考虑风险公平的危险品运输车辆调度优化

为了减小危险品运输过程中各人口聚集区域间风险分布差异,提出了一种多源-目的(OD)间同时进行危险品运输时考虑风险公平的车辆调度优化方法.提出了采用标准差来衡量各人口聚集区域间风险差异的风险公平性评价方案.设计了考虑风险分布公平的车辆调度数学模型,通过获取周期性调度方案来减小人口聚集区域间的风险差异,实现区域风险分布公平的目标.为了降低求解难度,将模型分解并增加决策者交互环节后,设计了两阶段算法求解.通过算例分析表明,该方法可在不同OD间同时运输危险品时,通过调节运输车辆选择不同路径运输的频次,在保证运输总成本和总风险可接受的前提下,达到风险公平性最优的目标.     

考虑地质及开发因素约束的三角形井网优化

在油气田开发中,影响原油采收率的因素有多种,除了油藏自身的渗透率场分布以及边界、断层、裂缝等地质因素外,还要考虑原始井位约束、布井方式、井网单元结构、注采量等开发因素的影响。在借鉴网格剖分理论中的Delaunay三角网格剖分及Voronoi图的基础上,改进Delaunay三角网格剖分只能约束采油井的局限性,使之还能约束注水井,实现在断层、生产井和注水井等约束条件下的三角形井网构建,并使用最优化方法中的PSO算法实现矢量井网的优化。结果表明,井网可以根据地质情况与油水的不同分布,以及各井网单元的尺度、方位,实现变尺度、变密度的井网布局优化。同时,考虑单元内渗透率的各向异性,通过调节注水井的井位可以实现更好的均匀驱替效果。     

约束优化的粒子群改进算法及应用

针对粒子群算法易于坠入局部最优、早熟而造成求解成功率不高的问题引入回退算法的思想,提出一种用于求解工程约束的改进粒子群算法。对优化过程中不合约束的粒子不是简单抛弃,而使其回退到该粒子历史最优,进行下次搜索,这样求解过程中的粒子群搜索能力更强,以增强算法的成功率和运算速度、收敛性。通过对测试函数和工程实例进行仿真测试,并与标准粒子群算法对比,结果表明该算法是有效可行的。     

带条件风险约束的发电商最优投标模型及计算

采用条件风险(CVaR)作为风险度量指标,建立了双层优化的发电商投标模型,上层解决社会效益最大和风险最小问题,下层解决发电商利润最大问题,设计了启发式粒子群算法(PSO)求解该复杂的双层优化模型.在4节点2机系统和9节点3机系统进行了实验,说明该模型和算法具有较好的计算效果和时效性,通过实验数据比较显示CVaR比VaR更准确地度量了发电商的风险.     

一种求解非线性约束优化问题的粒子群优化算法

提出一种新的基于粒子群优化算法求解非线性约束优化问题的方法.通过引入自适应的退火罚因子和不可微精确罚函数来处理约束条件,可以使算法逐渐搜索到可行的极值点.数值实验证明了算法是有效的.     

量子行为粒子群优化算法在几何约束问题上的应用

几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题,同时也可以将几何约束问题转化为一个优化问题来求解.受经典粒子群优化算法和量子动力学启发,提出一种新的算法——量子行为粒子群优化算法(QPSO)来求解几何约束问题.在QPSO模型里,粒子的状态不再通过位置和速度来决定,而是通过一个波函数来确定.这种算法的主要优点就是可以在感兴趣的问题上保持种群的多样性.实验结果表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性.     

