解约束优化问题的新粒子群算法

提出了一种新的求解约束优化问题的粒子群算法。基于一个合理的假设前提:任何可行解总是比非可行解好,算法通过在标准粒子群算法中引入了一个新的约束处理机制,将约束优化问题转化为无约束问题来求解。此外,为了提高收敛性能,新构建的算法通过引入变异策略,使算法在迭代过程中保持较高的种群多样性,增强算法跳出局部最优解的概率,从而提高算法的收敛速度和解的质量。与遗传算法以及标准粒子群算法的实验比较表明,所提出的方法是一个可行的约束优化问题的求解算法。     

基于双种群协同进化的QoS全局最优

针对服务质量（quality of service, QoS）全局最优Web服务选择问题,提出了一种双种群协同进化QoS全局最优Web服务选择算法。算法在多目标离散粒子群算法基础上设计一种双种群协同进化框架以同步进行非支配排序和精英粒子保留,并定义了一种新的离散粒子位置更新算子。同时为保证粒子的多样性和算法的全局收敛能力,算法采用基于距离的粒子多样性度量算子、基于适应值排序的粒子选择算法和基于轮盘赌的全局最优解选择策略。仿真实验结果表明该算法能同时优化多个目标,并得到一组满足约束的Pareto最优解,且具有较好的性能和鲁棒性,解集的质量和分布也优于非支配排序遗传（nondominated sorting genetic algorithm,NSGA）算法的改进算法NSGA-Ⅱ,能有效解决QoS全局最优的Web服务选择问题。     

基于PSO-ABC的混合算法求解复杂约束优化问题

为了改善粒子群优化（particle swarm optimization, PSO)算法在处理复杂约束优化问题时的求解效果,提出了一种基于粒子群和人工蜂群的混合优化(particle swarm optimization artificial bee colony,PSO-ABC)算法。在采用可行性规则进行约束处理的基础上,将PSO种群分为可行子群和不可行子群,并在ABC算法从粒子种群中选择蜜源时,保留部分较优的可行解信息和约束违反程度较低的不可行解信息,弥补了联赛选择算子在处理最优点位于约束边界附近的问题时存在的不足。同时,使用禁忌表存储局部极值,减小了PSO算法陷入局部最优的危险。针对4个标准测试实例的实验结果表明,该算法能够寻得更优的约束最优化解,且稳健性更强。     

基于改进粒子群算法的飞行控制器参数寻优

提出了一种自适应参数策略的混沌粒子群优化算法。该方法将自适应加速度系数调整策略引入到PSO中,以有效地控制全局和局部搜索,并利用混沌运动的遍历性在解空间产生较大规模的初始群体,从中择优选出分布均匀的初始种群以提高粒子的质量,同时根据种群适应度方差对陷入早熟收敛的粒子进行混沌扰动,提高算法收敛的精度。将该方法用于飞行控制器的参数优化设计中。仿真结果表明:使用该方法能够有效地解决飞行控制系统的参数优化设计,极大地提高了飞行控制器参数的设计效率。     

求解约束优化问题的内外交叉遗传算法

针对很多约束优化问题的最优解位于可行域的边界上或其附近的特点,提出了一种新的遗传算法.算法将种群中的可行解和不可行解分别存贮在两个容器中,新设计的交叉算子(内外交叉法)尽量让可行域内的可行解与可行域外的不可行解交叉,并顺着有利的方向一维搜索到可行域边界,此举既增大了个体接近全局最优解的几率, 又增强了算法的收敛速度;粒子群变异法则吸取粒子群 (PSO)算法的优点,让粒子沿粒子自身历史最优和全局最优的方向变异, 而选择算子则采取了保留固定比例不可行解的方法. 仿真结果证明了算法能够在种群规模小,迭代次数少的情况下迅速接近或找到全局最优解.     

