火力分配多目标规划模型的改进MOPSO算法

提出一种改进的多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)算法,通过化解约束条件、修改速度和位置更新等使该算法适于求解火力分配多目标规划模型。最终求解的非劣解集构成Pareto前沿,体现增加火力单元数量对射击效能的影响,决策者可按照意图从中选取最终解。不考虑多目标规划模型中的属性目标,对敌毁伤概率随迭代步数演变与单目标函数相比,收敛性能相同,最大值相近,验证了所提算法的有效性。     

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。     

基于模糊机会约束双层规划的动态火力分配建模与实现

针对现有动态火力分配模型未考虑不确定因素及复杂约束的问题,引入不确定规划理论,建立了基于模糊机会约束双层规划的动态火力分配模型.首先,以最大化效费比和尽早拦截分别作为模型的上下层目标函数,并考虑复杂战场环境下的模型约束.在此基础上,构建了一种针对双层多约束动态火力分配问题的递阶结构粒子编码方案,并将带审敛因子的离散变邻域粒子群算法及带怀疑因子及斥力因子的粒子群算法有效结合,利用模糊模拟技术,提出一种分层递阶的混合模糊粒子群算法.仿真实例表明,该算法具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度,能够满足大规模动态火力分配问题对时效性的高要求.     

一种铜电解生产过程的多目标量子粒子群优化

为解决铜电解生产过程能耗高的问题,采用机理和辨识混合建模方法建立铜电解过程多目标优化模型。针对量子粒子群算法求解多目标优化问题存在的多样性差、分布不均甚至局部收敛的问题,提出了一种基于信息熵和混沌变异的改进多目标量子粒子群算法,对测试函数的计算结果表明所提出算法在求解分布性方面要明显优于其他经典算法。利用改进算法在给定电价和分时电价情况下进行铜电解过程多目标优化仿真,获得了生产工艺参数的最优组合,有效的降低能耗,为电解铜的生产过程优化提供了详细的指导和理论依据。     

基于动力学的多父体杂交算法

多父体杂交算法将种群中多个个体张成一个空间,然后在此空间中进行空间搜索,该算法具有很强的解搜索能力和较快的运行速度.动力学演化算法根据粒子群的统计物理特性,模拟粒子群在空间中的运动,提出了一种基于统计物理的粒子选择机制.数值实验表明,动力学演化算法是有效的.结合动力学演化算法的选择策略和多父体杂交算法的遗传操作,提出一种新的基于动力学的多父体杂交算法.该算法对多父体杂交算法中的替换策略进行改进,有效地提高了算法的求解能力,数值实验表明新算法可以很好的收敛,能够快速的找到问题的最优解.     

多UCAV协同目标分配算法研究

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)协同目标分配问题,提出了一种基于离散粒子群算法的多UCAV协同目标分配方法。根据多UCAV协同目标分配问题的特点,建立了粒子与实际问题间的映射,设计了新的粒子群位置和速度更新公式,并且对标准粒子群算法作了改进。充分利用粒子群优化算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UCAV协同目标分配问题。仿真结果表明,离散粒子群算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单、灵活。     

基于Nash均衡的地空导弹兵混编群火力运用策略

建立了地空导弹兵混编群作战模型。该模型是一个离散、带有战斗力损耗的战斗状态向量空间模型。在混编群作战模型的基础上,给出地空导弹兵混编群火力运用目标函数,明确地空导弹兵混编群最优火力运用策略是混编群内各火力单位的最优射击策略组合,称为混编群火力运用的Nash均衡策略。针对求解地空导弹兵混编群火力运用问题的特点,改进了免疫粒子群算法,并验证了算法正确性。通过仿真得到地空导弹兵混编群火力运用策略,并给出战术解释。     

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.     

多邻域改进粒子群算法

为了改进标准粒子群算法的性能,提出了多邻域改进粒子群算法。算法提出了一种较为简单的多邻域拓扑方案,对速度惯性权重的更新策略进行了改进,引入了速度和搜索区间限制算法。经过对经典测试函数的计算测试,算法表现出良好的复杂问题求解能力。最后,针对多目标优化问题,给出了多目标应用在粒子群算法中的处理方法,并对经典的5维优化和Golinski 减速器设计问题进行了求解,通过数据比对,证明了算法性能远优于现有的一些算法。     

近空间多武器平台对地攻击多阶段模型及算法

针对近空间多武器平台对地攻击问题,综合考虑了作战资源、目标毁伤、己方损耗、飞行最短路径等四项关键战技指标,建立了多阶段优化控制模型,给出了相关的推理过程。为避免动态规划及序列规划的计算复杂性,通过设计合适的表达方法,使粒子与可行解对应,给出了改进的粒子群优化算法及算法详细步骤,并分析了改进的粒子群算法快速全局优化的特点,说明该算法能找到优化问题的全局最优解。最后对多阶段优化问题分别用改进的粒子群算法进行求解,仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

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...     

