粒子群优化算法及其在水库优化调度中的应用

提出了基于粒子群优化算法求解梯级单目标优化调度问题的一般算法结构,该算法通过计算时段库水位的变化范围,把梯级优化调度问题转化为无约束的优化问题处理,使得算法具有稳定、高效的收敛性能.通过对三峡梯级发电优化调度问题的计算,表明该算法是求解梯级优化调度问题的一种有效的手段.     

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.     

粒子群优化算法在水库调度中的应用

基于水库优化调度常用优化方法存在的不足,本文根据水库优化调度的数学模型,将粒子群优化算法运用到水库优化调度中。该算法通过个体间的协作与竞争,实现复杂空间中最优解的搜索分析,具有计算简便,收敛速度快等优点。将混沌优化算法运用到水库调度中,并与其它优化方法比较,获得了较为满意的结果。     

免疫粒子群算法及其在水库优化调度中的应用

免疫粒子群优化算法(IA-PSO)是将免疫系统的免疫信息处理机制引入粒子群算法(PSO)中,利用其特有的浓度选择机制以及免疫接种功能的原理,改进粒子群优化算法的全局寻优能力,提高收敛速度.在分析水库优化调度的数学模型和IA-PSO算法特点的基础上,提出了基于IA-PSO算法的水库优化调度的方法,建立了数学模型,给出了具体求解步骤.经实例验证,IA-PSO得出的水库优化调度方案优于传统动态规划算法的计算结果,而且算法收敛速度快,为水库调度问题提供了一条新的有效求解途径.     

改进协同粒子群优化算法及其在Flow Shop调度中的应用

针对协同粒子群优化算法存在的停滞现象,提出了一种改进的协同粒子群优化算法。采用优化法的子群协作方式,既保证了收敛速率,又可以防止陷入局部最优。同时引入综合学习策略,增加种群的多样性,防止种群出现停滞现象。在此基础上,又加入了扰动机制,进一步避免算法陷入局部最优。采用该算法对3个经典函数进行测试,并将其应用于Flow Shop调度问题,仿真实验结果表明:新算法有效克服了停滞现象,增强了全局搜索能力,比基本协同粒子群优化算法的优化性能更好。     

粒子群算法在求解优化问题中的应用

粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.     

粒子群优化算法及其应用

粒子群算法是近几年来迅速发展起来的,得到广泛应用的一种新型模拟进化优化算法.研究表明该算法具有简单易于实现,可调参数少等优良性质.对粒子群算法理论及其进展情况做了阐述,介绍了该算法在理论和实际问题中的应用,并对其前景进行了展望.     

粒子群优化算法在水文科学中的应用进展

介绍了粒子群算法的标准算法及流程,探讨了粒子群算法在水库优化调度、水电站经济运行、参数优选等水文领域中的研究成果和存在的问题,指出未来应该加强粒子群算法改进机理和收敛性能的研究,并与其他算法技术相比较、结合,拓展其在水文科学领域的应用范围,为解决水文领域中大量优化问题提供新途径。     

量子粒子群优化算法在运输问题中的应用

将量子粒子群优化算法用于运输问题求解,用粒子的位置表示运输路径,建立运输路径的数学模型.与遗传算法相比,实验结果表明,该算法在求解运输问题中提高了最优解的精度,且具有较快的收敛速度.     

基于组织进化粒子群算法的水电站水库优化调度研究

为解决粒子群优化算法存在的早熟和易陷入局部最优的问题,提出了一种组织进化粒子群算法（OEPSO）。该算法将进化操作直接作用在组织上,通过组织间的相互竞争、协作,最终达到全局优化的目的,较好地克服了基本粒子群算法易于早熟和陷入局部最优的缺点。在分析水库优化调度的数学模型和OEPSO算法特点的基础上,提出了基于OEPSO算法的水库优化调度的方法,建立了数学模型,并给出了具体求解步骤。实例验证表明,OEPSO算法具有良好的收敛速度和计算精度,为水库优化调度问题提供了一条新的有效求解途径。     

置换流水车间调度问题的离散粒子群优化算法

提出了一种求解置换流水车间调度问题的离散粒子群优化算法.在该算法中,定义粒子的位置为作业的置换,粒子的速度为置换中作业的交换,根据离散量运算的特点,对粒子的运动规则进行了重新定义.采用变邻域搜索算子和逆序算子来保持粒子群的多样性和提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了较好的平衡.在Taillard测试问题集上对算法性能进行了仿真实验,结果表明,离散粒子群优化算法具有良好的性能.     