求解约束优化问题的改进粒子群算法

针对高维复杂约束优化问题,提出了一种基于平滑技术和一维搜索的粒子群算法(NPSO)。该算法使粒子的飞行无记忆性,结合平滑函数和一维搜索重新生成停止进化粒子的位置,增强了在最优点附近的局部搜索能力;定义了不可行度阈值,利用此定义给出了新的粒子比较准则,该准则可以保留一部分性能较优的不可行解微粒,使微粒能快速的找到位于约束边界或附近的最优解;最后,为了扩大粒子的搜索范围,引进柯西变异算子。仿真结果表明,对于复杂约束优化问题,算法寻优性能优良,特别是对于超高维约束优化问题,该算法获得了更高精度的解。     

一种求解热电联供经济调度问题的双种群混合智能优化算法

随着电力系统中热电联供所占比重的越来越多,热电联供经济调度问题的解决迫在眉睫。本文针对热电联供经济调度问题的特点,结合粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)的各自优势,设计了一种双种群混合智能优化算法,该算法在一个种群中采用PSO算法产生新个体并进行更新迭代操作,在另一个种群中采用DE算法产生新个体并进行更新迭代操作,通过对每次迭代过程中两个种群产生的最优个体进行信息交流,协调维持了整个种群的多样性,使得算法在最优解寻找过程中的性能得到提升。对两个热电联供测试系统的仿真实验表明,相比于其他进化算法,本文提出的混合差分进化与粒子群优化算法(DEPSO)在热电联供经济调度问题中可以得到更好的结果。     

求解混合变量约束优化问题的改进粒子群算法

针对工程设计中混合变量约束优化问题,提出一种基于模拟退火的粒子群算法。通过引入模拟退火算法,重新生成停止进化粒子的位置,增强了全局搜索能力。鉴于最优解位于可行域边界的特点,结合一种自适应保持群体中不可行解比例的策略,采用个体比较准则处理约束。同时结合混合变量优化问题的特点,通过转换函数,使算法真正在离散空间中进行搜索,保证了解的可行性。仿真结果表明:该算法能够快速准确地找到最优解,具有较好的稳定性。     

一种新型自适应混沌粒子群算法在联盟运输调度问题中的研究

提出了一种新的自适应混沌粒子群优化算法.该算法在运行过程中根据群体适应度方差和最优解的大小确定当前最佳粒子引入混沌搜索有效位置的概率,有效结合粒子群全局和混沌局部搜索,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决联盟运输调度问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

基于小生境遗传算法的飞行航迹规划

提出了一种基于小生境遗传算法的飞行航迹规划方法.把航迹编码为离散时间上变长度的飞行器速度和航向变化序列,并以此序列作为遗传算法种群中的个体,在这个变化序列中,每一个元素都考虑了飞行器的性能约束,因而,每个变化序列对应的航迹郝是飞行器可飞的.初始种群不是随机生成,而是根据规划起点和终点的相对关系生成的.为了防止种群收敛于局部最优解,采用基于共享函数的小生境技术增加种群的多样性.仿真结果表明,算法能快速有效地在动态环境中规划出近最优的飞行航迹.     

基于小生境和交叉选择算子的改进粒子群优化算法

在求解高维多峰函数时,如果个体历史最好位置缺少多样性分布,粒子群优化算法就容易陷入局部最优,出现早熟现象。为此,结合小生境和交叉选择算子提出了一种改进粒子群优化算法(简称NCSPSO)。该算法在进行速度和位置更新之后,根据小生境数确定个体历史最好位置中的孤立点;然后对所有个体历史最好值劣于孤立点值的粒子使用交叉和选择算子进行更新。函数测试表明,NCSPSO有效地克服了标准PSO的缺点,性能上也有了明显提高。最后,将NCSPSO应用于高次非线性复数方程的求解,较好地解决了POGO振动研究中的固有频率计算问题。     

