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.     

基于动态模糊混沌粒子群算法的含电动汽车微电网多目标优化调度研究

提出一种基于动态模糊混沌粒子群算法的微电网多目标优化调度方法.利用动态目标函数与模糊理论解决多目标主观权值的缺陷,建立以运行维护成本、环境污染物成本为目标的微电网多目标调度模型.微电网多目标优化调度属于多变量、强非线性优化问题,针对传统粒子群算法求解时容易陷入局部最优等问题,在粒子初始化时,引入一种结合Chebyshev映射和Logistic映射的组合混沌映射,在粒子更新过程中,引入Logistic映射,从而增加粒子寻优的遍历性,加强算法全局优化能力.针对惯性权重在粒子群更新过程中的取值问题,采用迭代次数梯度改变惯性权重的策略.仿真结果证明了算法具有更高的收敛效率和更好的收敛效果.     

一种改进的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,把Hooke-Jeeves模式搜索方法作为粒子群优化算法的一个局部搜索算子,嵌入到粒子群算法中,Hooke-Jeeves的强局部搜索能力提高了粒子群优化算法的局部收敛速度和精度,从而提出了一种混合粒子群优化算法。通过基准函数和实例测试进行了验证,结果表明,提出的混合算法的收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。     

改进粒子群优化算法及其在4G网络-基站选址中的应用

针对粒子群优化算法搜索精度不高、整体上容易陷入局部最小的不足,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法一方面在速度更新式中用粒子群中粒子个体极值的加权值替代粒子的个体极值,另外通过使用两种非线性递减函数对惯性权重进行调整,这种改进有效地提高了粒子群优化算法的收敛速度和全局寻优能力.然后,通过对4个基准函数的仿真,验证了本文改进算法的全局收敛寻优能力.最后,将本文改进算法应用于珠三角地区某市4G网络基站选址优化中.仿真和应用的结果表明,改进后的粒子群优化算法具有更高的收敛速度和全局寻优能力.     

基于惯性因子的混沌粒子群优化算法研究

粒子群优化算法本身在多峰复杂函数时会出现早熟收敛现象,降低粒子的多样性,导致粒子群不能收敛到全局极值点。针对粒子群优化算法的局限性,把混沌优化思想引入到粒子群算法,采用混沌优化粒子群算法对测试函数进行仿真,并在此基础上加入惯性因子对混沌优化粒子群算法进一步改进,Matlab仿真结果表明,改进的混沌优化粒子群算法,结合了混沌和粒子群算法共同的优点,能快速、准确地搜索到全局最优值。     

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.     

基于反馈策略的自适应粒子群优化算法

为了克服常规粒子群优化（SPSO）算法在多峰函数寻优应用中容易出现早熟的缺点，提出了一种基于反馈策略的自适应粒子群优化（APSO）算法.考虑到进化过程中群体多样性损失过快，采用种群分布熵和平均粒距两个种群多样性参数，来均衡算法的勘探和开发能力.基于惯性权值随种群多样性变化而变化的动态分析，建立了惯性权值与平均粒距之间的线性函数关系，并将该函数关系融入到APSO算法中.测试结果表明，与常规粒子群优化算法相比，该算法在多峰函数寻优时，成功率和精确度都有显著提高，且全局收敛速度快；在求解异或（XOR）分类问题时成功概率提高，收敛速度加快，APSO算法对神经网络的训练更加有效.     

基于二进制局部PSO算法的配电网故障恢复研究

针对配电网自身的特点,确定了故障恢复模型所采用的目标函数及其约束条件;在粒子群优化算法的基础上,提出了二进制局部PSO算法,并对该算法易早熟收敛和收敛速度慢的缺点进行了优化.通过算例的验证表明,该改进算法能够正确、有效地解决配电网故障恢复问题.     

粒子群优化算法在多峰函数寻优上的应用

本文将模拟退火算法的思想引入到粒子群优化算法中,并且通过改变粒子群优化算法的惯性权值递减策略及更新位置的限制,来加速算法的收敛．算法经过对多峰函数的寻优测试,证明了这种改进算法与自适应粒子群优化算法相比较,不容易陷入局部最优,全局寻优能力更强,收敛速度更快．     

一种改进的多目标粒子群优化算法

针对多目标粒子群优化算法在迭代过程中收敛速度和多样性方面的不足,提出一种改进的多目标粒子群优化算法(IMOPSO).采用基于栅格和拥挤距离的协同外部档案维护策略,通过更准确地选择收敛性和多样性性能更好的非劣粒子作为全局最优值,加快整个种群的收敛速度;采用分段Logistic混沌映射、外部档案检测机制及修改的粒子速度更新公式,分别在初始化阶段和迭代过程中增强种群的多样性;最后,通过对标准测试函数仿真测试证明了改进后的算法能够快速收敛至Pareto最优前沿并保持较好的多样性.     

粒子群算法在阵列天线方向图综合中的应用

针对目前粒子群优化算法在多零点低旁瓣约束的阵列天线方向图综合中早熟收敛、易陷入局部极值的问题,融合混沌优化算法和粒子群优化算法的优点,提出了一种新的混合优化算法.当种群进化停滞时,新算法在种群最优位置的邻域内进行混沌搜索以寻找更优解,其混沌搜索范围可自适应地调整.新的种群最优位置在更新其每一维分量时,选取不同的粒子作为学习对象,提高了粒子的多样性.将此算法应用于阵列天线方向图综合中,能有效地生成多零陷,并抑制旁瓣.     

