基于多目标MQABC算法的无人机协同任务分配

针对多无人机协同任务分配问题经过单目标简化后对决策处理存在片面性和主观性等问题,提出了一种利用多目标自适应快速人工蜂群算法对其进行处理的方法.首先,建立多目标无人机协同任务分配模型;其次通过建立外部种群的约束处理技术及重置Harmonic平均距离循环策略对自适应快速人工蜂群算法(ABCSGQ)进行改进.另外通过定义自主决策准则引导多目标任务分配的方案选取.仿真实验结果表明:相比于多目标人工蜂群算法及非支配排序遗传算法,改进算法具有较好的分布性、收敛性及更高效的求解能力.     

多目标粒子群优化算法研究

在过去的十多年,粒子群算法对多目标优化问题的应用研究取得了较大的进展．本文首先描述多目标粒子群优化算法（MOPSO）的基本流程,然后从算法设计与应用等方面回顾MOPSO的研究进展,最后对该算法未来的研究进行了分析和展望.     

基于密集距离的多目标粒子群优化算法

设计出基于密集距离的多目标粒子群优化算法(CMPSO),该算法根据密集距离大小按轮盘赌方式为每个粒子从外部档案选取全局最好位置并采用基于密集距离的方法对外部档案进行维护.将算法应用于3个复杂的测试实例,并与强度Pareto进化算法2等算法进行比较,计算结果表明CMPSO具有良好的连续优化能力.     

基于多目标粒子群优化算法的输电网规划

输电网规划是一个离散型、非线性、多目标的混合整数规划问题,难于求解.提出一种多目标粒子群优化算法用来求解输电网规划问题.在输电网规划模型中考虑了建设投资费用、运行费用及网损费用等3方面的因素.多目标粒子群优化算法基于Pareto支配关系来更新粒子的个体极值,并采用了精英归档技术,粒子的全局极值由档案库中的非劣解提供.使用Matlab7.1对Garver-6节点系统进行仿真计算,结果表明:与传统的单目标遗传算法相比,多目标粒子群优化算法获得的规划方案总费用更低,该方法可以提高输电网规划的经济性水平.     

基于改进量子粒子群优化的多阈值图像分割算法

为提升工程应用中图像分割的质量,在变异量子粒子群算法的基础上进行改进,并结合最大类间方差法提出了一种基于改进量子粒子群优化(QPSO)的多阈值图像分割算法.该算法结合贝叶斯定理与粒子搜索过程中的历史信息构建了一个记忆向量,然后根据记忆向量对每个粒子的行为进行预测,并以此自动设置各粒子的变异概率,使算法在保持一定局部开发能力的同时提升全局搜索能力.在Berkeley数据集上的仿真实验结果表明,与两种基于粒子群的图像分割算法相比,文中算法能获得更为稳定且清晰的图像分割结果.     

面向无人机路径规划的多目标粒子群优化算法

针对无人机路径规划中方案单一的问题,本文提出一种基于集分解的多目标综合学习粒子群优化算法框架(MOCS-PSO/D),该算法使用基于分解的多目标优化框架(MOEA/D),结合基于集的粒子群优化(S-PSO)和综合学习粒子群优化(CLPSO),对CLPSO和PSO的速度更新公式进行改进,直接获得更多样的路径规划方案,同时...     

基于多目标粒子群优化的服务选择算法

基于多目标粒子群优化算法提出一种高效的服务选择算法(MOPSOSS).首先将服务选择问题建模为带QoS约束的多目标组合优化问题;其次,根据支配的概念构造远小于原子服务集的新子服务集;最后基于多目标粒子群优化算法求解由新子服务集构成的服务选择问题,从而获得一组满足约束的pareto最优解.理论分析表明,MOPSOSS能正确、高效地求出原问题的全局最优解.与遗传算法(GA)的对比结果表明当问题规模大于150时,MOPSOSS的平均运行时间仅为GA的7%,求出的解的个数是GA的1.15倍,75%的解能支配GA求出的解,分布广度是GA的1.5倍.随着约束强度的增加,MOPSOSS的平均运行时间减少,而解的质量并无显著下降.与GA相比,MOPSOSS能用更短的时间求出更多高质量的解.     

基于多目标粒子群协同算法的状态参数优化

针对铅锌烧结过程综合透气性、烧结终点的优化具有强非线性、计算复杂等特点,提出了一种有效的多目标粒子群协同优化算法。首先,建立了有综合透气性、烧结终点两个目标的优化模型。接着,通过改进的约束比较方法、粒子极值选取方法,以及利用不同的粒子群来分别优化相应的变量,提出了一种改进的多目标粒子群协同优化算法。最后,利用提出的多目标优化算法进行综合透气性、烧结终点的优化。仿真结果表明,所提出的多目标优化算法能较好地解决综合透气性、烧结终点的优化问题。     

基于改进粒子群优化的多无人机协同航迹规划

由于航迹规划可以为多无人机飞行控制提供参考指令,且当前粒子群航迹规划算法存在收敛速度慢,成功率不高的缺点,故提出了一种综合改进粒子群的多无人机协同航迹规划算法,考虑了无人机性能约束、障碍与威胁约束、空间协同与时间协同约束。首先,通过对学习因子线性化调整,实现了粒子惯性和最优行为的平衡;其次,引入混沌初始化,改善了粒子分布质量;然后,基于遗传变异思想设计了取代策略,同时提出了调速机制,提升了算法收敛速度。最后,将综合改进粒子群算法进行仿真验证,规划结果成功率高、收敛速度快且航迹代价小,可见改进算法的有效性。     

