高于GA算法和PSO算法。     

非完整运动规划的粒子群优化算法

讨论了粒子群优化和非完整运动规划问题。首先对粒子群优化算法的性能进行了分析，发现当搜索空间的维数较高时，粒子群将收敛到子空间的一个局部最优点，而该点并不是整个搜索空间的局部最优点。通过引入变异算子，则可以改进粒子群优化算法的性能。在此基础上，提出了一种求解非完整运动规划问题的带变异算子的粒子群优化算法。仿真结果表明，对于30维的球形函数，无变异操作的粒子群优化算法不能得到问题的最优解，而最优解可以非常容易地由带变异操作的粒子群优化算法得到。对独轮移动机器人非完整运动规划问题进行了仿真。结果表明，粒子群优化算法比牛顿法更有效。     

求解非线性极大极小问题的一种新的混合算法

对于一类非线性极大极小问题,由于凝聚函数法简单且易实施,所以一直是较流行的光滑处理技术,然而选择一个合适的惩罚因子不是一件容易的事。本文通过引入Hook-jeveese搜索法和可行基规则,提出一个求解非线性极大极小问题的新的混合算法—Hook-jeveese搜索法和与可行基规则相结合粒子群算法的混合算法。与凝聚函数法相比,可行基规则不需要额外的参数,且指引粒子迅速飞向可行域。利用两个典型实例问题进行计算比较,计算结果表明了新算法是求解非线性极大极小问题的一个高效的算法,而且获得了一些比以往文献精度更好的解。     

基于经济负荷分配的混沌迭代粒子群算法

为高效求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题,提出了一种混沌迭代粒子群算法：粒子群算法的全局搜索能力很强,但易陷入局部最优,混沌的遍历性特性可有效抑制早熟现象。将最优迭代因子引入粒子群算法,对经粒子群算法搜索后的先验解进行基于一种新 Ｔｅｎｔ映射的混沌变异,并改进算法的迭代策略,以平衡粒子的全局和局部性搜索,避免了早熟收敛。通过 ６机组、１５机组的仿真试验,以及同其他算法仿真结果的比较,验证了本算法良好的收敛性和寻优性。     

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。     

基于云差分进化算法的约束多目标优化实现

针对现有约束多目标算法存在收敛性、分布性不高等问题,提出一种基于云差分进化算法的约束多目标优化方法,通过云模型对差分进化算法的参数进行自适应处理;采用建立外部种群分别存储可行解和不可行解的方式处理约束条件,并对已有可行解集的更新方法进行改进,有效提高解集的分布性.提出新的变异策略,利用优秀可行解和不可行解的方向信息增强算法对解的探索能力.通过对CTP类标准问题的求解表明,与另外2种较为优秀的约束多目标算法相比,本算法显著提高了Pareto解集的分布性,且更接近于真实的Pareto前沿,有效地解决了约束多目标问题.     

一种改进的混合蛙跳算法求解有约束优化问题

提出一种适用于求解有约束优化问题的改进混合蛙跳算法(improved shuffled frog leaping algorithm, Im-SFLA)。该算法针对混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)在进化后期搜索速度变慢且容易陷入局部极值的缺陷,将模拟退火和免疫接种思想引入到具有高斯变异和混沌扰动的SFLA中。标准测试函数仿真结果表明Im-SFLA能显著提高收敛速度和精度,并能有效克服局部极值,全局寻优能力明显优于SFLA。使用静态罚函数法将有约束优化转化为无约束优化,对12个有约束优化测试函数的实验结果表明Im-SFLA寻优精度高、鲁棒性强,是一种十分有效的求解有约束优化问题的算法。     

一种新的填充函数方法

提出了一种解决含有等式约束及不等式约束的全局优化问题的填充函数方法.该方法是把含有等式约束及不等式约束的全局优化问题,转换成只含有不等式约束的全局优化问题,再利用罚函数的思想,把求解有约束的全局优化问题化成求解无约束的全局优化问题.     

一种求解有约全局优化问题的新型混合方法

通过将模拟退火算法与非线性规划神经网络适当结合，本文提出一种求解有约束全局优化问题的新型混合方法．为了使该方法尽可能保持一般模拟退火算法通用性强的优点，在每一次迭代中不是采用非线性规划神经网络直接求原问题的局部最优解，而是通过求解一个辅助优化问题得到原问题的可行解．数值计算结果表明，与使用罚函数方法处理约束的模拟退火算法相比，本文提出的混合方法不仅可靠性高，而且可以显著地提高计算效率．     

A new evolutionary algorithm for constrained optimization problems

To solve single-objective constrained optimization problems,a new population-based evolutionary algorithm with elite strategy(PEAES) is proposed with the concept of single and multi-objective optimization.Constrained functions are combined to be an objective function.During the evolutionary process,the current optimal solution is found and treated as the reference point to divide the population into three sub-populations:one feasible and two infeasible ones.Different evolutionary operations of single or multi-objective optimization are respectively performed in each sub-population with elite strategy.Thirteen famous benchmark functions are selected to evaluate the performance of PEAES in comparison of other three optimization methods.The results show the proposed method is valid in efficiency,precision and probability for solving single-objective constrained optimization problems.     

参数型Topkis-Veinott方法及其数值计算

讨论一种解决不等式约束优化问题的T opk is-V einott方法的变化形式。在每次迭代时,这种方法都利用一种线性约束半正定二次问题来产生一个合理的下降方向;同时,用半光滑牛顿方法去解出产生于非线性补充问题(NCP函数)的子问题。根据给定算法用MATLAB语言编写程序。初步的数值结果表明,参数c影响着算法的速度。     

一种非线性约束优化的微粒群新算法

通过对标准微粒群算法(PSO)改进,采用动态罚函数的方法,提出了一种求解非线性约束优化问题的新算法.由于使用了一种新的适应度函数,该算法具有很强的全局寻优能力.     

带包络约束的优化滤波器设计方法

对信道均衡、雷达或声纳脉冲压缩等应用领域中要求满足波形条件且使输出噪声增益最小化的滤波器设计问题进行了研究。用波形包络约束表达式和极值条件可以准确地描述滤波器的性能要求,从而将该设计问题转化为半无限二次凸规划问题进行分析。利用Lagrangian对偶理论和Carathéodory维度理论把半无限二次凸规划问题转化成等价的易于求解的有限维对偶优化问题,并给出了求解有限维对偶优化问题的迭代算法,设计实例表明了此方法的有效性。     

非线性互补问题的罚函数法

将非线性互补问题转化为带约束的优化问题,在已有的利用罚函数方法求解约束化优化问题 的基础上,提出了利用惩罚函数方法来求解非线性互补问题的算法。并利用惩罚函数的单调性质证明了 算法的全局收敛性。最后得出的数值试验表明了算法良好的适定性和强收敛性质。