基于Voronoi图的无人机航路改进规划

针对传统B样条插值法在无人机航线优化路径中的不足,基于Voronoi图提出一种新的快速优化航路算法.首先根据最短路径算法在Voronoi图中生成初始路径,然后在路程时长和权重大小最优的情形下,采用该优化算法对路径中构成不可飞夹角的各节点进行更新和替换,生成一条最优路径.该算法解决了因初始路径不合理导致无人机不可飞的情形,同时保证了航路中威胁代价和燃油代价的最优.实验结果表明,该算法满足航路规划的有效性和合理性.     

有时间窗物流配送路径优化问题的混合并购算法

为了克服并购算法在求解有时间窗物流配送路径优化问题时局部最优的缺陷,提出了混合并购算法的构想.通过对原有并购算法中单个并购操作的改进,增加多个并购操作,提高了算法的收敛性.在建立有时间窗物流配送路径优化问题数学模型的基础上,构造了有时间窗物流配送路径优化问题的混合并购算法模型.在Solomon数据集上进行多次实验,获取了有时间窗物流配送路径问题的最优解或近似最优解.     

基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型研究

针对当前企业物流配送总成本过高、配送距离过长等问题,提出基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型.测算企业物流配送时的车辆行驶时间距离与空间距离,将两者归一化处理实现配送距离测算;借助鲸鱼优化算法,通过包围猎物的形似搜索最优配送路径;为避免陷入局部最优解,融合莱维飞行与鲸鱼优化算法,选择最优配送路径;结合距离测算值与改进后的鲸鱼优化算法,构建企业物流配送最优路径规划模型.通过该模型选择捕猎路径最短的鲸鱼,将该鲸鱼的位置作为最佳鲸鱼位置并输出,实现企业物流配送最优路径规划.该模型可在城市内有大量需求点情况下,规划出最优路径,且规划后的路径能够有效减少配送距离、降低时间消耗.     

改进的基于关系数据库技术的公交查询算法

为满足公众对出行路径的多样性需求,针对目前公交查询算法的不足,提出改进的基于关系数据库技术的公交查询算法.该算法依据"最优路径的子路径都是最优路径"理论,通过换乘次数小的最优路径逐步求取换乘次数大的最优路径,并利用关系数据库技术进行最优路径集合的生成和优化,从而实现大规模公交网络的多目标路径搜索.以北京公汽网络作为算例,分别以最短出行时间、最小换乘次数、最少出行费用为评价标准编制程序搜索最优路径,结果表明最短出行时间算法的多目标搜索结果最优,查询速度快,具有推广价值.     

一类混合迭代算法在约束预测控制中的应用

为了改进多变量约束预测控制的滚动优化算法,对路径跟踪法和粒子群算法进行了理论研究,提出了一种将路径跟踪法和粒子群算法相结合的混合迭代算法,并用该混合算法对最具代表性的动态矩阵控制进行了滚动优化.仿真结果表明:对由于参数选择引起矩阵奇异时,路径跟踪法无法求出最优解,而基于混合迭代算法的优化算法可以得到最优解.采用路径跟踪法和粒子群算法相结合的混合迭代算法对多变量约束预测控制进行滚动优化,保证了优化算法的快速性和可行性.     

群孔加工路径的优化方法

以最短加工路径为目标，建立了路径优化数学模型。在该模型的基础上，分析研究了多种典型优化算法，给出了具体实例的算法实现，对比了各类算法的实验效果。最后，根据理论分析和实验研究，针对算法评价指标复杂度、灵活度、局部最优概率、反馈信息利用率等及其权重，得到优化算法的模糊综合评价。     

面向加工中心的工艺方案优化技术

在全面考虑影响加工效率和质量的多个因素的基础上,使用多种优化方法,选择最优的工艺方案.首先用神经网络为每个加工特征选择合适的加工链,将不同特征的加工链组合成可行的加工方案集合,然后用遗传算法对加工方案排序,以辅助加工时间最少为优化目标,决策出最优的加工方案.将相关特征聚合为一个特征参加排序,大大减少了计算复杂度;最后,在聚类特征内部以刀具空行程最短为目标,规划刀具的移动路径.算法以某厂缸盖为对象进行实例验证.     

基于改进蚁群算法的智能物流配送路径优化方法

针对交通日益拥堵情况下的物流配送路径的优化选择问题,提出了一种基于改进蚁群算法的智能物流配送路径优化方法.首先,对传统基于单一路径最短优化的思路进行了扩展,提出了基于多约束条件的最优路径质量评价函数,并推导分析了不同约束情况下的最优路径模型;然后,基于多约束条件对传统蚁群算法状态转移启发函数和信息素进行了改进,较好地改善了算法的动态优化性能.计算机仿真结果表明,本文方法很好地提升了复杂路况下最优路径的寻优精度和收敛速度,具有较好的应用前景.     

多集散点车辆路径优化的混合算法

为使多集散点车辆路径优化结果全局最优,以订单为基准建立多集散点车辆路径优化模型.采用粒子群算法与改进蚁群算法组成的混合优化算法求解模型.由粒子群算法的粒子位置向量得到每辆车所需运送的订单号,用蚁群算法优化单车路径,根据优化的总路径评价和筛选粒子,直到满足终止条件.该模型和混合算法是所有车辆对所有订单节点的路径优化,突破了多仓库问题直接或间接转化为多个单仓库车辆路径优化问题中的局部节点求解的限制.实例求解结果表明,用该混合算法优化的车辆总路径长度小于用蚁群算法求得的结果.     

