求解约束优化问题的改进粒子群优化算法

针对约束优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将约束优化问题处理为无约束优化问题,并利用可行基规则来更新个体极值和全局极值,使不可行的粒子尽快飞向可行域,显著提高了算法的全局搜索能力.在标准粒子群算法研究基础上,为了提高粒子群算法求解非线性复杂优化问题的性能,对速度方程和惯性权重做了改进.数值算例表明,该算法是求解约束优化问题的一种较为有效的全局优化算法.     

约束优化问题的改进粒子群优化算法

提出一种求解约束优化问题的改进粒子群优化算法.该算法更多地考虑了当前全局最优粒子和个体最优粒子对粒子群搜索能力的影响,对速度更新公式做了改进;然后利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,从而引导不可行粒子尽可能到达可行的区域,以增加种群的多样性和提高全局搜索能力.数值实验表明,该算法是有效、稳定且计算精度高的全局...     

一种求解非线性约束优化问题的粒子群优化算法

提出一种新的基于粒子群优化算法求解非线性约束优化问题的方法.通过引入自适应的退火罚因子和不可微精确罚函数来处理约束条件,可以使算法逐渐搜索到可行的极值点.数值实验证明了算法是有效的.     

求解非线性方程组的一种新方法及应用

针对非线性方程组求解问题提出一种变异量子粒子群算法,该算法首先把非线性方程组的求解转化为约束优化问题,然后根据可行性规则,引入约束违反度函数,结合变异算子,不断地寻找更优可行解,逐渐达到搜索全局最优解。数值实验表明,所设计变异量子粒子群算法是可行的、有效的,是求解非线性组的一种成功算法。     

粒子群算法的改进及其在求解约束优化问题中的应用

在用粒子群算法求解约束优化问题时, 处理好约束条件 是取得好的优化效果的关键. 通过对约束问题特征和粒子群算法结构的研究, 提出求解约束 优化问题一种改进的粒子群算法, 该算法让每个粒子都具有双适应值, 通过双适应值决定粒 子优劣, 并提出了自适应保留不可行粒子的策略. 实验证明, 改进的算法是可行的, 且在 精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等算法.     

一种改进粒子群算法及其在水轮机控制器PID参数优化中的应用

提出一种改进的粒子群优化算法,除了个体极值和全局极值外,改进算法中还引入了粒子群的平均位置.因此,粒子可以获得更多的信息来调整自身的状态.基于3个基准测试函数的测试结果显示改进粒子群优化算法具有较好的全局收敛性和收敛精度.计算机仿真结果表明:改进粒子群优化算法应用于水轮机控制器PID参数的优化设计可以有效地改善水轮机控制系统过渡过程的动态性能.     

求解约束优化问题的一种新的进化算法

针对约束优化问题引入半可行域的概念, 提出竞争选择的新规则, 并改进了基于竞争选择和惩罚函数的进化算法的适应度函数; 结合粒子群优化（PSO）算法本身的特点, 设计了选择算子对半可行域进行操作, 从而得到一个利用PSO算法求解约束优化问题的新的进化算法. 实验证明了算法的有效性.     

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.     

梯级水电站优化调度的模糊自适应粒子群算法

针对粒子群算法容易早熟和易于陷入局部极值的缺点,提出一种梯级水电站优化调度的模糊自适应粒子群算法.在该算法中将惯性权值表示为粒子群进化速度因子和群体适应度方差的模糊函数,在每次迭代过程中动态改变惯性权值,以适应非线性优化搜索过程.针对违反约束的粒子,设计了一种动态空间调整策略来修复约束要求.为了验证算法的性能,用2个测试函数和拥有4个水电站的系统进行了测试,在求解精度和速度上与标准粒子群算法和改进惯性权值线性递减粒子群算法进行了对比,结果表明模糊自适应粒子群算法收敛速度快、精度高.     

基于改进多目标粒子群优化算法的发酵过程补料优化控制

提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法(MOPSO)的发酵过程补料优化控制方法,并将该方法用于工业酵母发酵过程补料速率的优化控制。改进的MOPSO算法利用约束违反程度信息修正种群的学习进化公式,减缓了部分粒子在约束边界附近的飞行速度,提高了算法的全局搜索能力。仿真实验结果表明,改进的MOPSO算法能够获得最优的补料轨迹,有效地实现了工业酵母发酵过程补料速率的多目标优化控制。     

