采用元胞遗传算法的无线电能传输网路径寻优

为快速寻找无线电能传输网中传输效率最大、能量损耗最小的传输路径,提出了使用元胞遗传算法对传输路径进行寻优的方案。通过对无线电能传输网数学模型的分析,分别建立了有源注入和无源注入无线电能传输网的目标函数,并将目标函数作为元胞遗传算法的适应度函数,采用重复消除的修复方案将不可行解转化为可行解,以提高种群中的有效个体比例,从而提高搜索效率。元胞遗传算法将遗传算法和元胞自动机进行有效结合,中心个体和邻居之间形成一个小生境,优良个体得以在种群中缓慢扩散,算法能够有效突破局部最优解的限制,迅速收敛至全局最优解。仿真结果显示,在有源注入和无源注入无线电能传输网中,元胞遗传算法都能准确找到最优路径,表明元胞遗传算法用于无线电能传输网路径寻优具有可行性。     

带约束情形离散切换系统的最优调度

在动力系统中,切换系统的最优调度问题是典型的NP难问题,考虑了一种离散时间情形下带约束的线性离散切换系统,为了寻找到全局最优解,分析了系统的动态结构特征和动态约束条件,分别构造了目标函数和约束条件的动态下界;在各个阶段将当前最优值作为系统的上界,通过上下界的比较,提出了一种适应于动力系统的分支定界算法,方法能够精确地搜索到动态系统的全局最优解;数值结果表明:方法是有效的,而且能够搜索到全局最优解.     

基于改进人工鱼群算法的机器人路径规划

为改进人工鱼群算法在路径规划中的寻优作用,利用改进视觉范围和拥挤度因子函数,提高鱼群算法在机器人路径规划中的寻优工作。在传统鱼群算法中,视觉范围是恒定不变的。视觉范围决定寻优的全局和局部工作,拥挤度因子对算法收敛性具有影响。同时,在传统鱼群算法中,每次都选取最优解来执行,在栅格环境中往往会导致全局最优和局部最优互扰,导致路径规划不合理,为此,利用改进视觉范围拥挤度因子,同时记录可行解,当存在鱼群找到目标点时,就记录下找到目标点的鱼群轨迹,形成路径规划的可行解,在可行解中,选取路径最短为最优,保证路径的规划的合理性。与传统鱼群算法对比,证实研究算法在路径规划中具有更好的寻优工作,通过MATLAB仿真实验,验证了算法的有效性和稳定性。     

求解病态线性方程组的混合算法

首先通过变分原理将求解线性方程组的问题转化为等价的求解无约束函数最优化问题的极小值.通过研究BFGS算法和模拟退火算法的优缺点,鉴于BFGS的良好的局部搜索能力以及模拟退火法的全局搜索能力,提出了一个BFGs-SA的混合算法.数值实验表明该混合算法校正了BFGS的局部搜索能力,达到了全局最优解,从而得到了原病态线性方程组的解.     

一种基于跳出局部最优机制的自适应响应面方法

【目的】针对昂贵黑箱函数优化问题提出一种能够更好平衡局部搜索和全局搜索的响应面方法。【方法】对径向基函数响应面约束优化算法进行了改进,首先增加了判断陷入局部最优的机制,然后引入填充函数方法辅助选择新采样点,进而利用新采样点跳出局部最优。【结果】在37个公开的全局优化算法测试问题上的数值实验表明,本文提出的基于填充函数跳出局部最优机制的自适应响应面算法能够收敛到更好的近似全局最优解。【结论】基于填充函数方法的局部最优解跳出机制能够提升算法的全局搜索能力。     

基于人工智能优化理论的无线电频谱分配

为了提高无线电频谱的利用率,提出一种改进蚁群算法的无线电频谱分配方法.以系统带宽收益最大化为目标优化函数,引入自适应搜索窗口限制蚁群算法的活动范围,并对局部信息素和全局信息素进行改进,加快了最优解的搜索速度,降低了陷入局部最优解的概率.仿真测试结果表明,改进后的算法能够快速找到无线电系统频谱分配的最优方案,系统效益优于对比算法.     

改进的混沌优化算法及其在函数优化中的应用

针对基本混沌优化算法在求解三维以上的多维函数时不易求得全局最优解的局限性,通过引入解向量的优选,提出了一种改进的混沌优化算法,主要思路是通过多次可行解向量的混沌优选,将可行解定位到最优解的附近,再用二次载波进行搜索找出多维函数的全局最优解.仿真计算表明:该算法对三维以上函数可以显著提高搜索精度,收敛性能好,容易找到全局最优解.     