一种求解约束优化问题的混合粒子群算法

为有效处理带有约束条件的优化问题,提出一种带有高斯白噪声扰动的混合粒子群算法(HDPSO)。在HDPSO算法中,为提升种群跳出局部最优解的能力,引入自适应调整种群多样性的阈值,当种群多样性低于当前阈值时,差分进化算法用来更新种群个体自身最优位置,直到种群多样性大于阈值。如果全局最优粒子连续若干代没有得到提升,对其进行高斯白噪声扰动以产生新的全局最优粒子。根据粒子违背约束条件的程度,提出一种个体优劣的比较准则。最后,为提升种群向全局最优解飞行的概率,采用一种广义学习策略。对g01—g12测试函数的仿真结果表明,HDPSO是求解带有约束条件优化问题的一种有效算法。     

基于坐标旋转角的均值粒子群优化算法

文中提出了基于坐标旋转角的均值粒子群算法,其原理是:在每次迭代中,粒子的下一个飞行位置的方向与当前最好位置的方向之间偏角较大时,则粒子的位置和速度更新中加入一个角度来改变位置和速度的方向,同时角度也更新。通过典型函数优化实验表明,本文算法具有较高的计算精度和较快的收敛速度。     

基于复杂网络的危险品运输网络抗毁性测度分析

在构建危险品运输网络模型的基础上,采用复杂网络理论对该网络模型抗毁性测度及特性进行研究。首先,根据网络模型的配送特性,提出"网络风险效率"和"最大连通度"抗毁性测度;接着,通过建立危险品运输网络介数模型和对道路网络节点和边的随机和蓄意攻击,描述网络模型的流量和拓扑特性,继而构建基于复杂网络理论的危险品运输网络抗毁性研究框架。实验结果表明:本文构建的抗毁性测度可以很好表征危险品运输网络的抗毁性能水平,且网络抗毁性是由少数节点和边维系的;无论节点攻击还是边攻击,网络均表现出对随机攻击的鲁棒性和蓄意攻击的脆弱性,故抗毁特性更接近于无标度网络,且边的抗毁性高于节点的抗毁性;此外,在攻击较多节点和边时,度攻击的抗毁性较弱,且网络配送的可达性优于风险值增长水平。     

改进型粒子群优化算法的BP神经网络全息图压缩

针对拥有庞大数据量的全息图再现像质量不理想的问题, 提出一种针对粒子群优化算法(PSO: Particle Swarm Optimization)中学习因子和惯性权值进行动态调整的方法, 将改进后的算法与反向传播(BP: Back Propagation)神经网络相融合形成改进型粒子群优化BP 神经网络(MPSO-BP: Modified Particle Swarm Optimizing
BP Neural Network)并用于全息图压缩。通过与BP 神经网络和粒子群优化BP 神经网络(PSO-BP: Particle Swarm Optimizing BP Neural Network)压缩算法进行对比, 证明了该网络压缩算法在保持较好的压缩效率时得到的全息图再现像质量更好。     

基于模糊匹配的板坯入库优化决策问题模型及求解

针对板坯入库优化决策问题,采用隶属度函数表示待入库板坯长度、宽度、厚度与各库位已存板坯对应属性的匹配程度,建立了板坯入库模型.针对问题特征,借鉴遗传算法的交叉和变异操作,设计了一种混合离散粒子群算法(DPSO--CM)进行求解.基于企业实际生产数据的仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性.     

惯性权重线性调整的局部收缩微粒群算法

针对微粒群优化算法存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题, 给出一个新的速度更新策略局部收缩策略, 并提出一种改进的微粒群优化算法, 该算法保持微粒群优化算法结构简单的特点, 改善了微粒群优化算法的全局寻优能力, 提高了算法的收敛速度和计算精度. 仿真计算结果表明, 改进的算法性能优于混沌微粒群优化算法、 微粒群优化算法和带有收缩因子的微粒群算法.     

