基于微粒群模型的无线传感器网络节点部署

提出了一种新的基于微粒群模型节点部署优化算法.该算法根据节点的位置信息建立节点部署优化模型,利用微粒群算法求解该优化模型,优化过程中的最优解作为节点的最终配置位置.仿真结果表明该算法有效的改善了网络的覆盖率.     

并行蚁群算法在公交线网优化中应用

针对实用有效的公交线网优化模型很少的现状,提出了一个以直达客流密度最大为目标的公交线网优化模型.该模型以换乘次数最少、单位长度运送客流量最大为优化目标,线路长度、非直线系数等作为约束条件.为求解该模型,并综合考虑优化质量和通信开销,采用了基于粗粒度模型的并行蚁群算法.数值实验验证了模型及算法的合理有效.     

基于混合遗传算法的投资组合优化改进模型研究

证券投资组合优化问题的实质就是有限的资产在具有不同风险收益特性的证券之间的优化配置问题.本文在马克维茨投资组合的均值一方差模型框架下,提出改进的证券投资组合优化模型,即以VAR作为风险度量工具和以RAROC作为目标优化函数的投资组合优化模型.从理论上讲该模型更符合投资工具的风险收益规律,同时采用遗传算法求解也保证了该模型在投资实践中应用的有效性.该模型和求解方法的有效性在上证A股市场的实证研究中得到了验证.     

机组检修计划多目标的优化模型及仿真

针对国内现阶段发电机组检修计划优化目标单一的问题,提出并建立了一个多目标机组检修计划的优化模型.采用遗传算法进行优化求解,该优化模型可根据不同的情况和需要对发电机组检修计划进行优化调整,基于Matlab仿真平台并通过算例仿真分析,证明了该模型和算法的有效性和实用性.     

基于定价优化的网络资源分配机制研究

采用经济学的网络优化模型,构建了一个基于定价优化的网络资源分配算法.给出了该算法平衡点存在条件及网络优化模型的解.     

区域网络化制造资源优化配置的遗传算法模型

对传统算法模型在解决优化配置问题上的缺陷进行分析和研究, 提出一个基于并行遗传算法的资源优化配置算法模型, 考虑到网络化制造系统中资源的特殊性, 编码方式采用二进制编码, 并行模型为粗粒度并行模型. 该模型不但可以在产品全生命周期中的每个环节选1个或多个企业参加, 而且不会遗漏任何一个可行的优化配置方案. 此外, 对该模型的可行性和优越性进行了论证, 给出基于该模型的原型系统运行界面, 通过具体实例验证了该模型的有效性.     

基于过程优化的三维建模流程优化方法

针对传统三维建模流程存在的延时问题,提出了基于过程优化的三维建模流程优化方法.该方法从结构优化、模型优化两个方面对整个建模流程进行优化.同时,为了克服三维建模流程中因分别对单个模型进行优化而耗时多和模型间优化时间间隔较长的问题,又提出了一个新型层次模型简化算法.该算法让简化算法贯穿在整个区域建模过程中,从而将模型间优化的时间间隔降至传统方法下的三分之一左右.最后以联合站系统为例,验证了所提三维建模流程优化方法的优越性.     

受时间、空间约束VRP问题蚁群优化模型及算法的研究

蚁群算法求解组合优化问题是当今智能优化算法的发展方向之一.通过对M.Dorigo提出的传统蚁群优化元启发模型改进,提出了多参数约束蚁群优化元启发式模型.该模型将所有优化约束条件映射为影响人工蚂蚁搜索行为的诱导素;模型中的人工蚂蚁智能行为简单,只根据信息素和诱导素在求解空间中进行搜索,而不进行复杂的运算;该模型减少了人工蚂蚁的求解搜索空间.并通过受时间、空间约束问题VRP(Vehicle Routing Problem)验证了本文提出模型算法较传统蚁群算法简单、收敛性快.     

一种求解集合组合问题的离散粒子群优化模型

针对变长集合组合优化问题,提出了一种离散粒子群优化模型.该模型将集合的概念和运算引入粒子群优化中,定义了一个可变集合搜索空间,并重新定义了粒子的位置、速度及作用于此空间的运算规则,既保留了粒子群本身的优化特性,又体现了集合组合优化的特点.采用典型的变长集合组合优化问题——背包问题来验证此模型的性能,并与二进制粒子群优化(BPSO)算法进行了对比.结果表明,该模型具有较强的寻优能力和更高的稳定性.     

基于粒子群算法的挠性转子平衡质量优化

应用非固定多段映射罚函数法,将具有上界约束的挠性转子最优平衡质量极大极小优化模型转换为无约束非光滑优化模型,并应用粒子群算法求解此优化问题.该算法具有控制参数少,全局优化能力较强等优点.计算实例验证了该方法的有效性.     

