改进混合离散粒子群的多种优化策略算法

针对离散粒子群算法求解旅行商问题,根据组合优化问题和离散量的特点,改进离散粒子群算法更新的运动方程.对离散粒子群算法分别加入逆转变异优化策略、受蚁群启示的变异优化策略和近邻搜索变异优化策略3种优化变异优化策略,使其成为新的混合离散粒子群算法,最后对3种混合离散粒子群算法进行比较,并剖析仿真结果的本质.结果表明:3种优化策略在不同程度上都提高了离散粒子群算法的总体效果和收敛性能,其中,加入逆转变异优化策略的混合粒子群算法实现简单,时间代价较小;加入近邻搜索变异优化策略的混合粒子群算法不论是在最优值或稳定性方面表现最突出.     

离散三群粒子群优化算法

提出了离散三群粒子群优化算法(DTHSPSO),该算法将整个粒子群分为三群,第1群粒子朝全局历史最优方向飞行,第2群粒子朝着相反方向飞行,第3群粒子在全局历史最优位置周围随机飞行。粒子的速度保持连续性,对于粒子位置的处理采用两种方法:一是通过传递函数,根据速度的大小进行离散化;二是直接通过强硬限制函数(Hardlim函数)将位置离散化。通过对两种离散函数进行测试与比较,表明两种DTHSPSO都比基本离散粒子群优化算法(DPSO)具有更好的优化性能,而且直接采用Hardlim函数的DTHSPSO算法效果更加突出。     

面向单目标优化的集成粒子群算法

串行粒子群算法广泛应用于多个领域,出现了多个变种,但解决不同种类的优化问题时性能有差异.为提高串行粒子群算法对各种优化问题的适应能力,提出一种集成粒子群优化算法.新算法使用Matlab的单程序多数据并行结构发挥单节点多核计算能力,通过设置外部档案分享不同粒子群的全局最佳位置,促进不同串行粒子群算法之间的信息交流,综合利用不同串行粒子群算法在解决不同类型优化问题的优势.在广泛使用的测试函数集上开展仿真实验,结果验证了新算法的有效性,与多个知名的串行粒子群算法相比,新算法在寻优性能上优势明显.新算法不仅能够提高粒子群算法的适应能力,而且,所采用的算法框架也适应于其他群智能算法,改善了算法的性能.     

基于多目标离散粒子群的产品服务系统方案配置规则提取

为有效辅助工程师将顾客需求转化为产品服务系统方案,针对其技术特征,提出一种离散粒子群优化算法(DPSO)与帕累托(Pareto)结合的配置规则提取方法.该方法包括建立产品服务系统配置规则模型及构造Pareto-DPSO算法模型.Pareto-DPSO算法基于Sobol序列的频率初始化方法及离散化粒子更新方式,将连续粒子映射到十进制离散空间;并利用Pareto进行多目标下粒子优劣性评价,以获取非支配的最优规则集.以汽车产品服务系统方案配置设计为例,经与常规多目标粒子群算法及DPSO算法对比,验证了该方法对于解决多维空间内产品服务配置规则挖掘的可行性及有效性.     

离散粒子群优化算法在流水作业调度问题中的应用

通过引入随机向量, 改进离散粒子群算法DPSO的更新方程, 提出一种离散的粒子群优化算法MDPSO, 并将其应用于调度问题的求解. 实验结果表明, 该算法优于传统的时序分解算法和遗传算法.     

基于改进粒子群优化算法的CDMA多用户检测

采用改进的粒子群优化算法,引入因子w,利用sigmoid函数离散粒子群设计CDMA多用户检测系统.针对不同信噪比和用户数,对其误码率和抗远近效应性能进行仿真分析,证实在CDMA系统中安装基于离散型粒子群优化算法的多用户检测系统具有可行性,且算法效率高,加快了运行的收敛速度.     

基于动态双种群粒子群算法的柔性工作车间调度

针对标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种基于动态双种群的粒子群优化算法(DPSO).DPSO算法将种群划分成两个种群规模随进化过程不断变化的子种群,两个子种群分别采用不同的学习策略进行进化,并在进化过程中相互交换信息.该算法提高了全局寻优能力,有效地避免了早熟收敛的发生.将以DPSO算法为基础的排序算法和启发式分配算法(HA)相结合形成了解决柔性工作车间调度问题的新方法(DPSO-HA).通过对算例的研究和与其他方法的比较表明,该方法是有效可行的.     

一维下料问题的自适应广义粒子群优化求解

针对现有粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子速度迭代难以定义的问题,首先将粒子群优化算法与遗传算法相结合,利用交叉算子、变异算子,提出一种广义粒子群优化算法来求解一维下料问题;然后引入模拟退火算法作为自适应策略,避免算法陷入局部最优.仿真实验结果表明,采用自适应广义粒子群优化算法求解一维下料问题具有高效性和鲁棒性.     

融合榜样学习和反向学习的粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的优化效率,降低其陷入局部最优的概率,提出了一种融合榜样学习和反向学习的PSO算法(PSO based on combing Example learning and Opposition learning,EOPSO).首先,对粒子群中的非最优粒子采用新颖的榜样学习机制更新,以便提高全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;其次,对粒子群中最优粒子采用反向学习混合机制更新,提升该粒子的搜索能力,进一步避免算法陷入局部最优;最后,对粒子群中的最优粒子还采用了自身变异机制更新,有利于搜索前期的全局搜索和后期的快速收敛.在15个不同维度的基准函数上进行了仿真实验,实验结果表明,与最先进的PSO改进算法ELPSO、SRPSO、LFPSO、HCLPSO相比,EOPSO优化性能更好.     

