不规则型泊位与岸桥集成分配问题的优化建模和算法研究

泊位和岸桥作为港口的有限资源,对其进行优化分配有利于提高港口的作业效率,加快船舶的离港时间.由于地理条件的限制,一些港口的泊位线不呈一条直线型,而是呈“L”或“F”等形状,岸桥无法在这些不连续的泊位线上自由移动,该类泊位无法按照连续型泊位分配问题进行优化,而按照离散泊位进行优化会极大浪费泊位线的空间.本文针对不规则型泊位和岸桥集成分配问题,根据船舶停靠的相对位置和时间建立了线性规划数学模型,结合问题特性和变量关系,提炼出三个有效不等式,并采用CPLEX软件对加入不等式前后的模型分别进行求解.针对问题规模增加后,CPLEX求解时间较长的问题,本文采用了粒子群算法进行求解,并提出具有随机搜索策略的速度更新方式,避免算法陷入局部最优.实验结果表明,加入有效不等式后,模型的求解时间降低了83.39%;改进的粒子群算法比标准粒子群算法获得的优化解降低了25.21%.     

基于粒子群优化的认知无线电功率分配算法

针对认知无线电网络（CRN）中主用户（PU）的干扰功率阈值、 次用户（SU）的传输速率限制和信干噪比（SINR）需求, 提出一种基于蒸发因子的粒子群优化（LTPSO）算法, 其中蒸发因子根据粒子群学习因子设定, 建立新的粒子群记忆形式, 并对适应度值按比例进行筛选. 仿真结果表明, LTPSO算法获得了较好的优化效果.     

基于神经网络的图形化泊位分配系统研究

结合集装箱码头公司的实际生产情况,探讨了神经网络技术用于船舶在港时间的预测,并论述了自动泊位分配的算法设计和计算机泊位分配系统的实现。     

基于混合算法的多目标连续泊位-岸桥集成调度研究

为了多角度考虑,合理地提高码头作业效率和客户满意度.针对集装箱码头连续泊位,考虑船舶动态到达且船舶有优先级条件下的泊位-岸桥集成调度优化问题.首先,建立了基于船舶总在港时间最少、总等待时间最少,泊位偏离惩罚最小、超出计划离港时间惩罚最小的多目标泊位-岸桥集成调度一阶段模型和最小化岸桥移动成本的岸桥具体分配二阶段模型.然后,提出了一种将细菌觅食、粒子群、克隆免疫、变领域搜索相结合的混合算法.最后,用提出的算法和Cplex软件对模型算例进行求解,针对不同目标,得出具体调度方案.实验表明:混合算法比细菌觅食算法、粒子群算法和克隆免疫算法有更好的精度并且具有较快求解速度;同时具体调度方案会随着目标函数的不同而发生相应的变化,各个目标之间存在约束关系,验证了混合算法和模型的有效性.     

面向单目标优化的集成粒子群算法

串行粒子群算法广泛应用于多个领域,出现了多个变种,但解决不同种类的优化问题时性能有差异.为提高串行粒子群算法对各种优化问题的适应能力,提出一种集成粒子群优化算法.新算法使用Matlab的单程序多数据并行结构发挥单节点多核计算能力,通过设置外部档案分享不同粒子群的全局最佳位置,促进不同串行粒子群算法之间的信息交流,综合利用不同串行粒子群算法在解决不同类型优化问题的优势.在广泛使用的测试函数集上开展仿真实验,结果验证了新算法的有效性,与多个知名的串行粒子群算法相比,新算法在寻优性能上优势明显.新算法不仅能够提高粒子群算法的适应能力,而且,所采用的算法框架也适应于其他群智能算法,改善了算法的性能.     

