改进的粒子群算法

为了改善基本粒子群算法的搜索性能,针对粒子群算法随机性较强,收敛较慢的问题,提出了基于退火思想的改进的粒子群优化算法,新的算法更有利于粒子发现问题的全局最优解。通过对经典函数的测试计算,验证了方法的正确性和有效性。     

水电站厂内经济运行中的一种混沌优化算法

针对水电站厂内经济运行的要求,依据混沌运动的遍历性、随机性、“规律性”等特点,采用了一种混沌优化方法,利用混沌变量进行搜索,与常规优化相比,其收敛速度更快、效率更高,且使用方便．     

求解作业车间调度问题的混合粒子群算法

由于传统粒子群算法应用于作业车间调度问题易于陷入局部最优,为了克服传统粒子群算法的局限性,本文将遗传算法的交叉和变异思想引入,快速、全面地生成粒子,并在较大程度上保证了粒子的优良性质,由于模拟退火算法以简单高效的搜索方式避免了局部搜索算法快速收敛于局部最优点的缺点,故本文将模拟退火算法融入,提出了混合粒子群算法.从实验结果可以看出,混合粒子群算法为求解作业车间调度的一种有效算法.     

基于模拟退火的改进粒子群算法研究

为克服粒子群算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解的缺陷,作者提出一种基于模拟退火的改进粒子群算法(PSOBSA).在PSOBSA算法中,每间隔若干代,对粒子的历史最优位置进行变异操作,以产生新的粒子;并采用模拟退火的思想,允许新产生的粒子的目标函数值在有限范围内变化;最后采用一种广义的学习策略提升种群收敛的概率.在基准函数的测试中,结果显示PSOBSA算法比基本PSO算法有更好的性能.     

一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法将模拟退火算法的"上山性"引入粒子群算法中,同时为了增加种群的多样性,将交叉和变异算子也结合进去,形成了一种新的改进粒子群算法.比较了高斯变异和柯西变异这两种变异算子对改进算法的影响.改进算法对典型函数的优化计算结果表明,与基本粒子群算法相比,改进算法能够更加快速有效的收敛到全局最优解,而且采用柯西变异算子的改进算法的效果比采用高斯变异算子的效果要好.     

一种新的改进粒子群算法

针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法结构.通过构造单个粒子的多个进化方向和类似于蚂蚁群算法信息素表的选择机制,保留了粒子的多种可能进化方向,并对全局最优解进行变异.提高了粒子间的多样性差异,从而改善算法能力.改进后的粒子群算法的性能优于带线性递减权重的粒子群算法.     

基于改进粒子群算法的水电站中长期优化调度的研究

在运用粒子群优化算法求解水电站中长期优化调度问题时,针对粒子群优化算法存在的问题,采用了一种新的改进算法[1],该算法不仅增强了粒子群的全局搜索能力,同时有效避免了算法“早熟”,为水电站中长期优化调度提供了一种有效的解决方法.     

改进粒子群算法及其在热连轧负荷分配中的应用

对一种已有的自适应算法进行了改进,并将该算法思想引入到粒子群算法的改进中,在种群进化到一定代数时按照改进自适应算法改变搜索范围的大小,实现了自动调整搜索范围、提高收敛速度和精度并可有效防止粒子群算法早熟收敛的目的,同时通过实验仿真进行了验证.将该改进粒子群算法应用到热连轧机精轧机组的负荷分配优化计算中,程序运行时间小于5s,满足实时性的要求,为其提供了一种更为有效的优化手段.     

基于混合蛙跳粒子群算法的 TSP 问题求解

为提高粒子群算法求解TSP(Travelling Salesman Problem)问题的性能, 在算法搜索初期, 将混合蛙跳算法和 粒子群算法相融合, 针对初始粒子群随意性大、 粒子分布不均的问题, 利用混合蛙跳算法的分组策略将种群分 组, 采用改进的蛙跳更新公式优化次优个体, 并抽取各层次个体得到新种群, 从而提高最优个体的获得速度; 在算法后期, 引入3 重交叉策略和基于疏密性的引导变异操作, 解决粒子多样性降低、 易陷入局部最优的问题。 利用改进算法求解 TSP 问题, 并与其他算法进行对比。 结果表明, 改进算法是有效的且性能优于其他算法。     

采用粒子群算法的热电厂热电负荷分配优化

为了优化热电厂内多台机组的热电负荷分配以提高热电厂的经济效益,建立了热电联产机组能耗分析模型和基于粒子群算法的热电厂热电负荷优化分配模型,研究获得了某330 MW热电联产机组的运行区间及运行区间内能量利用效率和■效率的分布规律,进而研究热电负荷分配对热电厂整体能耗特性的影响规律。结果表明:对于单台机组在供热机组的运行区间内,供热量是影响能量利用效率的主要因素,能量利用效率最大、最小值分别为72.11%和34.08%,发电量是影响■效率的主要因素,■效率最大、最小值分别为38.51%和29.97%;通过合理的热电负荷分配,热电厂总煤耗降低,■效率提高。以某热电厂热电负荷边界为例,通过负荷分配优化,热电厂的总煤耗量降低了49.17 t/d,发电标准煤耗率降低了2.56 g/(kW·h)。     

求解经济负荷分配的自适应混沌粒子群算法

针对电力系统经济负荷分配(economic load dispatch,ELD)这一典型的非凸、非线性的多约束优化问题,提出一种自适应混沌粒子群算法(self adaptive chaotic particle swarm optimization,SACPSO).在混沌粒子群算法(CPSO)的基础上,先利用引入变异算子和社会因子的粒子群算法进行全局搜索,再对搜索得到的先验解进行基于Tent映射的混沌细搜索(CLS),并将逆映射回的决策变量和全局最优粒子的线性组合作为CLS的搜索结果输出.通过6机组、15机组电力系统的仿真,验证了该算法的有效性.     

