提出一种基于空间自适应划分的多目标优化算法. 为了增强种群的收敛性和多样性, 多维搜索空间被划分成多个网格, 网格内的粒子通过共享“引导”粒子的经验信息调整自身的速度和位置, 并引入年龄观测器实时记录引导粒子对Pareto 解集所做的贡献, 及时更新引导粒子, 以增强算法的全局搜索能力. 对多目标测试函数以及环境经济调度问题进行了仿真实验, 实验结果表明, 所提出算法能对解空间进行更加全面、充分的探索, 快速找到一组分布具有较好的逼近性、宽广性和均匀性的最优解集合.
相似文献针对模糊时间序列模型中模糊推理规则的优化问题, 提出一种时间序列的自相关理论与模糊时间序列相结合的算法. 首先考查数据平稳化; 然后运用传统的数据模糊化方法得到模糊集, 进而建立模糊规则, 并运用自相关函数理论对模糊规则进行优化; 最后通过对Alabama 大学注册人数的预测验证了所提出算法的有效性.
相似文献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.
相似文献针对包含一阶二阶智能体的异构系统, 提出一种线性一致性协议. 利用图论和矩阵分析方法分析系统获得一致性的充分条件和一致平衡点, 并证明仅网络中的根节点对平衡点起作用. 在此基础上, 分析平衡点的取值范围,通过参数优化可以使系统收敛到该范围内任意给定的期望值. 最后, 通过仿真分析表明了理论分析的正确性.
相似文献研究在设备故障环境下调度目标为工期的期望-风险准则多阶段流水车间鲁棒调度问题. 以期望工期和工期标准差分别作为调度性能和风险的度量, 求解这样的鲁棒调度方案, 使得期望工期尽可能满意的同时降低风险. 在详细描述问题的基础上, 研究问题的性质, 对量子进化算法进行改进来求解该鲁棒调度问题. 计算实验表明, 在机器可能发生故障的情况下, 期望-风险准则多阶段流水车间的鲁棒调度能够获得满意的性能和鲁棒性.
相似文献为了扩展马田系统在模糊积分多属性决策领域中的应用, 引入区间样本描述统计量, 将传统的实数型马田系统改进为区间型马田系统, 并在此基础上提出一种基于区间数据的模糊测度计算方法. 为了便于集成区间属性值,定义区间Choquet 模糊积分算子. 实例分析表明, 所提方法能够解决属性值为区间数据的模糊积分多属性决策问题, 验证了该方法的可行性.
相似文献针对多处理器系统任务调度复杂问题, 在自适应差分进化算法基础上增加惯性速度分项, 提出一种称为惯性速度差分进化(IVDE) 的改进算法, 以避免陷入局部最优解. 结合启发式任务列表, 对算法的状态编码提出了处理器列表(PL)、部分偏序任务列表(PTL) 和全部任务列表(CTL) 等3 种形式. 通过求解随机生成的任务调度标准图和真实求解任务问题, 进行了数值仿真验证, 其中PTL-IVDE 算法相比蚁群优化(ACO) 算法、混合遗传算法(TLPLC-GA), 能快速求得更好的任务调度方案.
相似文献针对缓冲区有限的多目标流水车间调度问题, 提出一种基于Pareto 最优的广义多目标萤火虫算法. 通过引入交换子和交换序将基本萤火虫算法离散化, 并将算法拓展为全局搜索过程和局部搜索过程. 进化初期采用全局搜索将种群推向较优区域, 进化中后期采用捕食搜索策略使算法主体在全局搜索和局部搜索间智能切换, 从而保证全局与局部的平衡. 动态变步长策略进一步增强了算法搜索能力. 通过算例测试验证了所提出算法的有效性.
相似文献为了提高动态多种群粒子群(DMS-PSO) 算法的全局搜索能力, 将布谷鸟搜索算法(CS) 引入DMS-PSO 算法中, 提出DMS-PSO-CS 算法. 采用中位数聚类算法将整个种群动态划分为若干小种群, 各个小种群作为底层种群通过PSO 算法进行寻优, 再将每个小种群中的最优粒子作为高层种群的粒子通过CS 算法进行深度优化. 将所提出算法应用于CEC 2014 测试函数, 并与CS 算法和其他改进的PSO 算法进行比较. 实验结果表明, 所提出算法能够显著提高全局搜索能力和算法效率.
相似文献在容量不同的平行批处理机环境下, 针对工件带有不同尺寸和机器适用限制的最小化制造跨度的批调度问题, 提出一种有效的蚁群优化算法. 该算法基于解的浪费空间定义启发式信息, 针对机器容量约束提出两种用于构建解的候选集, 从而有效缩小搜索空间, 并引入局部优化方法提高解的质量. 仿真实验结果表明, 所提出算法具有较好的性能, 并且优于已有的其他算法.
相似文献针对加工时间不确定的炼钢连铸生产调度问题, 一方面考虑炉次精炼时间是运输时间和等待时间的线性增函数, 并考虑分时电价, 提出基于关键炉次的左右混合调整方法对各炉次精炼时间进行调整; 另一方面, 考虑炉次在各阶段的基本加工时间和连铸机最早开浇时间可在一定范围内选择, 提出一种串级交叉熵算法进行求解. 设计了不同的仿真实例, 并将串级交叉熵算法与改进自适应遗传算法进行比较, 验证了所提出算法的优越性.
相似文献针对工业生产过程频繁变更操作条件的需求, 提出一种基于时序模型迁移的方法, 通过从旧过程数据中挖掘并提取相似性信息, 可以快速建立新过程的监测模型. 将该建模方法与时序模型迁移相结合应用于青霉素发酵仿真过程, 实验结果验证了该方法的有效性.
相似文献设计一种双时间常数的伪速率调制器, 在分析调制器基本原理的基础上, 给出调制器脉冲时间和描述函数的计算方法. 针对调制器参数众多的问题, 提出一种改进的粒子群优化算法, 将动态惯性权重设计为一种二次指数型函数, 并引入粒子和全局最优点距离量, 使得惯性权重不仅随着迭代次数变化, 而且与其距全局最优点的距离有关. 综合时间最优和燃料最优两项指标, 将粒子群适应度函数设计成与时间和燃耗的函数. 最后通过仿真验证了所提出的改进的调制器结构和参数寻优算法的有效性.
相似文献灾害发生前的应急物资配置问题具有两个重要的不确定性, 即交通网络中受自然灾害影响而阻断的道路以及受灾点的应急物资需求量. 通过引入两个控制水平参数建立了不确定网络结构下的两阶段应急物资鲁棒配置模型, 并在线性化第2 阶段的回溯问题后提出了求解模型的Benders 分解算法. 数值实验结果表明了所提出的模型的有效性以及所得配置方案的鲁棒性.
相似文献为平衡多目标粒子群的全局和局部搜索能力, 提出一种基于高斯混沌变异和精英学习的自适应多目标粒子群算法. 首先, 提出一种新的种群收敛状态检测方法, 自适应调整惯性权重和学习因子的值, 以达到探索和开发的最佳平衡. 然后, 当检测到种群收敛停滞时, 采用一种带有高斯函数和混沌特性的变异算子协助种群跳出局部最优, 以增强全局搜索能力. 最后, 外部档案中的精英解相互学习, 增强算法的局部搜索能力. 在多目标标准测试问题上的仿真结果表明了所提出算法的有效性.
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