一种改进的混合粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的局部搜索能力、算法的收敛速度和解的精度,提出了一种改进的混合粒子群优化算法。采用聚类方法和混沌初始化、同时引入线性组合式局部搜索过程,通过四个标准函数的测试实验,与标准粒子群优化算法、混沌粒子群优化算法进行比较分析,提出的算法寻找全局最优解的能力有显著的提高,算法收敛速度和解的精度均优于其它参与比较的算法。     

一种拟随机初始化模拟退火粒子群算法

针对粒子群优化算法在求解高维问题时易出现的早熟收敛、停滞现象,提出一种拟随机初始化模拟退火粒子群算法.采用Hammersley方法对算法进行初始化,可以提高算法在高维搜索空间的搜索能力,进一步将模拟退火思想引入到粒子群优化算法中,结合粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳特性,使算法具有跳出局部最优从而实现全局最优的能力.分别在5个经典测试函数上测试算法的性能,仿真实验结果表明,提出的算法有效克服了传统粒子群优化算法在求解高维空间优化问题时易出现的停滞现象,在进化后期仍保持较强的搜索能力,提高了传统粒子群优化算法在高维空间的全局寻优能力.     

利用Alopex改进的粒子群优化算法及其在软测量建模中的应用

提出了一种利用A lopex算法改进的粒子群优化算法,并将其应用于神经网络的建模中。改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试和基于神经网络的软测量建模表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。     

混合优化算法及在约束优化问题中的应用

针对混沌优化方法和Alopex算法的特性,将改进的Alopex算法嵌入到混沌优化算法中,提出了一种混合优化算法,此算法充分发挥了改进的Alopex算法的快速搜索能力和混沌优化方法细致寻优的特性,提高了算法的收敛速度,避免了优化算法陷入局部最优的缺陷;同时将混合优化算法应用于约束优化问题中．仿真结果表明了混合优化算法的有效性．     

基于迁徙策略的PSO集成及其在序列模体识别中的应用

对优化问题和游牧民族迁徙行为的比较研究表明,两者存在相似之处,文中模拟了游牧民族迁徙机制,提出了一种迁徙策略,并且与粒子群优化算法相结合,提高了算法摆脱局部极值的能力,通过集成技术,充分发挥各种粒子群优化算法的优点,实现协同演化,提高了算法的全局搜索能力。最后应用于求解计算分子生物学中的一个复杂问题——生物序列模体识别,实验表明,该算法是有效的。     

一种保证全局收敛的认知优化算法

文章针对传统社会认知优化算法全局收敛慢的问题,提出了一种保证全局收敛的认知优化算法。该算法应用Tent映射初始化知识库,提高初始解的质量;邻域搜索过程采用混沌搜索,增强算法跳出局部最优解的能力;通过增加混沌库来提高搜索的遍历性,实现和知识库协同寻优,从而构建为一种新的混沌混合认知优化算法;同时以Solis和Wets提出的随机算法收敛定理为基础,给出了该算法的全局收敛性证明。标准测试函数的仿真优化结果表明,该混合算法对非线性规划问题具有较强的求解能力,算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,性能明显优于标准认知优化算法。     

一种新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,进化后期收敛速度慢、精度低等缺点,本文将粒子群优化算法与遗传算法相结合,在基本粒子群优化算法中引入了正态变异算子,提出了一种新的混合进化算法,新算法增加了种群的多样性,增强了算法的全局寻优能力,提高了算法的搜索效率。使用新算法对经典函数进行优化测试,结果表明,本算法保持了粒子群优化算法简捷快速、容易实现的特点;同时,正态变异算子的引入提升了算法后期的收敛速度与全局搜索能力。新的算法能够以更小的种群数和进化代数获得较好的优化能力,在克服陷入局部最优和收敛速度方面均优于基本粒子群优化算法、遗传算法以及加入混沌扰动的粒子群优化算法（CPSO）。     

用IAA求解约束模型多解问题

针对蚁群优化算法易于陷入早熟收敛和局部求精能力不足的缺点,提出一种用免疫蚁群算法(IAA)寻找最优解的方法.算法基于人工免疫系统原理,设计了具有免疫能力的蚂蚁抗体保持蚁群的多样性,在迭代后期蚁群依然保持进化能力,提高了算法的局部求精能力,使蚁群优化算法在局部开采与全局探索间都取得了更好的平衡.实验结果表明,算法具有良好的优化性能和时间性能.     

基于变尺度混沌粒子群算法的梯级水电站水库优化调度研究

将混沌和变尺度思想引入粒子群算法中,提出一种变尺度混沌粒子群算法,并将其应用于梯级水电站水库优化调度中.该算法采用混沌初始化粒子的位置和速度;再利用混沌提高了种群的多样性和粒子搜索的遍历性;最后采用变尺度思想,根据搜索进程不断缩小优化变量的搜索空间,来改善PSO算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的全局优化能力.计算结果...     

弹性粒子群优化算法及其在水电优化调度中的应用

为有效避免粒子群优化算法后期收敛速度慢的问题,提高寻优能力,设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法,建立了水电优化调度数学模型,提出了弹性粒子群优化算法解决水电优化调度问题的实现方法,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于Matlab语言的优化程序.实例仿真结果表明:弹性粒子群优化算法是有效的;相比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法,弹性粒子群优化算法求解水电优化调度问题具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度.     

