基于群集智能的多主体创新设计自动协商算法

为了解决复杂产品创新设计系统中多主体协作的冲突协商问题,提出一种基于模糊物元分析的启发式自适应变异微粒群全局优化算法.首先,引入模糊物元分析理论,将各设计主体的个性化要求、特征及相应的模糊量值结合起来建立其形式化模糊物元模型,应用模糊物元优化方法将多目标协商问题转化为单目标协商问题;然后,给出了该协商模型的自适应变异微粒群求解算法,在微粒群寻优过程中引入变异机制,根据自适应变异概率对惰性和适应度差的微粒进行突变操作,增大微粒间的差异性和非均匀性,有效阻止算法过早收敛于局部最优点,提高算法的求解速度;最后,通过在汽车动力传动系统参数优化匹配协同设计中的应用,表明了该协商算法的有效性.     

基于嵌入式菱形思维的参数实时评估微粒群算法

微粒群优化算法参数的选取是影响其性能和效率的关键.为了解决微粒群算法的参数优选问题,提出-种将可拓菱形思维嵌入到微粒群优化算法中,依赖被优化函数对参数进行自适应优选的高精度微粒群算法.基本思想是:(1)根据发散-收敛-再发散-再收敛这一菱形思维特点,建立微粒群算法参数优选的菱形思维模型,利用物元的可拓性对其进行发散性设计,再利用合适的评价方法时发散后的多种参数配置方案进行评价,取其中最优方案对应的参数作为算法当前代的参数值;(2)将菱形思维过程嵌入到微粒群算法的每一步,算法参数随着进化过程中的反馈信息不断被菱形思维优化,实现了参数选取过程的实时性和自适应性.该嵌入式优化算法既提高了算法的优化精度,又克服了迭代进化嵌套的高计算成本不足.最后通过对典型benchmark函数的优化仿真,表明该算法具有较高收敛速度和优化精度.     

基于T-S模型的模糊自适应PSO算法

惯性权重的取值对改善微粒群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的收敛性起着关键作用.针对惯性权重的取值问题,提出一种基于T-S模型的模糊自适应PSO(T-SPSO)算法.算法根据当前种群最优适应值和惯性权重,自适应更新惯性权重取值,改善了算法收敛性.最后以典型优化问题的实例仿真验证了所提出算法有效性.