基于双种群粒子群优化新算法的最优潮流求解

提出一种带赌轮选择的双种群粒子群优化算法(TSPSO)求解最优潮流问题。在该算法中,对2个种群采取不同的参数设置,使得粒子在进化过程中具有不同的飞行轨迹,从而尽可能地探索解空间,增强算法的全局搜索能力;基于赌轮算法的概率选择机制使粒子可以在较好的可行解邻近范围内高强度搜索,增强了算法的局部搜索能力;采用自适应惩罚因子能有效区分最优潮流的目标函数和约束条件对种群进化的影响,使种群可以跨越不可行域到可行域进行搜索。通过IEEE30节点系统对该算法进行测试,结果表明,采用该算法可以有效求解最优潮流问题。     

具有多种备选方案的露天矿统一运输调度优化

受客观条件限制,使得露天矿统一运输调度的优化存在多个复杂约束,需要多种备选方案的问题.提出了一种新型优化方法,该方法采用一种自适应的惩罚函数方法来处理约束,然后运用多元优化算法进行优化.该自适应惩罚函数参数少,简单高效,对问题依赖小.多元优化算法将搜索个体按其不同的功能组合成一个特殊的数据结构,利用该结构保存和共享寻优过程信息,实现搜索过程记忆,能以较大概率找到最优解,同时保留多个次优解.以某露天铁矿为工程应用实例研究,将该方法与GA、PSO-w、DMS-PSO-HS几种群智能算法的优化结果进行比较验证,结果表明本文提出的方法在露天矿统一运输调度优化中处理约束简单、高效,能够提供多种备选方案且最优解精度更高.对露天矿统一运输调度优化问题进行多个备选方案的研究具有理论依据和实际意义,采用该方法进行具有多个备选方案的露天矿统一运输调度优化是可行有效的.     

一种新的自适应惩罚函数在遗传算法中的应用

惩罚函数是遗传算法中解决非线性约束最优化问题最常用的方法之一.但传统的惩罚函数运用到遗传算法中往往难以控制惩罚因子,因此本文引进了一种结构简单、通用性强的新自适应惩罚函数,并证明了其收敛性.随后构建了基于新自适应惩罚函数的遗传算法,使得种群能快速进入可行域,并且提高了遗传算法的局部搜索能力.理论分析及仿真结果表明该算法具有参数少、稳定性强、收敛快等优点.     

水库优化调度的Pareto强度值SCE-UA算法

提出求解水库优化调度问题的Pareto强度值SCE-UA算法,该方法将水库优化调度的约束优化问题转换成两个目标函数的无约束优化问题,一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数;对上述两个目标函数组成的向量个体,利用Pareto 优于关系和个体Pareto 强度值概念,实现个体的优劣比较和群体的优劣排序,在此基础上使用 SCE-UA算法求解。这种算法不需要人工处理罚函数,具有较强的通用性、稳定性及更好的搜索性能。     

一个求解约束优化问题的混合算法

通过引入Hook-jeveese搜索法和可行基规则,提出一个求解约束优化问题的混合算法—Hook-jeveese搜索法和与可行基规则相结合改进的微粒群算法的混合算法.与惩罚函数法相比,可行基规则不需要额外的参数,且指引粒子迅速飞向可行域.并利用6个典型实例问题进行仿真计算比较,仿真结果表明了新算法是求解约束优化问题的一个高效的算法,而且获得了一些比以往文献更好的解.     

改进的遗传算法在优化设计中的应用

针对实际机械优化设计中大量的非线性规划问题,提出一种改进的遗传算法.在对单纯形搜索与算术交叉思想进行分析的基础上,将二者相结合,提出了改进的交叉算子以提高遗传算法的局部寻优能力,将种群逐步向极值点引导,实现算法的快速寻优.同时,为了更好地引导非可行个体趋近可行域,改善解的可行性,将惩罚策略与修复策略相结合提出修复算子,对不可行解进行修复操作,加快个体趋近可行域的速度,提高算法搜索效率以及对非线性约束的处理能力,从而达到改善算法整体性能的目的.实际机械工程优化设计问题的应用研究验证了这种方法的有效性.     

间接法求解具有最大横程的再入轨迹

针对运用间接法进行弹道优化时存在共轭变量初值高度敏感难以估计而无法获得全局最优解的缺点,引入混合遗传算法对弹道优化时的共轭变量初值进行搜索,并求解获得具有最大横程的再入轨迹. 求解时考虑了热流约束、过载约束和动压约束,约束的处理采用惩罚函数方法,通过对不可行解的惩罚转换为无约束问题. 数值仿真验证了该算法实用性.      