面向多模函数优化的改进网格优化算法

利用网格优化算法（COA）编码简单、收敛速度快、不宜陷入局部最优等特点,针对多模态函数优化问题,对GOA算法进行了改进,扩大了优化搜索范围,保持了父本种群的多样性,增强了全局搜索能力。对典型多模态函数问题的测试结果表明,改进的网格优化算法在解决多模态函数优化问题方面具有很强的全局搜索能力和很高的搜索效率。     

基于多学科设计优化的共轨管设计优化

基于多学科设计优化方法,以某型高压共轨柴油机匹配的共轨管容积最佳、压力波动最小、质量最小和进油口位置最佳为目标函数建立共轨管多学科设计优化体系,并在充分考虑各学科间耦合作用的基础上,采用模拟退火算法对多学科设计优化模型进行优化求解。研究结果表明:共轨管的容积由原设计值21.991 cm3减少到21.756 cm3,减小了1.07%;总质量由1.250 kg减少到1.165 kg,减小了6.8%;压力波动幅度由6 MPa降低至5 MPa,降幅为16.7%;优化后共轨管的整体性能得到提高,能够满足高压共轨燃油喷射系统的要求。     

组合优化策略的改进协同优化方法

为克服传统协同优化方法一致性约束造成的收敛困难和局部最优问题,提出将粒子群优化算法和修正可行方向法结合并引入协同优化.应用粒子群算法获得全局最优解近似,在此基础上应用修正可行方向法进行局部精确搜索.分别以一个典型的二次函数优化问题和一个减速器设计优化问题作为测试实例,优化结果表明,所提出组合优化策略是有效的,同时兼顾了优化效率和精度.     

SQL语句的优化

在数据库应用系统中,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为系统需要解决的主要的问题之一.系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化.本文从应用的角度论述了SQL语句优化的主要方法,并提供了实例.     

求解全局优化问题的改进灰狼算法

灰狼算法是一种高效的优化技术,但其在一些问题上存在求解精度不高、收敛速度较慢和易于陷入局部最优的缺点。因此,提出了一种改进的灰狼优化算法（MGWO）。该算法引入了3种改进策略：平衡算法全局搜索性和局部开发性的指数规律收敛因子调整策略、提高算法求解精度的自适应位置更新策略和修订动态权重策略。通过两组在10个基准测试函数上的对比实验,验证3种改进策略的有效性。实验结果表明,综合使用3种策略的MGWO_4明显提升了基本灰狼算法（GWO）的性能,而且优于其他文献中的改进灰狼算法和其他数个优化算法。最后,在工程设计问题上的实验结果进一步证明了MGWO高效的寻优能力。     

基于优化成熟度的自适应蚁群优化算法

通过深入分析蚁群算法中信息素更新系数对算法寻优能力与收敛速度的影响,定义了平均路径相似度(ATS)来表征寻优过程的成熟程度,据此自适应调整信息素更新系数,以提高算法收敛速度,并避免陷入局部最优.经过与典型蚁群算法在多个旅行商问题测试用例上进行比较,表明新算法具有更好的效果.     

改进的粒子群算法及在数值函数优化中应用

为提高粒子群算法的优化能力,提出了一种改进的粒子群优化算法。在该算法中,采用Beta分布初始化种群,采用逆不完全伽马函数更新惯性权重,在速度更新式中,引入了基于差分进化的新算子,对于粒子的越界处理,采用了基于边界对称映射的新方法。以50个不同类型的数值函数作为优化实例,基于威尔柯克斯符号秩检验的测试结果表明,该算法明显优于普通粒子群优化算法、差分进化算法、人工蜂群优化算法和量子行为粒子群算法。     

混沌最优化算法在结构最优化设计中应用

针对非线性约束问题,提出了一种新的、可行的混沌最优化算法———三次载波混沌最优化方法;并将此算法用于工程结构优化设计中。计算结果表明,与已有的直接搜索方法相比,该算法简单,容易实现,求解精度、收敛速度和可靠性较高,满足约束的效果较好,是解决优化问题的有效方法。     

港口建设规模优化研究

按系统分析方法研究了运输系统中各种费用项目对货物转运费的影响程度,科学合理地选取费用项目,建立了港口规模优化模型,根据模型的特点和各参变量的物理意义及其相互关系导出了港口最优规模必须满足的条件,给出了利用相对比较简单的“爬山法”寻求最优解的方法和具体步骤。与以往的研究成果相比,该优化模型考虑的因素更全面、求解更方便。结合实例分析提出了厦门港应该优先发展万吨级以上深水泊位、改造小船泊位以提高其靠泊能力的港口发展战略,给出了2010年厦门港的最优建设规模,为厦门港的建设与发展提供了决策依据。