基于粒子群优化算法的并行学习神经网络集成构造方法

为了提高神经网络集成中个体网络的差异性,并减少将集成用于预测时的计算量,本文结合粒子群优化算法和个体网络的并行学习机制,提出了一种基于粒子群优化的并行学习神经网络集成构造方法。实验表明,和传统的集成构造方法相比,该构造方法具有比较好的性能。     

改进粒子群算法的电动汽车时空优化分配策略

兼顾待充电汽车的时间分配和空间分配,以每个时段每个充电站的充电电动汽车数量为决策变量,建立了集中充电时段内充电负荷方差和充电站充电汽车数量方差的数学模型.提出时空优化分配策略,使待充电汽车在时空上达到均衡分配,并在基本粒子群算法基础上结合了线性递减权重和异步变化学习因子方法.基于纽约州独立系统交易运行机构(NYISO)的原始负荷数据进行算例仿真.结果表明,文中提出的电动汽车集中充电调度策略在时空上优化分配待充电汽车,达到了降低负荷峰谷差、减小负荷波动的目的.     

集装箱码头连续型泊位与岸桥集成调度

摘要：
针对集装箱码头泊位与岸桥两类资源分配的问题,提出了以最小化船舶总在港时间为目标、同时决策泊位与岸桥分配计划的方法,建立了连续型泊位和岸桥集成调度的数学模型.采用拆分决策对象的双层循环迭代算法对模型进行求解.算法的上层使用遗传算法优化船舶优先级和岸桥数目;下层基于船舶优先级决策泊位和岸桥集成调度计划,并通过数据实验证明了该算法的有效性和优越性.
关键词：
集装箱码头; 泊位分配; 岸桥分配; 集成调度
中图分类号： TP 29; U 691
文献标志码： A     

基于混合粒子群算法的货位优化分配问题

基于COI分类存放的思想,同时考虑到货位分配问题中存取开销和占地花费的平衡,提出了一种混合粒子群算法以解决仓库货位优化分配问题．建立货位分配模型,并引入了货物的COI值对货物进行重新分类．将粒子群算法同人工蜂群算法相结合,通过优化COI值从而对货位进行优化分配．最后,进行实验分析并证明了混合粒子群算法的正确性,可有效地应用分类存放策对货位进行优化分配,减少货位数和存货代价．     

基于坐标旋转角的均值粒子群优化算法

文中提出了基于坐标旋转角的均值粒子群算法,其原理是:在每次迭代中,粒子的下一个飞行位置的方向与当前最好位置的方向之间偏角较大时,则粒子的位置和速度更新中加入一个角度来改变位置和速度的方向,同时角度也更新。通过典型函数优化实验表明,本文算法具有较高的计算精度和较快的收敛速度。     

多峰函数寻优的微粒群算法

某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解，即求解多峰寻优问题，为了求解多峰优化问题，提出了改造的微粒群优化算法．尽量减少微粒群算法中的全局因素，从而增大其局部因素，同时采用变步长方法增加微粒的多样性．并给出了该算法的原理和步骤．仿真实验表明该算法概念清楚，计算简单，具有很好的局部寻优特性，可应用求解于多峰寻优问题．另外还给出了几个运算实例和与其它优化算法的比较．图表，表1，参9．     

基于粒子群算法的井眼轨迹优化研究

为了更优更快地对石油工程中的井眼轨迹进行优化,进行了基于改进粒子群优化(PSO)算法的井眼轨迹优化研究.通过对造斜率归一化,推导出目标函数表达式,将问题归结到对式中参数优化问题上来.引入PSO算法,在保持了PSO算法结构简单可行特点的同时,利用惩罚函数方法和叉乘控制项,对基本PSO算法易限入局部极小点周边区域的局限进行了改进.该井眼轨迹模型和相应算法提高了井眼轨迹优化速度.通过对钻井工程中轨迹参数的优化实践,验证了本算法优于基本的PSO算法,较好地实现了对井眼轨迹的优化.     

基于改进粒子群-蚁群融合算法的网格资源分配方法

为有效解决网格计算中的资源分配和任务调度问题,提出一种改进粒子群-蚁群融合算法.该算法通过改进的离散粒子群算法对信息进行优化调度,产生优选的调度列表,并通过该列表产生改进蚁群算法的初始信息素,有效克服了粒子群算法后期局部搜索能力差和蚁群算法前期盲目搜索的缺陷.理论分析和仿真实验表明本文算法具有较好的性能.     

