求解动态优化问题的分叉PSO算法

近些年来,求解动态环境中的优化问题已经逐渐成为进化计算领域的一个新的研究热点。为了改善一般PSO算法求解这种动态优化问题的能力,现提出了一种采用分叉策略的多粒子群PSO算法。该算法能够利用一个较大的主粒子群不断搜索问题适值曲线上新的峰,而利用从主粒子群中分离出来的若干个较小的子粒子群去跟踪已经发现的峰的变化。通过对一组标准动态测试函数的实验,能够证明所提出的算法在动态环境中具有较强的鲁棒性和适应性。

Abstract：

Recently,there has been increased interest in evolutionary computation algorithms applied into dynamic environments since many real-world optimization problems are time-varying.Inspired by a forking mechanism,a new multi-swarm optimization algorithm （Forking PSO,FPSO） was proposed to enhance simple PSO’s search in dynamic landscape.In FPSO,a larger main swarm is continuously searching for new peaks and a number of smaller child swarm,divided from main swarm,are used for tracking the achieved peaks over time.Experimental study over a benchmark dynamic problem suggests that the proposed algorithm has much stronger robustness and adaptability in dynamic environments.     

多目标置换流水车间调度的混沌杂草优化算法

针对最小化最大完工时间,总流程时间及总延迟时间的多目标置换流水车间调度问题,提出一种改进的混沌杂草优化算法,该算法采用基于熵值权重的灰熵关联度适应值分配策略,引入快速非支配排序法生成外部档案,并将进化种群的更新和最优位置的混沌搜索相结合,用于维护外部档案,提升算法的寻优性能.通过与NSGA-Ⅱ算法进行OR-Library典型测试算例的对比实验,验证该算法的有效性.     

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。     

面向多目标的自适应动态概率粒子群优化算法

将基于动态概率搜索的粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法应用于多目标作业车间调度问题(Flexibleiob shop scheduling problem,FJSP),提出一种新算法.算法在搜索初期利用粒子近邻的平均最优代替传统的单个最优引导搜索,后期用Gaussian动态概率搜索来提高算法的局部开挖能力.然后,引入Pareto优的概念,采用精英集来存放非劣解,提出一种新的适应度值分配方法.此外,在算法中还引入了一种自适应的变异算子来增强解的多样性.最后,用新算法对多组FJSP实例进行测试,并与其他几种方法进行比较,结果表明提出的算法具有较好的搜索性能,是求解多目标FJSP的一种可行方法.     

水库调度PSO优化模型及求解方法

水库优化调度是水资源系统工程的一个典型,其实质是一个非线性的不等式约束优化问题,然而现行的求解方法中针对离散精度和复杂约束处理两个问题一直考虑不足,相关方面的研究也较少。将连续域寻优的粒子群算法引入到水资源系统工程中,建立水库调度的PSO优化模型,避免因离散而引起的寻优瓶颈,并针对传统粒子群算法的趋同性问题和复杂约束问题,提出退火罚函数法和混沌变异因子法,使改进后的粒子群能更有效地解决水库调度问题。通过实例分析,验证该方法的可靠性,为水库调度提供了一种新的求解途径。     

基于自适应网格的多目标粒子群优化算法

针对现有多目标进化算法计算复杂度高,搜索效率低等缺点,提出了基于自适应网格的多目标粒子群优化(AGA-MOPSO)算法,其特点包括:评估非劣解集中粒子密度估计信息的自适应网格算法;能够平衡全局和局部搜索能力的基于AGA的Pareto最优解搜索技术;删除非劣解集集中品质差的多余粒子以维持非劣解集在一定规模的基于AGA的非劣解集截断技术.仿真计算表明,和文献中典型的多目标进化算法比较,AGA-MOPSO算法在求解复杂大规模优化问题方面表现了良好的性能.     

平顺移动下等量分批FJSP多目标优化研究

为解决平顺移动下等量分批柔性作业车间调度问题多目标优化的困难,对平顺移动下等量分批柔性作业车间调度多目标优化方法进行了深入研究。首先,针对平顺移动方式下等量分批柔性作业车间调度的特点,建立了一类以完工时间最短和制造成本最低为优化目标的等量分批柔性作业车间调度多目标优化模型。其次,提出并设计了一种改进的NSGA II算法对模型进行求解。算法中引入面向对象技术处理复杂的实体逻辑关系,使用一种基于工序及设备编码的分段编码技术进行编码,采用分段交叉和变异的特殊遗传算子实现遗传进化,应用4种精细化调度技术于解码过程以提高设备利用率。最后,通过案例分析验证了方法的有效性。     

基于改进BPSO算法求解一类作业车间调度问题

针对某一大型机械厂结构车间的作业调度问题(JSP),考虑技术工人操作熟练度影响因素,以及离散型并行生产的特点,建立新的符合实际生产情况的数学模型,提出利用离散二进制粒子群(BPSO)算法来解决如何安排m位工人加工n个结构件,以达到加工时间最短的一类JSP调度问题,并依据求解的特殊性对该算法进行了改进.制定新的初始粒子产生策略,保证在可行解空间内开始进行寻优;引入"记忆库"、修改Sig函数和加入判断条件,确保粒子每次更新后都满足模型中的等式约束.通过实例验证,证实该算法是有效的,并能够得到较好的结果.同时,该数学模型在离散制造业中也具有广泛的应用价值.     