共享历史最优信息搜索的粒子群算法

传统粒子群算法运行机理是通过粒子群全局最优和自身经验最优来搜索最优位置,不断迭代进化,以此趋近最优解,但该算法共享信息的局限性使其容易陷入局部最优.针对传统粒子群算法的不足,提出了共享历史最优搜索信息的粒子群算法.该粒子群体在搜索过程中,共享算法本次运行的种群个体历史最优信息、当前全局最优信息,及前几次运行过程中的种群个体历史最佳信息.通过5个经典函数的仿真实验测试,验证了该算法具有较强的全局搜索能力和收敛性.     

动量化GA-BP算法的全局极小值搜索

针对传统BP神经网络算法存在收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点,提出了动量化GA-BP算法,即对传统BP算法引入动量因子,以提高网络的收敛速度,并将其与BP神经网络算法结合起来,充分利用遗传算法的全局搜索性能进行"粗"搜索.当搜索到全局最优点的附近时,再采用BP算法进行局部搜索,这样避免陷入局部极小,从而得到了全局最优解.煤矿安全等级预测的实验表明:动量化GA-BP算法能快速、精确地收敛,最终得到问题的全局极小值,取得了满意的预测结果.     

两级选址--路径问题的大规模邻域搜索模拟退火算法

针对目前越来越普遍的多级配送模式,建立以总成本最小为目标函数的两级选址-路径问题模型,并提出了大规模邻域搜索模拟退火算法进行求解.在模拟退火算法框架中,嵌入大规模邻域搜索过程,包含破坏、重组和局部搜索方法,从而进一步提高算法在解空间中构建邻域的范围.采用两级选址-路径问题标准算例对算法求解效果进行验证,并与标准模拟退火算法和国际已知最优解进行对比.结果显示,所建模型和算法正确有效,并且在求解大规模问题时算法能够取得相对更好的优化结果.     

基于遗传蚂蚁混合算法的AUV全局路径规划

针对三维空间环境下的全局路径规划问题存在搜索最优解效率不高、时间较长等问题,提出了一种基于遗传蚂蚁混合的算法.该算法对模型进行了必要的简化,合理设计了子区域的划分方法,减少了种群的搜索范围;采用了新的遗传蚂蚁混合策略,提高了两种基本算法的融合效率;依据安全性和时间原则设计了算法的评价函数.三维环境下的仿真结果表明:本算法与已有的遗传蚂蚁混合算法相比,在保持搜索精度的同时,搜索到最优解的时间和迭代次数均有明显减小,具有可行性与合理性.     

一种基于RRT-ConCon改进的路径规划算法

针对RRT算法缺乏稳定性和收敛速度慢的问题,基于RRT-ConCon算法和朝向目标搜索的策略,提出了一种改进的双向搜索路径规划算法.该算法通过改变两条搜索路径的临时扩展目标点,使搜索路径不仅易于朝着目标点方向生长,而且提高了算法的稳定性,同时可以保证规划的路径接近最优解.改进的RRT-ConCon算法利用随机节点生成函数,使朝着目标点生长的搜索路径避免陷入局部极小值.同时,为了测试各种仿真实验环境,还设计了一种仿真实验环境平台,实验结果验证了本算法的有效性和稳定性.     

蚁群算法在连续性空间优化问题中的应用

研究了一种可用于求解连续空间优化问题的蚁群算法策略.能提高最优解搜索过程的效率以及搜索状态的多样性和随机性,且不受优化目标函数是否连续、可微等因素的限制,为实际应用提供了途径.数值算例结果表明该搜索策略能较好地找到近似全局最优解.     

节点约束型最短路径的分层Dijkstra算法

针对节点约束型最短路径问题,提出了基于回溯法的分层Dijkstra算法,通过分层结构寻找局部最优解来求得全局最优解或次优解.该算法利用分层结构可保存搜索进度的优势,使其在寻找过必经点最短路径时可以实现对搜索进度的保存与回溯等操作.实验结果表明:分层Dijkstra算法虽然增加了一定的空间复杂度,但能有效地减少Dijkstra算法的调用次数;与深度优先搜索、几何代数算法相比,分层Dijkstra算法虽然不一定能找到理论最优解,但出解速度较快,在数据量较大的情况下能快速找到次优解.     