求解二层线性规划问题的混合粒子群算法

结合粒子群优化方法和单纯形法为二层线性规划构造了一个混合粒子群优化算法.算法具有两层结构,其中粒子群算法用以求解上层规划问题,单纯形法用以求解下层规划问题.设计的粒子群在上层决策变量的可行城内搜索最优解,同时通过单纯形法求解下层规划问题得到每个粒子相应的下层规划问题的解.算法通过初始种群可行化,以及步长控制、不可行粒子淘汰等技巧避免了使用罚函数处理约束带来的困难,提高了粒子群优化算法的计算性能.最后,我们给出算法的数值例子并对该算法的计算性能加以分析.     

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.     

基于模糊随机规划的反TBM目标分配优化模型

针对反导目标分配优化问题中存在的不确定性特征,引入模糊随机规划理论.首先建立了基于模糊随机规划的反战术弹道导弹(tactical ballistic missile,TBM)的目标分配优化模型.在此基础上,构建了一种针对多约束目标分配问题的粒子编码方案,并改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了改进型离散粒子群(improve discrete particle swarm optimization,IDPSO)算法.最后,设计了模糊随机模拟技术和IDPSO算法相结合的混合智能求解算法.仿真实例表明,混合智能算法全局寻优能力强,优化效率高,满足反TBM目标分配优化对时效性的要求.     

基于混合粒子群算法和快速非均匀平面波算法的介质目标反演

提出了一种重构介质目标的新方法--混合粒子群算法,研究了几何形状已知的介质目标介电参数反演、均匀介质柱的外形轮廓反演及外形轮廓与介电参数均未知时的介质目标反演三类问题。利用快速非均匀平面波算法加速矩量法求解介质目标的雷达散射截面,以介质柱体的散射场的实际测量值与迭代计算值的偏差作为目标函数,通过单纯形法和伪群交叉算法混合的粒子群算法对优化变量进行优化,使目标函数达到最小值来对介质目标的介电特性进行电磁成像。仿真结果表明：混合粒子群算法简单、通用,在反演过程中不用加入正则化处理以确保数值稳定性,比简单遗传算法具有更好收敛性能、更高的成像精度和抗随机噪声干扰的能力。     

基于改进粒子群-模糊神经网络的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了改进的粒子群-模糊神经网络混合优化算法.用改进的粒子群训练神经网络,实现了模糊神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统模糊神经网络法、BP神经网络法、粒子群-BP算法和粒子群-模糊神经网络方法,该优化算法克服了神经网络和粒子群优化方法的缺点,改善了模糊神经网络的泛化能力,提高了电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.2%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测.     

无人机集群网电攻击行动协同目标分配建模

以一体化综合防空系统中的雷达为作战对象,从体系对抗的高度研究了无人机集群网电攻击行动协同目标分配的思路与方法,并以目标重分配规则与有人机/无人机协同规则为重点构建了基于协同目标分配规则的协同目标分配模型。然后研究了基于智能优化算法的协同目标分配模型求解方法,运用混合离散粒子群优化算法模拟有人机目标分配,运用基于协议规则算法模拟无人机目标分配。最后进行了仿真实验测试,实验结果证明了协同目标分配模型的有效性,并反映了集群自组网状态对于集群作战效能的重大影响,为无人机集群以及反无人机集群的战法设计提供定量依据。     

求解模糊机会约束规划模型的微粒群算法

针对现在不确定规划领域中存在的模糊机会约束规划模型和群智能优化方法-微粒群算法,提出了一种求解模糊机会约束规划模型的新混合智能算法.该算法利用微粒群算法并运用模糊模拟技术对模糊机会约束规划模型的规划问题进行分析和数值求解,因而无需像传统的基于遗传算法的混合智能算法那样需要很长时间并经过复杂的计算才能得到结果.通过对实际模型的分析和数值求解,给出了应用该方法的具体步骤,说明了该混合智能算法的合理性和有效性.     

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.