和声蛙跳算法在复杂优化问题中的应用研究

和声搜索算法在求解复杂优化问题时,仅仅通过随机的方式产生新元素,搜索过程中新个体的有效性难以持续保证,影响算法的优化性能.针对该问题,将混合蛙跳算法的族群内部局部寻优模块嵌入和声搜索的算法框架中,将和声搜索算法的随机性与混合蛙跳算法的导向性相耦合.定义算法自适应调整参数并以此为基础对两种算法进行动态调用,从而实现两种算法的耦合动态搜索.将改进算法应用于标准测试函数和车辆路径问题的优化,模拟计算结果表明：本文提出的改进算法具有更强的全局搜索能力,得到的解更优,适合用于求解复杂优化问题.     

基于改进粒子群算法的ICPT配电系统规划

针对城市电气化交通的供电解决方案提出一种新型的感应耦合电能接入模式.针对粒子群优化算法全局搜索的高效性与易"早熟"收敛之间的矛盾,提出一种基于非线性单纯体法的改进粒子群算法,保证了具有一定代表性的粒子在解空间的合理分布.该算法结构上增加的被动聚集项,使得粒子在寻优过程中不仅受到个体极值点和全局极值点的影响,还受被动聚集项的扰动.感应耦合电能传输配电系统规划问题的仿真结果表明,改进算法的年综合费用比粒子群优化算法少1.40%,改进算法既有效又稳定.     

量子混合蛙跳算法求解连续空间优化问题

基于量子理论提出一种量子混合蛙跳算法, 该算法采用量子位的Bloch球面坐标编码个体, 利用量子位在Bloch球面上绕轴旋转的方法更新个体, 通过自适应混沌旋转角度算子提高子群内部局部搜索能力, 采用Hadamard门实现个体变异避免早熟, 有效扩展了解空间的搜索范围. 实验结果表明, 该方法优于普通的混合蛙跳算法、 粒子群算法和遗传算法, 具有较高的优化能力和效率, 更适合高维复杂函数的优化.     

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...     

混合蛙跳算法在云计算资源调度的策略改进

混合蛙跳算法已在云计算资源调度有所运用。针对青蛙种群初始化随机性大、局部搜索盲目、容易陷入局部最优的问题,提出了一种混合蛙跳算法在云计算资源调度的改进策略。该改进策略首先运用SY-MM算法和随机生成方式结合的方法对种群进行初始化,生成适应度较好且保持多样性的青蛙种群;然后对传统蛙跳算法局部搜索中步长公式进行改进,使得能够自适应的去更新步长,进而提升局部搜索能力。通过实验证明改进算法对于云计算中资源调度的时间和负载平衡方面有良好的优化性能。     

利用混沌遗传算法的几何约束求解器

提出一种新的混合算法--变尺度混沌遗传算法(MS CGA), 该算法把遗传算法和混沌算法混合在一起, 在不改变GA搜索机制的同时, 根据搜索进 程, 不断缩小优化变量的搜索空间及调节系数, 引导种群进行新一轮进化, 从而产生更优的 最优个体, 改善了GA的性能, 有效地克服了GA存在的问题. 实验表明, 该方法用于几何约束 求解的性能明显高于标准遗传算法及其他混合遗传算法, 取得了令人满意的效果.     

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．     

解高维复杂函数优化问题的混合差分进化算法

鉴于传统方法用于高维复杂函数优化很容易陷入局部极小,为此提出了一类通用、易实现、具有全局优化特性的混合优化算法（CHADE算法）．该算法将混沌优化的随机性与差分进化算法（DE算法）相结合,利用混沌扰动算子增强算法的局部搜索能力;同时,随着搜索过程的进行随机地调整缩放因子和差分进化模式．多个典型高维复杂函数的数值仿真结果表明：CHADE算法寻优效率高、收敛速度快,尤其是具有避免局部极小的能力,其优化性能优于单一的DE算法．     

混合蛙跳融合蚁群算法在群体动画中的应用

针对计算机辅助群体动画路径设计中群体规模大、路径多样性的问题,提出基于混合蛙跳算法和蚁群算法的混合蛙跳融合蚁群的算法模型.该融合算法前期利用混合蛙跳算法建立初始优化解群,后期利用蚁群算法进行精细解搜索,有效地解决了混合蛙跳算法搜索精确解和蚁算法早熟收敛、前期搜索速度慢的问题,进而解决了群体动画中路径复杂多样的问题.最后数值实验结果和仿真算例验证了算法的有效性和鲁棒性.     