结构振动序列最优控制算法及其Simulink仿真实现

阐述了序列最优控制算法是针对土木工程结构地震响应振动控制问题中激励不可预知的特点,推导出1 种更为一般的最优控制算法,所获得的最优控制力表达式同时包含了结构响应和地震激励2 部分的影响.该算法增益矩阵与传统的2种最优控制近似算法相比具有时变的特点,提出了在应用该算法进行主动控制Simulink仿真分析时的2种实现方法,并通过AMD控制基准模型对2种实现方法进行了比较,同时也对该算法与现有两种结构最优控制算法的控制效果进行了评价.结果表明,2种实现方法是完全等效的,且在控制效果方面,序列最优控制算法优于现有的2种最优控制算法.     

球面上Poisson方程的两子域加性Schwarz算法

研究求解球面上的Poisson方程的加性Schwarz算法。对于两子域加性Schwarz算法,通过选取最优参数得到子域内边界上的优化传输条件,由此得到的最优加性算法可大大加快收敛的速度;而且,算法具有有限步收敛性。     

基于并行比特加载的DMT系统最优离散比特分配算法

为满足未来高速离散多音频调制(DMT)系统资源分配的需要,提出一种新的最优离散比特分配算法。初始阶段进行最大比特率加载,然后利用并行比特加载实现目标比特率分配,最后通过比特互换使非最优目标比特率分配最优化。针对标准非对称数字用户线测试环路的仿真实验表明,在目标比特率为环路最大比特率的60%~99%范围内,该算法的运算量明显低于现有最优算法,适用于中高目标比特率DMT系统的最优离散比特分配。     

一种解决群进化算法参数设置问题的最优向量法

群进化算法是智能计算领域研究的核心内容,而算法中数值型参数的设置是影响算法搜索效率的重要因素,因此设计解决参数设置问题的方法也是群进化算法研究的重要内容.目前解决参数设置问题的常规统计方法是根据算法搜索的部分结果组成有限样本数据,依据统计最好值个数大小的判定结果来确定最优参数预设值.常规统计方法在有些测试样本数据中很难确定唯一的最优参数预设值.为了解决常规统计方法的缺点,提出了一种最优向量法,该方法可以将任意形式有限样本数据转换为向量,依据向量计算的判定规则进行最优参数预设值的确定.实验结果表明,依据获取的有限样本数据通过最优向量法找到最优参数值,采用该参数值的群进化算法搜索效率相对最优,从而验证了最优向量法的有效性.     

改进混沌优化算法在水电站水库优化调度中的应用

为提高多维目标函数全局最优解的计算精度,提出了一种改进的混沌优化算法(MCOA).利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性进行全局寻优;通过引入解向量的优选,将解向量定位到最优解的附近,从而找出全局最优解.最后将该算法应用于水电站水库优化调度问题,并进行仿真计算,计算结果验证了算法的有效性.MCOA原理简单,易于编程实现,具有较大的实用价值,为求解水电站水库优化调度问题提供了一种有效方法.     

多目标联盟竞赛算法

提出一种基于联盟竞赛的多目标进化算法,根据Pareto占优机制重新定义原算法在团队阵型比赛输赢上的判断,并优解扩散策略使算法不轻易陷入局部最优解,最后结合优解扩散策略开关和分布性指标定义算法终止条件.通过对4个二维目标ZDT测试函数、4个三维目标DTLZ测试函数的实验及其他多目标进化算法的对比和分析,验证了新算法的可行性和有效性.     

一种新的次优多用户检测器

针对码分多址接入（CDMA）系统中最优多用户检测器的指数计算复杂度问题，从组合优化的角度，提出了一种基于遗传算法和局部最小算法的次优多用户检测器，这种多用户检测器，通过遗传算法进行初步选择，再用局部最小算法进行局部优化，可避免单纯使用遗传算法时收敛速度慢，易于出现早熟收敛等缺点，且计算复杂度小，计算机仿真结果表明，该检测器的比特误码性能接近最优多用户检测器。     

优化策略模型下的匹配律算法

利用基于部分可观马尔可夫决策过程的策略搜索模型,提出了一种具有优化行为的策略搜索算法,并推导出满足匹配律的策略算法.被试可通过调整策略参数,最大化目标值函数的期望值,并根据已往的经验调整策略参数.假定被试所处的环境具有马尔可夫性,通过计算值函数期望值的梯度可求得优化行为的策略搜索算法.理论分析与仿真结果表明,如果策略参数与值函数的期望值仅受当前经验的影响,则可由获得优化行为的策略算法推导出符合匹配律的策略算法.研究结果揭示了匹配行为与优化策略搜索算法之间的关系,表明满足匹配律的决策行为是一类达到次优的决策行为.     

车辆路径问题的改进遗传算法研究

在现有的物流管理系统中,车辆路径问题(vehi-cle routing problem,VRP)研究在物流配送过程中的作用显得尤为重要.VRD最早是在1959年由Dan-ting和Ramser[1]提出,其研究的问题可以描述为:有n个商品需求点(可以称之为顾客),各个顾客之间的距离以及商品需求量事先已知,要求从中心仓     

基于蚁群-免疫原理的混合算法及其在TSP中的应用

通过分析蚁群算法和免疫算法的原理,在蚁群算法的禁忌表中得到局部较优解,并将该局部较优解作为疫苗注射到免疫算法的初始抗体中,然后应用免疫算法的相关操作,求得最优解.基于此提出了蚁群-免疫原理的混合算法.将该算法应用到TSP中,仿真表明能够有效地提高算法的全局及局部搜索能力,克服早熟现象.并与基本蚁群算法比较证明该算法是行之有效的.