基于渐近波形估计与混合粒子群算法的目标外形反演

提出了一种能同时重构多个导体目标外形的新方法--混合粒子群算法。利用矩量法和渐近波形估计技术求解电磁散射问题,以测量的散射场和计算散射场偏差作为目标函数,将待优化变量设置为目标的截面轮廓近似表达的三角级数形式的系数,通过混合粒子群算法对待优化变量进行优化,使目标函数达到最小值来对自由空间中的散射体进行电磁成像。仿真结果表明,混合粒子群算法比伪群交叉算法具有更好的收敛性能和成像精度,具有较强的抗随机噪声干扰能力。     

基于微多相粒子群算法的介质粗糙面反演研究

为快速有效地求解介质粗糙面的反演问题,提出了一种能反演地表面参数的新方法--微多相粒子群算法。利用矩量法结合前后向迭代法快速求解双站散射系数。采用单纯形法实现有导向的约束初始种群的生成,以双站散射系数的测量值和理论计算值的偏差为目标函数,通过多相粒子群算法和单纯形相结合的算法对优化变量进行优化,使目标函数达到最小值实现地表参数的反演。给出了应用该方法的具体步骤,分析了测量结构,通过仿真实验验证了算法的有效性。     

改进多相粒子群算法反演粗糙面下方导体目标

提出了一种能快速有效反演介质粗糙面下方导体目标参数的方法--改进多相粒子群算法,优化以双站散射系数的测量值和理论计算值为偏差的目标函数,当目标函数达到最小值时,实现地下目标参数的反演。为加快反演过程,提高反演精度,正问题采用了快速互耦迭代算法这一数值算法来快速准确求解双站散射系数。逆问题采用了基于子群和母群交叉搜索机制以及小种群策略的改进多相粒子群算法,能减少目标函数计算次数（对应正问题计算次数）、提高全局寻优能力。文中反演了一维粗糙面下方截面为圆柱和任意连续形状的导体目标,仿真实验验证了算法具有较好的反演精度和较强的抗随机噪声能力。     

基于改进粒子群优化算法的虚拟企业伙伴选择

在分析基本粒子群优化算法和建立虚拟企业伙伴选择多目标决策模型的基础上,提出了一种求解供应链联盟伙伴选择的优化问题的改进粒子群算法.在优化过程中,该算法以优良适应值粒子取代部分不良适应值粒子,使算法具有过滤能力,加快了搜索速度,并保证了收敛于全局最优解.实验结果用基本粒子群算法进行了验证和比较,表明该改进粒子群算法具有较好的性能和简单快速准确等特点.     

基于子群混合与变异的微粒群算法及其应用

提出一种子群混合与变异的微粒群算法(SSMPSO),按适应值大小将微粒均匀分为两个子群分别进行目标优化,当子群在一定进化代数内未满足收敛条件时重新混合为一个种群.对混合种群中部分适应值差的微粒实施变异,用适应值好的微粒替代.微粒群反复进行分群进化、子群混合和种群变异操作,直至算法满足终止条件.SSMPSO算法通过几种典型高维非线性函数进行了测试,结果表明其性能明显优于基本微粒群算法.将SSMPSO算法用于常压塔汽油干点软测量,实验表明SSMPSO算法建立的汽油干点软测量模型比用基本微粒群算法所建软测量模型有了很大提高.     

基于混合粒子群算法的装运机械组合优化方法

针对堆石坝工程物料装运机械组合优化问题的复杂性, 建立了装运机械的多目标非线性组合优化模型(MOOM). 进一步地, 把加权法和惩罚函数引入到带收缩因子的粒子群算法中, 提出了一种新的求解多目标非线性组合优化问题的混合粒子群算法(MI-HPSO). 该算法具有概念简单、参数设置少、收敛速度快及全局搜索能力强的特点. 实证研究表明, MI-HPSO为解决物料装运机械MOOM优化模型提供了有效的决策方案.     

基于伪群交叉算法的细金属柱体目标识别

从线性分布细金属柱体的散射模型出发,利用多极子展开技术求解电磁散射问题,以测量的散射场和计算散射场间的偏差作为目标函数,将待优化变量设置为描述细金属柱体中心位置的向径和幅角,通过伪群交叉算法(pseudo swarm crossover,PSC)对待优化变量进行优化,使目标函数达到最小值来对自由空间中线性分布的细金属柱体族进行电磁成像。研究结果证实了PSC比多相粒子群算法(multi-phase particle swarm optimiza-tion,MPPSO)有更好的收敛性能、成像精度和更强的抗随机噪声干扰能力。     

改进的粒子群算法及其非线性盲源分离

采用粒子群算法与自然梯度法相结合进行非线性混叠信号盲分离。用高阶奇数多项式拟合非线性混合函数,建立非线性信号盲分离模型。同时根据粒子群算法的特点,作了改进,引入了“迁徙操作”和局部深度搜索方法。对多项式的参数用粒子群算法来求估计,然后用自然梯度法对线性去混合矩阵进行迭代。仿真结果表明,粒子群算法可以快速、有效地求得非线性混叠信号盲分离的优化解。     