求解约束优化问题的多成员人工蜂群算法

针对约束优化问题提出了一种多成员人工蜂群算法.新算法设计了一种多成员机制,增强了在可行域内的搜索能力.在进行选择操作时,允许拥有较优目标函数的不可行解战胜可行解,增强了种群的分散性;在处理等式约束时,引入一种约束放松程度从大到小变化的机制,充分利用了等式约束周围不可行解的信息.针对13个标准测试函数的仿真实验表明:当处理含有等式约束且可行域较小的问题g13和最优解位于可行域内部且可行域较大的问题g02时,与改进人工蜂群算法相比,新算法最优解的均值误差分别减小了76%和80%.     

基于分级预泄条件的水库汛限水位动态控制域与应用

为了解决汛限水位动态控制域主要确定方法存在的问题,采用数学模型方法进行研究,提出考虑24h降雨预报的分级预泄法确定汛限水位动态控制域,即将有效预泄时间内的泄流量划分为不同的量级,然后基于预泄能力约束法的基本理念,确定该条件下的水库汛限水位动态控制域。该方法更紧密的结合了水库防洪调度的实践,可操作性更强。     

机床主传动系统优化设计

本文对通用机床主传动系统优化设计进行了初步的研究和探讨。采用内惩罚函数法把有约束问题化为无约束问题处理，用变尺度法（Ｄ、Ｆ、Ｐ）优化机床主传动系统的参数。即在满足约束条件下，使目标函数达到极小值，以确定最优的主传动系统的设计参数：传动比、传动轴转速、传动轴直径、齿轮齿数、模数和分度圆直径等。 为使目标函数达到极小值，作者采用了扩大约束边界的方法，并用原约束函数加以监视。以减少目标函数的计算极小值和实际极小值的误差，提高了优化的效果。 采用内惩罚函数法（内点法），要求初始点必须在可行域内。为此，本程序设有计算机自动寻找可行起始点。     

具有混合约束的多变量系统的优化控制

给出了多变量预测控制的算法描述 ,解决了工业生产中存在的混合约束问题。并运用协调优化的原则对带有硬约束的操作变量进行了协调。当找不到满足所有约束条件的可行解时 ,对被控变量进行约束软化处理。采取线性和二次型相结合的惩罚函数 ,对预测时域上每个时刻的激活值进行惩罚 ,不仅可以保证可行解的存在 ,而且改进了控制系统的性能。理论分析证明 ,该算法能够保证闭环系统的稳定性 ,并具有较强的鲁棒性。仿真结果也证实了算法的有效性。     

模拟退火遗传算法的泵站优化运行

针对泵站在不同流量扬程要求时,水泵运行组合不合理,导致泵站运行效率低的问题,提出以泵站总功率最小为目标函数的优化运行数学模型.此模型以水泵扬程、总供水量和调速泵的调速率为约束条件,利用模拟退火遗传算法确定并联运行泵的台数、调速泵的调速率及泵的流量分配,实现泵站的优化运行.该算法引入了不可行度对每代种群做初始选择,并利用不可行度取代传统的惩罚函数,平衡目标函数最优化和满足约束条件这两方面的要求.最后通过实例验证了本算法在求解泵站优化调度问题方面的可行性.     

具有畸形约束极值点问题的优化

在畸形约束极值点附近,约束边界与目标函数等值线接近于相切,可行适用方向区非常狭小,难以寻得真正的约束极值点。为了使优化方法更好地解决各领域的复杂优化问题,研究具有畸形约束极值点问题的优化。针对该类问题的一个算例,分别采用随机方向方法、复合形法、内点惩罚函数法、外点惩罚函数法进行了优化,并对比了计算结果。随机方向法和复合形法在寻得边界点之后,难以找到可行适用方向,因此给出了伪最优点。而惩罚函数法由于其渐进优化的特点,可寻得最接近于约束极值点的最优点。计算结果验证了基于盲人探路优化思想的改进随机方向法,可减少随机方向的产生次数;验证了基于盲人探路思想的改进复合形法,可减少复合形的构造次数;也验证了加固围墙的内点惩罚函数法不要求初始点一定在可行域之内,也不会因寻优越界而给出伪最优点。对于存在多个约束极值点的优化问题算例,只要适当选取初始点,采用内点法就能寻得所有局部最优点。通过多种优化方法的对比研究,得出了对于畸形约束极值点优化问题,宜选用惩罚函数法求解的结论。     

用于跑道调度的约束多目标遗传模拟退火算法

为获得较优跑道调度方案,以提高跑道运行效率,建立了约束多目标多跑道进离场航班调度模型.在分析遗传算法与模拟退火算法特征的基础上,提出遗传模拟退火组合算法.分别采用Pareto支配及理想点法对跑道调度目标函数进行处理,采用惩罚目标函数值及可行解占优的方式处理约束条件,并确定了不同条件下新粒子更新机制及最优粒子筛选原则.文中还通过设置温度自适应改变机制控制算法收敛速度,以提高最优解性能.最后,以国内某大型机场跑道调度为例,对文中算法的有效性进行验证.结果表明:基于Pareto支配的约束多目标遗传算法能获得跑道调度多组较优可行解,且时效性强.     

