基于离散粒子群算法的机房排课问题研究

粒子群优化算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。本文通过改造离散粒子群算法使之适合机房排课问题的求解。从而达到为机房排课问题的解决提供一种新的思路。     

混合型粒子群优化算法研究

为了改进粒子群算法的性能,提出了融合其他算法优点的混合型粒子群算法。对三种主流的混合粒子群优化算法(基因粒子群、免疫粒子群、混沌粒子群)分别从混合目的、混合方式、实现步骤、算法优化性能等多个方面进行了研究,给出了这三种混合粒子群算法的优缺点及适用范围。     

基于粒子群优化算法处理圆度误差

圆度误差是机械零件及其互换性的重要指标,是产品质量的关键,这里提出一种基于粒子群优化算法计算圆度误差的方法.粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术.它的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整.该方法克服了传统圆度误差最小二乘法评价的局部收敛问题.仿真实验结果表明,本文介绍的方法可以有效、正确地评价圆度误差.     

直觉模糊离散粒子群算法

在研究和分析离散粒子群算法(DBPSO)的基础上,提出一种基于直觉模糊熵的改进离散粒子群算法(IFDPSO).该算法以直觉模糊熵作为粒子群状态测度和速度变异的基本参数,同时加入了位置变异策略以保证算法在有限时间内尽可能多地遍历到次优位置及其邻域,增强了算法的全局寻优能力.实验数据表明,在求解较大规模整数规划问题(如0-1背包问题)时,IFDPSO比DPSO和蚁群算法(ACO)更为有效,从而为解决这类问题提供了新的途径和方法.     

基于离散粒子群算法的工作流任务调度研究

工作流系统可以实现企业的业务过程的自动化,好的调度算法可以提高整个工作流系统的执行效率。对工作流任务调度的研究具有重要的意义。离散粒子群优化算法是一种收敛速度快、调整参数少、易实现及理解的优化算法。结合工作流特点,通过置换因子的概念,将离散粒子群算法与工作流任务调度相结合,给出了基于离散粒子群算法的工作流任务调度的定义。并结合保险理赔处理进行实验,得到了良好的效果,验证了应用的有效性和可行性。     

基于离散粒子群优化算法的网格资源分配研究

资源分配和任务调度是网格计算中关键的问题之一。本文提出一种基于离散粒子群优化算法的网格资源分配算法。该算法通过对粒子群算法中粒子的位置与速度进行重新定义,以及重新设计粒子的位置与速度的变换规则,使粒子群算法适用于网格资源分配和任务调度。理论分析及模拟实验表明,该算法具有良好的性能。     

基于离散粒子群算法的排课问题研究

针对高校排课问题,提出了一种改进的离散粒子群算法.采用基于矩阵的编码方式,对粒子的位置和速度更新方法进行重新定义.利用C#言实现了一个基于离散粒子群算法的排课系统.并以不同学院一个学期的课程表为依据对系统进行了评估,结果验证了粒子群算法在排课系统中应用的可行性,在一定程度上解决了高校复杂的排课难题,实现了智能化、人性化的排课过程.     

基于离散粒子群算法的工作流任务调度研究

工作流系统可以实现企业的业务过程的自动化,好的调度算法可以提高整个工作流系统的执行效率.对工作流任务调度的研究具有重要的意义.离散粒子群优化算法是一种收敛速度快、调整参数少、易实现及理解的优化算法.结合工作流特点,通过置换因子的概念,将离散粒子群算法与工作流任务调度相结合,给出了基于离散粒子群算法的工作流任务调度的定义.并结合保险理赔处理进行实验,得到了良好的效果,验证了应用的有效性和可行性.     

基于免疫粒子群算法的参数估计方法

针对污水生化反应模型参数估计问题,提出一种基于免疫粒子群算法的估计方法。该方法采用免疫算法保持粒子群的多样性,避免粒子群算法的过早收敛而降低寻优能力。利用估计的参数值对实验数据进行拟合,仿真结果表明,拟合误差率低于标准的粒子群和遗传算法,进一步提高了污水生化反应模型参数估计精度。     

基于关系矩阵编码的粒子群负载均衡算法研究

针对网络流量负载均衡与优化问题,提出了一种基于关系矩阵编码的粒子群负载均衡算法.给出一种采用关系矩阵作为编码方法的粒子群算法来处理网络负载均衡问题,能够使网络流量能较好的分担到不同链路上.仿真结果表明,该算法取得了较好的流量负载分担效果及较小的时间花费.     

