禁忌粒子群算法在几何约束求解中的应用

约束问题可以转化为优化问题。针对粒子群优化算法在算法后期易陷入局部最优的缺点，本文提出禁忌粒子群优化算法（TPS0），在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布，后期引入禁忌搜索算法，记录已经达到的局部最优解，在下一次搜索中，不再或者有选择地搜索这些点，从而跳出局部最优点，并且在搜索过程中允许接受劣解，充分利用禁忌搜索的记忆能力及较强的爬山能力，大大提高了获得全局最优解的概率。该算法综合了粒子群优化算法的快速性、随机性和全局收敛性以及禁忌搜索局部寻优的能力。在确保全局收敛性的基础上，能够快速搜索到高质量的优化解。该方法用于几何约束求解的性能明显高于标准粒子群算法，算法具有良好的优化性能和时间性能。     

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.     

粒子群算法在多目标优化中的应用综述

粒子群优化算法是一种基于群体智能的全局随机寻优算法。它通过粒子搜寻自身的个体最优解和粒子群体的全局最优解来完成更新优化。粒子群算法在很多领域得到了广泛的应用。本文主要论述了多目标PSO约束优化的基本思想、实现情况,并展望了PSO算法在多目标优化中的未来发展方向。     

全局粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在解决大维数的无约束优化问题时具有较差的收敛性和稳定性,提出了一种全局粒子群优化(GPSO)算法.GPSO算法引入了一种新的惯性权重,它被定义为一个指数型函数与一个随机数的乘积,这有利于维持算法的全局搜索和局部搜索.同时,GPSO算法对全局最优解进行了小的扰动,这可以有效地避免算法早熟.使用三种粒子群优化算法来解决6个无约束优化问题.仿真结果说明,与其他两种粒子群优化算法相比,GPSO算法具有更快的收敛速度和更强的逃离局部最优的能力.     

一种拟随机初始化模拟退火粒子群算法

针对粒子群优化算法在求解高维问题时易出现的早熟收敛、停滞现象,提出一种拟随机初始化模拟退火粒子群算法.采用Hammersley方法对算法进行初始化,可以提高算法在高维搜索空间的搜索能力,进一步将模拟退火思想引入到粒子群优化算法中,结合粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳特性,使算法具有跳出局部最优从而实现全局最优的能力.分别在5个经典测试函数上测试算法的性能,仿真实验结果表明,提出的算法有效克服了传统粒子群优化算法在求解高维空间优化问题时易出现的停滞现象,在进化后期仍保持较强的搜索能力,提高了传统粒子群优化算法在高维空间的全局寻优能力.     

求解作业车间调度问题的混合QPSO算法

文章使用混合量子粒子群优化算法求解作业车间调度问题,并设计了一种基于工序的编码方式;为了克服量子粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入量子粒子群优化算法,使算法具有跳出局部最优的能力并增强其全局搜索能力,形成量子粒子群-模拟退火调度算法;仿真结果表明,混合算法具有良好的全局收敛性能.     

一种整合粒子群优化和K-均值的数据聚类算法

针对K-均值聚类算法存在的不足,提出了一种新的整合粒子群优化算法(PSO)和K-均值算法的聚类算法.在新算法中,首先结合使用粒子群优化算法和K-均值算法搜索全局最优解的位置,然后再用K-均值算法在全局最优解附近的局部空间内快速寻找最优聚类中心.通过对4个数据集的实验测试,将此算法与K-均值算法、基于粒子群的K-均值算法进行了比较.实验结果表明,新算法的聚类质量比后两个算法更优.     

约束优化问题的改进粒子群优化算法

提出一种求解约束优化问题的改进粒子群优化算法.该算法更多地考虑了当前全局最优粒子和个体最优粒子对粒子群搜索能力的影响,对速度更新公式做了改进;然后利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,从而引导不可行粒子尽可能到达可行的区域,以增加种群的多样性和提高全局搜索能力.数值实验表明,该算法是有效、稳定且计算精度高的全局...     