考虑不同生态流量要求梯级水库群生态调度及其算法

为协调清江梯级水库发电及下游生态效益,实现梯级库群水能资源高效利用和生态效益双赢,本文对清江隔河沿、高坝洲控制断面基础、适宜和理想等级生态流量进行分析计算,并以发电量和生态流量贴近度最优作为目标函数,建立兼顾生态保护的清江梯级库群多目标优化调度模型.进一步,针对传统混合蛙跳算法(SFLA)存在搜索能力有限、易陷入局部最优等问题,从混沌种群初始化、局部搜索方式、基于云模型理论精英青蛙进化和后期启发式激活机制等方面对SFLA进行改进,提出基于混沌云模型理论混合蛙跳算法(CNSFLA).采用该方法求解梯级水库生态调度模型,长系列优化调度结果显示,在保证发电效益和下游控制断面基础生态流量的同时,有效提升其适宜、理想生态流量保证率,总体保证率维持在较高水平;对于枯水典型年,虽然通过算法优化调度,但天然入流偏少导致控制断面部分时段理想生态流量仍无法满足.长系列调度结果对比表明CNSFLA具备高效搜索性能和良好稳定性,可显著提高库群联合调度结果质量.     

求解非线性约束优化问题改进的粒子群算法

采用粒子群算法处理约束优化问题时,由于约束条件使得解空间成为非凸集合,粒子容易陷入局部最优,因此在搜索过程的不同阶段,提出变步长因子的粒子群算法,实验证明改进的算法是可行的,且在精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等其它一些算法.     

改进罚函数分级遗传算法及其在桁架结构优化设计中的应用

遗传算法在应用于结构优化设计时无需将约束条件显式表达,可以方便地处理各类位移和应力约束问题,因而在桁架结构的优化设计中得到广泛应用.基本遗传算法结合罚函数法在处理桁架结构优化设计等有约束优化设计问题时存在迭代代数过多、收敛不稳定等问题.文章提出根据种群中个体偏离约束限值的程度进行惩罚的罚函数法,能够较好地处理非可行解,扩大搜索的区域;通过分级、排序操作保证优秀个体优先被选择,良好的基因得以遗传;采用锦标赛选择方法根据个体的种群级别、约束偏离程度进行选择,在算法进化过程中较好地保持种群的多样性,避免陷入局部最优解陷阱.通过对2个经典的桁架结构案例进行算法可行性的验证,优化结果表明,相对于传统的遗传算法,采用文章的方法可以快速稳定地收敛到全局最优解,该方法可以推广到其他结构体系的优化设计中.     

响应调峰需求下梯级电站水库防洪调度方法研究

响应调峰需求下,当前梯级电站水库防洪调度方法只考虑防洪安全调度问题,未充分利用洪水资源。提出一种新的梯级电站水库防洪调度方法,给出梯级水库调峰需求模型,将模糊优选理论应用于梯级电站水库防洪调度中,给出梯级电站水库防洪调度目标函数,主要包括总发电量最大目标函数、占用防洪库容最小目标函数、理想末水位与调度末水位绝对值之差最小目标函数和总弃水量最小目标函数。将调峰需求目标函数看作约束条件,和上述目标函数共同构成梯级电站水库防洪调度目标函数。通过决策者经验知识的二元比较量化原理和方法对权重进行确定,通过模糊优选模型求解目标函数,从而获取不同方案针对优方案的隶属度,依据隶属度最大原则获取最优方案。实验结果表明,所提方法具有很高的调度性能,能够有效利用洪水资源。     

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.     

非线性规划问题的一个全局收敛的次可行方向法

本文给出非线性不等式约束最优化问题的一个初始点可行取的算法，利用梯度投影构造搜索方向，并使用符号函数对搜索方向和搜索函数进行有效的控制，使得一旦迭代点进入了可行域，其后的方向将成为可行下降方向，搜索函数将由罚函数变为原问题的目标函数（故称之为次可行方向法）在较为温和的条件下证明了方法的全局收敛性，及罚参数只需进行有限次调整。