改进PSO-SVM在说话人识别中的应用

为了加快粒子群优化算法的收敛速度,增强全局的搜索能力,通过对粒子群优化算法中惯性权重和全局最优值的分析,提出了一种根据迭代次数而自适应变化的惯性权重的粒子群优化方法。改进后的粒子群算法在防止陷入局部最优的能力方面有了明显的增强,同时,给出了应用粒子群优化算法训练支持向量机的方法,并将其应用于说话人识别。实验结果证实了在说话人识别中改进PSO-SVM方法比其他传统方法能获得更好的识别精度和识别速度。     

基于遗传粒子群算法的供水系统优化调度

针对某城市供水系统,建立了大型供水系统的多目标混合离散变量的优化调度模型,采用遗传粒子群混合算法对调度模型进行了求解,实现了该供水系统的直接优化调度,并与传统遗传算法优化调度的过程及结果进行了对比,新算法在优化时间、优化结果及求解效率等方面都具有较强的优越性.     

自适应惯性权重的改进粒子群算法

针对标准PSO算法求解高维非线性问题时存在的大量无效迭代(经过一轮迭代后全局最优位置保持不变),提出了一种自适应惯性权重的改进粒子群算法。基于单次迭代中单粒子运动状态的分析,提出并证明了论点:上一轮迭代适应度值变差的粒子,当前迭代中其惯性分量将引导粒子往适应度值变差的方向运动,导致粒子群体无效迭代次数增加。设计了标准PSO算法改进方案,将上一轮迭代中适应度值变差的全体粒子的惯性权重置为零,消除当前迭代中不利惯性分量对算法收敛的不良影响。采用6个标准测试函数,将该算法与标准PSO算法、固定惯性权重PSO算法和具有领袖的PSO算法进行性能对比分析。试验表明,该改进算法无效迭代次数更少,在收敛率、收敛速度和收敛稳定性上均具有明显的优势。     

基于粒子群算法的设备大修企业模糊作业车间调度

针对大修企业中调度生产系统中存在的各种不确定因素,通过引入三元组对设备大修企业调度问题进行分析描述,以交货期加权满意度最大为调度目标建立作业车间模糊调度模型。运用粒子群优化算法对模型进行求解,结合企业应用实际进行实例分析,验证了该算法的有效性。     

非满载车辆路径问题的改进粒子群优化算法

将局部版粒子群算法应用于非满载车辆路径问题,设计了一种实数编码方案,线性调整惯性权值,改进粒子更新公式,建立了解决该问题的粒子群算法。用该算法求解了两个车辆路径问题的算例,并与遗传算法和标准粒子群算法进行了比较。结果表明:该算法提高了搜索最优路径的成功率,能更有效地求解非满载车辆路径问题。     

基于粒子群算法与改进Ziegler-Nichols算法的PID整定方法

针对Ziegler-Nichols算法设计的PID控制器阶跃响应不理想,不具有灵活性等缺点,提出基于粒子群算法与改进 Ziegler-Nichols算法的PID整定方法。采用粒子群算法优化了Ziegler-Nichols算法中的幅值和相角,设计了具有更好性能 指标的PID控制器。实验结果表明采用该方法进行参数整定后的PID控制器响应速度较快,降低了系统的超调量。     

粒子群优化算法及在电站短期发电优化调度中的应用

论述了粒子群优化（PSO）算法的原理及在配电网扩展规划、检修计划、机组组合、最优潮流计算、配电网状态估计、优化设计等方面的应用。将该算法用于求解电力系统的短期发电优化调度,给出了算法具体实现以及求解短期发电优化调度的步骤。对15机测试系统进行了仿真计算,并与标准遗传算法（SGA）的测试结果进行了比较。仿真结果表明,与SGA相比,应用PSO算法求解短期发电优化调度具有更高质量的解,收验特性更好。     

电力系统无功优化的一种新算法

本文提出了一种应用新的粒子群优化(NPSO)算法求解电力系统无功优化的新方法。给出了适合无功优化问题的具体实现方法以及应用NPSO算法求解电力系统无功优化的步骤。对IEEE30节点测试系统进行了无功优化计算。并与粒子群优化(PSO)算法的测试结果进行了比较。仿真结果表明,与PSO算法相比,应用NPSO算法求解无功优化问题是有效的。     

二进制改进粒子群算法在背包问题中的应用

提出了用于求解0 1背包问题的二进制编码的粒子群算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.为了提高粒子群算法的收敛速度,在传统的二进制编码的粒子群算法中嵌入了记忆功能.通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在寻优能力、计算速度和稳定性方面都超过了文献中提到的遗传算法和模拟退火算法.提出的求解背包问题的二进制改进粒子群算法,同样可以应用于其他离散优化问题.     