基于粒子群优化算法的微波滤波器设计

介绍了粒子群优化算法的基本原理,并讨论了其在带传输零点的广义Chebyshev微波滤波器设计中的应用,得到了耦合矩阵的实际形式。利用耦合相位关系模型分析出附加耦合的极性,以决定零点的分布。最后利用仿真软件建立了一个八阶同轴腔基站滤波器模型并加工生产,实际测试与理论结果吻合较好。     

一种高效的改进粒子群优化算法

提出了一种高效的改进的粒子群优化策略,把整个群体分为几个子群体,进行子群体的专业化社会分工与信息交换,该策略在提高算法局部搜索能力的同时也兼顾了全局搜索能力。测试表明,与现有方法比较,该方法全局寻优的精度与速度有明显提高。     

云自适应粒子群优化算法在数值积分中的应用

为了提高传统自适应粒子群优化算法的鲁棒性,由X条件云发生器自适应调整粒子的惯性权重,提出云自适应粒子群优化算法。由于云滴具有随机性和稳定倾向性的特点,使得惯性权重既具有传统的趋向性,满足快速寻优能力,又具有随机性,有利于提高种群的多样性,提高了收敛速度。通过对求解任意函数数值积分的实验表明,该算法计算精度高、求解速度快,是求解数值积分的一种有效的方法。     

小生境粒子群优化算法

针对粒子群算法容易早熟收敛和后期收敛速度慢的缺点,结合进化论中小生境技术,提出了小生境粒子群优化算法。通过粒子之间的距离找到具有相似距离的粒子个体组成小生境种群,然后在该种群里面利用粒子群优化算法进化粒子,所有个体经过其小生境群体的进化之后,找到最优的个体存入到下一代的粒子群中,直到找到满意的适应值为止。最后利用Shaffer函数验证了该算法的性能,并且与其他算法进行比较,结果表明该文算法能获得比较好的解,收敛成功率高,并且代价也比较小。     

新型分阶段粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的“早熟”问题,提出了一种新型分阶段粒子群优化算法。该算法通过调整惯性权重和加速系数使粒子自组织地跟踪局部吸引域和全局吸引域来扩大粒子的搜索空间和提高粒子的收敛精度,同时根据粒子处于不同的阶段实施相应的变异策略来增加种群的多样性。通过经典函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟问题。     

基于QPSO的纹理合成算法

针对PSO算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种以块算法为基础,量子粒子群优化算法（QPSO）为优化策略的纹理合成方法。实验结果表明,与标准PSO算法相比,由于量子粒子群优化算法（QPSO）显著的全局收敛性,这种新型的纹理合成方法,使最后的合成图像中采样块结合处更流畅,纹理更细腻。     

粒子群优化算法专利技术浅析

粒子群优化算法又称微粒群算法,是-种智能优化算法,主要用于优化函数、训练神经网络,以及其他进化算法的应用领域。本文简介了粒子群优化算法的发展历史及现状、主要分类,并以国内外专利申请数据为分析样本,从专利逐年变化的申请量和申请人分布等角度进行了分析和研究。     

基于模拟退火粒子群算法的FCM聚类方法

针对模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于模拟退火粒子群优化的模糊聚类算法。该算法利用粒子群强大的全局寻优能力和模拟退火算法跳出局部极值的能力,克服了模糊C-均值聚类算法的不足。实验表明,该算法有很好的全局收敛性,能够较快地收敛到最优解。     

保持粒子活性的改进粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法（particle swarm optimization, 简称PSO）存在的早熟收敛问题,提出了一种保持粒子活性的改进粒子群优化（IPSO）算法。当粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索。通过对4种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度,而且能够更有效地进行全局搜索。     

求解矩形包络问题的量子行为粒子群优化算法

介绍了一种利用量子行为粒子群算法（QPSO）求解矩形包络的方法。矩形包络是将二维不规则形状样片用它们的最佳包络矩形来代替,是服装排料的第一步。实验结果表明量子行为粒子群算法比粒子群算法,遗传算法能更好地解决求二维不规则形状样片的矩形包络的问题。