粒子群—禁忌搜索的FMS多智能体调度

针对柔性制造系统调度问题的复杂性,提出以最小化最大完工时间为目标的多智能体调度系统,系统包含全局、工件和机器三类智能体.系统通过基于合同网协议的工件智能体和机器智能体产生初始解,然后机器智能体以初始解为基础进行局部寻优,所获得的局部最优解集由全局智能体进一步全局寻优,从而获得比一般方法更好的调度解.在进行优化模块设计时,分别引入禁忌搜索和粒子群优化作为机器智能体和全局智能体的优化算法.针对多智能体能够交互的特点,对禁忌搜索算法进行改进,提出了双禁忌表搜索算法,使得各机器智能体寻优结果更具多样化,更适合作为全局智能体优化的初始粒子群.仿真结果表明:调度系统在求解时收敛速度快、精度高,通过对10个经典柔性job-shop问题求解,所有结果均优于单独使用遗传算法和禁忌搜索算法的已知结果.     

弹性粒子群优化算法及其在水电优化调度中的应用

为有效避免粒子群优化算法后期收敛速度慢的问题,提高寻优能力,设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法,建立了水电优化调度数学模型,提出了弹性粒子群优化算法解决水电优化调度问题的实现方法,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于Matlab语言的优化程序.实例仿真结果表明:弹性粒子群优化算法是有效的;相比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法,弹性粒子群优化算法求解水电优化调度问题具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度.     

改进粒子群算法在三维水下导航规划中的应用

基于群智能理论提出了一种改进粒子群算法.以非线性策略改变惯性权值,增强粒子群算法局部和全局寻优的调度能力,以改变迭代公式加大"优秀"粒子的影响,增强粒子群体的寻优能力.通过理论推导、验证和实验仿真,证明了改进粒子群算法具有更优的性能.在此基础上,将该算法应用到水下潜器的三维路径规划中,通过对三维空间的分割降维,并进行条件约束,实现了将路径规划问题转化为路径点求解的优化问题.实验仿真获得了从起点到终点的无碰撞路径,验证了该方法的可行性.     

一种改进的粒子群算法求解背包问题

针对传统的离散粒子群优化算法后期容易陷入局部收敛这一缺点,提出了一种新的离散粒子群算法,使用了新的运动方程来更新粒子的位置,并将贪心算法的思想引入粒子群优化算法中,在粒子的位置初始化的过程中,把采用贪心策略所得出的结果作为一个粒子的初始位置.用改进的算法求解背包问题,通过与其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在全局寻优能力和收敛性上都优于传统的粒子群算法.     

基于AHPSO算法的无人艇多目标路径规划

为达到在实际水流环境中减小无人艇的能耗和保证无人艇安全等目标,提出一种自适应混合粒子群(AHPSO)算法用于无人艇的全局路径规划.首先,根据实际水流中无人艇路径能耗等因素,提出路径规划的目标,建立多目标优化方程;其次,分析适用于全局路径规划的粒子群算法,将全局与局部粒子群算法结合,生成混合粒子群算法;最后,针对标准粒子群算法早熟收敛等问题,采用自适应原理来改变惯性权重和加速系数,有效提高算法的寻优速度和精度.仿真结果显示:所提出的算法比单独采用全局或局部标准粒子群算法有更好的寻优性能,可实现多目标优化,更适用于实际水流环境中的无人艇路径规划.     

约束优化问题的修正选择粒子群优化算法

提出一种求解约束优化问题的修正选择粒子群优化算法(RSPSO).在这个算法中,利用动态多阶段罚函数方法处理约束,并加入一种违反约束的修正选择策略,采用线性递减违反约束容忍度来引导粒子,即利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,指引粒子迅速飞向可行域;考虑到粒子群中每个粒子周围的局部信息对它未来飞行的影响,改进了基本粒子群优化的速度方程.数值结果表明,所提出的算法求解约束最优化问题具有较高的计算精度、较好的稳定性和较强的全局寻优能力.     

一种改进的粒子群优化算法研究

针对标准粒子群优化算法存在过早收敛的不足,在对算法全局寻优和局部寻优性能分析的基础上,本文对标准粒子群优化算法的惯性权重因子采用非线性自适应的策略进行更新,提出了一种非线性自适应粒子群优化算法(NLDPSO算法),实验中分别选择单模态S函数和复杂多模态G函数对本文所提出的算法精确性、稳定性、快速性进行验证,仿真结果表明NLDPSO算法的综合寻优性能远远优于改进前算法。     

基于自适应模拟退火的改进混合粒子群算法

为了改善旅行商(TSP)优化求解能力,对模拟退火与混合粒子群算法进行改进,引入了自适应寻优策略。交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借此以一定概率进行自适应寻优,增强了全局寻优能力。与混合粒子群算法实验结果对比,显示了本文算法的有效性。     

免疫粒子群算法及其在水库优化调度中的应用

免疫粒子群优化算法(IA-PSO)是将免疫系统的免疫信息处理机制引入粒子群算法(PSO)中,利用其特有的浓度选择机制以及免疫接种功能的原理,改进粒子群优化算法的全局寻优能力,提高收敛速度.在分析水库优化调度的数学模型和IA-PSO算法特点的基础上,提出了基于IA-PSO算法的水库优化调度的方法,建立了数学模型,给出了具体求解步骤.经实例验证,IA-PSO得出的水库优化调度方案优于传统动态规划算法的计算结果,而且算法收敛速度快,为水库调度问题提供了一条新的有效求解途径.     

基于粒子群与蜂群结合的算法求解含风电场电力系统经济调度问题

提出一种新的混合智能算法解决含阀点效应和系统约束的含风电场的电力系统经济调度问题,将蜂群中的觅食行为与聚群行为引入改进的粒子群,提出改进粒子群一蜂群混合智能算法．在算法上进行优化,大大地提高搜索的能力,从而使结果更优．通过引入交叉策略,对那些速度保持不变的点,重新赋值．以一定的比例选拔最优点,其中选拔出的最优点,不止一个．同时精英策略的采用,有利于加强全局寻优,跳出局部最优,从而使算法得到很大的改善．最后对一个10机系统的算例进行求解,通过与改进的粒子群算法、蜂群算法进行比较,验证了改进的粒子群一蜂群混合智能优化算法在解决含风申．场的申力系统终济调度问题中的有效性与优撼性．