求解柔性作业车间调度问题的多策略融合Pareto人工蜂群算法

为克服单一算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时最优性和多样性方面的缺陷,提出了一种多策略融合的Pareto人工蜂群算法(multi-strategy integration Pareto artificial bee colony algorithm, MSIPABC).算法在初始化阶段采用混合启发式策略产生质量较高的初始化种群;雇佣蜂采用多种探索操作实现蜂群自主邻域搜索;观察蜂选择较优食物源执行交叉操作,实现蜂群协作搜索,扩大搜索范围,并执行柔性作业车间关键路径相关局部搜索操作,进一步加强蜂群寻优能力;最后侦查蜂对种群重复解进行多样性重构.多种搜索策略的融合使算法不仅实现了人工蜂群的自主与协同搜索,而且达到了全局探索与局部寻优的平衡.通过验证,所提算法在求解质量和获取基准算例Pareto最优解数目方面具有优势.     

基于粒子群算法的多目标车辆调度模型求解

车辆调度问题是具有复杂约束条件的组合优化问题,在理论上属NP-hard问题.考虑车辆数目最少和车辆运行时间最短,建立了具有时间约束的多目标车辆调度模型.并采用粒子群算法（PSO）求解车辆调度问题,以寻求最优车辆调度方案.在实例中通过运用粒子群算法和遗传算法进行比较分析,结果表明,PSO算法简单可行,在优化性能、收敛速度及鲁棒性等方面优于遗传算法,能较好地解决组合优化问题.     

武器-目标分配问题的粒子群优化算法

建立了武器-目标分配问题的优化模型,分析了各种解决此模型的方法的优缺点。经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法,结合遗传算法的思想提出粒子群算法来解决武器-目标分配问题。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略B的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法。     

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。     

基于粒子群-遗传的混合优化算法

提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的pop_size M个粒子。然后以这最优的M个粒子的位置值为基础,选择复制得到pop_size M个个体,并进行交叉、变异等遗传算法运算。最后将保留的M个粒子位置值与遗传算法进化得到新的pop_size M个体合并形成新的粒子种群,进行下一代进化运算。该算法在进化过程中能进行多次信息交换,使两种算法互补性得到更充分的发挥。通过5个函数优化实例与其他多种算法的对比研究,表明该算法收敛性能好,运算速度快,优化能力强。此外,还研究了最优粒子保留规模M以及粒子群优化进化较少代数规模对算法性能的影响。     

应用改进微粒群算法求解Job-shop调度问题

针对微粒群算法在求解实际问题过程中会出现早熟的现象,提出一种改进的微粒群算法。该算法利用记忆库来动态调整惯性权重值,增快了算法的收敛速度。同时结合进化、灾变机制避免了算法陷入局部极值的问题。在列出改进算法的具体步骤基础上,通过实际的车间调度仿真实例证明了算法的有效性,可以得到比启发式、遗传算法更佳的调度效果。     

自适应杂交退火粒子群优化算法

为解决粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法易早熟、后期收敛慢、收敛精度低等问题, 提出一种自适应杂交退火PSO算法。采用Sigmoid函数控制惯性权重, 平衡粒子的全局搜索和局部搜索能力; 采用双曲正切函数控制加速系数, 平衡粒子的自我认知和社会认知能力, 提高算法精度; 引入模拟退火算子, 使粒子在搜索过程中以一定概率接受差解, 增加粒子跳出局部最优的能力; 在算法后期引入杂交变异算子, 增加种群多样性, 进一步提高算法精度。基于3种标准测试函数对所提算法的性能进行了验证, 并与现有典型PSO算法进行了对比。结果表明, 所提算法在收敛精度及收敛速度上均具有一定提升。最后, 将所提算法应用于阵列天线方向图综合设计, 取得了较现有算法更优的结果。     

Solving resource availability cost problem in project scheduling by pseudo particle swarm optimization

This paper considers a project scheduling problem with the objective of minimizing resource availability costs appealed to finish al activities before the deadline. There are finish-start type precedence relations among the activities which require some kinds of renewable resources. We predigest the process of sol-ving the resource availability cost problem （RACP） by using start time of each activity to code the schedule. Then, a novel heuris-tic algorithm is proposed to make the process of looking for the best solution efficiently. And then pseudo particle swarm optimiza-tion （PPSO） combined with PSO and path relinking procedure is presented to solve the RACP. Final y, comparative computational experiments are designed and the computational results show that the proposed method is very effective to solve RACP.     

Improved particle swarm optimization algorithm for fuzzy multi-class SVM

An improved particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed to train the fuzzy support vector machine (FSVM) for pattern multi-classification. In the improved algorithm, the particles studies not only from itself and the best one but also from the mean value of some other particles. In addition, adaptive mutation was introduced to reduce the rate of premature convergence. The experimental results on the synthetic aperture radar (SAR) target recognition of moving and stationary target acquisition and recognition (MSTAR) dataset and character recognition of MNIST database show that the improved algorithm is feasible and effective for fuzzy multi-class SVM training.     

Rotary unmanned aerial vehicles path planning in rough terrain based on multi-objective particle swarm optimization

This paper presents a path planning approach for rotary unmanned aerial vehicles(R-UAVs) in a known static rough terrain environment. This approach aims to find collision-free and feasible paths with minimum altitude, length and angle variable rate. First, a three-dimensional(3D) modeling method is proposed to reduce the computation burden of the dynamic models of R-UAVs. Considering the length, height and tuning angle of a path, the path planning of R-UAVs is described as a tri-objective optimi...     

基于粒子群优化算法的无人战斗机路径规划方法

对于无人机的路径规划问题,从和机器人路径规划问题的差别入手,通过粒子群优化算法对有限数目的采样航点的优化,使用高次B样条曲线拟合出满足路径最短且威胁最小的无人战斗机的飞行路径。研究了路径规划约束的数学模型、粒子构造方式和粒子的评价适应度函数。通过仿真对目前出现的基于粒子群优化算法的无人机路径的多项式拟合方法和所提出的基于B样条拟合的方法进行了比较。仿真结果表明,使用粒子群算法优化出来的B样条曲线比多项式拟合法和几何方法更加合理有效。