基于量子粒子群优化算法HAPF参数的多目标优化

文章用一种量子粒子群优化算法对混合型有源电力滤波器(HAPF)参数进行多目标优化设计,优化目标包括系统的投资成本、无功补偿和滤波效果等,该算法解决了HAPF系统的参数匹配以及无源、有源容量的分配问题。实验中该算法寻优速度较快,THDU、THDI分别降低到1.9%和2.0%,APF容量仅占混合滤波器容量的8.1%,使HAPF在电能质量综合治理中实现了既有效又经济的目的。     

量子粒子群算法在电网规划中的应用

量子粒子群是在粒子群算法的基础上,引入了量子机制,它具有较好的全局收敛性。将量子粒子群算法应用于电网规划问题,克服了传统优化方法易陷入局部最优等缺点。通过18节点实例验证了该算法的可行性和有效性。     

供应商优选与订货量分配的多目标微粒群算法

分析了供应商优选与订货量分配问题的特性,构建了带界约束的多目标优化模型,并设计具备有综合学习机制的多目标微粒群优化算法以求解该模型.实验结果表明,该多目标微粒群优化算法是有效的.     

基于粒子群优化的多处理器任务调度算法

对于NP(Non-Polynomial)完全问题,现有的算法主要是启发式算法,性能还有待提高。基于粒子群优化智能算法,提出一种新的任务调度算法,目标是在满足任务之间优先关系的条件下,使所有任务整体完成时间最小。算法将粒子位置和任务高度作为任务的优先级,通过表调度技术生成有效的调度方案,并将调度方案对应的调度长度作为粒子的适应值。首先随机产生一群粒子,然后通过使用全局模型的粒子状态更新策略不断迭代,获得可以接受的任务调度方案。仿真实验结果表明,与遗传算法相比,调度长度提高14.7%,运行时间缩短近一半,特别适合于求解规模较大的多处理器任务调度问题。     

基于信任服务IBE体系的权限管理

针对现有的基于身份加密（identity based encryption, IBE）体系中缺乏权限管理问题, 提出一种基于信任服务IBE体系下的权限管理方案. 该方案采用门限的思想和算法对服务进行集中管理, 并结合基于角色的访问控制管理权限, 实现了细粒度的权限管理. 采用信任继承的思想为用户分配角色, 并采用集中审计的思想维护系统, 提高了系统的可靠性.     

一种基于双子群的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题,提出了一种基于双子群的改进粒子群优化算法(TS-IPSO),通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同,扩大搜索范围,借鉴遗传算法的杂交机制,并采用惯性权值的非线性递减策略,加快算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力,降低了算法陷入局部极值的风险.实验结果表明该...     

一种具有自适应迁移能力的多粒子群协同优化算法

基于群熵的概念提出了一种具有自适应迁移能力的多种群PSO算法.对2个著名的基准函数进行测试,结果表明:与经典PSO和多种群协同PSO等算法相比,新算法能更有效地控制粒子群的多样性,从而提高了算法的收敛精度,改善了算法的优化性能.     

一种离散型多目标粒子群优化算法

为获得更好的非劣前端,提出一种离散型多目标粒子群优化算法。该算法根据离散型多目标优化问题的特点,将种群分成多个子种群,在各个子种群中利用表现型共享的适应度函数选择每个子种群的最优粒子。通过多个最优粒子的引导,使整个种群分布更均匀,避免陷入局部最优,保证了解的多样性。实验表明了该算法的有效性。     

基于信息熵的粒子群优化算法

粒子群算法是一种进化计算技术,成功地运用于广泛的数值优化问题.PSO算法在求解高维复杂函数优化问题时容易陷入局部最优.有鉴于此,提出了一种基于信息熵的粒子优化算法.该算法提高设计了一种兼顾种群选择性压力以及种群多样性的选择策略,从而提高了粒子在运行过程中的多样性.实验表明,该算法有效避免了陷入局部最优,提高了全局最优解的搜索精度.     

基于改进粒子群优化的快速协作式频谱感知算法

为了改进算法的计算效率和感知性能,提出了一种新的线性协作式频谱感知算法.在新算法中,通过动态地改变粒子群优化（PSO）方法在每次迭代过程中的迭代系数,以获取最优的权重向量,从而最大化算法的检测概率.采用时变迭代系数后,基于PSO的协作式频谱感知算法在粒子飞行的初期具有很好的全局探索能力,而随着迭代次数的增加,算法具有很好的局部搜索能力.仿真结果表明,新算法相比基于传统PSO的频谱感知算法具有更快的收敛速度,相比传统的基于修正系数和基于传统PSO的协作式感知算法具有更好的性能.不同场景下的仿真结果验证了新算法的有效性.     

基于改进多目标粒子群算法的风力机大厚度翼型优化设计

仅以气动性能最佳为目标进行优化设计的翼型,结构性能较差.为了克服这一缺点,基于改进的多目标粒子群算法(MOPSO),提出了综合考虑气动性能和结构性能的大厚度翼型多目标优化设计方法.针对相对厚度为40%的翼型,应用翼型集成理论对翼型进行参数化表达,以翼型主要攻角处的升阻比最大和翼型面对弦线轴的惯性矩最大为设计目标,综合考虑翼型的粗糙度敏感性、失速特性及非设计工况特性,进行翼型的多目标优化设计,得到了Pareto最优解集.分析最优解集中的翼型,由此挑选出的新翼型在气动性能和结构性能上均比常用翼型DU00-W2-401有较大提高.