基于混合粒子群优化算法的机组负荷最优调度

粒子群优化(too)算法是一种现代启发式算法,提出一种基于混合粒子群优化算法的机组负荷的调度方法,该方法考虑了机组的经济性和安全可靠性.优化了机组的调度运行方式.     

改进的粒子群优化算法在云计算任务调度中的应用

针对粒子群优化算法在求解云计算任务调度问题中存在的收敛速度慢、精度低、易陷入局部极值等缺陷,综合考虑最大完成时间最少、任务执行总时间最优两个优化目标,提出一种多策略融合的粒子群优化(multi-strategy particle swarm optimization, MSPSO)算法,并将其应用于求解云计算任务调度问题。该算法融合模拟退火算法、饥饿游戏搜索和双重变异限制策略。首先,通过模拟退火算法动态更新惯性权重,平衡粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,帮助粒子跳出局部极值。其次,引入饥饿游戏搜索算法优化粒子位置更新策略,在算法后期加快粒子收敛速度,提高结果精度。最后,采用双重变异限制策略,同时限制粒子速度和位置,避免粒子发生越界。与其他3种粒子群优化算法进行对比实验,在适应度平均值、最小值、标准差3个方面,MSPSO都有更好的表现。通过仿真,在求解不同任务量的云计算任务调度问题中,MSPSO在总成本、适应度值最小化两方面均表现出明显优势。尤其当任务量为40时,MSPSO总成本比其他算法分别降低了14.4%、15.3%、11.2%,适应度值分别降低了10.5%、10.6%、7.6%,...     

基于改进粒子群算法的微电网优化运行

为提高含分布式发电的微电网运行水平,应用基于混沌-模拟退火思想的粒子群算法对微电网的运行进行优化。针对微电网中各分布式电源特性,建立微电网的数学模型,建立了以运行成本和环境效益等运行指标最优为微电网优化运行的目标函数,并应用基于混沌算法结合模拟退火思想的改进粒子群优化算法对微电网多目标优化运行问题进行求解,得到微电网的最优运行方式。采用改进粒子群优化算法对某微电网进行24 h优化运行算例分析,结果表明该方法具有更好的寻优能力和更快的收敛速度。     

一种改进的自适应粒子群优化算法的研究

针对标准粒子群算法（PSO）早熟收敛、进化后期收敛慢和精度较差等缺点,提出一种改进的自适应粒子群优化算法。该算法根据粒子的适应度值一致等价于粒子位置的特点,通过比较粒子适应度值与当前全局最优适应度值的差来自适应调整惯性权值,并按当前种群平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作,增加种群多样性,使粒子跳出局部极值。通过几种典型函数的仿真实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度上都比标准粒子群优化算法有明显的提高。     

基于改进粒子群算法的电力系统负荷预测

为了提高电力系统负荷预测的精度,并考虑到电力系统负荷的混沌特性,提出了将蜜蜂进化型粒子群算法和混沌神经网络相结合的负荷预测方法.构建了混沌神经网络模型,提出了蜜蜂进化型PSO算法(Bee Evolution Modifying Particle Swarm Optimization, BEMPSO);以此来训练混沌神经网络参数,并且分别对基本粒子群优化算法和BEMPSO优化算法的模型进行仿真预测.结果表明提出的BEMPSO混沌神经网络负荷预测方法具有较强的泛化能力和较高的精度.     

基于元胞退火算法的网络生存性研究

针对通信网络因链路失效而产生的网络拥塞问题,结合元胞自动机和模拟退火算法提出了一种新的网络生存性评价方法SACA(Survivability Algorithm based on Cellular Annealing).该方法首先给出了网络生存性定义,并且通过元胞演化规则来改进模拟退火算法中的变异和交叉操作,以此获得网络剩余数据传输量.同时,利用NS2和MATLAB进行仿真实验,深入研究了网络有效性与失效边数等影响因素之间的关系.结果表明,相比于其它算法,SACA算法具有较好的适应性.     

粒子群算法的改进算法研究

粒子群优化算法(Particle Swam Optimization,PSO)是一种高效,动态的优化算法,该算法比较容易实现,也无需调整太多的参数;然而算法后期收敛速度慢,最主要的是易陷入局部板值,为了改善这些缺点,学者们纷纷提出了许多改进的算法,并将其已经应用于科学和工程等多个领域。该文主要是在基本PSO的基础上进行改进,提出了一种新的改进算法-LPSO。最后通过仿真实验证实,改进后的算法在收敛速度和收敛精度上都得到了很大提高。     

基于改进模拟退火算法求解TSP问题

对传统模拟退火算法的原理和不足进行分析,针对TSP问题的特点提出了改进的模拟退火算法.就传统模拟退火算法生成新解的随机性太强、参数设置不当不能搜索到全局最优解、容易丢失当前最优解等问题提出了新的初始解选择方案、新解生成机制和当前解的改良及增加记忆功能等方法.实验结果表明,新算法传统的模拟退火算法具有更快的收敛速度和更高的稳定性.