多邻域改进粒子群算法

为了改进标准粒子群算法的性能,提出了多邻域改进粒子群算法。算法提出了一种较为简单的多邻域拓扑方案,对速度惯性权重的更新策略进行了改进,引入了速度和搜索区间限制算法。经过对经典测试函数的计算测试,算法表现出良好的复杂问题求解能力。最后,针对多目标优化问题,给出了多目标应用在粒子群算法中的处理方法,并对经典的5维优化和Golinski 减速器设计问题进行了求解,通过数据比对,证明了算法性能远优于现有的一些算法。     

带全局判据的改进量子粒子群优化算法

针对现有量子粒子群优化算法的多参数(≥5)优化问题易收敛到局部最优解、且无法判定优化结果全局性的问题,提出了带全局判据的改进量子粒子群优化算法。在惯性权重自适应调整的量子粒子群优化算法基础上,进行了粒子位置周期性变异,以及随粒子进化速度和聚集度变化的搜索范围变异。依据粒子聚集度大小,建立了判定优化结果全局性的全局收敛判据。以典型标准函数和乘波体外形多参数优化问题为算例,验证了改进算法和全局判据的可靠性。结果表明,改进算法的全局搜索能力明显提高,优化结果真实可靠,全局判据实用性强。     

基于改进粒子群优化算法的虚拟企业伙伴选择

在分析基本粒子群优化算法和建立虚拟企业伙伴选择多目标决策模型的基础上,提出了一种求解供应链联盟伙伴选择的优化问题的改进粒子群算法.在优化过程中,该算法以优良适应值粒子取代部分不良适应值粒子,使算法具有过滤能力,加快了搜索速度,并保证了收敛于全局最优解.实验结果用基本粒子群算法进行了验证和比较,表明该改进粒子群算法具有较好的性能和简单快速准确等特点.     

基于混合粒子群-NEH算法求解无等待柔性流水车间调度问题

针对以最小化最大完工时间为目标的无等待柔性流水车间调度问题,提出了一种混合粒子群-NEH算法.该算法 利用粒子群优化算法解决机器分配问题,并进行全局优化;利用改进的NEH算法确定工件加工顺序,并首次提出差值 平移算法计算问题目标值.在算法求解过程中,通过不断对停滞粒子实行变异操作,避免粒子群陷入早熟收敛状态.基 于典型算例的仿真实验,证明了所提算法求解该类问题的可行性和有效性.     

近空间多武器平台对地攻击多阶段模型及算法

针对近空间多武器平台对地攻击问题,综合考虑了作战资源、目标毁伤、己方损耗、飞行最短路径等四项关键战技指标,建立了多阶段优化控制模型,给出了相关的推理过程。为避免动态规划及序列规划的计算复杂性,通过设计合适的表达方法,使粒子与可行解对应,给出了改进的粒子群优化算法及算法详细步骤,并分析了改进的粒子群算法快速全局优化的特点,说明该算法能找到优化问题的全局最优解。最后对多阶段优化问题分别用改进的粒子群算法进行求解,仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

基于动态多目标粒子群优化算法的资源受限研发项目进度

资源与进度优化调度已成为企业研发项目成功的关键。引入粒子群算法来解决这一问题，将普通粒子群多目标算法进行了改进，提出动态的多目标粒子群算法，通过采用VC＋＋编程语言对模型及其求解算法进行案饲仿真，证实了模型及算法的有效性与优越性。     

航空发动机性能仿真的分群量子粒子群算法

针对传统迭代方法求解航空发动机模型非线性方程组存在受初值影响不易收敛的问题,采用量子粒子群算法求解.为解决算法的局部收敛现象,设计一种分群量子粒子群算法:将种群分为多个分群,每个分群在各自全局极值的引导下搜索解空间不同区域,并对精英解集定期更新.对测试方程组的求解表明分群机制能有效提高量子粒子群算法的搜索性能和收敛速度.运用改进算法对某型混合排气涡扇发动机模型进行仿真求解,得到了满意的结果.     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于差分演化的改进多目标粒子群优化算法

提出一种基于差分演化的改进多目标粒子群优化算法来求解多目标优化问题。算法通过对Pareto最优解集的差分演化来增加Pareto解集的多样挫;通过循环拥挤距离采控制归档集中非劣解的分布．提高对种群空间的均匀采样;采用一种新的多目标适应值轮盘睹法选择粒子的全局最优位置,使其更逼近Pareto最优前沿;自适应惯性权重和加速度...     

基于改进MOPSO的多级系统备件配置优化研究

备件是装备保障的重要物质基础,合理规划备件的配置方案是提高装备保障效能的关键。针对多级保障系统备件配置优化的高维、非线性问题,构建了以备件保障度最大、保障费用最小为目标函数,以其他准则为约束条件的优化配置模型。面向优化模型求解的难题,在传统粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群求解算法,给出了该算法的设计思路和优化流程,采用基于准则的方法以及改进惯性权重等措施,以两个目标作为引导,在备件配置方案生成时可以避免长时间的无效搜索,提高了粒子群优化算法的求解效率,最后通过算例证明该方法的可行性和有效性。     

基于最优评价的改进自适应粒子群算法

在求解高维空间中复杂多峰函数的优化问题时,传统的粒子群算法在收敛速度和局部搜索能力等方面表现出严重不足。针对这些问题,提出了一种基于最优评价的改进自适应粒子群算法(IAPSO),引入了改进的速度迭代公式,利用对每次迭代后种群的一系列最优值的评价来控制惯性权重的增幅,并设置对速度和位置的变异机制来防止搜索陷入局部最优。相关实验表明,在对高维空间中的复杂多峰函数进行优化求解时,改进粒子群算法IAPSO的表现比常规粒子群算法更加优越。     

基于模糊随机规划的反TBM目标分配优化模型

针对反导目标分配优化问题中存在的不确定性特征,引入模糊随机规划理论.首先建立了基于模糊随机规划的反战术弹道导弹(tactical ballistic missile,TBM)的目标分配优化模型.在此基础上,构建了一种针对多约束目标分配问题的粒子编码方案,并改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了改进型离散粒子群(improve discrete particle swarm optimization,IDPSO)算法.最后,设计了模糊随机模拟技术和IDPSO算法相结合的混合智能求解算法.仿真实例表明,混合智能算法全局寻优能力强,优化效率高,满足反TBM目标分配优化对时效性的要求.     

