网络化考试组卷算法及QTI标准应用研究

试卷的质量直接决定了考试的效果,优秀的考试组卷算法能够更好的满足用户设定的标准。结合现有算法和项目实际需求,基于粒子群优化算法的流程,提出了五项改进措施,包括编码方案和试卷适应度值计算方法的改进,提出了新的粒子学习过程,使粒子能够逐代变好,更快收敛到全局最优解。在改进的粒子群优化算法中,又加入了混沌初始化和混沌扰动,通过算法实验与改进,设计并实现一种新的组卷方法以期得到更好的结果,并采用QTI标准进行试题存储,实现试题共享,证明在实际应用中的可行性。     

优化粒子群算法在组合供热负荷预测中的应用

分析了粒子群算法和组合预测的特点。将组合预测和粒子群算法结合,建立了一种组合形式的供热负荷预测模型。同时针对粒子群算法易于陷入局部最优解、进化后期收敛慢等缺点对粒子群算法进行改进,解决了组合预测中权重难以确定的问题。改善了预测模型的拟合能力,提高了预测精确度。最后选取大庆油田某一天供热数据作为测试数据,结果表明组合预测误差较小,精确度高于其他单项预测方法40%以上。     

继承优秀染色体片段的PSO算法求解TSP问题

粒子群优化算法(PSO)提出至今一直未能有效解决离散及组合优化问题,TSP问题是组合优化问题中一个典型的NP问题.文中参考了离散粒子群算法(DPSO)和遗传算法(GA)解决TSP问题的成功经验,提出了一种继承优秀染色体片段的PSO算法(ECFG-PSO).为避免早熟,在算法中加入了局部查找和二次初始化策略.实验证明ECFG-PSO算法解决TSP问题的效率和规模优于DPSO算法.     

一种求解SLA等级感知服务组合问题的多目标离散粒子群优化算法

针对SLA等级感知服务组合问题,本文提出了一种求解该问题的多目标离散粒子群算法(MDPSO),建立了多目标粒子群算法优化模型.根据该问题的特征,对粒子更新策略进行重新设计;并且提出粒子变异策略以抑制群体的早熟收敛增强群体的全局搜索能力.另外,提出了一种基于约束支配关系的局部搜索策略并将其结合到MDPSO算法,形成算法MDPSO+.最后对MDPSO算法的参数设值进行了分析,并将算法MDPSO、MDPSO+与最近提出的求解该问题的E³-MOGA算法及NSGA-II算法在不同规模的测试用例上进行了实验对比,结果表明算法MDPSO+能够更加有效的解决该问题.     

基于改进粒子群算法的多UAV协同侦察任务规划

针对多无人机（UAV）协同侦察的任务规划问题,充分考虑侦察目标的侦察分辨率和时间窗约束,建立了数学模型;提出了一种改进的粒子群算法,使得粒子群能够较均匀地在问题空间内搜索,避免陷入局部极值,在保持传统PSO算法快速收敛的同时,加强了算法局部搜索能力。基于该模型和优化算法,制定了合理的多UAV协同侦察任务计划,使得多UAV协同侦察任务在满足任务要求、平台性能和战场约束的条件下具有最小代价和最优作战效能。     

禁忌粒子群算法在几何约束求解中的应用

约束问题可以转化为优化问题,针对粒子群优化算法在算法的后期易陷入局部最优的缺点,提出TPSO(禁忌粒子群优化算法),在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布,后期引入禁忌搜索算法,记录已经达到的局部最优解,在下一次搜索中,不再或者有选择地搜索这些点,从而跳出局部最优点,并且在搜索过程中允许接受劣解,充分利用禁忌搜索的记忆能力及较强的爬山能力,大大提高了获得全局最优解的概率.该算法综合了粒子群优化算法的快速性,随机性和全局收敛性以及禁忌搜索局部寻优的能力.在确保全局收敛性的基础上,能够快速搜索到高质量的优化解.该方法用于几何约束求解的性能明显高于标准粒子群算法,算法具有良好的优化性能和时间性能.     

