基于自适应粒子群算法的约束布局优化研究

二维带平衡及不干涉约束的圆集在圆容器内的布局优化问题（如卫星舱布局）在理论上属于带性能约束的布局优化M题,它是NP—hard问题的难点,由于它的复杂性,传统的粒子群优化算法难于求解．通过对传统的粒子群优化算法的多重改进,提出了一种自适应粒子群优化算法,该算法在整个搜索过程中,既能保持粒子群原有基本结构,同时又能扩大搜索范围,在提高多样性的同时保证搜索精度,从而加快了收敛速度,有效避免早熟收敛问题,得到最优解．将改进后的算法应用于约束布局问题,建立了此类问题的粒子群算法,通过3个算例的数值计算,验证了该算法的可行性和有效性．     

一种基于粒子群算法求解约束优化问题的混合算法

通过将粒子群算法(PSO)与差别进化算法(DE)相结合，提出一种混合算法PSODE，用于求解约束优化问题．PSODE是在PSO算法中适当引入不可行解，将粒子群拉向约束边界，加强对约束边界的搜索，同时与DE算法结合以加强搜索能力．基于典型高维复杂函数的仿真表明，该算法简单高效，鲁棒性强．     

迭代粒子群算法及其在间歇过程鲁棒优化中的应用

针对无状态独立约束和终端约束的间歇过程鲁棒优化问题，将迭代方法与粒子群优化算法相结合，提出了迭代粒子群算法．对于该算法，首先将控制变量离散化，用标准粒子群优化算法搜索离散控制变量的最优解．然后在随后的迭代过程中将基准移到刚解得的最优值处，同时收缩控制变量的搜索域，使优化性能指标和控制轨线在迭代过程中不断趋于最优解．算法简洁、可行、高效，避免了求解大规模微分方程组的问题．对一个间歇过程的仿真结果证明了迭代粒子群算法可以有效地解决无状态独立约束和终端约束的间歇过程鲁棒优化问题．     

粒子群算法及其在布局优化中的应用

复杂工程布局(如卫星舱布局)方案设计问题,在理论上属带性能约束的布局优化问题(NPC问题),很难求解。论文以卫星舱布局为例,将粒子群算法(PSO)应用于布局问题,构造此类问题的粒子表达方法,建立了此类问题的粒子群算法。文中通过3个算例(其中一个为已知最优解的算例)的数值计算,验证了该算法的可行性和有效性。     

量子行为粒子群优化算法的布局问题研究

基于多边形扫描转换的启发式底左（HBL）算法,将量子行为的粒子群算法（QPSO）应用于布局问题——二维不规则多边形优化排样,给出了该问题的粒子构造方法及其布局优化过程。通过与模拟退火遗传算法（SAGA）进行布局优化比较,验证了该算法求解布局优化问题的有效性。     

家居布局的层次化约束及其粒子群优化

家居布局作为虚拟场景设计的重要内容,在虚拟现实、三维游戏以及室内家居设计中都有应用.针对现有的家居自动布局方法存在约束冲突容易导致局部最优,以及由于全局优化方法收敛速度慢而达不到实时要求的问题,提出层次优化的思想化解约束冲突并采用粒子群优化算法解决布局优化问题.首先引入层次树对家具之间的约束关系进行结构化组织,避免约束冲突;然后引入粒子群优化算法进行优化求解,由于粒子群优化算法有着良好的并行结构,便于GPU加速,从而提高算法效率.通过多样化的实例对算法的有效性进行了验证,并对运行效率进行细致分析,结果表明,文中方法提升了家居布局的质量和效率.     