混流柔性加工单元自动导引小车的调度优化

多品种混流柔性加工单元中的自动导引运输车(AGV)数量和运行路径直接影响单元的运行效率.在考虑产品加工工时、批量需求、设备物理位置等约束下,以最小化搬运任务时间为优化目标,基于改进Memetic算法,通过编码和搜索机制的调整,对不同AGV数量以及不同设备加工任务分配方案条件下的调度策略进行协同优化求解,有效避免了迭代过程中易出现非法解的状况,从而获得了AGV最优调度路径.最后通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

一种混合仿生算法在弹道优化中的应用

针对导弹滑翔段弹道优化问题,考虑人工鱼群算法局部搜索不精确、微粒群优化算法易发生过早收敛等问题,提出一种新的人工鱼群与粒子群混合优化算法。算法的主要策略是在人工鱼群算法的基础上,将人工鱼群优化算法中的觅食行为变为粒子群在感知范围内进行小范围寻优,在人工鱼群算法的最后,再利用粒子群进行精确寻优。以导弹飞行中的吸热量为优化目标,运用此算法设计得出了导弹滑翔段的优化弹道。     

一种人工鱼群混合智能优化算法

针对人工鱼群算法一般在初期拥有较快的收敛性,后期收敛较慢的特性,笔者提出一种改进的人工鱼群算法——GPAFSA．该算法将杂交PSO算法引入到人工鱼群算法中,在人工鱼群算法陷入局部最优时,通过使用杂交PSO算法,克服陷入局部最优的缺陷,实现全局最优．仿真实验表明,该算法在收敛性、全局寻优方面比原始算法有很大提高．     

一种基于动态参数调整的改进人工鱼群算法

针对经典鱼群算法收敛速度慢、寻优精度低的缺陷,提出了一种基于参数动态调整的改进人工鱼群算法.动态调整视野和拥挤度因子以提高算法的搜索效率;改进去交叉算子以消除交叉路径;引入了再寻优算子确保再次搜索去交叉后路径能够快速找到最优值.求解TSP问题的实验结果表明:改进的人工鱼群算法提高了收敛速度、增强了搜索最优解的能力.     

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．     

基于AFSA-SVM算法的电力系统控制方法研究

电力控制系统是一个非线性、时变系统,常规控制方法难以获得较好的控制效果,提出一种融合人工鱼群算法和支持向量机的电力系统优化控制方法(AFSA-SVMCA)。采用非线性学习能力强的支持向量机对控制器参数进行离散化处理,得到控制规律,将系统超调量引入到控制对象的优化目标函数中,同时采用人工鱼群算法对支持向量机处理后的参数进行在线优化,进一步提高了系统控制性能。仿真结果表明,相对于传统算法,AFSA-SVMCA算法不仅加快控制系统的控制精度,而且超调量小、抗扰动能力强,可以获得高品质的电力系统控制效果。     

改进的人工鱼群算法在置换Flow Shop调度中的应用

分析了人工鱼算法(AFSA)存在的不足,在保持AFSA算法基本行为的基础上,提出了在觅食行为过程中采用基于交换列表的排序法,在随机移动行为中采用自适应的小范围移动行为的改进人工鱼群算法。根据置换Flow Shop调度问题的数学模型,给出了基于改进的人工鱼群算法的置换Flow Shop调度问题的求解策略,并详细讨论了求解步骤。仿真实验结果表明:该算法具有较强的全局搜索能力、更高的搜索效率,同时验证了该算法的可行性和有效性。     

改进人工鱼群算法及其在时滞系统辨识中的应用

针对人工鱼群算法(AFSA)存在收敛速度慢和寻优精度低等问题,本文提出了一种改进人工鱼群算法(IAFSA).该算法中的人工鱼能够根据鱼群当前状态调整自身的视野和步长来平衡局部搜索和全局搜索.此外,算法中还加入了引导行为,即人工鱼在觅食行为未发现更优的位置时,当前人工鱼向最优人工鱼移动一步.仿真结果表明,改进人工鱼群算法在收敛速度、寻优精度和克服局部极值等方面有很大优势.本文将改进鱼群算法应用时滞系统的辨识中,辨识结果表明改进算法能获取被控对象的精准数学模型,并具有较强的抗干扰能力.     

基于人工鱼群优化LS-SVM的卫星钟差预报

针对导航卫星短期钟差预报精度不高的问题,提出了一种基于人工鱼群(AFSA)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的卫星钟差预报方法。利用人工鱼群算法较强的全局寻优能力优化LS-SVM模型的惩罚参数和核宽度参数,避免人为选择参数的盲目性,提高了LS-SVM的泛化能力和预报精度。选取IGS产品中4颗典型卫星的钟差数据,分别采用人工鱼群优化LS-SVM模型、神经网络模型和灰色系统模型进行短期钟差预报,计算结果表明:人工鱼群优化LS-SVM模型的预报精度优于其它2种模型,尤其是在铷钟方面,预报误差在0.5 ns内,运行时间在5 min内。     

基于人工鱼群算法及Hicks-Henne型函数的翼型优化设计研究

人工鱼群算法作为一种新型智能算法,具有良好的克服局部极值、取得全局极值的能力,并且该算法具有对搜索空间具有一定自适应能力、寻优速度较快、算法的实现无需目标函数梯度值等特性,使得其能够适用于多种翼型的优化设计。将人工鱼群算法与N-S方程气动数值解法结合,依靠计算流体动力学(CFD)计算技术,对翼型进行气动外形优化设计。在基准翼型的基础上,对翼型的描述采用基于Hicks-Henne型函数的解析函数线性叠加法。利用上述开发的算法对NACA0012和RAE2822进行翼型优化设计,设计结果表明本文发展的优化方法能够很好地适用于进行多种翼型的优化设计。