基于改进粒子群算法的天基预警系统资源调度方法

天基预警系统资源调度是一项重要而棘手的问题。对预警任务特性进行了分析,在此基础上提出一种基于关键点的任务分解方法,将其转换为可求解的组合优化问题;建立了问题的约束满足模型。针对该模型规模大、变量多的特点,设计一种具有快速求解能力的改进粒子群算法进行求解,该算法采取早熟避免机制,防止粒子群算法易产生的早熟现象。实验结果表明算法能够在给定时间内求得理想的调度方案。     

基于模拟退火思想改进的粒子群算法求解背包问题

针对典型的背包问题,给出了一种基于粒子群算法的求解方法。考虑到粒子群算法在解决问题时容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火（SA）思想引入到了粒子群算法中,得到了粒子群——模拟退火算法。该算法保持了粒子群算法原有的简单易实现特点,同时改善了粒子群算法易陷入局部最优的缺点。实验结果表明,该算法具有较好的求解质量。     

基于混沌自适应变异粒子群优化的解相干算法

针对相干信源波达方向估计的需要,结合粒子群优化算法,论文提出了一种基于混沌自适应变异粒子群优化的广义极大似然算法(CAMPSOGML),算法对阵列的几何结构没有任何约束,分辨的信源数可大于阵元数,算法把混沌初始化和自适应变异策略引进粒子群算法中,有效地提高了收敛速度,克服了粒子群算法容易陷入局部最优值的缺点。计算机仿真表明:与基于实数遗传算法和粒子群算法的广义极大似然估计方法相比,CAMPSOGML算法在收敛速度和估计精度上都有优势,是一种新颖的有效的解相干算法。     

新的混沌粒子群优化算法

针对传统粒子群算法初期收敛较快,而在后期容易陷入早熟、局部最优的特点,提出了一种新的混沌粒子群优化算法,不同于己有的混沌粒子群算法的简单粒子序列替换,该算法将混沌融入到粒子运动过程中,使粒子群在混沌与稳定之间交替运动,逐步向最优点靠近。并提出了一种新的混沌粒子群数学模型,进行了非线性动力学分析。数值测试结果表明该方法能跳出局部最优,极大提高了计算精度,进一步提高了全局寻优能力。     

基于回归算法的证件物品识别器参数辨识模型

证件物品管理识别器参数辨识存在局部最优现象,噪声干扰下辨识精度下降,提出基于回归算法的证件物品管理识别器参数辨识模型.将证件物品管理识别参数输出误差平方和,代入粒子群算法适应度函数,通过粒子群优化算法实时更新粒子个体最优值以及全局最优值,初步辨识证件物品管理识别器参数,并将所获取结果作为支持向量回归算法迭代初始值,利用...     

一种易跳出局部最优的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)中出现的极易陷入局部最优的问题,本文提出了一种易跳出局部最优的粒子群优化算法.该算法是在算法陷入局部最优时,通过加大惯性权重来改变群体多样性,从而使得该算法能够跳出局部最优.最后,通过大量仿真试验表明,对于求解高维、多峰等复杂的非线性优化问题,该算法能表现出很好的搜索性能.     

一种基于粒子群优化的多QoS约束选播路由算法

提出一种基于粒子群优化算法的多QoS约束选播路由算法(RDO-PSO).算法使用特殊相加算子,使得路径之间能够相互进行学习,解决了较差路径向较好路径学习的问题;通过设计随机扰动算子,使算法在陷入局部最优时迅速跳出局部最优,保证了粒子的多样性.网络仿真结果表明,算法有效可行,收敛速度快.     