基于带宽受限模糊权重的蚁群优化算法及其应用

针对基于流量控制的优化路径很难得到最优解和计算复杂度过大等问题,该文提出带宽受限条件下基于随机网络拓扑的模糊蚁群优化动态流量分配方案.该方案根据网络流量的模糊控制划分路径权重,将路径权重融入信息素中;采用蚁群全局搜索和信息素控制在多条路径中动态选择最优路径.仿真结果证明了该算法的有效性,该法显著加快了传统路由算法网络流量的探索收敛速度.     

星际转移发射机会搜索方法

针对星际探测任务发射机会搜索中,等高线图法计算量大和基于遗传算法的搜索方法难以得到精确最优解的问题,提出了一种混合搜索方法.该方法根据探测任务要求,定义待搜索目标函数,并确定搜索域;结合Lam-bert定理与Gauss算法对该问题进行降维;采用全局-局部混合搜索方法求解,解决了传统方法计算量大、计算效率低、求解最优解困难的问题.以1627 Ivar小行星的交会任务为例验证了该方法,其结果表明,采用混合搜索方法可以快速获得最优的星际转移发射机会.     

融合改进A~*算法和动态窗口法的全局动态路径规划

针对移动机器人路径规划全局最优、实时避障的需求,提出了一种融合改进A~*算法和动态窗口法的全局动态路径规划方法。首先,基于传统A~*算法,结合Manhattan和Euclidean距离,设计了一种优化的启发搜索函数;然后,利用关键点选取策略,剔除冗余路径点和不必要的转折点;最后,融合动态窗口法,构造了顾及全局最优路径的评价函数,基于该评价函数,应用动态窗口法,进行实时动态路径规划,在保证规划路径全局最优性的基础上,提高了平滑性及路径规划的局部避障能力。实验结果表明:与传统A~*算法相比,所提算法规划的路径更平滑,可实时动态避障,且能输出控制参数,这利于机器人的自动控制;与动态窗口法相比,所提算法能够保证规划路径的全局最优性,路径长度由28.879m缩短为22.285m。该研究对于移动机器人自主导航的应用具有重要的参考价值。     

融合改进A*和动态窗口法的AGV动态路径规划

摘要:路径规划对AGV完成自主导航起着关键性的作用,针对这点出发,本文提出一种全局采用改进的A*算法,局部在保证全局最优的情况下采用融合A*和DWA两种算法,首先加入AGV的位置信息,在传统的评价函数基础上设置了包含代价函数和启发函数的权重函数,其次,将传统的8个搜索方向,变成了5个,提高了路径搜索效率,为了进一步增加路径的平顺性,对节点进行优化,删除了多余的转折点,保留下关键的转折点,然后在此基础上又设置了安全域值,进一步删除多余的转折点,从而保证了全局路径最优,为了实现AGV实时动态避障,本文将A*和DWA两种算法融合,进行在线实时规划路径,设计了一种基于全局最优路径的圆滑路径曲线,经过仿真,本文提出的算法在路径长度,机器人平均转折角度,运行时间等都大大减少,最后,通过实验进一步验证了算法的可行性。     

单管感应电能传输系统参数全局优化

针对单管感应电能传输系统参数优化中存在的设计参数约束少、参数非全局最优等问题,提出一种参数全局优化算法。将系统效率最高作为目标函数,以原副边电感、电容等关键器件的电压、电流大小为约束条件,将工作频率、原副边电感、电容作为优化变量,建立系统的非线性规划数学模型,采用智能优化算法进行模型解算。为避免算法收敛于局部最优,设计了"遗传算法+模式搜索"的混合算法,即在遗传算法求得最优解的基础上,采用模式搜索进行深度优化。仿真和实验结果表明,提出的方法能从全局角度对系统进行整体优化,单次优化得到所有最优参数,减少了工作量;求解时的混合优化算法具有较优的全局搜索能力,可用于其他约束优化问题。     

一种混合遗传禁忌搜索的模糊聚类算法

传统基于目标函数法的模糊聚类算法是一种迭代的"爬山"算法,容易陷入局部最优解.提出了基于遗传算法与禁忌搜索结合的模糊聚类算法,综合运用遗传算法的多出发点和禁忌搜索的记忆性来改善聚类的效果,并通过迭代的遗传禁忌搜索算法产生最优聚类中心,实验中分别通过人工数据和标准数据测试验证了该算法的有效性.