入侵杂草优化算法用于阵列天线方向图综合简

For overcoming the problem of slow convergence speed and local optimum by using the existing intelligent optimization algorithms in the pattern synthesis of antenna arrays with nulls, notches and sidelobe reduction, a novel invasive weed optimization(IWO) algorithm is presented, and an adaptive IWO is designed to improve the convergence speed and make a balance between the global and local searching ability. Simulation results show that, compared with other existing algorithms, the proposed algorithm performs better, with higher convergence speed and better computation accuracy.     

Array Antenna Pattern Synthesis Based on Selective Levy Flight Culture Wolf Pack Algorithm

基于选择性莱维飞行文化狼群算法的阵列天线方向图综合

王停*^1,2, 唐海林², 于跃宝²,郑斌², 刘慧娟³

(1.河北工业大学 电子信息工程学院,天津 300401;

2.中国人民解放军93756部队,天津 300000;

3. 天津广播电视电影学院 影视技术系,天津 300112）

摘 要：

针对传统智能方法在方向图综合中易于早熟和局部寻优能力不足等缺陷,在文化狼群算法(CWPA)的基础上,设计一种基于选择性莱维飞行的新的狼群算法-莱维文化狼群算法（LCWPA）。新算法利用文化算法在寻优过程中的良好整体管理能力和莱维飞行能够有效提高种群多样性的特点,明显提高了搜索效率。然后将其应用于阵列天线方向图综合。仿真结果表明,在多零点和低旁瓣约束情况下新算法均可取得良好的优化效果,而且该算法相对于量子粒子群算法（QPSO）,粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）来说,在方向图综合中速度和精度更有优势,有很好的推广价值。

关键词： 阵列天线;方向图综合;莱维飞行;狼群优化算法

     

改进粒子群算法及其在共形相控阵综合中的应用

在常规粒子群算法的基础上,通过引入新的速度更新算子、自适应边界控制算子和全局最优粒子扰动算子等操作,提出一种改进粒子群优化算法(IPSO); 并将该算法与简单二次插值算法相结合,克服了收敛速度慢,早熟及局部收敛等缺陷．进一步在对球面共形相控阵方向图综合时,引入了修正的波恩斯坦多项式以减少优化的变量,能够有效地加快算法的收敛速度．与常规粒子群算法和遗传算法的比较结果表明,该算法的局部搜索能力和全局搜索能力都有了很大程度的改善,从而证明了该方法在天线阵列综合中的有效性．     

基于自适应算法的三维波束赋形技术

为了针对每个移动终端进行动态的三维波束赋形,使三维波束主瓣对准期望用户并且在干扰用户方向形成零陷,构建了均匀平面阵的二维阵列信号模型,研究了基于最小均方误差算法的全局自适应算法,并在此基础上提出了基于降维的局部自适应算法. 2种自适应三维波束赋形算法可以动态地调整阵列单元的权值,自适应地改变天线阵列的方向图,为用户提供实时的跟踪服务. 仿真结果表明,在一定数量的阵列天线单元的条件下,2种算法均可以实现针对期望用户的自适应三维波束赋形.     

模拟退火粒子群算法在化工过程综合中的应用

将一种模拟退火粒子群算法应用于化工过程综合。由于粒子群算法后期进化速度变慢,并易陷入局部极值点,本研究将模拟退火思想应用到粒子群算法中,通过Me-tropolis准则提高粒子跳出局部极值的能力,并在降温过程中加快了算法后期的进化速度。模拟退火粒子群算法在换热器设计实例和反应器网络综合问题中的应用结果表明,该算法的性能较粒子群算法有了较大改善,同时也表明该算法用于求解化工过程综合问题是可行和有效的。     

PSO和GA在阵列天线波束赋形中的应用

将粒子群优化算法和遗传算法应用于阵列天线的波束赋形问题中，用MATLAB编制程序分别对10元直线阵和31元圆环阵进行赋形计算，得到了预期的方向图，得出了这两种优化算法在阵列天线波束赋形问题中的优缺点，在计算圆环阵时尝试引入了修正的波恩斯坦多项式以减少需要优化的变量，并结合工程上的需要，用粒子群优化算法给圆环阵赋行计算得到了主波瓣是平顶的方向图。     

基于模糊离散粒子群算法的非均匀阵列优化

首次将模糊离散粒子群算法应用到稀疏阵列天线阵元位置优化上,以得到低的副瓣电平。与遗传算法等进化算法相比,模糊离散粒子群算法有参数少、易于执行的优点。为了尽量避免算法陷入局部最优,在优化中引入了混沌过程;同时用罚函数方法进行了主瓣约束。对于线性阵列的仿真结果表明,该方法能很好地处理离散问题。     

自适应阵列综合方法研究

在干扰入射方向,自适应天线阵方向图会自动产生零陷,从而实现抗干扰的功能.基于最小均方误差准则,应用一种改进的自适应算法对线天线阵进行方向图综合.对主副瓣施加人为干扰,使其产生预定变化,改进了对期望电平的计算,使得算法更为简化,同时可以实现对不等间距阵列的方向图综合,而且能够按设计要求有效地控制主瓣电平和副瓣电平,使其达到预期的效果,克服了传统算法的诸多不足,仿真结果显示算法很好的完成设计要求,从而表明算法具有较大的实际应用价值.