求解多隔室车辆路径问题的改进粒子群优化算法

针对同时配送多种不能混装货物的多隔室车辆路径问题,建立了最小化车辆行驶成本的数学模型,并提出一种改进粒子群优化算法进行求解。该算法借鉴传统粒子群优化算法与模拟退火算法的思想,以粒子群算法为主框架,在粒子更新过程中引入模拟退火中的Metropolis准则,以一定概率接受劣解,使粒子在寻优过程中能够概率性地跳出局部最优。通过对经典车辆路径问题算例进行改编实验,并与已有文献、基本粒子群优化算法、基本人工蜂群算法分别进行对比分析表明,所提算法不但求解多隔室车辆路径问题有效,而且在求解质量上具有明显优势。     

基于k-中心点法的改进粒子群算法在旅行商问题中的应用

为将面向连续优化的粒子群优化算法应用于旅行商问题的求解,提出了旅行商问题的权重编码方案.该方案将属于组合优化的旅行商问题转化为连续优化问题,同时保留了粒子群算法的易操作性和高效性.针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出了适合旅行商问题的基于k-中心点法的改进措施.该措施利用简单匹配系数构建粒子群的相异度矩阵,在此基础上采用k-中心点法对粒子群进行聚类分析,实现了粒子之间的信息交换,扩大了粒子的搜索空间,避免算法陷入局部最优.最后,用旅行商问题标准库的4个算例验证了权重编码方案和改进粒子群算法的有效性.     

基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究

测试优化选择是一个组合优化问题.通过对测试选择的目标和约束条件进行深入分析, 建立了其数学模型, 并提出了一种混合粒子群-遗传算法用于求解满足测试性指标要求的最小完备测试集.该算法将遗传算法中的遗传算子引入到二进制粒子群算法中, 既避免陷入局部最优和早熟收敛现象, 又提高了搜索效率.大量实验证明, 对于测试优化选择问题, 混合粒子群-遗传算法能够快速有效的获得全局最优解.     

基于模拟退火粒子群算法的钎焊炉调度优化

针对工业热处理生产中的钎焊炉调度问题,考虑到钎焊炉的能耗和生产效率,以工件加工时间最小化为目标,建立了钎焊炉调度问题的数学模型.结合粒子群算法快速收敛和模拟退火算法能从局部极值区域跳出等的优点,设计了求解模型的模拟退火粒子群算法.数值仿真实验证明了所提模型及算法的可行性和有效性.     

基于改进PSO算法的发酵过程模型参数估计

建立准确的非线性机理模型是发酵过程优化调控的关键.提出了一种基于改进粒子群优化算法(PSO, particle swarm optimization)的发酵过程模型参数估计方法,并将该方法用于青霉素发酵过程建模.改进的PSO算法通过引入粒子群能量对粒子进行自适应分群以防止粒子陷入局部最优,从而保证收敛于全局最优解.实验结果表明,该方法可以有效地实现青霉素发酵过程模型参数的准确估计,所得到的模型精度能够满足发酵过程的状态估计和控制需求.     

基于小生境改进粒子群算法的几何约束求解

几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题。几何约束问题先被转化为一个优化问题。采用基于小生境改进粒子群优化算法来求解该优化问题。由于经典粒子群优化算法容易陷入局部最优,出现早熟现象。为此,基于小生境原理,提出一种小生境改进粒子群优化算法(niche improved particle swarm optimization,NIPSO)。该算法在进行速度和位置更新后,根据小生境数确定个体历史最好位置中的孤立点。然后对所有个体历史最好值差于孤立点值的粒子使用交叉和选择算子进行更新。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。     

基于Kriging模型的复杂产品管线敷设顺序粒子群优化

复杂产品的管线布局问题十分复杂,除管路路径规划算法外,敷设顺序对管线整体敷设有着十分重要的影响.以往的研究大多将重点集中在管线路径规划方面,而对敷设顺序的研究还比较少.以航空发动机为例,提出一种基于Kriging模型的管线敷设顺序的规划方法.针对敷设顺序规划这一离散优化问题,通过论域连续化处理,建立粒子群算法优化相关函数参数的Kriging近似模型.在Kriging模型的基础上,应用离散粒子群算法搜索最优顺序,避免在优化过程中反复应用管线路径规划算法进行计算,显著提高规划效率.对离散粒子群算法的改进进一步提升算法的搜索性能.所提规划方法具有很好的通用性,仿真试验验证了方法的有效性与高效性.     

基于小生境粒子群算法的公差多目标优化设计

为解决产品设计中的公差优化问题,提出一种基于小生境粒子群算法的公差多目标优化方法。以加工成本、质量损失成本和公差敏感性为优化目标,以装配功能要求和加工能力为约束条件,建立了公差多目标优化模型。对标准粒子群算法进行改进,根据小生境数和Pareto优劣性确定孤立粒子,并通过个体历史最优粒子与孤立粒子的变异、选择操作更新粒子的个体历史最优位置;利用Pareto支配数排序更新粒子群的全局最优位置。利用改进的粒子群算法对公差多目标优化模型进行求解,得到分布均匀的Pareto前沿。设计并开发了原型系统,通过实例验证了该方法的有效性。     

基于改进粒子群算法的路径规划研究与应用

为解决应用于旅行商问题的基本粒子群算法存在的收敛精度不高且早熟等问题,提出一种改进自适应杂交退火粒子群(IAHAPSO)算法。该算法采用基于种群离散度的分种群式自适应调整惯性权重,引导种群的正确进化发展方向;采用模拟退火算法更新群体极值的策略,避免粒子搜索陷入局部最优解;并在种群发展过程中引入遗传杂交算子,增加种群的多样性。通过3种标准TSPLIB测试集验证所提IAHAPSO算法在求解精度及效率上的可行性和优越性。以四轴裁剪机试验系统进一步验证所提算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的复合材料机翼结构布局优化设计

采用粒子群算法对复合材料机翼结构进行布局优化求解.针对粒子群算法的早熟收敛现象,采用了两种改进措施:根据粒子的浓度变异粒子以增加粒子种群多样性;将变尺度混沌优化方法结合到粒子群算法中用以变异搜索最优粒子.算例结果表明,文中所提优化方法是可行有效的.