一种新改进的粒子群优化算法

由于粒子群优化算法对多极值复杂问题求解时容易陷入局部极值,提出一种新改进的粒子群优化算法。该改进算法是将粒子群进化过程分为两个不同的阶段,每个阶段应用不同的进化模型,通过结合这两种进化模型的各自优点有效地降低群体陷入局部最优。由仿真实验结果可知,对于复杂多极值函数优化问题,本文算法比标准粒子群优化算法的全局寻优能力更强。     

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。     

基于改进粒子群算法的车间作业调度问题研究

针对现行的遗传算法存在过早收敛和进化速度过慢的局限,以及标准粒子群算法收敛精确度不高、易陷入局部极值点的缺点,通过分析原有算法的优化机理,提出一种惯性权重随粒子的进化代数增加而非线性减小的改进型粒子群算法,并将此算法应用于车间作业调度问题中.大量仿真实验结果表明,该算法在求解车间作业调度问题上具有可行性和有效性.     

磁性材料成型烧结生产调度优化方法及应用

建立以最小化提前和拖期时间、最小化炉重偏差为目标的混合整数线性规划模型, 解决磁性材料成型-烧结两阶段生产调度问题. 提出一种混合粒子群优化算法(HPSO)进行模型的求解,该算法采用基于订单的编码方式. 针对粒子群算法易陷入局部最优, 在迭代过程中引入模拟退火思想. 改进粒子群算法的全局极值和个体极值选取方式, 使算法尽快收敛到非劣最优解. 生产现场实际数据仿真结果表明: 该混合粒子群算法无论在求解精度, 还是求解速度上均优于普通粒子群算法和遗传算法.     

一种二维不规则零件优化排样算法

将模拟退火算法和粒子群算法相结合，提出了一种基于模拟退火的粒子群算法。采用交叉和柯西变异运算，提高了算法的收敛速度和精度。将该算法应用于求解二维不规则零件排样问题，首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题，然后应用该算法进行优化求解，在求解过程中应用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调。排样结果表明该算法是行之有效的。     

新型混合粒子群优化算法

针对粒子群算法易陷入局部极值、精度低等缺点,提出了一种基于模拟退火与混沌思想的新型粒子群优化算法(SA-CPSO).在该算法的初始阶段,对粒子位置进行混沌初始化,并引入模拟退火算法对每个粒子的适应度进行评价;在该算法运行过程中根据群体适应度方差对粒子群进行混沌更新;最后通过对几种经典函数的测试计算,结果表明,相对于标准粒子群算法,该新型混合算法提高了局部搜索能力和搜索精度,并有效避免了早熟现象的产生.     

改进反向粒子群算法及其在噪声中的应用

粒子群优化算法规则简单,收敛速度较快,但易陷入局部最优值,在噪声问题中也显示出较差的寻优能力．针对算法存在的不足,本文结合反向学习机制较快的学习速度及优化能力,并在算法进化过程中引入交叉因子,提出一种新的改进的反向粒子群算法（COPSO）．实验表明,该算法在噪声问题中要优于反向粒子群算法．     

基于混沌搜索的混和粒子群优化算法

所提出的算法将粒子群优化算法和混沌算法相结合，既摆脱了算法搜索后期易陷入局部极值点的缺点，同时又保持了前期搜索的快速性，最后通过4个测试函数将该算法与基本粒子群算法进行仿真对比，比较结果表明基于混沌搜索的混和粒子群优化算法在收敛性和稳定性等方面明显优于基本粒子群优化算法．     

求解背包问题的病毒协同进化粒子群算法

为提高粒子群算法的搜索性能,提出一种基于病毒进化理论的改进离散粒子群算法:病毒协同进化粒子群算法.在粒子群中引入生物病毒机制和宿主与病毒基于感染操作的思想,病毒采用与粒子等长的编码方式,执行反向代换、结合等操作,利用病毒的水平感染和垂直传播能力较好地维持个体的多样性和对解空间的局部搜索能力.通过解决背包问题对算法进行验证,仿真表明所提算法搜索性能优于遗传算法、模拟退火及标准粒子群等其他算法.该算法能有效求解背包问题等NP难题.     

