基于改进粒子群算法的海洋钻机系统布局优化

为提高海洋钻机的工作效率和平台的空间利用率,应用改进的粒子群算法对海洋钻机系统进行布局优化研究。针对多目标、多约束的钻机系统布局优化问题,建立钻机系统布局优化数学模型,应用多目标粒子群算法直接求解,得出相应的最优解集。利用线性加权法将多目标转变为单目标进行求解分析,针对单目标粒子群算法的缺点,基于约束条件、惯性权重以及遗传算法的选择和杂交对粒子群算法进行改进,完成不同改进算法的测试实验。结果表明,在应用粒子群算法求解布局问题时将约束条件作为目标函数、单独引入遗传算法的杂交思想求解速度和精度更好。提出的基于杂交的动态惯性权重粒子群算法的布局优化问题求解性能更优,得到的优化方案符合海洋钻井作业要求且占用甲板面积较小。     

基于改进粒子群算法的造林规划

一直以来造林规划的工作者主要是靠手工进行规划或者运用一些通用的计算机软件来辅助规划,表现出工作繁琐、效率低、设计粗糙、计算不科学.首先给出一种改进的粒子群算法,即使用最简单的罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,然后将不同阶段搜索进度应用到粒子群算法中.该算法在优化目标函数的分析性质上没有特殊要求,并具有较强的全局寻优能力.用该改进粒子群算法来确定在资金、计划、苗木品种和数量等约束条件下小班造林规划最优方案,结果表明该算法在约束条件下造林规划效果很理想.     

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。     

碳排放约束下的水工隧洞施工机群配置优化

考虑碳排放约束条件,基于水工隧洞施工机群配置优化和碳减排双赢的改进路径,构建基于工期-成本-质量-碳排放量的多目标优化函数；选择模拟退火算法改进后的粒子群算法,参考施工机械台班费用定额和《IPCC国家温室气体排放清单指南》计算施工机械的台班碳排放量；将新型机械配置纳入碳排放因素,建立以工期、成本、质量和碳排放为一级指标和14个二级指标的水工隧洞施工机群配置目标偏好权重评价指标体系,并构建考虑碳排放的机群配置优化模型,以滇中引水工程万家隧洞3号支洞为例开展多目标约束下的施工机群配置优化分析。结果表明:建立的水工隧洞施工机群配置目标偏好权重评价指标体系可以较全面地考量施工机群对环境的影响性；计算得出该施工机群主要碳排放源为隧道多功能作业台车和混凝土搅拌站,碳排放量(以CO2计)达到1 000.kg/台班。改进后的粒子群算法可以有效增强全局寻优的搜索能力,识别施工机械中碳排放关键风险源,模型优化结果与现场施工情况相符,验证了模型的可行性。     

基于免疫粒子群算法的风/光/柴/储容量优化配置

针对我国风光资源丰富的偏远地区,采用风光的互补优势,结合蓄电池及柴油机对负荷进行供电,建立了以总净现值成本最低,负荷缺电率和能量浪费率最小为目标函数,以场地大小,蓄电池容量,柴油机功率及其污染物的排放量为约束条件,对其进行容量配置。采用了改进的多目标免疫粒子群算法进行优化,提高了算法的收敛速度,避免陷入局部最优解。仿真结果表明,在对负荷进行容量配置的过程中,采用多目标的改进免疫粒子群算法可以有效进行寻优,提高了系统的稳定性和经济性。     

集成化服务链多目标全局优化模型与算法

基于集成化服务链网络模型和候选服务资源评价指标,建立集成化服务链的多目标全局优化模型,并提出一种基于改进多目标遗传算法的集成化服务链多目标全局优化算法。算法采用基于距离的无参数种群多样性度量算子,在适应值分配、精英保持和选择操作中均进行了种群多样性控制,能在满足多约束条件下同时优化多个目标,得到一组满足决策者不同主观偏好的Pareto全局最优解集。仿真实验表明算法具有全局收敛性并具有较好的解的质量和分布,能有效求解集成化服务链多目标全局优化问题。     

改进的自适应多目标粒子群算法

边界处理和全局最优引导者选择操作对多目标粒子群算法的性能有重要影响,在考虑不同操作方法特征的基础上,提出了改进的自适应多目标粒子群(multiobjective particle swarm optimization,MOPSO)算法.当算法陷入局部最优时,启用交叉变异操作;当算法收敛性停滞时,轮换修剪边界处理和指数分布边界处理操作;当算法多样性停滞时,轮换反比于拥挤距离和反比于控制粒子数目的全局最优引导者概率选择操作.标准测试函数以及柔性交流输电系统(flexible AC transmission system,FACTS)装置优化配置问题的仿真结果验证了所提算法的有效性.     