基于离散型粒子群优化算法的分类系统构建

离散型粒子群优化(DPSO)算法具有收敛速度快、参数少、能够适用于动态环境的能力等优点。借鉴已有的基于粒子群算法的分类系统,以离散型PSO为基础构建分类系统,在操作的过程中使用变长的方法来表示粒子,对法则集进行合理的表示并进行适当的删减,使用预设法则来提高分类效果等。通过实验证明,系统能够正确对法则进行删减并使用较少的法则数目达到理想的分类准确率,该分类系统具有较好的性能。     

基于 SADPSO 的 MPRM 最小化算法

针对混合极性Reed-Muller(mixed-polarity Reed-Muller,MPRM)逻辑最小化问题,提出一种基于SADPSO (hybrid simulated annealing and discrete particle swarm optimization)的智能算法.该算法将模拟退火(simulated anhealing,SA)与离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization,DPSO)相结合,对DPSO所得到的最佳解应用SA,帮助算法跳出局部极小.使用所提出算法和已有智能MPRM最小化算法分别对23个MCNC基准电路进行逻辑最小化,并对算法结果质量进行定量评价.结果表明,与已有智能MPRM最小化算法相比,所提出算法具有更好的全局收敛能力,能够提高算法结果质量.     

文化算法在有人/无人机协同作战目标分配中的应用

针对有人/无人机协同作战目标分配问题,基于文化算法提出一种遗传算法和离散粒子群算法相结合的目标分配方法。根据有人/无人机协同目标分配问题的特性,结合文化算法的基本框架,建立了遗传算法和离散粒子群算法的交互机制,充分利用遗传算法和离散粒子群算法对优化问题的搜索能力,改善了2种算法易陷入局部最优的缺点,对约束条件下的有人/无人机协同作战目标分配问题进行了有效求解。实验结果表明,基于遗传和离散粒子群相结合的文化算法优于遗传算法和粒子群算法,收敛速度更快,能够快速找到目标分配问题的最优解。     

动态分群的微粒群优化算法

在分析基本微粒群优化算法的基础上,引进分群思想,提出了一种动态分群的微粒群优化算法(DPSO)。根据适应值的大小将微粒群分成两个或多个分群,然后,每个分群采用不同的策略分别搜索,得到输出最优值。将动态分群的微粒群优化算法用于一些常用测试函数的优化问题,实例计算表明:DPSO具有较强的全局寻优能力。将DPSO用于延迟焦化装置粗汽油干点软测量,所建模型的泛化性较好,模型具有较高的精度。     

一种改进的求解TSP的粒子群算法

针对粒子群算法解决离散问题时效率较低的问题,提出一种改进算法,通过置换序列实现粒子位置和速度的更新.用TSP问题库内的基准问题进行仿真实验,证明了该算法是有效的.     

基于改进DPSO非退出故障下多无人机任务规划

针对非退出故障下多无人机协同任务规划问题，提出了一种基于混合策略改进的离散粒子群算法。该方法首先采用Sobol序列进行种群初始化，提高解空间的覆盖率；然后，提出非线性时变策略，加快算法的收敛速度；并引入柯西算子,增强离散粒子群算法的搜索空间；同时，还提出自适应交叉学习策略，丰富种群多样性，进而提升算法的全局寻优能力。综合改进的离散粒子群算法不仅加快了收敛速度，并且解的最优性也得到了提高。此外，运用三次样条插值算法进行无人机航迹规划，最后，将改进算法在三维空间中进行无人机故障前后的对比仿真实验，结果表明所设计的算法具有显著的寻优有效性，为部分无人机发生轻微故障后，多机协同执行任务规划的问题提供了理论依据。     

基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计

文章提出了一种基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计算法.该算法将块匹配运动估计的局域性搜索与离散粒子群算法的全局性搜索结合起来,并针对运动矢量的特点,采用了Gray码编码、运动矢量预测以及有效的迭代提前终止准则等策略,克服了以往快速搜索算法容易落入局部最优的问题,在获得与全搜索算法相近的搜索精度的同时,降低了平均搜索...     

协作通信系统中继功率分配算法的研究

研究了协作通信系统中功率分配的问题,主要研究了固定放大转发协议下单中继系统的功率分配.首先对系统的误码率进行了推导并以最小化系统的误码率为目标对优化问题进行了定义;其次引入惩罚因子将有约束的最小误码率优化问题转化为无约束优化问题进而建立新的目标函数;最后提出了人工鱼群和粒子群相结合的算法对系统优化问题进行了求解.仿真结果表明所提算法提升了系统的性能并降低了计算复杂度.     

集装箱船多港bay 位排箱的优化方法

在后续港装载状态未知情况下,针对始发港混装bay位的排箱问题提出不出现倒箱条件下,实现bay位重心位置和横倾力矩最优的多目标优化数学模型,并通过离散粒子群算法进行求解,给出粒子位置的矩阵表达形式,并通过交叉和局部搜索策略对粒子位置进行更新.该算法简便有效,收敛速度较快,可增加种群的多样性,有效抑制早熟出现.实例结果表明...     

基于离散粒子群优化算法的造林规划设计

指出造林规划设计问题实质是一个离散约束优化问题。应用离散粒子群优化算法求解目标函数,以保证解的合理性法和惩罚函数法相结合处理约束条件。分析实例表明,离散粒子群优化算法可用来优化造林规划设计方案,与模拟退火算法比较,效果更好。此研究结果可为科学造林和最优化经营管理提供新思路,丰富粒子群应用领域。