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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
置换流水车间调度问题的离散粒子群优化算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种求解置换流水车间调度问题的离散粒子群优化算法.在该算法中,定义粒子的位置为作业的置换,粒子的速度为置换中作业的交换,根据离散量运算的特点,对粒子的运动规则进行了重新定义.采用变邻域搜索算子和逆序算子来保持粒子群的多样性和提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了较好的平衡.在Taillard测试问题集上对算法性能进行了仿真实验,结果表明,离散粒子群优化算法具有良好的性能.  相似文献   

2.
系统辨识的粒子群优化方法   总被引:9,自引:2,他引:7  
研究了一种基于粒子群优化算法对系统进行辨识的新方法.该方法的基本思想是将典型数学模型相互组合而构成系统模型,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后利用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.为了进一步提高粒子群优化算法的辨识性能,提出了一种改进的粒子群优化算法.仿真结果表明,给出的辨识算法是合理的,虽然扰动对算法的性能以及辨识结果有一定的影响,但利用文中所提出的改进粒子群优化算法仍然可以理想地辨识出系统的结构以及模型的参数,且与已有辨识算法相比更加有效.  相似文献   

3.
根据参数化组合算子方法建立了水质评价模型,应用粒子群优化算法确定模型中的参数,并将该模型分别应用于富营养化海水、地下水与地表水的水质评价.案例分析结果表明,基于粒子群算法的参数化组合算子水质评价模型对各类水体的水质评价结果与传统方法基本一致,具有方法简单、计算量小和适用于非线性水质评价问题的特点.  相似文献   

4.
基于粒子群算法, 提出一种针对基于点表示模型的新特征检测方法, 解决了大规模数据模型特征的快速显示问题. 该方法对粒子群优化算法进行优化, 将其应用于物体空间的特征检测上, 实现了多目标搜索. 通过对粒子群算法中的粒子、适应度函数、 初始结束条件、 局部最优解、 全局最优解和迭代公式的重新定义, 将局部搜索与全局搜索相结合, 可快速搜索到多个目标. 该算法通过构造可估计局部曲面变化的适 应度函数检测特征点, 并对特征点做标记, 以快速显示出模型的特征. 实验结果表明, 所提出的特征检测算法适用于对基于点表示的模型的快速特征检测, 尤其适用于大规模数据模型  相似文献   

5.
一维下料问题的自适应广义粒子群优化求解   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

6.
粒子群优化算法是一种在复杂优化问题的空间域探求最优解的启发式搜索方法。为了优化传统的PSO算法,缩短其运行时间,提出了一种动态收缩型的粒子群优化。收缩型粒子群算法在初始阶段含大量的粒子,随着迭代次数的增加,粒子数量不断减少,仿真结果显示,此方法相比于传统的PSO算法可减少近60%的运算时间。运用此改进的粒子群算法优化理论,实现了对PID控制参数的自适应调节。结果表明,新型的PSO算法可以使得PID控制参数调整速度更快,产生超调量小。  相似文献   

7.
人力资源优化配置模型及算法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
从可操作性出发,基于系统分析和定量评价的方法,建立了人力资源优化配置模型,为人力资源的优化配置提供了一种量化管理的具体方法,并设计了求解此问题的改进的粒子群优化算法,数值模拟结果表明了该算法的有效性.  相似文献   

8.
基于粒子群算法的复杂产品装配序列规划   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据复杂产品装配规划问题的特点和要求,提出了一种求解装配序列规划(assembly sequenceplanning,ASP)问题的粒子群优化算法,将通常用于连续空间优化的粒子群算法成功扩展到ASP领域.算法根据ASP问题决策解的特点,在排序空间定义了微粒的位置和速度以及相关的各种操作.针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,采用新的学习机制,增强了算法的寻优能力.基于干涉矩阵、连接矩阵和支撑矩阵建立了以装配可行性、装配体稳定性和装配方向改变为评价指标的目标函数.最后通过实例分析验证了该算法的有效性.  相似文献   

9.
粒子群优化算法求解旅行商问题   总被引:90,自引:2,他引:90  
首先介绍粒子群优化的搜索策略与基本算法, 然后通过引入交换子和交换序的概念, 构造一种特殊的粒子群优化算法, 并用于求解旅行商问题. 实验表明了在求解组合优化问题中的有效性.  相似文献   

10.
车辆路径优化问题是一类实用价值很高的NP组合问题,针对传统启发式优化算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了一种新的基于二进制的粒子群优化算法,并将该算法应用于车辆路径优化问题,建立了相应的数学模型和求解算法.将该算法通过与遗传算法、混合蚁群算法和标准粒子群算法进行比较,证明了其搜索速度和寻优能力的优越性.  相似文献   

11.
改进粒子群算法在作业车间调度问题中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
调度问题是一类典型的NP-hard问题,传统粒子群优化算法在解决该类问题上具有一定的局限性.通过分析其优化机理,提出了改进粒子群算法,结合了粒子群优化算法的全局搜索能力和交换粒子位置的局部搜索能力,提出了新的粒子编码方法--基于粒子坐标值排列编码(PPP),发展了一种快速、易实现的新的混合启发式算法.大量实验仿真结果表明本算法可以有效求解作业车间调度问题,通过与遗传算法比较,验证了改进粒子群算法是求解Job-shop调度问题可行而高效的方法.  相似文献   