基于改进PSO的高分子材料降解模型参数优化

为提高可降解高分子材料降解模型仿真的准确程度,结合高分子材料降解的实际原则和所要考虑的各种因素,建立了适合优化的参数优化模型,并将粒子群优化算法(PSO)用于模型的求解.针对标准粒子群算法存在的一些不足,提出了一种改进的粒子群优化算法来求解最优值,改进的算法引入了动态自适应惯性权重和异步时变学习因子.采用5个标准测试函数对改进的粒子群算法进行了测试,并将算法应用于参数优化模型的求解.测试与试验结果表明:新算法有效地避免了过早陷入局部最优,提高了收敛速度和收敛精度,并且采用优化所得参数显著地提高了高分子材料降解模型仿真的精准度,有利于揭示降解机理的科学意义和指导实际医用器件的设计与生产.     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

分销配送网络优化模型及其求解算法

为了优化网络结构 ,寻求最佳配送策略 ,最终找出成本最小的供应链 ,针对需求拖动式供应链中 ,多供应商、多产品、多客户分销配送网络的优化设计问题 ,在考虑需求分配的情况下 ,提出了分销配送网络的优化模型。为了求解优化模型 ,提出了基于混合遗传算法求解混合 0 - 1整数规划问题的算法 ,它是用遗传算法搜索 0 - 1变量的最优解 ,将其他算法融入遗传算法中 ,对非 0 - 1变量进行求解的一种算法。最后通过两个算例进行了仿真实验 ,验证了优化模型的正确性和算法的有效性。模型简明、客观 ,算法易于扩展并具有鲁棒性、通用性     

一种联合优化算法及其在混沌时间序列预测中的应用

为了提高混沌时间序列预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种基于遗传算法的混沌时间序列参数联合优化方法.该方法首先将相空间重构和预测模型参数作为遗传算法的个体,混沌时间序列预测精度作为适应度函数,通过选择、交叉和变异等遗传操作获得最优参数,最后利用混沌时间序列实例对联合优化方法进行验证性测试.实验结果表明:相对于传统参数优化方法,联合优化方法大幅度提高混沌时间序列的预测精度,为混沌时间序列预测提供一种新的思路.     

多目标拆卸序列优化问题的分散搜索算法

针对拆卸序列优化问题以最小拆卸时间和最大拆卸收益为优化目标建立了多目标优化数学模型.应用线性加权方法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并提出了一种改进的分散搜索优化算法.算法采用保持优先关系的交叉过程(PPX)作为子集解的组合算子,通过局域搜索算子改进组合算子产生的新解.引用数值算例对模型和算法进行了验证,结果表明该模型及算法求解多目标拆卸序列优化问题有效.     

6-RSS并联机器人机构多目标优化设计

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。     

利用模型管理框架求解多目标优化问题

为了提高演化算法的效率，减少优化时间，提出一种多目标模型管理框架。利用该模型管理框架可以在整个寻优区域内建立比较精确的目标及约束的近似模型，从而避免了大量耗时的高精度分析计算。将该多目标模型管理框架与单纯形-多目标粒子群算法（SM-MOPSO）相结合，对某轻型飞机齿轮箱减速器进行多目标优化设计，使高精确分析计算的次数减少88％。该多目标模型管理框架及SM-MOPSO算法可用于求解大型、复杂的工程优化问题。     

基于改进灰狼算法的并网交流微电网经济优化调度

为了提高微电网的日运转经济效益,本文构建了并网模式下交流微电网运转结构图,建立了并网模式下交流微电网日优化经济调度数学模型,该模型包含有多个子目标函数、多个约束条件。针对传统灰狼优化算法无法很好均衡算法的全局寻优能力和局部寻优能力,寻优精度差的问题,引进一种基于非线性变化的收敛因子均衡算法的全局寻优能力和局部寻优能力,从而提高灰狼算法的寻优精度。采用改进的灰狼算法和原始灰狼算法对四个基准测试函数进行仿真,实验结果表明改进灰狼算法相较于原始灰狼算法能够获得更优解,初步证实了改进灰狼算法的可行性及优越性,再将改进灰狼算法和原始灰狼算法分别应用于并网模式下交流微电网日优化数学模型求解,通过对仿真结果对比分析,证实了改进灰狼算法的确能够更好的提高并网模式下交流微电网的日运转经济效益。     

基于混沌猴群算法的结构有限元模型修正研究

有限元模型修正可转化为优化问题,基于此,将全局寻优算法--混沌猴群算法引入到有限元模型的修正中。利用响应面法,实现结构响应与待修正参数间非线性隐性关系的显式表达,基于最小残差原理,建立优化目标函数;利用混沌猴群算法求解该函数,得到修正后的结构有限元模型。以一个数值算例验证了该方法在结构有限元修正中应用的可行性。本文研究拓宽混沌猴群算法的应用范围,为有限元模型修正提供了一种新的思路。     

基于鱼骨型仓库的拣选路径问题优化

为提高鱼骨型仓库布局下的订单拣选效率,基于拣货路径距离计算模型和以最小化拣货路径总距离为优化目标的拣选路径优化模型,提出一种混沌模拟退火粒子群优化算法,引入混沌理论使粒子更高效地遍历搜寻空间,同时结合了模拟退火算法的概率突跳特点使算法在迭代后期仍具有较好的全局寻优能力.最后,通过实例仿真验证了该算法在解决鱼骨型仓库布局拣选路径优化问题上的有效性,并通过与其他算法比较,证明了该算法的先进性,为鱼骨型仓库布局下拣选路径规划问题提供了新的解决思路.