改进粒子群算法在作业车间调度问题中的应用

调度问题是一类典型的NP-hard问题,传统粒子群优化算法在解决该类问题上具有一定的局限性.通过分析其优化机理,提出了改进粒子群算法,结合了粒子群优化算法的全局搜索能力和交换粒子位置的局部搜索能力,提出了新的粒子编码方法--基于粒子坐标值排列编码(PPP),发展了一种快速、易实现的新的混合启发式算法.大量实验仿真结果表明本算法可以有效求解作业车间调度问题,通过与遗传算法比较,验证了改进粒子群算法是求解Job-shop调度问题可行而高效的方法.     

粒子群优化算法在无功优化问题中的应用

无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一,电力系统无功优化规划是一个较复杂、多目标、非线性的混合规划.它的目标是在满足约束条件的前提下,使系统的某个指标或多个指标达到最优.在分析配电网无功优化所面临困难的基础上提出了一种粒子群优化算法,并结合IEEE30节点试验系统利用粒子群算法以实现.计算结果表明,这种优化方法有利于提高配电网的无功优化水平.     

基于离散粒子群优化的MPSoC节能调度算法

为了降低多核片上系统MPSoC在应用中的能耗,在MPSoC上提出了基于优化离散粒子群算法的节能任务调度算法.通过比例选择算子生成初始种群,以任务在MPSoC上不同内核执行的能耗作为解空间,粒子群在整个解空间上搜索最低能耗调度方案,并在算法中优化了粒子群算法的局部早熟问题,使算法性能进一步提升.仿真实验表明:基于优化离散粒子群算法的节能调度算法与常用的3种调度算法相比,能耗得到了降低,且算法的截止期错失率并没有升高,保证了算法的整体性能.     

粒子群优化算法在电网规划中的应用

粒子群算法适合求解连续变量优化问题,本文提出了粒子群算法的新离散化方法。常规粒子群算法在电力系统优化问题中取得了成功,但有“趋同性”。本文提出了改进多粒子群优化算法（IPPSO）,IPPSO是两层结构：底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快收敛。粒子群以及粒子状态更新策略不要求相同。     

基于差分量子粒子群优化算法的作业车间调度

针对作业车间调度问题(job-shop scheduling problem, JSP)中存在的求解复杂程度高、动态性强等难题,提出基于差分特性的量子粒子群优化算法。量子粒子群算法引入量子机制克服了粒子群算法在全局收敛性上的不足,并采用差分进化思想对粒子状态进行更新,借助变异操作增大种群多样性,对早熟粒子进行交叉选择操作,防止个体收敛到局部极值,进一步采用多邻域搜索方法以提高算法的寻优速度。对FT、LA两类JSP算例进行求解,将所提算法与离散粒子群算法、遗传算法以及细菌觅食算法进行实验对比。结果表明,4种算法收敛到FL10算例理论最优解的时间分别为127、134.8、143.5以及141.3 s;而LA36算例的理论最优解为1 268,4种算法所得结果分别为1 294.6、1 457.4、1 374.3以及1 398,且所提算法收敛时间最短。仿真结果表明所提算法能以较快的收敛速度得到最优解,相比于其他算法,寻优速度和精度都有了明显提升。     

改进的粒子群算法及其在带软时间窗车辆调度问题中的应用

针对微粒群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出多相粒子群优化算法(Multi-pha-ses Particle Swarm Optimization,MPSO).建立了带软时间窗车辆调度问题数学模型,并将该方法运用于带软时间窗车辆调度路径优化.根据多相粒子群并行搜索的思想,给出MPSO算法在带软时间窗物流配送车辆调度路径优化的实现流程.仿真结果表明:多相粒子群算法可以快速、有效地求得车辆路径问题的优化解,是一种求解带软时间窗车辆路径问题的较好方案.     

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.     

基于粒子群优化的多目标作业车间调度

为了利用粒子群优化算法解决作业车间调度问题，提出了将调度问题转化为连续优化问题的有效策略；设计了Pareto档案粒子群算法（PAPSO），该算法将档案维护和全局最好位置选取结合在一起，在档案维护过程中为每个粒子选取全局最好位置；给出了变异与PAPSO的结合新策略；最后将PAPSO和带变异的PAPSO应用于15个调度实例，以最小化总拖后时间和最大完成时间，与强度Pareto进化算法2等算法进行比较，结果验证了PAP—SO在作业车间调度方面的良好性能．     

基于粒子群算法的车间调度与优化

通过对车间调度问题的描述,针对传统调度算法寻优效率低或全局寻优能力差的弱点,提出了一种基于粒子群算法(PSO)的车间调度问题解决方案.根据车间调度问题的特点,对粒子群的编码及寻优操作进行了研究,确定了更适合车间调度问题的编码和操作方式,并将算法进行编程,应用到了系统的车间调度部分.仿真结果表明,通过设置适当的参数,可以快速地得到很好的排序结果,能够适用于动态的车间调度问题.