基于改进的多目标量子行为粒子群优化算法的多无人机协同任务分配

为在给定的时间内以最小代价和最大效益完成任务,建立了多无人机协同任务分配问题的多目标优化模型.采用改进的多目标量子行为粒子群优化算法求解最优任务分配方案,定义了一种从所求候选方案中选取最优分配方案的自主选择准则.对比分析多目标粒子群优化、多目标进化算法和该文算法所求的最优分配方案.仿真结果表明该文算法能够较快地求解问题,而且所求最优任务分配方案的性能优于其它三种算法.     

一种双种群协同多目标粒子群优化算法及应用

针对当前我国油田开采难度大、 经济效益较低等问题, 建立以利润最大化为优化指标, 以年度增油目标、 增液目标、 增注目标为约束条件的多目标油田开采优化模型, 并提出一种双种群协同多目标粒子群优化算法求解该优化模型. 该算法通过双种群协同进化策略扩大搜索空间, 提高算法的全局搜索能力, 并结合Lévy飞行保证种群多样性, 提高算法收敛效率. 实验结果表明, 该算法能有效求解油田开采优化模型, 可优选出满足目标和约束条件的结果.     

一种双种群协同多目标粒子群优化算法及应用

针对当前我国油田开采难度大、 经济效益较低等问题, 建立以利润最大化为优化指标, 以年度增油目标、 增液目标、 增注目标为约束条件的多目标油田开采优化模型, 并提出一种双种群协同多目标粒子群优化算法求解该优化模型. 该算法通过双种群协同进化策略扩大搜索空间, 提高算法的全局搜索能力, 并结合Lévy飞行保证种群多样性, 提高算法收敛效率. 实验结果表明, 该算法能有效求解油田开采优化模型, 可优选出满足目标和约束条件的结果.     

桁架材料和结构组合多目标优化设计

同时为桁架的每个杆件确定最为合适的材料和结构尺寸属于桁架材料和结构组合优化问题．提出一种桁架材料和结构组合多目标优化的方法．为材料分配唯一的标识编码，把杆件所用材料直接作为设计变量，并且和杆件截面积一起构成设计变量空间．考虑结构重量、成本和节点位移3个目标以及应力约束，建立了桁架材料和结构组合优化问题的数学模型．应用多目标遗传算法进行求解．算例结果表明，采用多目标遗传算法可以为桁架设计参数的确定提供多种选择方案，决策者可以根据目标的重要程度确定最后设计方案．算例分析结果验证了该方法的有效性．     

Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Performance and Reliability of Discrete System Resources Configuration

Considering research on multi-objective optimization for reliability and performance suffering cost constraints in digital circuits,an improved multi-objective optimization algorithm based on performance and reliability was proposed to solve the problem of discrete system resources configuration in this paper. This algorithm used the particle-swarm optimization( PSO) to evaluate the tradeoffs configuration of the system resources between reliability and performance and proved the feasibility through the simulation.Finally, the information of resources configuration from optimization algorithm was used to effectively guide the system design so as to mitigate soft errors caused by single event effect( SEE).     

网络化控制多目标无功优化的进化算法

针对网络化控制无功优化系统中节点为时间驱动的传输模式,提出一种多目标优化的改进进化算法。首先,分析网络化控制系统中节点的时间驱动和事件驱动2种传输模式,并对于时间驱动模式下数据丢包现象,建立网络化控制多目标无功优化系统的数学模型,进而引入去冗-保持处理方法。其次,给出一种基于双群体搜索机制的改进差分进化算法,通过对约束条件的可行和不可行双群体处理,解决多目标优化过程中陷入局部最优的问题,并改进变异和交叉操作以提高优化速度与性能。最后,利用IEEE 30节点系统进行仿真计算及分析。研究结果表明:该算法不仅能保证系统达到次优状态,而且收敛速度、均匀性及逼近性等方面均有较大提高。     

基于分布式神经动力学算法的微电网多目标优化

针对微电网多目标优化计算量较大的问题,提出了一种考虑需求响应的微电网分布式神经动力学优化算法.首先,考虑平均效率函数、微电网的排放、需求响应引起的不满意度以及总利润函数等因素建立多目标优化模型.其次,应用单目标积公式将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并证明了最优解是原始多目标问题的帕累托最优点.再次,使用对数障碍物惩罚因子处理不等式约束,利用Lasalle的不变性原理和Lyapunov函数证明所提出的算法可以收敛到最优解.最后,通过仿真验证了本文算法可以在保证优化精度与收敛性条件下,大大降低计算成本.     

