多目标粒子群优化算法在电梯群控系统中的应用

利用多目标粒子群优化算法对电梯群控系统进行优化,建立电梯群控系统响应呼梯信号的综合评价目标函数,并对电梯群控系统的性能指标进行评估,从而确定最佳派梯方案.     

多目标优化的粒子群算法研究

本文介绍了粒子群优化算法PSO中的多目标优化的粒子群算法及其应用,并将其运用在防守对方多个前锋球员的进攻威胁,以粒子群算法随机性来适应不断变化的形势。     

基于环境选择和配对选择的多目标粒子群算法

为了使多目标粒子群算法中种群粒子能够快速地收敛于怕累托最优边界,针对标准多目标粒子群算法中缺乏粒子评价标准以及种群个体历史最优值位置和全局最优值位置选择问题,提出了一种基于环境选择和配对选择策略的多目标粒子群算法.该算法在每次迭代时,采用SPEA2中的环境选择和配对选择策略及适应度值计算方法,以此来提高种群粒子之间的信息交换力度,减少标准多目标粒子群算法中大量的随机性,使种群粒子能够更快速地收敛于怕累托最优边界.经典测试函数的仿真实验结果表明,在标准多目标粒子群算法中运用SPEA2的环境选择、配对选择策略和适应度值计算方法,能够使种群粒子更快速地收敛于帕累托最优边界,验证了算法改进的可行性和有效性.     

改进离散粒子群算法及其在飞机装配任务调度中的应用研究

论文阐述了飞机装配过程中任务调度的重要意义,介绍了当前调度算法的 研究现状,对离散粒子群优化算法进行研究并在此基础上提出一种基于激励原则的改进离散 粒子群优化算法。最后以某型飞机尾段装配流程为对象对改进后的算法进行验证,得到良好 效果。     

一种基于相角映射的改进多目标粒子群优化算法

提出一种相角粒子群优化算法求解多目标优化问题。该算法采用相角映射实现了粒子在相角空间上仅依赖于归一化多目标函数的快速搜索,在粒子飞行信息共享机制上引入共享池概念,提出基于关联支配排序和相似度排序的共享池更新策略,提高了Pareto解的多样性。采用Sigma领导策略和混沌变异操作,平衡了算法的快速搜索能力和全局寻优能力。标准多目标测试函数和电力系统广域阻尼控制多目标优化算例表明了所提出算法的可行性和有效性。     

基于克隆选择的粒子群优化算法

粒子群优化是一种简单有效的随机全局优化技术．将克隆选择引入拉子群优化算法，提出了一种基于克隆选择的拉子群优化算法．算法的主要特点是利用克隆和变异等操作，提高收敛速度和种群的多样性．仿真程序表明，该算法能以较快速度完成给定范围的搜索和全局优化任务．     

改进粒子群算法在智能组卷系统中的应用

计算机智能组卷是近年来计算机在辅助教学中的一个重要应用,计算机智能组卷作为一种多目标求解的优化组合问题.提出基于灰色关联度分析的改进粒子群算法应用于自动组卷问题,并进行了仿真实验.仿真结果表明,此算法能够成功应用于自动组卷,组卷速度快、成功率高.     

多目标粒子群算法在混装线再平衡中的应用

企业对产品进行创新改进,带来装配线上装配任务的变化,从而造成已平衡装配线的失衡。针对上述变化给企业混流装配线带来的影响进行了研究,以最小化生产节拍,工作站间的负荷,和工人完成新装配任务的调整成本为优化目标去建立混装线再平衡的数学模型。并设计了一种新的多目标粒子群算法求解模型,算法中引入各粒子动态密集距离去筛选外部文档的非劣解和指导全局最优值的更新,在控制解的容量同时保持Pareto解集分布均匀。此外,引入变异机制,提高了种群的全局搜索能力。最后,结合具体实例的验证表明,该改进多目标粒子群算法能有效地解决混装线再平衡问题。     

粒子群优化算法在多目标优化中的应用与仿真

该文结合经济多目标优化的实际问题,对粒子群算法的初始化进行了改进,在给定范围内进行初始化,并且对于复杂域约束优化问题,给出了其实现与仿真。     

粒子群优化算法在桁架结构优化中的应用

介绍了粒子群优化(PSO)算法的一种改进算法:用于约束优化问题的启发式粒子群优化(HPSO)算法.针对HPSO算法在桁架结构优化中速度较慢的问题,将HPSO算法的约束处理策略与另一种适用于粒子群算法的约束处理方法结合,并将改进后的算法应用到1个桁架结构截面优化设计算例中,同时与HPSO算法进行对比分析.对于此算例,改进算法和HPSO算法都运行了多次,从多次运行的统计分析中可以看出,改进算法的优化效果和稳定性好于HPSO算法,且结构分析的次数减少了一半左右,从而整个程序运行的速度比HPSO算法提高了将近一倍.     