一种新的混合差分粒子群优化算法及其应用

基于差分进化算法在收敛快速性及粒子群算法在种群多样性保持上的优势,提出一种新的混合启发式优化算法,其基本思路是将粒子群种群作为辅助变异算子,与差分进化算法种群进行交叉操作,产生的新子代继承了父代和母代的优势特性,从而避免了单一算法的早熟收敛和收敛速度过慢的问题。通过与已有的改进算法仿真对比,该算法能够有效的跳出局部极值防止算法早熟且收敛速度很快。最后,借鉴已有文献方法对混合算法在B2C路径优化问题中的工程应用进行了实验研究。     

An extended particle swarm optimization algorithm based on coarse-grained and fine-grained criteria and its application

In order to study the problem that particle swarm optimization （PSO） algorithm can easily trap into local mechanism when analyzing the high dimensional complex optimization problems, the optimization calculation using the information in the iterative process of more particles was analyzed and the optimal system of particle swarm algorithm was improved. The extended particle swarm optimization algorithm （EPSO） was proposed. The coarse-grained and fine-grained criteria that can control the selection were given to ensure the convergence of the algorithm. The two criteria considered the parameter selection mechanism under the situation of random probability. By adopting MATLAB7.1, the extended particle swarm optimization algorithm was demonstrated in the resource leveling of power project scheduling. EPSO was compared with genetic algorithm （GA） and common PSO, the result indicates that the variance of the objective function of resource leveling is decreased by 7.9%, 18.2%, respectively, certifying the effectiveness and stronger global convergence ability of the EPSO.     

基于模拟退火的粒子群算法在函数优化中的应用

为了克服标准粒子群搜索算法在函数优化中出现的迭代速度慢、精度低且易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法.该混合算法利用模拟退火算法中的概率突变能力,在接受新解时既能接受好解也能以一定的概率接受坏解,能够跳出算法的局部最优解,不仅提高了算法的灵活性与多样性,还能提高粒子的多样性,从而获得了较强的全局与局部优化能力.对5个非线性基准函数进行仿真实验对比后发现,混合算法在非线性复杂函数优化中具有更好的寻优能力,表现出调节精度高,收敛速度快等优点,同时避免了"早熟"现象和陷入局部最优的问题.     

关于约束工程设计问题的一个新的混合算法

通过引入可行基规则和Hook-jeveese直接搜索法,提出一个求解约束工程技术问题的新的混合算法—Hook-je-veese搜索法和与可行基规则相结合局部收缩的微粒群算法的混合算法。通过3个典型的工程技术问题计算比较,计算结果表明了新算法是求解约束工程技术问题的一个高效的算法,而且获得了一些比以往文献更好的解。     

禁忌粒子群算法

针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,将禁忌搜索算法中的禁忌思想与粒子群算法结合,提出了一种新的粒子群算法——禁忌粒子群算法（TPSO）。该算法将粒子群算法找到的当前最优值禁忌一段时间后再释放,以此避免算法陷入局部最优,即使算法暂时陷入局部最优,该算法跳出局优的能力也很强。实验表明,TPSO在收敛速度以及收敛精度方面都比基本粒子群算法有了很大程度的提高,特别对于多极值问题搜索效果非常好,可以很好的解决算法陷入局部最优的问题。     

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.     

一种非线性约束优化的微粒群新算法

通过对标准微粒群算法(PSO)改进,采用动态罚函数的方法,提出了一种求解非线性约束优化问题的新算法.由于使用了一种新的适应度函数,该算法具有很强的全局寻优能力.     

基于粒子群与模拟退火相结合的无功优化算法

针对电力系统无功优化采用粒子群算法容易陷入局部最优、模拟退火算法约束条件多和收敛速度慢的问题,提出一种新的基于粒子群与模拟退火相结合的算法.该算法根据粒子群的易实现性、快速收敛性及模拟退火的全局收敛性,进行协同搜索,求取系统无功优化的解集.对IEEE14、57、118节点系统进行了无功优化仿真计算,结果表明该算法原理简单易实现,计算效率高且能获得质量更高的解.     

一种带交叉算子的改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)固有的缺点,在研究标准的粒子群优化算法理论的基础上,提出了一种带交叉因子的改进的粒子群优化算法(MPSO),以解决算法的早熟收敛问题。该算法在搜索过程中引入了交叉因子,增加了粒子的多样性,克服了标准粒子群优化算法易陷入局部极优点的不足,并且算法有较快的收敛速度。该算法有较强的收敛性,还可以引入变异算子。将改进后的算法运用常见的几个测试函数进行了寻优仿真,仿真结果验证了带交叉因子的粒子群算法的可行性和有效性。