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.     

一种求解连续空间约束优化问题的蚁群算法

借鉴蚁群算法和惩罚函数的思想提出了一种用于求解连续空间约束优化问题的蚁群算法.应用自适应调整惩罚因子的惩罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,再结合自适应调整全局选择因子和信息素挥发系数的连续域蚁群算法,求解连续空间约束优化问题.通过对基准测试函数进行编程求解,对比采用固定参数的蚁群算法求解结果,验证了所提改进算法的正确性和有效性.     

基于改进PSO算法的光伏发电系统控制室的选址

为解决我国西部无电村落供电问题,在这些地区引入了光伏发电.为了减少光伏发电建设投资和保证可靠供电,对控制室进行优化选址是非常重要的.针对控制室的选址问题,用传统的数学算法解决比较复杂,且不易实现最优,为此提出了改进粒子群算法进行控制室的选址.通过负荷分布情况及用电量情况建立目标函数和约束条件,利用惩罚函数法对约束条件进行处理,最后得到一个带有惩罚项但没有约束条件的目标函数,用MATLAB平台编程求解其最小值,完成所要搜寻优化问题的最佳结果.     

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.     

改进粒子群算法及其在电力变压器优化设计中的应用

针对基本粒子群算法易陷入局部最优解的缺陷,本文提出了一种带有惩罚量的改进粒子群算法。用标准测试函数对改进算法做了仿真分析,结果表明改进算法在寻优精度和收敛性能上均有所提高。将改进算法应用于电力变压器SF9—630／10的优化设计中,分析了优化变量和约束条件的选取,建立了带有惩罚函数的优化设计目标函数,给出了改进粒子群算法的具体实施方法。将传统计算数据与优化数据做了对比,证明了该方法的正确性和有效性。     

基于粒子群优化的多核处理器系统节能调度算法

针对嵌入式多核系统中的实时性和能耗问题,提出了基于粒子群优化的多核处理器系统节能调度算法.通过对多核处理器系统任务调度和能量消耗的分析,建立了新的编码策略和相应的目标函数,将任务划分、任务调度及电压选择3个过程整合到粒子群算法的一个单迭代寻优循环中,并兼顾系统的实时性,将问题转化为有约束的粒子群优化问题,利用可行性规则的约束处理技术,形成基于约束粒子群优化的整体节能调度算法.实验结果表明:本文算法能以较快的速度收敛于使系统能耗更少的调度解.     

一种负载均衡的FiWi网络视频多路径传输机制

针对用户差异化的需求及融合网络局部过载造成视频业务中断的问题,提出一种负载均衡的视频传输机制.首先根据光纤无线接入网络的前端结构特点来改进分裂多径路由协议以获得路径选取模型;其次计算视频在无线侧的延迟和路径差分延迟,并确定其阈值作为用户体验质量约束;最后在考虑用户体验质量的同时,采用多级惩罚函数的粒子群优化算法进行视频...     

粒子群算法及特性的研究

研究了粒子群优化算法,探讨了算法的在线与离线性能指标,在此基础上,将粒子群算法与罚函数相结合,提出一种求解有约束问题的优化算法,用MATLAB实现了对典型多峰函数优化计算,仿真结果表明验证了它的收敛性、有效性,对典型的优化问题能以较大概率收敛到全局最优.     

一个求解约束优化问题的与可行基规则相结合的改进微粒群算法

提出一个求解约束最优化问题的新的混合算法-与可行基规则相结合的改进的微粒群算法。与惩罚函数法相比,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5个基准测试函数进行仿真计算比较,仿真结果表明了新算法是求解约束最优化问题的一个高效的算法。     

一种新的差分进化约束优化算法

对于约束优化问题,目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法,但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此,把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数,从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借鉴多目标优化中的Pareto的概念,对种群中的个体规定等级,便于在优胜劣汰过程中确定选择概率.同时,在算法陷入局部最优时,采用一种不可行解替换机制来提高算法搜索能力.对13个标准测试问题的测试结果表明,与动态惩罚函数的进化算法、可行性规则的差分进化算法、采用随机排序的进化策略以及人工免疫响应约束进化策略相比,新算法在求解精度上均具有一定的优势.     