进港飞机调度多目标优化问题的改进NSGA-II算法

基于多目标优化问题的Pareto最优解概念,提出了一种求解非劣解集的改进非支配排序遗传算法(NSGA-II),用于解决多条跑道情况下进港航班调度问题,要求航班总延误时间平方和及总延误成本两个目标最少。重点讨论了算法实现中的基于最近邻思想的启发式交叉算子和改进的变异算子,以及对非劣解集的筛选操作。最后进行了仿真实验,对优化结果进行了分析比较。研究结果表明改进NSGA-II算法对多跑道进港飞机调度多目标优化问题具有较好的应用前景。     

求解复杂旅行商问题的混合粒子群算法

针对粒子群算法在解决组合优化时存在早熟和易陷入局部最优的问题,提出一种求解旅行商问题( TSP)的混合 粒子群算法。将粒子群算法与遗传算法结合,引入遗传算法中的交叉和变异操作,通过个体极值和群体极值的交叉以及 粒子自身变异的方式增加种群的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高算法的局部搜索能力。仿真结果表明,新的混合 粒子群算法在解决TSP问题时具有较好的收敛性及优化效果。     

利用局部拓扑信息发现模糊社团结构

根据网络节点的局部拓扑信息,给出了节点与社团的相似度度量方法,提出了一种新的发现网络模糊社团结构的粒子群算法。该算法在迭代过程中依据节点对不同社团的相似度来不断调整粒子的位置向量,减少了搜索的盲目性,提高了搜索效率。对不同规模的计算机生成网络和真实网络进行测试,实验结果表明,该方法能有效、快速的给出网络的模糊社团结构。     

P2P应用层数据流量优化

为减少对主干网络带宽的消耗,提出了一套数据流量优化方法。首先通过把Peer间的邻居关系明确划分为物理邻居关系和逻辑邻居关系,并用探路者算法来发现Peer的物理邻居,实现拓扑匹配;然后在数据调度算法中,引入通报/退避机制,把大部分数据传输控制在城域网络内部。通过建立模拟仿真环境进行实验分析,证实了该方法可以减少90%以上的网络数据流量。     

应用神经网络粒子群算法的多用户检测

为了减少最优多有户检测器的计算复杂度,提出了一种融合粒子群优化算法和神经网络的神经网络粒子群优化算法,并设计了一种解决CDMA通信系统的多用户检测问题的新方法。该方法是把神经网络嵌入到粒子群优化算法的每一代中以改进算法性能。通过混合神经网络到PSO中,还可以加快PSO的收敛速度,减少计算复杂度。仿真结果证明了所设计的检测器无论抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于应用Hopfield神经网络、遗传算法和粒子群算法的多用户检测器。     

分支管气固两相流动阻力性能的研究

在水平T型分支管道中,用压缩空气对平均粒径分别为0.25 mm和0.5 mm的砂石进行气力输送试验,对气固两相流动的阻力性能进行研究.试验结果表明,在发送压力保持不变的情况下,当输送气速逐渐下降时,分支管的单位长度压差在开始时减小,但当输送气速下降到一定程度后,单位长度压差下降趋势减缓,有时甚至转而增大;当分支管路流量控制阀开度差值由小变大时,两分支管路中颗粒产生沉积时的临界速度发生相反方向的变化,且平均粒径较小的颗粒临界速度相对较大.     

基于改进的蚁群算法的复杂制造系统物流配送路径优化

为了对复杂系统中物流网络进行规划,在分析复杂制造系统物流网络特点的基础上,用多级有向图来对物流配 送问题进行建模。针对物流路径的流量和时间限制,以寻找满足约束条件的最小成本的路径为目标,利用改进的蚁群算 法对配送路径进行规划,最后运用MATLAB语言编程仿真。改进后的蚁群算法克服了一般蚁群算法的不足,提高了算 法的性能,可以解决复杂制造系统的物流网络配送路径优化问题。     

遗传算法及其在生产调度中的应用

本文简要介绍了遗传算法的思想和优势,对解决组合优化问题的遗传算法的序号编码和基于序号的遗传算子进行了总结和概括,最后综述了几类典型生产调度问题的遗传优化研究情况.     

中国绿色食品产业结构优化的实证研究

产业结构的调整与优化依赖于对现有产业结构动态关联关系的科学分析与客观判断。应用灰色关联理论计算了2000-2008年间我国绿色食品产业内部产品间的关联系数及灰色关联度,对绿色食品产业结构及其灰色动态关联变化进行分析,并通过方差分析和δ-收敛性分析判定我国绿色食品产业结构变化显著。提出通过提高产品加工度和附加值,增加禽畜水产类产品生产等结构调整措施促进绿色食品产业的规模扩大与效益提高。     

基于变尺度混沌优化策略的混合遗传算法及在神经网络中的应用

讨论了遗传算法优化神经网络连接权的优点及存在的局限性.应用变尺度混沌搜索策略,建立了一种新的混合遗传算法——混沌遗传算法.将改进后的遗传算法结合前馈型神经网络应用于储层油气预测,取得了较好的效果.