多比特概率幅编码的量子衍生粒子群优化算法

为了提高粒子群算法的优化能力, 提出一种新的量子衍生粒子群优化算法. 该方法采用多比特量子系统的基态概率幅对粒子编码, 基于自身最优粒子和全局最优粒子确定旋转角度, 采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施粒子的更新. 在每步迭代中, 只需更新粒子的一个量子比特相位, 即可更新该粒子上的所有概率幅. 标准函数极值优化的实验结果表明, 所提出算法的单步迭代时间较长, 但优化能力较同类算法有大幅度提高.

     

动态零等待流水线调度问题的滚动策略及优化算法

针对工件动态到达的零等待流水线调度问题,提出一种基于工件的滚动策略.证明了在该策略下全局调度性能随着局部调度的逐步滚动可得到不断改善.将该策略与基于差分进化的混合算法有机结合,能有效处理动态零动态调度,滚动策略,差分进化,全局罚函数.

     

一种改进的全局粒子群优化算法

为了改善粒子群优化算法的优化性能, 提出一种改进的全局粒子群优化(IGPSO) 算法. 该算法基于开采能力和搜索能力相均衡的思想提出全局邻域搜索策略和扰动策略, 使算法减少陷入局部极值的可能性, 同时以一定概率对全局最优粒子进行摄动操作, 加快算法收敛. 与其他智能算法相比较, 测试结果从寻优精度、收敛速度和非参数统计显著性方面验证了IGPSO 算法的有效性.

     

基于量子粒子群的全参数连分式混沌时间序列预测

针对传统混沌时间序列预测模型的复杂性、低精度性和低时效性的缺点, 在倒差商连分式基础上提出全参数连分式模型, 并利用量子粒子群优化算法优化模型参数, 将参数优化问题转化为多维空间上的函数优化问题. 以二阶强迫布鲁塞尔振子和三维二次自治广义Lorenz 系统为模型, 通过四阶Runge-Kutta 法产生混沌时间序列, 并利用基于量子粒子群优化算法的全参数连分式、BP 神经网络和RBF 神经网络分别对混沌时间序列进行单步和多步预测. 仿真结果表明, 基于量子粒子群优化算法的全参数连分式结构简单、精度高、效率高, 该预测模型可被推广和应用.

     

基于剪枝策略的骨干粒子群算法

为了优化算法的全局探索能力和局部开发能力, 提出一种基于两方面改进的骨干粒子群算法. 提出一种进化方程, 通过即时搜索域的分析说明该方程可以改善粒子多样性. 提出粒子群“剪枝”策略: 每当粒子搜索到新的群体最优位置时, 剪去该粒子, 同时初始化一个新位置以安插该粒子. 理论分析指出, 在增强全局探索能力的同时, 合适的剪枝策略能增加局部开发能力. 实验结果表明, 所提出算法的性能较几种经典PSO 算法有显著的提升.

     

基于最优高斯随机游走和个体筛选策略的差分进化算法

针对差分进化算法开发能力较差的问题, 提出一种具有快速收敛的新型差分进化算法. 首先, 利用最优高斯随机游走策略提高算法的开发能力; 然后, 采用基于个体优化性能的简化交叉变异策略实现种群的进化操作以加强其局部搜索能力; 最后, 通过个体筛选策略进一步提高算法的探索能力以避免陷入局部最优. 12 个标准测试函 数和两种带约束的工程优化问题的实验结果表明, 所提出的算法在收敛速度、算法可靠性及收敛精度方面均优于EPSDE、SaDE、JADE、BSA、CoBiDE、GSA和ABC等算法, 在加强算法探索能力的同时能够有效地提高算法的开发能力.

     

不确定可靠性优化问题的多目标粒子群优化算法

针对元件可靠性为区间值的系统可靠性优化问题, 提出一种区间多目标粒子群优化方法. 首先, 建立问题的区间多目标优化模型; 然后, 利用粒子群算法优化该模型, 定义一种不精确Pareto 支配关系, 并给出编码、约束处理、外部存储器更新、领导粒子选择等关键问题的解决方法; 最后, 将该方法应用于可靠性优化问题实例, 验证了方法的有效性.

     

基于诺兰模型思想的改进混沌粒子群优化算法及评价

针对粒子群优化算法(PSO) 在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值、收敛速度慢的缺陷, 从系统的认知分析过程和角度出发, 提出一种基于诺兰模型(NM) 思想的改进PSO 算法. 该算法在Tent 混沌映射选择的参数的基础上, 结合NM信息融合和协调的思想, 在速度更新过程中增加均衡项, 并设计粒子群的欧氏距离指数以防止早熟, 从而实现对粒子的自动调整、保证多样性和提高算法的全局搜索能力. 最后, 运用典型函数对所提出算法进行测试, 并与最新相关算法进行比较, 结果表明, 所提出算法在全局搜索能力、效率和稳定性方面均具有明显的优势.