基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制

为进一步提升多目标自适应巡航系统预测控制精度,提出一种基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制算法.首先建立一种包含前车加速度扰动的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,并对其线性离散化;其次综合车距误差、相对车速、自车加速度和冲击度,设计二次型多目标优化性能指标函数和多参数约束条件,构建自适应巡航预测控制优化命题;最后为便于问题求解,将目标函数和约束条件推导转化为以预测控制增量为优化变量的规范形式,并基于粒子群优化算法求解自适应巡航预测控制的最优控制律.通过Matlab/Simulink多工况仿真结果表明,粒子群算法求解的最优控制律能够控制自车保持更好的跟踪性和自适应性.      

基于外点惩罚函数与NSGA-II算法的气体分馏装置多目标优化

采用多元线性回归理论,结合最小二乘法对气体分馏装置进行优化建模,提出将惩罚函数法与非支配排序遗传算法（NSGA-II）相结合的优化策略,对气体分馏装置优化模型进行求解得到Pareto最优解集。优化结果表明,文中提出的改进NSGA—II算法求得Pareto解集的收敛性和多目标优化点的分散程度要优于NSGA．II和NSGA算法,该算法克服了NSGA—II算法Pareto解集的分散程度不均匀、NSGA算法收敛性差的问题。通过对比气体分馏装置目前工况与改进NSGA—II优化算法的结果可知,改进算法的结果成功地解决了目前该气体分馏装置能耗过高的问题,使该装置达到了节能优化的目标,为气体分馏装置的节能与优化设计提供了新的有效方法。     

考虑配电网安全稳定运行的蓄热式电采暖多目标优化配置

蓄热式电采暖系统的不合理配置会对配电网的安全稳定运行带来不利影响。为此,提出一种蓄热式电采暖多目标双层优化配置模型。首先,根据历史数据计算出供暖季逐时热负荷需求,采用k-means聚类算法选取一定数量典型日场景;其次,以蓄热式电采暖系统投资成本、运行维护成本和线路负荷标准差最优为目标,建立一种基于配电网经济性和潮流均衡性的多目标双层规划模型。采用多目标粒子群算法求出Pareto最优解集,通过熵权-TOPSIS法从中选取最佳接入位置、功率和容量。最后,以改进的IEEE 33节点系统为例进行仿真分析,结果表明：该模型虽然增加了一定的经济费用,但明显改善了线路负荷分布,使配电网潮流更加均衡,保证配电网能够安全稳定运行。     

风光氢储系统的两阶优化匹配分析

随着可再生能源的广泛应用,与之相关的微网系统的性能研究也备受关注。在一定经济约束下,对微网系统进行优化匹配确定最佳的微源数量配置,不仅可以减少能源浪费,也是系统可靠性运行的基础。本研究以当地某通信基站为研究对象,以系统总净现成本和负荷缺电率最低为优化目标,首先采用HOMER通过枚举法得到经济性最优的配置组合输出来初始化个体位置,然后利用模拟人智能搜索行为的人群算法（SOA）对风光氢储、风光储、光氢储和光储四种方案下的系统进行匹配计算。配置结果证明了两阶优化算法相较于一般算法的优越性,同时相较于未优化之前显著提升了系统的经济性和可靠性,减少了能源浪费。对比不同方案下系统的配置结果,得出蓄电池+储氢的混合储能方式对系统性能的提升更大,此外,在当地的气象条件下,风光互补系统的总体水平较低。最后对当地的微网配置提出建议和优化措施。     

无人机多任务区侦察时间分配模型与应用

为了合理分配无人机对多个任务区的侦察时间,提出了一种包含问题建模、求解和方案决策的无人机多任务区侦察时间分配方法。首先,建立了包含侦察收益和侦察风险两目标的无人机多任务区侦察时间分配模型,该模型属于带约束多目标优化问题;其次,提出了一种改进的基于分解的约束多目标进化算法,该算法具有简单、灵活、无参等特点,可有效求解;最后,利用优劣解距离法从非支配解集中选择最优方案。选择了6种约束多目标进化算法,在3个不同雷达强度指数条件下进行对比实验。Hypervolume指标说明约束多目标进化算法在求解该问题时优于其他算法。实验结果表明：提出的方法在求解无人机多任务区侦察时间分配优化问题中能够实现快速准确决策。