改进PSO算法及在PID参数整定中应用研究

针对粒子群优化算法(PSO)存在早熟和局部收敛的问题,提出了一种带变异算子的改进粒子群优化算法(IPSOM),该算法在搜索中以一定变异概率对选中的粒子进行变异,同时对飞离搜索区域的粒子用新产生的粒子取代,以克服粒子群优化算法易陷入局部最优解的缺陷。用一典型的Rastigrin复杂函数对新算法进行测试,结果表明改进的算法较之粒子群优化算法(PSO)和常规遗传算法(SGA)不但提高了全局寻优能力,而且有效避免了早熟收敛问题。在此基础上将这种改进算法应用于高阶带时滞对象的PID控制器设计中进行仿真研究,结果表明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。     

遗传算法在有时间窗车辆路径问题上的应用

本文用遗传算法求解有时间窗车辆路径问题,获得其近优解或最优解．传统的交叉算子如ＰＭＸ,ＥＲ和ＣＸ等对多约束问题的适用性受到限制,本文使用一种直观的编码方法,并提出基于优先关系的交叉算子．实验表明这种遗传算法能够有效地解决复杂的优化问题     

遗传算法在离散变量优化问题中的应用研究

针对实际应用中大量存在的离散变量优化设计问题,研究了利用一般连续变量方法进行离散变量优化设计的不足。结合离散变量优化问题与遗传算法的特点,提出离散交叉算子和离散变异算子,使遗传算子真正在离散空间中进行搜索。基于线性搜索思想提出离散引导算子以提高遗传算法的局部寻优能力,将种群逐步向离散极值点进行引导,实现算法的快速离散寻优。通过对两个实际离散变量优化设计问题的应用研究,验证了本方法解决离散变量优化设计问题的有效性。     

一类非线性两级规划问题的模拟退火求解

提出一种基于模拟退火算法求解一类非线性两级规划问题的方法。为了提高模拟退火算法处理上级约束的能力，在模拟退火算法中引入一个辅助优化问题，通过求解该辅助优化问题产生满足上级约束的试探点，避免了使用罚函数处理上级约束。数值计算结果表明，与使用罚函数处理上级约束的模拟退火算法相比，本文提出的方法不仅可以提高求得全局最优解的可靠性，而且可以减少模拟退火算法的迭代次数，提高计算效率.     

基于污染物侵入模拟的供水管网水质监测点优化选址方法

提出了突发或者蓄意污染情况下供水管网水质监测点优化选址的最大覆盖选址模型.结合一管网算例,利用EPANET2软件模拟扩展周期非稳态水力水质条件下管网节点污染物浓度变化情况,由此得到各个节点被注入污染物后,监测点监测到污染物浓度时不同用户节点对外供出的污染水体体积.同时提出基本粒子群优化算法与遗传算法交叉、变异算子相结合的整数编码的混合粒子群优化算法来求解该选址模型,并编制了相应的C 程序.提出的优化模型与求解算法对管网水质监测点的优化选址具有一定的参考作用.     

基于多元共生遗传神经网络的藻类预测仿真

提出一种多元共生遗传神经网络(PGANN),从遗传算法和神经网络——进化和学习两方面及其相互关系着手完善进化过程,以提高优化效果和泛化能力。该算法包括一个共生平衡交叉算子,一种多元选择策略和一种神经网络的分级优化策略,其中共生平衡算子能够兼顾进化过程中的方向性、多样性和自适应性;多元选择策略能够适应进化过程不同时段对选择压力不同的需求;而分级优化使运算规模和运算速度之间的矛盾得到缓解。将该改进的遗传神经网络PGANN应用于水库和湖泊有毒的优势蓝绿藻爆发预测,取得了满意的效果。     

求解TSP 问题的离散粒子群优化算法

以旅行商问题为例,提出了一种离散粒子群优化算法,根据优化问题及离散量的特点,对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行了重新定义,为抑制早熟停滞现象,为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和微观多样性,算法中定义了排斥算子来保持粒子群的多样性,使用高效的学习算子来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很好的平衡,与领域中的其它典型算法进行了仿真比较,结果表明,离散粒子群优化算法具有很好的性能.