     

一种采用抽样策略的PSO 算法

原始粒子群优化算法(PSO) 和各种改进方法存在着参数取值固定、收敛精度低等问题. 为此, 提出一种采用抽样策略的粒子群优化算法(SS-PSO). 通过拉丁超立方抽样(LHS) 策略更新粒子速度和位置, 以加快收敛速度; 提出一种基于随机采样的最优位置修正方法, 以微调全局最优; 提出“双抽样”LHS 局部搜索方法, 以提高收敛精度. 与其他新近提出的两个算法进行对比, 结果显示SS-PSO 在一定程度上提高了算法的性能.

     

一类新的粒子群算法

提出一种新的模糊粒子群优化算法---收敛模糊粒子群优化算法.重点研究了收敛因子的确定和模糊隶属度函数的选择对算法性能的影响.在考虑计算效率的同时,提高了算法的精度.利用4个基准函数测试了收敛模糊粒子群优化算法的性能,并与模糊粒子群优化算法$收敛粒子群优化算法以及基本粒子群优化算法进行了对比.实验结果表明#新算法具有很好的性能.

     

柔性制造系统的改进粒子群无死锁调度算法

基于柔性制造系统的Petri网模型,以制造期最小为优化目标,将死锁避免策略嵌入粒子群算法中,提出一种无死锁改进粒子群调度算法.该算法将粒子与工件的工序序列相对应,以位置数值的大小表示对应工件工序在执行顺序中的优先级.采用一步向前看的死锁避免策略方法对序列的可行性进行验证,提出一种跳出局部极值的策略.实例仿真结果表明了粒子群调度算法的可行性和有效性,以及改进粒子群调度算法的优越性.     

基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法

为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法.在该算法中,整个优化过程可分为标准粒子群优化层、粒子进化与学习层和档案信息交换层3个层次.粒子进化与学习层保证了每次迭代都能得到更好的粒子位置;档案信息交换层可以提供更好的全局最优.优化算法各个层次之间通过信息交互,共同提高算法的收敛性和多样性.与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比分析表明,所提出算法具有良好的性能,能够有效解决多目标优化问题.     

摄像机镜头畸变的鲁棒校正方法

针对计算机视觉中的镜头畸变问题,设计一种鲁棒的校正方法.该方法基于空间直线的成像特性来定义畸变测度,通过非线性优化完成畸变校正.采用微粒群全局优化算法,将传统优化方法、标准微粒群算法和基于不同策略的微粒群算法的性能进行对比.实验结果表明,带变异算子基于对位学习的微粒群算法具有较强的鲁棒性,在低噪声下,微粒群算法的校正性能优于传统算法.最后通过不同畸变程度的校正实例验证了所提出方法的有效性.     

基于进化停滞周期的局部变异PSO算法及其收敛性分析

为了克服粒子群优化算法容易陷入局部最优而发生早熟收敛的问题,提出一种基于进化停滞周期的局部变异粒于群优化算法.算法引入进化停滞周期和近期全局最优位置的概念,使粒子的飞行受近期全局最优位置影响,并在种群进化停滞时对随机选中的局部粒子执行变异操作,增加种群多样性,扩大搜索范围,提高求解质量.算法用种群进化停滞周期代替多样性度量,避免了多样性计算引起的高计算复杂度.对于几个常用基准函数的仿真结果验证了算法的合理性和有效性.     

两级差分进化算法求解多资源作业车间批量调度问题

以优化生产周期为目标,研究并建立了多资源作业车间批量调度问题模型.提出一种新的两级差分进化算法,采用两级染色体编码来解决批量划分和排序优化问题;设计了基于自适应差分进化算法(DE)的全局搜索操作,并在算法框架中嵌入了基于Interchange邻域结构的局部搜索;基于等量划分原则,为每个工件确定最优批次数及子批次的批量大小,并为各子批次确定最优排序.通过单资源算例和多资源实例仿真表明了模型和算法的可行性和有效性.     

简化的分类微粒群算法及其在风电场建模中的应用

提出一种简化的分类微粒群算法.首先将微粒按适应值的差异划分成较好、普通和较差3类;然后对这3类微粒分别采用3种对应的没有速度项的简化模型进行动态制整,有效地增加了种群的多样性.通过对4种典型测试函数的仿真实验,并与经典PSO和2个目前较为流行的改进PSO进行比较,实验结果表明了所提出的改进算法具有更好的优化性能.将改进算法用于风电场风速概率模型优化的实验结果表明,与传统最小二乘法相比,该方法拟合的Weibull参数精度更高,更具实际参考价值.     

基于改进粒子群优化的模糊熵煤尘图像分割

针对基本粒子群算法易陷入局部最优和过早收敛的缺陷,提出权重因子自适应的粒子群算法,并对部分粒子进行Morlet变异操作,由此得到改进粒子群优化算法.将该算法和模糊熵相结合并用于图像分割,利用改进粒子群优化算法来搜索使模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值.通过与其他两种粒子群算法的分割结果进行比较,该算法取得了令人满意的分割结果,且算法运算时间较小,满足煤尘浓度实时精确测量的要求.