基于改进粒子群算法的BP神经网络优化研究

研究了基于粒子群算法的BP神经网络优化问题,将改进的粒子群优化算法用于BP神经网络的学习训练,并与传统的BP网络进行了比较.结果表明,将改进粒子群优化算法用于BP神经网络优化,不仅能更快地收敛于最优解,而且很大程度地提高了结果的精度.     

接收信号强度指示测距模型修正与粒子群算法权重优化的节点定位算法

为了降低RSSI测距误差对定位精度的影响,提出一种RSSI模型修正与PSO权重优化相结合的定位算法。首先通过最小化误差平方和原则对RSSI测距模型参数进行校正,避免测距误差带入定位阶段,然后利用三边测量法进行粗略定位,得到未知节点的近似坐标,最后引入改进PSO算法对该近似坐标进行优化,在改进PSO算法中提出一种基于收敛因子的权重策略,有效地平衡了算法的搜索速度与搜索精度,从而得到节点坐标优化值。实验结果表明,该算法能够有效抑制测距误差积累,有更好的收敛性能和更高的全局优化能力,能实现更好的定位效果。     

基于改进PSO的高分子材料降解模型参数优化

为提高可降解高分子材料降解模型仿真的准确程度,结合高分子材料降解的实际原则和所要考虑的各种因素,建立了适合优化的参数优化模型,并将粒子群优化算法(PSO)用于模型的求解.针对标准粒子群算法存在的一些不足,提出了一种改进的粒子群优化算法来求解最优值,改进的算法引入了动态自适应惯性权重和异步时变学习因子.采用5个标准测试函数对改进的粒子群算法进行了测试,并将算法应用于参数优化模型的求解.测试与试验结果表明:新算法有效地避免了过早陷入局部最优,提高了收敛速度和收敛精度,并且采用优化所得参数显著地提高了高分子材料降解模型仿真的精准度,有利于揭示降解机理的科学意义和指导实际医用器件的设计与生产.     

多目标最优化的粒子群算法

粒子群算法是一种新出现的进化算法,相对其它进化算法,它收敛速度快、规则简单、易于编程实现.采用粒子群算法对资产投资的多目标问题进行优化,解决了传统方法难以解决的问题.数值实例表明,采用该算法能对资产投资问题做出优化组合决策.     

一种基于SC-FDE的DF功率分配优化算法

协作分集是一种新兴的空间分集技术,能够有效地提高分集增益．而单载波频域均衡技术（SC-FDE）是一种有效对抗多径信道频率选择性衰落的关键技术．文中将这2种技术有机地结合起来,利用改进的空时编码方案并考虑到功率分配对系统性能的重要影响,提出了一种基于DF协议下的功率分配优化算法．并分别采用BPSK、QPSK和16QAM3种调制方式进行比较．仿真结果表明：在3种调制方式下与传统的等功率分配算法相比,新的功率优化算法的SER性能都有显著的提高．     

基于粒子群布谷鸟融合算法的主汽温系统控制器参数优化

火电厂主汽温系统具有大惯性、大时滞特性,经典串级比例-积分-微分控制器(PID)难以实现对主汽温系统的精细控制,本文利用粒子群与布谷鸟的融合算法对主汽温控制系统的控制器参数进行优化,通过选择合适的目标函数,对某600 MW直流锅炉主汽温控制系统进行了优化,与工程整定法、粒子群算法的控制结果相比,粒子群布谷鸟融合算法具有...     

基于粒子群优化算法的模糊神经分数阶PID电子节气门控制器设计

针对汽车电子节气门的精确跟踪控制问题, 建立了面向控制器设计的非线性模型,分析了摩擦非线性以及LH 非线性对电子节气门位置的影响.采用模糊神经分数阶PID 控制方法设计了电子节气门非线性控制器,并利用粒子群优化算法对控制器参数进行优化.最后将扰动考虑在内进行了仿真实验,仿真实验表明基于模糊神经分数阶PID的控制方法能够很好地实现电子节气门控制.