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。     

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。     

基于粒子群算法的网络教学资源优化获取

利用通用搜索引擎可以在网络上获得大量相关的网络教学资源,如何在众多的网络教学资源中迅速、高效地获得理想的教学信息是越来越重要的研究课题。为解决这一问题,本文提出了基于粒子群算法的网络教学资源优化获取方法。首先对每个网络教学资源赋予一定的评价指标,然后利用粒子群算法对搜索列的网络教学资源进行优化排序,从而可以在众多的网络教学资源中迅速、高效地获得优质的教学资源。     

模拟退火并行粒子群优化算法程序设计与研究

针对粒子群优化算法后期收敛差和模拟退火算法全局优化能力强的特点,建立模拟退火并行粒子群优化算法(SA-PSO算法)模型。利用MATLAB语言开发SA-PSO算法工具箱,实现SA-PSO算法的程序设计,高效、稳定地提高算法全局寻优能力。     

基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法

为了有效避免粒子群算法(PSO)早熟和局部收敛的现象,在深入分析PSO算法的基础上,提出了一种基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法(GMPSO)。该算法以一定的概率选中粒子进行基于高斯白噪声扰动的变异,并重新随机产生飞离搜索区域的粒子,以克服粒子群后期多样性严重下降的缺点。通过对Benchmark函数的测试表明:GMPSO算法无论是搜索精度、速度还是稳定性均显著优于PSO算法。     

混合策略改进的粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部最优、收敛精度低、收敛速度慢等缺陷,提出了基于混合策略的改进粒子群算法。使用融合Circle映射与精英反向学习的策略初始化种群,提升初始种群的质量,同时加快收敛速度;在粒子速度更新方式中引入蜘蛛移动策略平衡算法的全局搜索与局部搜索;提出了基于自适应t分布的变异策略,增强算法全局搜索和跳出局部最优能力;对15个单峰和多峰函数进行仿真实验,与其他3种算法进行了对比分析,结果表明：所提出的改进算法具有很强的寻优能力与稳定性。     

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。     

基于粒子群算法的弹簧可靠性优化设计

将人工生命中的粒子群优化算法引入弹簧的可靠性优化设计中,根据弹簧可靠性优化设计的特点,提出了一种适用于弹簧可靠性优化设计的约束型粒子群优化算法。实验表明这种方法是有效的,这为机械可靠性优化设计的研究提供了一种新方法。     

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。     

改进的粒子群优化算法结合人工神经网络用于有机物毒性的QSAR研究

介绍了粒子群优化算法和Alopex-B算法的基本原理,提出了一种用Alopex-B算法改进的粒子群优化算法,并将其应用于函数优化和有机物毒性的QSAR研究。结果表明:改进型粒子群算法对复杂的测试函数搜索效率明显提高,应用于有机物毒性的QSAR研究能提高计算的精确度,降低预测误差。     

粒子群优化算法中的分步式策略

为了解决粒子群优化算法(PSO)在处理高维多极值问题时容易陷入局部最优而早熟的问题,提出了分步式学习策略和分步式评价策略。前者让粒子每次升级只向某一个榜样学习,使粒子能在更有潜力的区域搜索;并简化了其升级规则,使粒子的搜索行为更易被控制。后者对粒子的位置矢量逐维进行评价,使粒子向目标最优位置稳步前进;并通过对维之间的关系的检测,解决了维不可分解的问题。实验证明,新算法具有很好的收敛速度和抗早熟能力。     

粒子群优化算法及其与遗传算法的比较

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题。该文讨论粒子群优化算法的基本原理和实现步骤,分析了该算法中各参数的设置。通过一个测试函数,对粒子群优化算法与遗传算法进行了比较,结果表明粒子群优化算法在找寻最优解效率上好于遗传算法。     

实时调度算法研究

对实时调度进行了讨论：研究了单处理器下的经典调度算法：单调速率调度、最早死线调度和最短空闲时间优先调度;分析了多处理器系统中的典型调度算法：对分布式系统中的两种调度算法：广义单调速率调度和分布式风车调度做了简要论述;指出实时调度研究策略方向。     

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。     

基于动态规划的供应链选优模型

建立动态规划下供应链伙伴选择的模型,旨在解决不同指标要求下的供应链伙伴选择问题。模型分为两个阶段:第一阶段,主要是解决供应链伙伴的评价指标问题,即以什么方式评价供应链伙伴;第二阶段,以第一个阶段为基础,主要是从全局角度解决供应链的优化问题,即选择什么样的供应链,以利于整个供应链战略联盟。     

城市供水管网系统工况分析的研究

通过分析实际供水管网系统的特征，对管网工况分析所涉及的几个尚未解决的计算问题进行了研究，提出了用计算机进行工况分析的思路与框架，为管网运行调度及研究管网水质模型打下了良好基础．     

基于DEA的企业供应物流系统效率评价的实例分析

以制造企业为背景,运用数据包络分析方法对制造企业供应物流系统效率评价进行研究。通过实例分析,证实数据包络分析方法对企业物流系统效率评价有着很好的应用价值。     

基于遗传粒子群算法的堆垛机作业路径优化

通过查慎行对《瀛奎律髓》中陆游诗歌的评点可以看出,他在章法、用典、字法、句法、对仗等方面对陆游诗歌多有称赏,对陆游学古不化及艺术上的瑕疵亦多有批评,总体上体现出较为客观的批评态度。在查慎行的诗学理论体系中,陆游的地位经历了一个由高到低的过程。查慎行对自己青年时期偶像的批评与颠覆,体现出其晚年诗学理论的转变与成熟。