基于进化计算的二元序列优化算法研究

具有良好非周期自相关特性二元序列在通信同步、雷达等领域具有广泛的应用。通过对遗传算法、粒子群算法与量子粒子群算法三种进化算法进行对比分析,设计了具有良好非周期自相关特性的二元序列的搜索算法。研究结果表明,粒子群算法的搜索能力优于遗传算法,而量子粒子群算法具有参数少,易于控制的优点,取得了较好的优化结果。     

基于鲶鱼粒子群优化算法的认知无线电频谱分配

目前亟待解决如何获得认知无线电系统效益最大化问题,而求解最优频谱分配方法是一项关键技术,针对传统粒子群(PSO)算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷,提出一种基于鲶鱼粒子群算法(CE-PSO)的认知无线电频谱分配方法。首先建立认知无线电频谱分配优化的数学模型,然后以用户取得的效益最大化为优化目标,引入"鲶鱼效应",保持粒子群的多样性,通过粒子间信息交流找到空闲频谱最优分配方案,最后采用仿真实验测试CE-PSO算法的有效性。结果表明,CE-PSO算法克服了PSO算法的缺陷,可以快速、准确地寻找到最优频谱分配方案,更好地实现系统效益的最大化,可以满足认知无线电系统的应用需求。     

基于GIS和差分进化粒子群的变电站选址方法

文中提出了一种基于地理信息系统(GIS)和差分进化改进粒子群的配电网变电站优化选址方法。该方法利用GIS确定变电站数量,基于变电站投资运行费用建立有约束条件的目标函数,采用粒子群算法进行变电站选址优化。针对粒子群算法易陷入局部最优且收敛速度慢的问题,借助差分进化引入两个变异因子,在提升粒子群算法收敛速度的同时,避免其陷入局部最优。算例分析结果表明,该方法具有较好的寻优能力和收敛特性,能够有效实现变电站选址优化。     

基于粒子群算法改进的电力系统

本文针对传统粒子群算法自实际应用中出现速度缓慢及局部最优解等等问题,提出了一种改进粒子群算法,并且将其应用在电力系统中,希望能够解决电力系统所存在的例如无功优化等问题中.改进后的粒子群算法在实际应用中收敛速度更加合理,能够有效保证种群的多元性,有效解决传统粒子群所存在的局部最佳解问题.     

Multi-objective test case prioritization based on multi-population cooperative particle swarm optimization

Test case prioritization (TCP) technique is an efficient approach to improve regression testing activities. With the continuous improvement of industrial testing requirements, traditional single-objective TCP is limited greatly, and multi-objective test case prioritization (MOTCP) technique becomes one of the hot topics in the field of software testing in recent years. Considering the problems of traditional genetic algorithm (GA) and swarm intelligence algorithm in solving MOTCP problems, such as falling into local optimum quickly and weak stability of the algorithm, a MOTCP algorithm based on multi-population cooperative particle swarm optimization (MPPSO) was proposed in this paper. Empirical studies were conducted to study the influence of iteration times on the proposed MOTCP algorithm, and compare the performances of MOTCP based on single-population particle swarm optimization (PSO) and MOTCP based on non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) with the MOTCP algorithm proposed in this paper. The results of experiments show that the test case prioritization algorithm based on MPPSO has stronger global optimization ability, is not easy to fall into local optimum, and can solve the MOTCP problem better than test case prioritization algorithm based on the single-population PSO and NSGA-II.     

基于粒子群算法的激光位移传感器参量优化

为了提高激光三角测距精度、优化传感器设计过程中的光学参量,采用数学建模和计算机辅助分析的方法,解析了激光三角测距传感器中的关键参量与测量系统各指标的关系,并采用一种基于粒子群算法的参量优化方法,得到符合系统优化要求的光学参量,进行了理论分析和验证。结果表明,在进行参量设计时,各参量相互牵制;确定了粒子群搜索空间和约束;在灵敏度S_min达到2.2386mm时,系统分辨力可达到2.8μm,且其它各参量取值符合系统要求,同时优化效率大大提高。该优化方法算法简单、操作方便。     

基于折射原理反向学习模型的改进粒子群算法

对于粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷,反向学习策略对其的改进取得了较好的效果.然而,反向学习策略需要结合其它策略来提高算法后期的全局搜索能力,针对此缺陷,根据光的折射原理对反向学习策略的反向过程进行改进,提出反向学习的统一算法模型及基于折射原理反向学习模型的改进粒子群算法.实验与分析表明,与其它基于反向学习的粒子群算法相比,该模型更有效地改进了所提算法的全局搜索能力,提高了种群的多样性,从而提高了算法的收敛速度以及优化精度.