集成粒子群优化算法在电网规划中的应用

电网规划是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题。在优化过程中,考虑了投资费用、可靠性和对环境的影响等三个因素。提出将模拟退火优化方法嵌入粒子群优化算法中,以此构建集成粒子群优化算法。在搜索过程中还加入变异操作来增加种群多样性,以避免早熟收敛。局部搜索增加了算法的开发能力,而变异操作提高了算法的探测能力。探测与开发能力的平衡,通过两个阈值来实现。通过对一220kv电力传输系统的实例研究表明,集成粒子群优化算法局部搜索能力有显著提高。     

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.     

一种基于混沌映射的粒子群优化算法及性能仿真

粒子群算法收敛速度快,规则简单,但易陷入局部极值.在粒子群算法中引入混沌序列,提出一种优化策略,以分阶段的思想进行寻优,使其在搜索初期更具遍历性,在搜索中后期,通过人为改变个别粒子的速度和位置,使算法具有更快的收敛速度与更好的全局搜索能力.在此基础上,提出一种改进Tent映射的策略,并将优化策略分别应用于基于Logistic映射的粒子群和改进的Tent映射的粒子群,同标准粒子群算法在寻优速度、精度、成功率等方面进行仿真与比较.     

基于混沌粒子群优化的系统级故障诊断策略优化

针对诊断设计优化过程中的关键问题--故障诊断策略优化,提出了基于混沌粒子群优化算法的系统级故障诊断策略优化方法。该算法利用混沌优化不重复遍历系统所有状态的特点,引导粒子在全局范围内搜索,从而克服了粒子群算法“早熟”收敛的缺点。这使算法不仅具有较快的收敛速度,又保证了获得的最优解的可靠性,为获得有效的系统级故障诊断策略提供了可行的方法。最后,给出了该算法在诊断策略优化过程中的关键步骤,通过仿真证明了该算法对于系统级故障诊断策略优化的有效性。     

基于禁忌退火粒子群算法的火力分配

火力分配问题是典型的NP完全问题,传统的求解算法存在指数级的时间复杂度。给出具体实用的防空火力分配模型,提出一种基于禁忌搜索与退火粒子群优化的新算法,并针对多种空袭规模的实例进行计算机仿真。仿真结果表明,与禁忌搜索、标准粒子群优化、退火粒子群优化等智能算法相比,新算法在解决火力分配问题时具有更优良的收敛精度和时间性能。     

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。     

混沌粒子群优化及其分析

通过分析了经典的粒子群优化中单个粒子模型,发现其具有混沌Hopfield神经网络的特点.提出了一种新的粒子群优化模型,该模型不像以往的粒子群算法那样包含随机参数,而是一个确定性的混沌Hopfield神经网络群,其搜索轨道展现了从混沌到周期分岔再到汇的逆周期分岔演化过程.初始混沌式搜索模式展宽了搜索范围,逆周期分岔演化过程决定了搜索的稳定性和收敛性.另外,理论上给出了新的粒子群优化的收敛性结论.最后,通过数值仿真给出了与经典的粒子群优化结果的不同点,并且说明了混沌粒子群优化的有效性.     

双吸引子多群体粒子群算法解决动态优化问题

提出了一种新的双吸引子多群体粒子群优化算法(BMPSO)。与传统的粒子群优化算法(PSO)相比,BMPSO的主要特点是它使用了两个群体吸引子和两种搜索粒子。两种搜索粒子具有不同范围的搜索特性,一种利于进行全局搜索而另一种利于进行局部搜索。并且通过引入一种新的传递机制,两部分粒子可以更有效地共享搜索信息。实验表明,BMPSO算法在Moving Peaks Benchmark(MPB)测试问题上具有很好的性能表现。     

求解N-车探险问题的离散水波优化算法

N-车探险问题是一类NP-hard离散优化问题，针对该问题，首次提出一种融合局部搜索的离散水波优化算法。结合该问题等价于置换排序的特性，设计基于置换序列的编码方式；利用反转、移动、交换等操作重新定义传播、折射和碎浪算子；开发基于插入邻域的局部搜索策略，以增强水波优化算法的局部搜索能力。最后，利用实验设计探讨关键参数对算法性能的影响。基于14个标准问题的测试结果表明：所提方法的寻优精度、稳定性等整体优于标准水波优化算法、粒子群算法、烟花算法和启发式算法H1~H4；与离散水波优化算法相比，基于禁忌搜索的变邻域搜索算法用至少66.6倍的计算时间得到了最大相对偏差比为0.017的寻优精度。结果表明，离散水波优化算法能在较短时间内获得较满意的解。     

基于CBPSO的板级电路测试性设计优化方法研究

基于边界扫描的板级电路在测试性改善一定条件下,设计复杂性最小化问题属于组合优化问题,同时也是NP-难题.针对该组合优化问题提出了基于混沌二进制粒子群优化的求解方法.该方法在二进制粒子群优化的基础上,对当前最佳粒子以变概率进行混沌优化,引导粒子跳出局部最优继续在全局范围内搜索,从而克服二进制粒子群的"早熟"收敛.通过实例验证,该算法在优化效果、搜索效率等方面均获得了较好的结果.事实证明,该算法能有效地应用于板级电路的测试性设计优化.     