改进人工鱼群算法在认知无线电决策引擎中的应用

针对遗传算法、粒子群算法等应用于认知无线电决策引擎时存在收敛速度慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种基于改进人工鱼群算法的认知无线电决策引擎．利用改进人工鱼群算法全局收敛性强、鲁棒性能好、初值敏感度低等特点,更快速、高效地优化调整传输参数,从而寻找特定条件下的最优配置方案．仿真结果表明,在多载波通信系统下,该认知决策引擎具有收敛精度高、平均适应度值高、稳定性强等特点,性能优于二进制量子粒子群认知引擎．     

一种多项指标全提升的多目标优化演化算法

针对当前大部分多目标优化演化算法设计复杂、耗时巨大,以及取得的近似Pareto前沿点不够多、分布不均匀、覆盖不完整等问题,提出了一种新的基于粒子群和几何Pareto选择算法的多目标优化PSGPS算法.经过5个测试问题的实验结果表明:该算法使用较低的时间消耗,就能在前沿点个数、前沿点分布均匀性、覆盖完整度等性能指标上都优于当前流行的NSGA2,SPEA2和PESA等多目标优化演化算法.     

带时间窗车辆路径问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出了一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法.实例计算及与遗传算法比较的结果表明:应用混合粒子群算法可以快速地求得带时间窗车辆路径问题的优化解;该算法是一种求解离散组合优化问题的有效方法.     

一种基于量子粒子群算法的模糊c-均值聚类

把QPSO算法与模糊c-均值（FCM）算法相结合提出一种混合模糊聚类算法（QPSO—FCM）,将FCM算法中基于梯度下降的迭代过程用新算法进行替代,能够在一定程度上克服FCM算法易陷入局部极小的缺陷,降低FCM算法的初值敏感度．通过典型的Wine的数据实验结果证明,改进后的新算法具有良好的收敛性,聚类效果也有一定的改善．     

基于改进粒子群算法的城市物流无人机路径规划

城市物流无人机路径规划是无人机任务规划系统的一项核心内容。为安全、高效实现物流无人机路径规划问题,首先,采用栅格法进行环境建模,考虑无人机性能限制,以路径长度最短、无人机高度变化以及栅格危险度最小为目标,建立多约束物流无人机路径规划模型。其次,针对传统粒子群算法存在的问题,引入Singer映射改进粒子初始分布、线性调整加速因子和最大速度,粒子位置新更新策略,及动态调整惯性权值,应用改进的粒子群优化算法求解模型。最后,进行了算例仿真分析。当栅格粒度取5米,路径节点取5个,代价函数权值分别取0.1、0.4和0.5时,与其他4种算法相比,本文算法总代价值最佳,分别减少44.5%、3.5%、42.8%和30%。结果表明,本文的模型与算法用于无人机路径规划是可行的和有效的。     

用于宽带自适应通信的认知无线电决策引擎设计

为改善认知无线电的自适应参数调整功能,提出了基于混合的离散二进制粒子群算法对无线电系统待优化的目标函数进行寻优,针对多载波系统对算法性能进行了仿真分析。结果表明,基于混合的离散二进制粒子群算法的认知决策引擎在收敛速度、收敛精度和算法稳定度方面都有所提高。     

遗传算法在航迹优化中的应用研究

提出一种基于遗传算法的航迹优化方法．主要是用遗传算法设计优化了一类巡航导弹航线．在此过程中根据所设计航迹要满足避开地空导弹、高炮、歼击机群、电磁脉冲等火力单元和地形地物障碍,并且满足航迹路径长度短、耗油量少等约束条件,对航迹优化提出了一种算法和一个航迹规划代价评判模型．建立了一个基于VC^＋＋和MATLAB软件平台开发的巡航弹航迹优化仿真软件．经仿真实验证明该方法典型性强,处理的信息量小,实时性也较好,具有一定的理论和使用价值．     

多核环境下的粒子群算法

为解决基于多核计算环境下的粒子群优化问题,提出一种面向多核计算的改进粒子群算法.通过引入多核设计模式和方法,分析传统粒子群算法中可以并行执行的部分,并根据已有的多核编程语言,在多核计算环境下,高效、并行地实现粒子群算法.通过实验验证了改进算法在多核计算环境下运行的有效性.