改进遗传算法与粒子群优化算法及其对比分析

进化算法作为一类新的优化搜索方法，广泛应用于各种优化问题．现对简单遗传算法进行了改进，采用实值编码，并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合，形成了改进遗传算法．同时还介绍了一种新的进化算法一粒子群优化算法．将这两种优化算法应用于函数优化，并对优化结果进行了对比分析．比较结果表明，改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性，但在找寻最优解的效率上，粒子群优化算法较好．     

量子粒子群算法在结构模态参数识别中的应用

量子粒子群算法作为粒子群算法的改进,具有参数少、好编程、易收敛等优势而备受关注.通过将由结构输入、输出数据计算而得的实测频响函数与包含所需识别的结构模态参数的理论频响函数之差最小化作为优化目标,经过对理论频响函数中的结构模态参数搜索取值而使目标函数最小,此过程将结构模态参数识别问题转化为优化问题.采用量子粒子群算法进行优化而得到结构模态参数.为验证该方法的有效性,对一数值模拟的三层混凝土框架结构进行分析,结果表明,量子粒子群可以有效地识别结构模态参数.     

改进的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种基于群体的自适应搜索优化算法,存在后期收敛慢、搜索精度低、容易陷入局部极小等缺点,为此提出了一种改进的粒子群优化算法,从初始解和搜索精度两个方面进行了改进,提高了算法的计算精度,改善了算法收敛性,很大程度上避免了算法陷入局部极小.对经典函数测试计算,验证了算法的有效性.     

基于熵模型的动态粒子群优化算法

受多种群并行寻优机制的启发,提出了一种基于熵模型的动态粒子群优化算法(entropy dynamic multiPSO,EDM-PSO)用于处理动态优化问题.将解空间划分为多个子空间,在每个子空间中利用熵模型增加种群多样性,多种群并行搜索,利用多点环境检测机制检测环境变化.对动态多峰benchmark优化问题进行了数值实验,并与其他几种动态优化算法进行了比较,结果表明:EDM-PSO算法对于处理动态优化问题具有优势.     

基于动态扰动项的禁忌粒子群优化算法

针对粒子群优化算法后期收敛速度慢,且容易陷入局部最优解的缺点,在算法中加入动态扰动项,改变了速度的更新公式,使粒子可以跳出局部极值.后期引入禁忌搜索算法,充分利用禁忌搜索的记忆能力和爬上能力,能够快速搜索到全局最优解.通过对测试函数的仿真实验表明,采用动态扰动项的禁忌粒子群优化算法更能提高收敛速度,获得全局最优解.     

粒子群优化的BP神经网络在电梯群控系统中的应用

目的提出基于粒子群优化的BP神经网络获取评价电梯群控系统派梯性能指标的新方法．方法综合考虑电梯运行特性,确定电梯调度控制策略,建立了电梯运行性能的评价指标函数,利用神经网络自学习功能获取评价指标的初始权值和阀值,针对平均候梯时间对比研究了普通BP神经网络算法和粒子群优化BP神经网络算法．结果将优化的权值和阀值代入BP神经网络获得平均候梯时间,粒子群优化的BP神经网络与BP神经网络相比,减少了迭代次数,缩短了运行时间．结论仿真实验表明,该方法可以避免BP神经网络训练中产生局部极小值,加快BP神经网络训练速率,提高电梯群控系统控制的速度．     

利用粒子群算法计算AHP判断矩阵排序权重

根据判断矩阵的基本性质,可以将判断矩阵的排序权重计算归结为一个最小化一致性指标的最小优化问题。针对这个最优化问题,提出一种利用改进的粒子群算法计算排序权重的算法。首先对判断矩阵排序权重计算及一致性检验、改进的粒子群算法进行了介绍,然后对排序权重计算进行了描述,最后给出仿真实验数据及其分析。实验结果验证了此算法的有效性,并显示该算法具有很高的精度和稳定性。     

结合粒子群算法的小波神经网络交通流预测

针对短时交通流量具有复杂性、非线性等特点,提出基于粒子群算法的小波神经网络交叉路口短时交通流量预测方法,利用粒子群算法优化小波神经网络的模型参数,通过定义可变的加速因子,使粒子群算法有利收敛于全局最优解.将粒子群算法的全局优化搜索能力和小波良好的时频局部性质相结合,克服神经网络易陷入局部极小和引起振荡效应现象的缺点.实验仿真结果说明,该算法可以有效提高预测精度,减少预测误差,并且很好的反映了交通流的特点.     

粒子群优化算法的研究与展望

粒子群优化算法是一种基于群智能的随机优化算法,具有简单易实现、设置参数少、全局优化能力强等优点.着重对粒子群优化算法中的基本算法、改进算法、应用领域和研究热点等方面做了较为详细的论述.     

基于PSO算法的RBFNN在织物染色配色中的应用

为了提高计算机配色的效率,提出了一种基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization algorithm）的RBFNN（radial base function neural network）解决织物染色配色问题的模型。该模型容易实现,没有过多参数需要调整,并且提高了模型的收敛速度和精确度。仿真结果表明,用PSO算法优化的RBF神经网络解决计算机织物染色配色问题是一种较好的方法。