基于模拟退火的进化算法性能对比研究

将模拟退火算法和遗传算法、粒子群优化算法分别进行结合,形成模拟退火—遗传算法以及模拟退火—粒子群优化算法,并作性能对比分析。研究结果表明,这两种算法都在进化代数和全局寻优能力方面有较大突破,在找寻最佳个体解的效率上,模拟退火—粒子群优化算法更突出。     

基于模拟退火的改进混沌粒子群算法

针对传统的粒子群优化算法易陷入局部最优解、稳定性差等缺陷.本文提出了基于模拟退火的改进混沌粒子群算法.将模拟退火及混沌的算法应用于粒子运动过程,从而可有效避免陷入局部最优并趋于全局最优.仿真结果表明在最优解精度以及寻优速度上都有一定提高.     

车辆路径问题的并行粒子群算法研究

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

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。     

三群协同粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,提出了一种三群协同粒子群优化算法(TSC-PSO)。搜索时,如果全局极值连续若干代没有改善,粒子未找到全局最优点,就任选某个优群,将其群内粒子和差群粒子交换。仿真结果显示,对一些经典多峰值函数、非凸病态函数,TSC-PSO增强了全局搜索能力,具有比基本PSO更好的优化性能。     

利用Alopex改进的粒子群优化算法及其在软测量建模中的应用

提出了一种利用A lopex算法改进的粒子群优化算法,并将其应用于神经网络的建模中。改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试和基于神经网络的软测量建模表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。     

拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器

粒子群优化算法是一类新型进化算法,为提高粒子群优化算法对复杂问题全局最优解的探测能力,该文引入一种基于拉伸技术的粒子群优化算法,把它应用到CDMA通信系统中抗干扰关键技术——多用户检测中,提出了基于拉伸粒子群算法的多用户检测器。仿真结果表明,该检测器在误码率性能、抗远近效应和增加系统容量方面的性能较之其他的检测器均有明显的提高。     

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.     

低应变无损桩测试的数值实验方法研究

自适应粒子群优化算法是一种基于群体智能、改进全局优化技术，其优势在于减小了陷入局部极值的机率，增加了全局搜索能力。文中将自适应粒子群算法应用于完整桩基动力参数的识别，数值计算结果表明，本文所建立的智能方法能够对桩基动测进行有效的多参数识别，具有良好全局收敛能力，是一种行之有效的计算方法。     

基于个体位置变异的粒子群算法

针对粒子群算法随着迭代次数的增多,其种群多样性降低,粒子群算法容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于个体位置变异的粒子群算法。该算法在保证最终收敛的前提下极大扩展了粒子的空间搜索范围,从而降低了粒子群算法发生早熟的可能,并且程序量较小。仿真实验中,将算法应用于6个典型测试函数中,并与其它改进粒子群算法进行比较,结果表明,该算法具有较强的全局寻优能力和较好的收敛速度,明显提高了粒子群算法的优化性能。     

改进粒子群算法在空压机联动控制中的应用

针对空压机控制系统中的节能减排、均衡调度和管网压力波动等问题,提出了空压机联动控制的多目标优化调 度模型,并以改进惯性权重的粒子群算法进行求解。以灰色系统理论中的灰色关联度作为改进粒子群算法的适应度函 数,对影响空压机联动系统的机组功耗、生产均衡调度和管网压力波动等多目标进行了优化求解。引入的非线性动态调 整惯性权重策略改进了算法的全局收敛能力,有效地提高了粒子搜索过程中的智能性。通过某饮料罐装车间的技术改 造,证明了本算法的有效性。     

中国“整体性”国家的形成与破解

公民社会的充分发育是国家、市场、社会三者结构优化的标志,但在与西方国家主义相契合的传统儒家思想和前苏联集权主义思想影响下,中国的社会领域被国家全面湮没,形成了政治、经济和社会组织三者合一的"整体性"国家.中国的社会改革意在通过发展民间组织、壮大社会力量来破解国家的"整体性",并取得了一定成效,但民间组织的官方背景和发展不平衡又延缓了这一进程.党和政府只有通过完善监管制度,创新领导方式,促进民间组织健康发展,才能真正破解中国社会的"整体性".     

求解非线性方程的一个全局收敛算法

首先将求非线性方程的解的问题转化为相应区间上的全局最优化问题,在迭代产生的当前点处通过构建一个辅助函数,并寻求辅助函数的局部极小点,逐步求出非线性方程满足一定精度的解.由此给出了一种求解非线性方程新的全局最优化方法,证明了算法的收敛性,并给出了算法的数值结果.     

基于马尔可夫决策的动态电源管理技术

研究了随机最优算法,并建立了该算法的电源管理系统模型。在系统任务响应延迟的约束条件下,应用马尔可夫决策方法对电源管理方案进行优化,得出系统模型最佳的电源管理策略。分析比较表明,一些传统的动态电源管理方法虽然也可以有效地减少系统的能耗,但是对系统的性能却有较大的影响。随机最优算法可以在节约系统能耗和保证系统性能之间取得较好的平衡。     

决策树优化研究

提出用新的极值点禁忌搜索算法构造分类问题的全局优化决策树,该算法呆用于不可微分的目标函数。全局树优化方法是非贪婪的,用于构造具有固定结构的多变量决策树,将多变量决策树表示成析取线性不等式集合,全局树优化就是使析取线性不等式中的分类误差最小化。     

无约束优化DFP算法的全局收敛性

讨论了无约束优化问题的ＤＦＰ算法的全局收敛性．在适当的条件下，证明了对一致凸目标函数，在非精确线搜索下ＤＦＰ算法具有全局收敛性     

新兴大国群体性崛起与全球治理改革

新兴大国的群体性崛起,不仅正在改变全球政治经济权力格局,也对西方主导的全球治理体系的合法性提出挑战。全球治理体系需要适时将部分治理权由西方国家向新兴大国转移。在这一治理权转移过程中,新兴大国应该协调配合,以集体身份和共同努力推动全球治理体系改革。中国作为新兴大国的重要一员,应该加强对新兴大国的外交力度,携手稳步推进全球治理体系改革。     

全球社会运动的兴起及其对全球治理的影响

冷战结束后,全球市场改革和信息技术的巨大推动力使得全球化与反全球化这两股方向相反的全球浪潮兴起,并构成了全球社会运动的实际内容。但是,民族国家的自私性,使得以民族国家为中心的全球治理变成为维护最强大国家利益的工具,因而无法实现全球的“善治”。这样,全球“风险社会”就为全球社会运动成为一个全球治理层次而发挥相应的功能提供了可能。但是,全球社会运动毕竟是国际环境中一种非正式的制度安排,同时也缺乏必要的强制性权力,因此,全球社会运动的治理功能是非常有限的。     

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。