粒子群优化算法研究及进展

粒子群算法（PSO）是一种基于群智能搜索的优化算法,本文介绍了粒子群算法的基本原理及主要改进方法,分析了PSO与其它主流演化算法融合的研究现状,并结合PSO的应用领用领域展望了PSO的主要发展方向。     

粒子群优化算法研究及进展

粒子群算法(PSO)是一种基于群智能搜索的优化算法,本文介绍了粒子群算法的基本原理及主要改进方法,分析了PSO与其它主流演化算法融合的研究现状,并结合PSO的应用领用领域展望了PSO的主要发展方向。     

粒子群算法在多目标优化中的应用综述

粒子群优化算法是一种基于群体智能的全局随机寻优算法。它通过粒子搜寻自身的个体最优解和粒子群体的全局最优解来完成更新优化。粒子群算法在很多领域得到了广泛的应用。本文主要论述了多目标PSO约束优化的基本思想、实现情况,并展望了PSO算法在多目标优化中的未来发展方向。     

一种改进PSO算法的电力系统无功优化方法

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化．该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用．本文将粒子群优化算法应用到电力系统无功优化问题的研究中,给出了具体的实施流程．为提高PSO的搜索能力,对PSO进行了改进,在算法中加入了第3种极值指导粒子搜索方向．对IEEE-6节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性．     

基于CNBPSO算法的需求侧资源计划

为克服二进制粒子群优化(BPSO)算法易于陷入局部极值的不足,在粒子群算法(PSO)的速度更新公式中引入混沌参数与小生境机制,在此基础上提出了一种新的二进制粒子群(混沌小生境二进制粒子群优化,CNBPSO)算法.将新算法应用于两种不同复杂度的负荷削减需求计划问题的求解,均获得了比BPSO更好的中断方案,证实了算法的有效性,新算法具有简单、快速、均衡收敛等优点.     

粒子群优化算法在定量结构活性相关性研究中的应用

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的优化技术，该算法简单易实现，可调参数少，已广泛应用于许多研究领域，但PSO在化学中的应用还非常少．介绍了粒子群优化算法和改进的离散粒子群优化算法的基本原理，同时结合作者科研组的工作，将其在化学构效关系研究中的应用给予简述．     

粒子群算法及其在电力系统无功优化中的应用综述

粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是一种基于群体智能的启发式全局优化技术.本文首先介绍了粒子群优化算法的基本原理,给出了算法实现的基本步骤、多种改进形式以及研究现状:其次分析了电力系统无功优化的特点,并对PSO算法在无功优化中的应用做了相应的论述.由于电力系统无功优化是一具多变量、多约束、非线性的组合优化问题,使得PSO算法在电力系统无功优化方面具有广泛的应用前景.     

粒子群优化算法及其在电力系统中的应用

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的基于群体智能的进化算法.介绍了PSO算法的基本原理及各种改进方法,总结了近年来PSO在电力系统中的应用研究成果,主要涉及负荷经济分配、机组组合问题、输电网规划、最优潮流计算、无功优化等领域,指出了PSO算法的广阔应用前景。     

粒子群优化算法综述

粒子群优化(PSO)算法是一种基于群智能方法的演化计算技术,通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域,优势在于简单容易实现而且功能强大.由于它简单易操作的特点,PSO—提出,立刻引起演化计算等领域学者们的广泛关注,并在函数优化、神经网络训练、工业系统优化和模糊系统控制等领域得到了广泛的应用.介绍了基本的PSO算法、若干类改进的PSO算法及其应用.     