一种求解复杂优化问题的改进粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法中粒子搜索最优解的效率,该文在标准粒子群优化算法的基础上,提出一种改进的粒子群优化算法。该方法通过对粒子飞行轨迹的分析,对种群中每个粒子构建了评价粒子性能差异的等级标准,并对认识系数和社会系数设计了对应的动态变化系数模型。通过引入迁徙策略,使迁徙行为随机生成的新粒子更有可能接近全局最优解,更加有利于群体搜索跳出局部最优解和寻找全局最优解。实验结果表明,与其他比较算法相比,该文提出的改进粒子群优化算法具有寻优能力强和搜索精度高等优点,测试准测上的实验数据验证了改进算法的有效性和可行性。     

基于粒子群优化算法的协同空战导弹目标分配

为了取得协同空战的最佳攻击效果,在协同攻击的过程中进行导弹-目标最优分配是一种有效的解决方法。首先运用作战效能和运筹学理论建立多目标协同攻击的导弹-目标最优分配模型,其次在分析基本粒子群优化算法特点的基础之上提出了一种改进粒子群优化算法,其中的主要改进有3点:惯性权自适应调整、粒子速度与位置自动更新以及优化策略改进。然后将该改进粒子群优化算法应用于协同空战导弹-目标最优分配问题的迭代求解。仿真结果表明所采取的改进策略加快了算法的收敛速度,提高了粒子的局部求解精度与全局寻优能力,并且与基本粒子群算法、遗传算法相比较,该改进粒子群优化算法能够更加快速、有效地求出多目标协同攻击的导弹-目标分配最优解。     

基于组合载波相位的飞行器姿态确定

为解决全球导航卫星系统(GNSS)姿态测量中整周模糊度的快速求解问题,提出一种基于组合载波相位的短基线整周模糊度解算方法,利用单个历元的观测数据解算整周模糊度.根据多颗卫星的单频载波相位整周模糊度解算结果,应用最小二乘原理对基线向量进行精确求解,进而由基线向量确定出飞行器的姿态角.仿真结果表明,该模糊度解算方法在单个历元内至少能够解算出8颗卫星的载波相位整周模糊度,解决了GNSS动态测姿领域的一个关键性问题.测姿结果显示,偏航角和俯仰角的测量误差均小于0.2°.该研究成果可以为GNSS姿态测量系统在航空、航天等对实时性要求较高的领域中的应用创造条件.     

一种新型快速的直接随机优化算法

 针对常用优化算法求解时实时性较差且易陷于局部最优解的问题, 提出一种新型快速的直接随机优化算法(DROA). 该算法直接利用随机搜索过程寻找最优解, 减少了额外计算, 降低了计算复杂度; 其搜索过程分为全局搜索和局部搜索两个阶段, 各阶段选用不同的调节参数公式和搜索方式. 先将递增参数的3个随机优化模块串接构造全局优化子, 并将多个全局优化子并行搜索构造全局优化器以获得全局最优解; 再将多个局部优化模块串接在一起运行构造局部优化器使优化解更精确. 测试结果表明, 该方法快速高效, 优于目前的全局优化算法.     

基于混合粒子群算法的货位优化分配问题

基于COI分类存放的思想,同时考虑到货位分配问题中存取开销和占地花费的平衡,提出了一种混合粒子群算法以解决仓库货位优化分配问题．建立货位分配模型,并引入了货物的COI值对货物进行重新分类．将粒子群算法同人工蜂群算法相结合,通过优化COI值从而对货位进行优化分配．最后,进行实验分析并证明了混合粒子群算法的正确性,可有效地应用分类存放策对货位进行优化分配,减少货位数和存货代价．     