多智能体量子多目标进化算法及其在EELD问题中的应用

环境经济负荷分配问题是电力系统中重要的多目标优化问题。求解多目标优化问题的关键在于找到尽可能多的Pareto最优解。在基于量子进化理论,智能体的竞争、学习能力和生物的进化策略的基础上,提出了一种用于求解多目标优化问题的量子编码的多智能体进化算法。该方法将智能体分布在多智能体网络环境中,智能体之间通过量子进化来生成问题的可行解。将该算法应用于经济环境负荷分配的两目标(燃料成本和NOx排放)与三目标(燃料成本,NOx排放和SO2排放)优化问题,通过与经典多目标优化算法进行比较,表明了该算法的有效性。     

基于蜂群-粒子群算法的天然林空间结构优化

天然林空间结构包含林木的空间位置信息,影响着林木的生长、竞争、林分的稳定及森林的发展,其优化是个多目标规划问题。提出一种蜂群-粒子群(ABC-PSO)混合算法,该算法在初始粒子产生机制、随蜂数量及循环机制上对蜂群算法做了改进,并将其应用到天然林空间结构多目标优化中,最终建立能够兼顾林木分布格局、林木大小分割、林木竞争的优化模型。仿真实验表明,蜂群-粒子群算法提升了森林健康等级,解决了森林空间结构多目标优化问题。     

基于协同Memetic自适应QPSO算法的传感器目标分配问题求解

对复杂防空作战环境下的传感器目标分配(sensor target assignment,STA)问题进行了研究,建立了基于识别、跟踪、定位多阶段综合作战效能〖JP3〗的分配模型。针对该模型,首先基于粒子群聚集度和进化度判断,对传统量子粒子群(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法进行了改进,提出了自适应QPSO算法。然后,结合多粒子群协同和Memetic搜索策略,提出了基于协同Memetic自适应QPSO算法的STA求解方法。同时,为使粒子位置矢量反映分配方案,依据不同战场环境设计了两种特殊的粒子编码方案。最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于改进多目标粒子群算法的家庭用电时段优化

为解决家庭用电负荷的调度优化问题,综合考虑用电成本、满意度以及用户侧波动程度3个目标进行优化。提出改进自适应权重多目标粒子群算法(improved adaptive weighted multi-objective particle swarm optimization, IAW-MOPSO)求解模型,通过对粒子的适应度值分段更新惯性权重,均衡了粒子群算法的局部改良能力和全局搜索能力,在保证得到全局最优解的同时完成对家用电器的优化调度。结果表明:该优化策略降低了29%的电费,保障了高峰时期用电的稳定性,用户满意度明显增加,验证了所提模型的有效性以及算法的优越性。     

多UCAV协同目标分配算法研究

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)协同目标分配问题,提出了一种基于离散粒子群算法的多UCAV协同目标分配方法。根据多UCAV协同目标分配问题的特点,建立了粒子与实际问题间的映射,设计了新的粒子群位置和速度更新公式,并且对标准粒子群算法作了改进。充分利用粒子群优化算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UCAV协同目标分配问题。仿真结果表明,离散粒子群算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单、灵活。     

多机协同电子战规划压制干扰布阵研究

针对电子战任务规划中的多机协同压制敌防空雷达网的干扰布阵问题,提出了航线规划安全区概念,基于数学形态学方法对安全区最小宽度进行求解,以安全区最小宽度和各部干扰机距敌方雷达网中心距离之和作为目标函数,构建了干扰布阵的多目标优化模型,采用多目标粒子群优化算法对模型进行求解,通过仿真实验对求解出的Pareto最优解集进行分析,得出了各部干扰机压制敌雷达网的最优干扰布阵方式,验证了所建多目标优化模型的正确性,同时也表明多目标粒子群优化算法在求解多机协同电子战干扰布阵问题是可行的、有效的     

多机协同对地攻击目标分配算法

针对多机协同对地攻击目标分配问题及其特点,对二进制粒子群优化算法进行改进,提出了一种基于矩阵二进制粒子群优化算法的多机协同对地攻击目标分配算法。首先,通过攻击机机群在对地攻击过程中得到的毁伤收益与付出的生存力损耗建立了目标分配模型,然后根据该模型约束特点,建立问题解与分配矩阵即矩阵粒子之间的映射,最后根据粒子形式设计了新的位置更新方式。仿真结果说明,矩阵二进制粒子群算法能够快速地找到较优的目标分配方案,并保证解的有效性,满足问题的约束条件。     

一种求解动态多目标优化问题的粒子群算法

针对时间变量取值于正有理数集+、自变量的维数随时间可发生变化的一类动态多目标优化问题提出了一种求解的粒子群算法。该算法通过引入新的变异算子和自适应动态变化惯性因子,有效地避免了粒子群算法易陷入局部最优的缺陷;同时,给出了一种判断环境变化的有效规则,极大地增强了算法跟踪问题环境变化的能力,提高了算法的有效性。计算机仿真表明新算法对动态多目标优化问题的求解十分有效。