12.
针对云计算资源有限,传统穷举搜索算法求解效率低的问题,提出一种基于改进粒子群算法的云计算服务部署优化方法.首先对云计算服务部署问题进行分析,将其转换成一个多目标组合优化问题,并建立相应的数学模型;然后采用全局搜索能力强的粒子群算法对数学模型进行求解,并针对标准粒子群算法收敛速度慢、存在早熟现象进行改进;最后通过仿真实验验证其可行性.实验结果表明,该方法可以快速找到最优的云计算服务部署方案.  相似文献   

13.
为了更好地解决多目标优化问题,提出一种求解多目标优化问题的新型memetic算法。该算法利用微粒子群算法的全局搜索能力和同步启发式局部搜索相结合进行局部微
调;利用基于模糊全局极值的概念处理种群中过早出现收敛以及解多样性保持等问题。通过进一步检测得出新算法的特点并展示其在多目标优化问题上的独立性和综合效应。同时应用新型算法对IEEE14节点标准电网进行无功优化计算。结果证明,该新型memetic算法具有很好的寻优能力,验证了该算法的有效性及科学性。  相似文献   

14.
一种新的粒子群算法与人工鱼群算法的混合算法   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
通过分析粒子群算法和人工鱼群算法的优缺点,利用粒子群算法收敛速度快及人工鱼群算法能较好地收敛到全局最优解的特点,提出了一种新的混合算法.算法以粒子群为基础进行设计,根据人工鱼群的公告板、群聚和随行策略的模式对粒子群进行速度与位置变更,使原有的粒子群变成具有一定智能的粒子,从而达到提高搜索精度及效率的目的.通过Generalize-Schwefel等3个经典函数进行优化仿真后发现,该混合算法具有搜索精度更高及收敛速度更快的特点,同时该算法在求解高维问题时具有明显优势.  相似文献   

15.
基于表现型共享的多目标粒子群算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在多目标粒子群算法中,粒子的飞行由自身的最优位置和指导粒子决定,如何定义适应度选出合适的指导粒子,指导搜索过程向全局Pareto最优区域飞行,并保持种群在最优前端的多样性是算法的关键问题.针对上述问题,构造了同时考虑粒子的Pareto占优情况和目标空间邻近密集度的表现型共享适应度函数,在此基础上提出一个基于表现型共享的多目标粒子群优化算法(MOPSO).为了验证算法的有效性,采用占优等级指标来分析近似解集的占优情况,并采用EPS、HYP和R2指标来衡量解集的分布情况.实验结果表明,算法具有较强的全局搜索能力,能在较小的计算代价下获得较好的Pareto前端近似.  相似文献   

16.
针对6-RSS并联机器人机构,以工作空间和速度全域性能为目标建立多目标优化模型,并使用改进的基于动态聚集距离多目标粒子群优化算法求解。为了快速有效地求解6-RSS并联机器人机构的工作空间,本文采用蒙特卡洛方法;为了求解带约束的6-RSS并联机器人机构多目标优化模型,将随机排序法引入基于动态聚集距离多目标粒子群优化算法。结果表明,该方法可以得到多个Pareto解供使用者选择,体现了多目标优化设计在并联机构设计中的有效性。  相似文献   

17.
平面选址问题是工程设计、线路布置、项目选址等工作中经常碰到的典型组合优化难题,根据群集智能优化原理,给出一种基于人工萤火虫群优化算法的求解方法,并针对平面选址问题进行求解.为避免算法陷入局部极值,将一种邻域搜索的局部搜索方法引入萤火虫算法中.通过对典型平面选址问题的仿真实验和与其它算法的比较,表明算法可行有效,且具良好的全局优化能力.  相似文献   

18.
针对无约束优化问题,提出了基于模糊推理的粒子群优化算法,该算法针对粒子群优化算法搜索能力的不足,先引入平均粒子,然后引入模糊推理来改进粒子群的速度更新公式,再利用模糊推理动态地改进算法惯性权重和速度更新公式的权重因子,再结合混沌扰动增加算法后期的局部搜索能力.数值试验采用12个测试函数并有5个算法进行对比,数值试验证明,改进算法的搜索能力有较大的提高.  相似文献   

19.
用粒子群优化算法求解多目标问题容易陷入局部最优,为此本文提出了一种分组粒子群多目标优化算法。该算法将决策空间分成Q个子空间,每个子空间随机的分配N个粒子,这Q个粒子群分别在各自的空间进行独立搜索。为保证每个种群的搜索多样性和遍历性,用混沌序列对各组粒子位置进行初始化,同时对各组进行基于聚集距离的粒子择优进化。由典型多目标函数的优化实验结果表明,经过适当的分组,该算法能迅速逼近非劣最优解集,效果令人满意。  相似文献   

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