PSO-QGA在移动机器人复杂路径规划中的应用

量子遗传算法具有适应性强、收敛速度快、适合于全局搜索的特点,粒子群优化算法的优点是具有记忆能力,在智能搜索的实现上可以结合个体和全局的最佳位置实现位置定位,但粒子群优化算法在搜索速度和择优能力方面还有待提升.因此提出了一种改进的路径规划算法,即利用量子遗传算法结合粒子群优化算法的记忆功能和最佳定位能力,实现对移动机器人路径规划算法的改进.通过仿真实验已经证明,改进后的移动机器人路径规划算法在稳定性和路径优化选择上都优于单纯的粒子群优化算法和量子遗传算法,并且改进后的算法更适合于复杂路径中实现优化.     

使用Excel 7.0for Windows95优化换热网络

提出了使用Ｅｘｃｅｌ ７．０ ｆｏｒ Ｗｉｎｄｏｗｓ９５简便和快速优化换热网络的方法。首先由Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ法确定全局最优点的近似位置,然后由“Ｓｏｌｖｅｒ”求得精确解。全部优化过程由ＶＢＡ语言编写。此法可用于解决许多工程优化问题。     

基于遗传算法的数量属性离散化算法

提出了在没有任何领域知识可供借鉴的情况下，基于聚类思想，利用遗传算法对数量型属性进行离散化的新算法——遗传C均值算法．该算法利用遗传算法具有全局寻优的特性，对训练样本根据其每一属性值进行聚类，将样本划分为不同的类，从而为每一属性找到其值的最佳分割点．然后，对不同类赋以不同的编码．该算法的优点是能得到最优的离散化结果．在VC 6．0环境下实现了该算法．仿真实验证明该方法有效解决了利用粗糙集理论进行分类规则挖掘时，数量型属性的离散化问题。     

JS分支结构性能优化研究

为实现快速而友好的Web用户界面,最好的办法是提高JS代码在浏览器中的执行效率.本文研究了JS流程控制中的分支结构的执行的优化方法.研究表明:通过构造哈夫曼树重新调整判定树分支的顺序可以提高多分支结构的执行效率.     

激光电离源的研制及其与台式飞行时间质谱仪联用

研制激光电离源并与自制飞行时间质谱仪联用. 应用紫铜样品,优化了离子源真空度、激光参数、样品靶相对接口参数及接口射频电压参数等. 对不锈钢样品和铝片样品进行了检测,结果表明,仪器半峰分辨为3 000,灵敏度较好,检测速度较快,可实现单秒采谱.     

基于量子进化算法的演化ANFIS模型及其应用

利用量子进化算法对自适应模糊推理系统进行建模,从而利用自适应模糊推理系统和量子进化算法的两方面的优点来对种群结构进行优化,从而达到优化整个模糊推理系统的目的。通过仿真实例,将结合量子进化算法与自适应模糊推理系统分别应用于单输入单输出的模糊系统、多输入单输出模糊系统和多峰非线性模糊推理系统中,通过训练数据和测试数据得出性能的寻优跟踪路径及误差曲线进行比较。实验数据对比表明,ANFIS的缺点是精度低,GA-ANFIS的缺点是训练时间过长,而QEA-ANFIS主要摒弃了ANFIS训练的精确度上述两个系统的明显缺陷,既提高了精度又缩短了训练时间。     

一种基于填充函数的神经网络全局优化算法

针对前向神经网络BP算法由于初始权值选择不当而陷入局部极小点这一缺陷,提出新的全局优化训练算法.首先,提出了一种新的填充函数,并证明该函数的填充性质,进而结合该新填充函数与BP算法,构造出基于填充函数的全局最优化神经网络算法.应用全局优化算法训练神经网络时,如果误差函数陷入局部极小值,该算法可以利用填充函数帮助误差函数不断地跳出局部最优,直到找到全局最优点.该新算法的最大优点是对于初始权值无依赖性,避免了BP算法易陷入局部极小值的缺点.理论分析和仿真试验结果证明了该全局优化神经网络算法的有效性和优越性.