带自适应变异的量子粒子群优化算法

提出了一种带有自适应变异的量子粒子群优化（AMQPSO）算法,利用粒子群的适应度方差和空间位置聚集度来发现粒子群陷入局部寻优时,对当前每个粒子经历过的最好位置进行自适应变异以实现全局寻优。通过对典型函数的测试以及与量子粒子群优化（QPSO）算法和自适应粒子群优化（AMPSO）算法的比较,说明AMQPSO算法增强了全局搜索的性能,优于其他算法。     

基于聚集密度的粒子群多目标优化算法

为了改善粒子群多目标优化算法的分布性,引入了聚集密度以进行精英集的更新。其基本思想为：计算群体中每个个体的聚集密度,根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集,采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。通过数值实验用量化指标研究了新算法的收敛性和分布性,结果表明：新算法的收敛性与常规粒子群多目标优化算法相当,但分布性有了明显的提高。     

求解多目标优化问题的自适应粒子群算法

提出了一种基于自适应惯性权重的多目标粒子群优化算法AWMOPSO,采用新的适应值分配机制,在搜索过程中根据粒子的适应值对粒子进行分类,动态调整粒子的惯性权重以控制粒子的开发和探索能力。用外部精英集保存非支配解,并通过拥挤距离维持解的多样性。引入精英迁移和局部扰动策略,提高收敛的速度和精度。典型的测试函数的计算结果表明了算法能够快速逼近Pareto最优前沿,是求解多目标优化问题的有效方法。     

质心粒子群优化算法

为了加快粒子群算法收敛速度,提出了质心粒子群优化算法（CPSO）。算法通过计算种群所有个体最优记录所构成的一个群体的质心,对种群个体当前的最优记录和全局最优记录进行比较、替换或更新等操作,从而加快算法的收敛速度。仿真实验表明,在求解相同精度的情况下,质心粒子群优化算法的收敛速度优于线性递减惯性权重粒子群优化算法（LDWPSO）。     

新型多群体协同进化粒子群优化算法

在基本的MCPSO算法中除了主群与从群的信息交流,从群之间没有信息交流。为了解决这一问题,提出了一种具有中心交流机制的改进MCPSO算法,该策略可以实现各个从群之间的信息交流,从而加快算法收敛。仿真实验结果表明改进后的算法具有较好的求解精度和较快的收敛速度。     

QPSO算法在训练支持向量机中的应用

训练支持向量机的本质问题就是求解二次规划问题，但对大规模的训练样本来说，求解二次规划问题困难很大。遗传算法和粒子群算法等智能搜索技术可以在较少的时间开销内给出问题的近似解。量子粒子群优化（QPSO）算法是在经典的微粒群算法的基础上所提出的一种有较高收敛性和稳定性的进化算法。将操作简单而收敛快速的QPSO算法运用于训练支持向量机，优化求解二次规划问题，为解决大规模的二次规划问题开辟了一条新的途径。     

利用T-S模糊自适应PSO算法优化PID参数

针对微粒群优化算法存在的早熟问题,提出了一种基于T-S模型的模糊自适应PSO算法（T-SPSO算法）。算法依据种群当前最优性能指标和惯性权重值所制定T-S规则,动态自适应惯性权重取值,改善了PSO算法的收敛性。将该算法应用于PID控制器的参数整定,可得到更优的控制器参数。仿真结果验证了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。     

基于距离的k最优粒子群优化算法

传统的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）只考虑了最优粒子对整个进化过程的引导作用且在一次迭代中所有粒子采用相同的惯性权值。为了体现各粒子相对于已知最优解的差异,提出了一种基于距离度量的自适应（k,l）PSO算法。（k,l）PSO算法采用轮盘赌策略在k个最优的粒子中选择一个粒子作为全局最优粒子参与粒子的速度更新,同时,根据粒子间的平均距离l确定粒子与选中的最优粒子的距离,自适应调整粒子的惯性权值。通过基准测试函数对算法进行了实验,实验验证了（k,l）PSO算法的有效性。     

学习-考试型的粒子群优化算法

标准的粒子群算法在进化后期常易于陷入局部最优。为提高粒子群算法的寻优性能,首先对学生学习-考试机制进行分析,得到学习-考试机制的基本原则,然后,利用该原则和粒子局部最优的信息,在粒子陷入局部最优时,对粒子的位置分量进行有机地组合,即考试策略。数值实验结果证明了新策略极大地提高了粒子的寻优性能。     

粒子群算法在生产物流调度中的应用研究

以提高柔性制造系统（FMS）的生产效率为目标,提出了基于粒子群算法（PSO）的AGV动态调度策略。在PSO中采用三维向量的编码方式,解决了AGV资源分配与任务排序的问题,对编码后的粒子经过速度-位移计算后进行解码,通过读取数据库表得到AGV的运行时间来计算目标函数。并且提出了浮动的目标函数法,以使各AGV的任务均匀,总体最优。最后将该算法嵌入到FMS仿真实例模型中,实时进行AGV的任务调度优化,整个FMS加工任务的总完成时间较优化前缩短了12.1%,证实了算法的有效性。