基于粒子群灰狼混合算法的多目标约束优化问题求解

近年来，多目标优化问题引起了广泛关注，其求解目标多、目标函数复杂，当前方法通常将所有目标加权后求解，但这些方法会造成解集缺乏准确性.针对上述情况，本文首先根据目标分解的框架：辅助目标和等价目标约束优化框架，该框架是将约束优化的问题分解为辅助目标和等价目标相结合的优化问题，同时动态调整所分解出的对应子问题的权值，使分解出的子问题求解趋向于等价目标求解.其次基于粒子群优化算法和灰狼优化算法的各自优势，提出参数自适应的粒子群灰狼混合算法，混合算法的优势集合了粒子群算法的收敛性快和灰狼算法的搜索过程多样性，从而提高粒子进化过程的准确性.通过IEEE CEC2017数据集测试的结果表明：在调参合适的情况下，获得的函数最优值个数多于乌鸦搜索、受约束的模拟退火、带约束的水循环等经典算法，在10D情况下，28个测试函数中11个测试函数表现最佳；在30D的情况下，12个测试函数表现最佳.     

三群粒子群优化算法及其在丙烯腈收率软测量中的应用

提出了一种三群粒子群优化算法（THSPSO, three sub-swarms particle swarm optimization）．该算法将整个粒子群分为三群，第一群粒子朝全局历史最优方向飞行，第二群粒子朝着相反方向飞行，第三群粒子在全局历史最优位置周围随机飞行．分别将该算法和基本粒子群优化算法（PSO, particle swarm optimization）用于一些常用测试函数的优化问题；结果表明,与PSO相比，THSPSO具有更好的优化性能．然后，用THSPSO训练神经网络，并将其用于丙烯腈收率软测量建模，结果显示了三群粒子群优化算法在丙烯腈软测量建模中的可行性与有效性．     

有等式约束优化问题的粒子群优化算法

目前大多数粒子群优化算法针对无约束优化问题或不等式约束优化问题,求解有等式约束优化问题的方法是把每个等式约束变成两个不等式约束,这种方法的缺点是在进化过程中粒子位置很难满足等式约束条件,影响了收敛速度和解的精度。提出了求解有等式约束优化问题的两种新粒子群优化算法,数值试验结果表明,算法是有效的。     

PSO算法在工程优化问题中的应用

粒子群优化算法是群体智能中一个新的分支。该算法本质上是一种随机搜索算法,并能以较大概率收敛到全局最优,特别适用于连续函数的优化。针对工程中的优化问题,将粒子群算法与死亡罚函数法相结合,提出一种求解有约束问题的优化算法。通过与其它算法的比较,表明该算法是一种简单、高效和普适的算法。     

嵌入局部一维搜索技术的混合粒子群优化算法*

通过将粒子群优化算法(PSO)与经典局部一维搜索技术相结合,提出一种嵌入局部一维搜索技术的混合粒子群优化算法(LLS-PSO)。该算法在基本粒子群优化算法中引入一维搜索技术,选取最优粒子进行局部一维搜索,增强了在最优点附近的局部搜索能力,以加快算法的收敛速度。对三个经典复杂优化问题进行数值实验,并与基本PSO算法进行比较。实验分析和结果表明,LLS-PSO具有更好的优化性能。     

基于周期性演化策略的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法(PSO)在寻优过程中容易出现早熟的问题,提出一种基于周期性演化策略的粒子群优化算法.该策略通过在速度更新方程中构建基于粒子群能量的粒子群最优值扰动项,使得粒子群能量在演化过程中可以周期性变化.相比标准PSO算法,当粒子群能量较大时,能够增强局部搜索能力;当粒子群能量较小时,能够增强全局搜索能力.典型优化问题的仿真结果表明,所提出的算法与线性下降惯性权重粒子群优化(LWPSO)和PSO算法相比,优化性能得到了显著提高.     