基于Tent映射的混沌混合粒子群优化算法

为改善基本粒子群优化算法的寻优性能,通过算法混合,在粒子群优化算法中逐步引入优进策略和混沌搜索机制,以加强粒子群的局部寻优效率和全局寻优性能。并将粒子分为两类,分别执行不同的进化机制,实现协同寻优,从而构建为一种新的混沌混合粒子群优化算法。标准测试函数的仿真优化结果表明,该混合算法对较大规模的复杂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,性能明显优于标准粒子群优化算法以及遗传算法等单一的随机搜索方法。     

基于粒子群-遗传的混合优化算法

提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的pop_size M个粒子。然后以这最优的M个粒子的位置值为基础,选择复制得到pop_size M个个体,并进行交叉、变异等遗传算法运算。最后将保留的M个粒子位置值与遗传算法进化得到新的pop_size M个体合并形成新的粒子种群,进行下一代进化运算。该算法在进化过程中能进行多次信息交换,使两种算法互补性得到更充分的发挥。通过5个函数优化实例与其他多种算法的对比研究,表明该算法收敛性能好,运算速度快,优化能力强。此外,还研究了最优粒子保留规模M以及粒子群优化进化较少代数规模对算法性能的影响。     

Hybrid anti-prematuration optimization algorithm

Heuristic optimization methods provide a robust and efficient approach to solving complex optimization problems. This paper presents a hybrid optimization technique combining two heuristic optimization methods, artificial immune system (AIS) and particle swarm optimization (PSO), together in searching for the global optima of nonlinear functions. The proposed algorithm, namely hybrid anti-prematuration optimization method, contains four significant operators, i.e. swarm operator, cloning operator, suppression operator, and receptor editing operator. The swarm operator is inspired by the particle swarm intelligence, and the clone operator, suppression operator, and receptor editing operator are gleaned by the artificial immune system. The simulation results of three representative nonlinear test functions demonstrate the superiority of the hybrid optimization algorithm over the conventional methods with regard to both the solution quality and convergence rate. It is also employed to cope with a real-world optimization problem.     

基于蜂群-粒子群算法的天然林空间结构优化

天然林空间结构包含林木的空间位置信息,影响着林木的生长、竞争、林分的稳定及森林的发展,其优化是个多目标规划问题。提出一种蜂群-粒子群(ABC-PSO)混合算法,该算法在初始粒子产生机制、随蜂数量及循环机制上对蜂群算法做了改进,并将其应用到天然林空间结构多目标优化中,最终建立能够兼顾林木分布格局、林木大小分割、林木竞争的优化模型。仿真实验表明,蜂群-粒子群算法提升了森林健康等级,解决了森林空间结构多目标优化问题。     

基于提前/滞后Flow Shop调度问题的混合微粒群算法

提出了一种混合微粒群算法,通过引入禁忌搜索算法和动态设置惯性权重等方法,提高了算法搜索全局最优解的能力并且能够有效避免早熟收敛问题。并将这种算法应用于求解实际的提前/滞后F lowShop调度问题,仿真实验结果表明了混合微粒群算法的可靠性与实用性。     

柔性作业车间AGV与机器双资源集成调度研究

针对含有AGV(automated guided vehicle)的柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间为目标的双资源集成调度优化模型.在种群初始化过程中提出一种启发式初始化方法,提高种群初始解的质量,加快算法的收敛速度.针对离散粒子群算法易早熟的弊端,结合竞争学习机制和随机重启机制提出一种可有效避免早熟的...     

求解Job Shop调度问题的粒子群算法研究

为解决单一粒子群算法求解Job shop调度问题存在的不足,提出一种基于交换序的混合粒子群算法,提高了这类问题的求解质量.在混合粒子群算法中,采用粒子群算法进行大范围全局搜索.根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,增强了粒子群算法的搜索能力.采用混合粒子群算法对13个难解的benchmark问题进行求解,在较短的时间内,得到的最优解和10次求解的平均值优于并行遗传算法和粒子群算法.由此说明本文所提出的混合粒子群算法是有效的.     

基于Hammerstein-Wiener模型的广义预测控制

提出了一种新型的基于Hammerstein-Wiener模型的广义预测控制策略。采用基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型描述非线性系统动态特性,作为被控对象预测模型。同时,针对现有遗传算法和混沌粒子群优化算法收敛速度慢和精度低等缺点,给出一种拟牛顿信赖域混沌粒子群混合优化算法,作为预测控制的滚动优化策略,函数测试和非线性对象的广义预测控制的滚动优化表明该算法的优越性。最后,对设计的预测控制器进行实例仿真,结果表明它能满足系统实时稳定运行的需求,取得了良好的控制效果。