基于免疫粒子群混合优化算法的混合电梯群控系统新型派梯策略

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）具有模型简单,收敛的快速性和在连续系统中应用的优势,但存在着进化的后期收敛速度变慢,易陷入局部值的缺点。人工免疫 (Artificial Immune, AI) 优化算法利用人工免疫系统抗体多样性的机理和克隆选择算子搜索抗体群,具有很强的全局寻优能力,可以弥补粒子群算法的缺点。结合这两种算法的优缺点,提出了免疫粒子群 (Immune PSO, IPSO) 混合优化算法,并应用于混合电梯群控系统中进行派梯优化,取得了良好的效果。与人工免疫优化算法、粒子群算法分别进行比较,显示出免疫粒子群混合优化算法在优化派梯方案的优越性。文章的结尾展望了今后工作的研究重点和发展趋势。     

基于混沌粒子群算法的高速旅客列车优化调度

列车优化调度是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题.在优化过程中,考虑了特快旅客列车中途离开时间和整个运行时间等因素.首次将粒子群优化(particle swarmoptimization,PSO)技术引入列车优化调度,克服了传统优化方法易陷入局部最优和维数灾难等弊端.通过一个工程实例验证了该算法的可行性和有效性.同时,与现存的列车优化调度方法相比,粒子群优化方法的搜索时间短而且优化结果更接近最优解.     

一种改进PSO算法在经济调度中的应用研究

粒子群优化算法是一类新的基于群体智能的启发式全局优化技术,群体中的每一个粒子代表待解决问题的一个候选解,算法利用粒子之间的相互作用发现复杂问题解空间的最优候选区域.综述了算法的基本形式及其多种改进形式,通过比较提出了一种用于求解一般形式的非连续、非凸、非线性约束优化问题的改进粒子群算法,用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题.仿真结果表明,所提出的方法搜索速度快,求解精度高,易于掌握,是解决电力系统经济负荷分配问题的有效手段.     

弹性粒子群优化算法及其在水电优化调度中的应用

为有效避免粒子群优化算法后期收敛速度慢的问题,提高寻优能力,设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法,建立了水电优化调度数学模型,提出了弹性粒子群优化算法解决水电优化调度问题的实现方法,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于Matlab语言的优化程序.实例仿真结果表明:弹性粒子群优化算法是有效的;相比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法,弹性粒子群优化算法求解水电优化调度问题具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度.     

Hybrid particle swarm optimization for solving resource-constrained FMS

In this paper,an approach for resource-constrained flexible manufacturing system(FMS)scheduling was proposed,which is based on the particle swarm optimization(PSO)algorithm and simulated annealing(SA)algorithm.First,the formulation for resource-con-strained FMS scheduling problem was introduced and cost function for this problem was obtained.Then.a hybrid algorithm of PSO and SA was employed to obtain optimal solution.The simulated results show that the approach can dislodge a state from a local min-imum and guide it to the global minimum.     

Hybrid particle swarm optimization for solving resource constrainted FMS

In this paper, an approach for resource-constrained flexible manufacturing system （FMS） scheduling was proposed, which is based on the particle swarm optimization （PSO） algorithm and simulated annealing （SA） algorithm. First, the formulation for resource-constrained FMS scheduling problem was introduced and cost function for this problem was obtained. Then, a hybrid algorithm of PSO and SA was employed to obtain optimal solution. The simulated results show that the approach can dislodge a state from a local minimum and guide it to the global minimum.     

改进粒子群算法在三维水下导航规划中的应用

基于群智能理论提出了一种改进粒子群算法.以非线性策略改变惯性权值,增强粒子群算法局部和全局寻优的调度能力,以改变迭代公式加大"优秀"粒子的影响,增强粒子群体的寻优能力.通过理论推导、验证和实验仿真,证明了改进粒子群算法具有更优的性能.在此基础上,将该算法应用到水下潜器的三维路径规划中,通过对三维空间的分割降维,并进行条件约束,实现了将路径规划问题转化为路径点求解的优化问题.实验仿真获得了从起点到终点的无碰撞路径,验证了该方法的可行性.     

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.     

基于微粒群算法的半导体炉管区调度应用研究

提出了用微粒群算法来解决半导体炉管区的调度问题.给出了算法的具体过程及参数设置方案.实例计算的结果表明,该算法是解决半导体炉管区调度问题可行且高效的方法.     

基于无等待约束的供应链在线调度问题

研究了供应链在线调度问题.给出了在不改变已有工件调度的情况下,最早完成临时订单的算法,该算法在寻优过程中结合了微粒群算法的局部搜索能力,计算机仿真结果表明,在大规模订单的情况下,该算法同样能很快找到最优加工方案.