复杂约束条件下的混合粒子群优化算法*

针对具有复杂约束条件的优化问题,提出了一种混合粒子群算法。该混合算法在将标准粒子群算法与线性搜索法有机结合的基础上,依次对粒子的每一维变量进行适当变化并同时判断其变化的效果。最后进行了数值实验,其结果表明,所提出的混合粒子群算法对于具有复杂有约束条件的优化问题有较好的优化效果。     

二进制粒子群优化算法在化工优化问题中的应用

优化问题是化工过程的一个主要问题,而由化工问题建模所得到的优化问题大多较为复杂,此时要求的优化算法具有良好的优化性能。粒子群优化算法是新近发展起来的一种优化算法,但其对多极值函数的优化时,易陷局部极值。本文在分析粒子群优化算法的机理、考虑二进制比十进制更易于学习等的基础上,提出采用二进制表示粒子群优化算法,使每个粒子更易于从个体极值与全局极值中学习,从而使算法具有更强的搜索能力与更快的收敛速度,性能测试说明了所提出的算法是有效的．最后将算法用于求解换热网络的优化问题,取得良好效果。     

改进粒子群优化算法在TDOA定位中的应用

针对TDOA定位估计中的非线性最优化问题,提出了一种基于改进粒子群优化的TDOA定位算法。该算法在自适应粒子群优化算法的基础上,引入禁忌搜索策略,有效地解决了粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题,使算法快速收敛到全局最优解。仿真结果表明:该算法性能稳定,定位精度高。     

An effective hybrid particle swarm optimization algorithm for multi-objective flexible job-shop scheduling problem

Flexible job-shop scheduling problem (FJSP) is an extension of the classical job-shop scheduling problem. Although the traditional optimization algorithms could obtain preferable results in solving the mono-objective FJSP. However, they are very difficult to solve multi-objective FJSP very well. In this paper, a particle swarm optimization (PSO) algorithm and a tabu search (TS) algorithm are combined to solve the multi-objective FJSP with several conflicting and incommensurable objectives. PSO which integrates local search and global search scheme possesses high search efficiency. And, TS is a meta-heuristic which is designed for finding a near optimal solution of combinatorial optimization problems. Through reasonably hybridizing the two optimization algorithms, an effective hybrid approach for the multi-objective FJSP has been proposed. The computational results have proved that the proposed hybrid algorithm is an efficient and effective approach to solve the multi-objective FJSP, especially for the problems on a large scale.     

基于K-均值聚类的协同进化粒子群优化算法

针对粒子群优化（PSO）算法优化高维问题时,易陷入局部最优,提出一种基于K-均值聚类的协同进化粒子群优化（KMS-CCPSO）算法。该算法通过引入K-均值算法扩大种群的局部搜索范围,采用柯西分布和高斯分布相结合的方法更新粒子的位置。实验结果表明,该算法具有较好的优化性能,其优势在处理高维问题上更为明显。     

一种基于粒子群参数优化的改进蚁群算法

蚁群算法是一种应用广泛、性能优良的智能优化算法,其求解效果与参数选取息息相关.鉴于此,针对现有基于粒子群参数优化的改进蚁群算法耗时较大的问题,提出一种新的解决方案.该方案给出一种全局异步与精英策略相结合的信息素更新方式,且通过大量统计实验可以在较大程度上减少蚁群算法被粒子群算法调用一次所需的迭代代数.仿真实验表明,所提出算法在求解较大规模旅行商问题时具有明显的速度优势.     

一种动态分级的混合粒子群优化算法

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题,提出一种动态分级的混合粒子群优化算法．该算法采取３种级别的并行粒子群算法,分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合,并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目．在全局搜索中,将混沌机制引入算法中以增强算法的全局搜索能力;在局部搜索中,采用单纯形法对适应度最优解进行局部寻优．仿真实验表明,该算法比其他优化算法具有更好的性能．     

基于交叉变异的混合粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种基于群体智能理论的全局优化算法,通过群体中粒子间的合作与竞争实现对问题空间的高效搜索。针对算法后期收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种混合粒子群算法。该算法通过改变种群初始化方法,引入交叉和变异机制等措施改善基本粒子群算法的性能。数值试验结果表明,改进型粒子群算法在提高全局寻优能力和加快收敛速度等方面均有良好的表现。