基于混沌PSO—DV优化BP神经网络的汽车故障诊断

针对传统的PSO优化BP网络的局限性,提出了一种混沌PSO—DV算法和BP神经网络的混合算法．该算法具有混沌算法的局部搜索遍历性,DE算法的种群多样性及BP神经网络的快速搜索能力等优势．仿真结果表明,混沌PSO—DV优化的BP神经网络应用于汽车发动机故障诊断,使得故障诊断的效率和准确率得到了很大的提高．     

一种改进的混沌优化方法研究

为提高混沌优化方法的寻优速度和求解精度,本文提出一种改进的混沌优化方法,该方法结合幂函数载波和变尺度混沌优化方法的优点,在第一次载波中利用幂函数全局寻优,在第二次载波中,以当前最优解为中心,不断缩小优化变量的搜索区间进行双侧局部寻优。仿真结果表明,该方法可以明显提高收敛速度和精确性。     

Sequencing of Mixed Model Assembly Lines Based on Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm

Shuffled frog leaping algorithm( SFLA) was used to solve multi-objective sequencing problem of mixed model assembly line( MMAL). Local convergence can be avoided and optimal solution can be obtained to a certain extent. However,the multi-objective sequencing problem of MMAL is an non-deterministic polynomial hard( NP-hard) problem and the shortcomings are slow convergence rate and low precision. To solve the shortcomings for optimization objectives of minimizing total utility time and keeping average consumption rate of parts, a chaos differential evolution SFLA( CDESFLA) is proposed in this study. Because SFLA is easy to fall into local optimum,the evolution operator of differential evolution algorithms is introduced in SFLA as a local search strategy,and differential mutation operator is introduced in chaotic sequence to prevent premature convergence. The examples show that the proposed CDESFLA is better for convergence accuracy than SFLA,genetic algorithm( GA) and particle swarm optimization( PSO)     

A hybrid genetic algorithm based on mutative scale chaos optimization strategy

In order to avoid such problems as low convergent speed and local optimal solution in simple genetic algorithms, a new hybrid genetic algorithm is proposed. In this algorithm, a mutative scale chaos optimization strategy is operated on the population after a genetic operation. And according to the searching process, the searching space of the optimal variables is gradually diminished and the regulating coefficient of the secondary searching process is gradually changed which will lead to the quick evolution of the population. The algorithm has such advantages as fast search, precise results and convenient using etc. The simulation results show that the performance of the method is better than that of simple genetic algorithms.     

基于E类功放的电磁感应式电能传输系统滑模控制

针对电磁感应式电能传输系统中耦合器的传输气隙易受外部扰动问题,提出了一种能实现系统稳压的滑模控制。在考虑系统数学状态模型的基础上,利用李雅普诺夫稳定性理论对系统进行了稳定性分析和证明,并给出了滑模参数的确定方法。然后,利用有限元分析技术对不同传输气隙下耦合器模型的参数进行了分析计算。最后,建立了基于E类功放的电磁感应式电能传输稳压系统仿真模型,进行了气隙扰动下的仿真,结果证明了系统在滑模控制下具有良好的稳定性。     

两种工况下锻压组合机架的接触特性分析

以某锻压机为研究对象,基于ANSYS有限元软件,采用过盈配合法模拟因预紧产生的框架内力,确定了过盈量与预紧力的关系.针对锻压过程的镦粗(工况1)和拔长工况(工况2),通过分析开缝系数、接触状态、接触压力、危险拉杆的拉应力以及立柱的弯曲变形,讨论了预紧力与偏心距等对锻压组合机架接触特性的影响.结果表明拔长工况比镦粗工况更为危险,且开缝系数应满足以下标准,即上横梁与立柱的接触面积大于05,且开缝系数β≤23.研究结果可为锻压机的结构设计提供理论依据.     

PID神经网络混沌优化及其在机械臂轨迹跟踪控制中的应用

针对BP优化PID神经网络（BP-PDNN）易陷入局部极小的不足,提出了一种变尺度混沌优化PID神经网络设计方法,即MSCOA-PIDNN,将其应用于机械臂轨迹跟踪控制中.利用混沌运动的遍历性优化网络权值,通过压缩优化变量取值区间提高搜索效率.采用MSCOA-PIDNN建立机械臂系统的预测模型,以多步预测性能指标为目标函数,优化PID神经网络控制器,从而实现机械臂系统轨迹跟踪的有效控制.仿真结果表明,MSCOA-PIDNN在机械臂轨迹跟踪控制中性能优于BP-PIDNN.     

混沌优化在模糊系统优化设计中的应用

在基于 T- S模型的模糊神经网络的基础上 ,提出了一种将混沌优化方法和最小二乘法相结合的优化方法。用变尺度混沌优化方法优化隶属函数参数 ,而用最小二乘法估计规则后件参数。该方法同时利用了变尺度混沌优化的快速全局搜索能力和最小二乘法的快速收敛性 ,因此网络学习速度快 ,精度高。仿真结果表明了该方法的有效性 ,所建立的模型具有良好的泛化能力。     

基于禁忌搜索的混沌蚁群算法在SLAM数据关联中的应用

为解决SLAM的数据关联问题,提出了基于禁忌搜索的混沌蚁群算法,利用蚁群算法的正反馈和并行搜索能力构建初始解并进行优化.在全局信息素更新时加入混沌扰动,以跳出局部极值,利用禁忌搜索算法的特性,扩大解的搜索空间,得到全局最优解.在无人机SLAM仿真环境下进行试验,仿真结果表明该方法极大地提高了数据关联率,该算法是有效可行的.     

计及静态电压稳定的变尺度混沌无功优化

选择系统有功网损作为目标函数，同时考虑满足电压水平和电压稳定性两个约束条件来探讨无功优化问题,介绍了变尺度混沌优化算法，该算法不断缩小优化变量的搜索空间并不断提高搜索精度，从而有较高的搜索效率，将该算法应用于计及静态电压稳定的电力系统无功优化问题，并对IEEE14节点系统进行了仿真计算，计算结果验证了算法的有效性．