一种随机蚁群算法求解连续空间优化问题

通过将蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)与一种随机优化方法———Alopex算法相结合,提出一种随机蚁群混合算法(AACO)求解连续空间优化问题。该算法定义了蚁群在连续空间中的寻优方式以及新的信息素更新规则,并在局部搜索过程中嵌入改进的Alopex算法以提高搜索效率,有效地避免了优化算法陷入局部最优。基于多极值函数和非线性连续函数的仿真实验表明,该算法简单高效,具有良好的寻优性能。     

基于改进边际优化的离散变量优化设计算法

针对传统离散变量优化方法存在的目标函数测算次数多、收敛性不佳等问题,借鉴边际优化理论和模式搜索算法,设计了一种基于改进边际优化的离散变量优化设计算法。借鉴边际效用优化原理,通过引入周围单位步长空间的概念,在初始点选择、边际增量设计、禁忌搜索策略等方面进行了改进,并设计了变异操作以跳出局部最优。实例分析表明,所提算法能够快速准确地收敛到局部最优解,实现以尽可能少的目标函数测算得到问题的满意解或最优解,适合于求解高维离散变量优化问题和仿真优化问题。     

基于改进粒子群算法的快速反射镜自抗扰控制

为了提高快速反射镜(fast steering mirror, FSM)的跟踪精度和扰动抑制能力, 建立了基于自抗扰控制器(active disturbance rejection control, ADRC)的FSM闭环控制系统, 并对ADRC的参数整定方法进行研究。由于ADRC参数用试凑法整定效率低, 用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法整定容易陷入局部最优, 因此提出一种惯性权重基于箕舌线调整的改进PSO(improved PSO, IPSO)算法。通过系统仿真实验, 在考虑卫星平台振动的情况下, 采用基于IPSO、PSO的ADRC和传统比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)控制器分别控制FSM。结果表明, 在跟踪不同频率的高频正弦信号时, 采用基于IPSO的ADRC控制的FSM跟踪精度相较其他两种控制器控制FSM的跟踪精度均有明显提升。     

具有引力机制的细菌觅食算法

针对细菌觅食算法中群体感应能力较弱和算法的收敛速度较慢的问题,提出一种具有引力机制的细菌觅食算法。该算法通过引入引力搜索算法中的引力机制来为每个细菌提供寻优的方向;采用细菌觅食算法原有的游动操作来实现局部寻优策略,并在游动之后增加局部维度更新,使得细菌在趋化操作中搜索范围更广;在细菌觅食算法的迁徙操作中引入双高斯函数来重新初始化细菌的位置,从而更好得避免算法陷入局部极值,提高算法的寻优能力。通过实验证明改进后的细菌觅食算法比基本细菌觅食算法拥有更好的寻优能力。     

一种用于多目标优化的混合遗传算法

将遗传算法与局部优化方法相结合,提出了一种用于多目标优化的混合Pareto遗传算法(HPGA)。针对遗传算法局部优化性能较差的缺点,引入直接搜索策略以增强算法的局部搜索能力。HPGA首先运行Pareto遗传算法,以得到近似的Pareto最优解;然后启动直接搜索对其进行进一步优化。仿真结果表明HPGA兼具有良好的全局优化性能和较强的局部搜索能力。与Pareto遗传算法相比,HPGA不仅提高了优化搜索的效率,而且能够保证收敛到多目标优化问题的Pareto最优前沿面。     

基于GA-TS的开放式车辆路径优化算法及应用

针对带装载能力开放式车辆路径问题,提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索(GA-TS)的混合优化算法,将GA的并行计算、全局优化与TS的禁忌技术、快速局部搜索等特性相结合。该算法根据服务点需求及车辆装载能力,采用自然数编码,进行GA全局优化,种群中个体以一定的概率进行TS局部搜索,即对同属一辆车配送的所有服务点进行局部TS路径优化。既保证了优化的全局性,又保证了运算的速度性。应用于郑州煤电物资供销有限公司煤矿物资运输的车辆路径优化中,得到了最经济的运输路径,节约了成本。     

一类随机需求VRP的混合粒子群算法研究

针对一类随机需求车辆路径问题(stochastic vehicle routing problem,SVRP),结合现实生活中长期客户服务记录所隐含的统计性知识构建新的统计学模型,并将种群搜索与轨迹搜索算法相结合提出了一种新的混合粒子群优化算法。该算法通过引入导引式局部搜索,来减小粒子群搜索陷入局优的可能性以获得更优化解。仿真计算证明混合粒子群优化算法的有效性。同时,该算法也拓展了VRP的算法空间。     

多目标优化设计中的Pareto遗传算法

遗传算法的随机性和隐含并行性,使它能同时搜索到多个局部最优解并获得最优解集。为了发挥遗传算法群体搜索的优势,提高多目标优化设计效率和灵活性,在自适应遗传算法的基础上引入群体排序技术、小生境技术和Pareto解集过滤器,建立了一种适用于多目标优化设计的Pareto遗传算法。以Pareto前沿面的形式给出优化设计的Pareto最优解集,供设计者按设计意愿选择最优的设计结果。采用Pareto遗传算法进行跨声速翼型的多目标优化设计,设计结果表明,Pareto遗传算法是十分有效的,完全可以用来进行多目标优化设计。