两群替代微粒群优化算法及其应用

提出一种两群替代微粒群优化算法(TSSPSO),并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群,其中一分群微粒朝着最优微粒飞行,另一分群微粒朝着相反方向飞行;飞行时,每一微粒不仅受到微粒本身飞行经验和本分群最优微粒的影响,还受到全群最优微粒的影响。搜索时,每一次迭代均以一定的替代率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中相同数目的劣势微粒。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较,结果表明:两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。将两群替代微粒群优化算法用于常压塔汽油干点软测量,建立基于两群替代微粒群优化算法的汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据的比较,表明基于两群替代微粒群神经网络的软测量模型精度高、性能好。     

微粒群算法在工程项目资源均衡优化中的应用

在工程项目管理的资源优化中应用微粒群算法,定义了微粒坐标是活动的实际开始时间的微粒群;建立了一个直接反映资源强度与活动实际开始时间之间关系的评价函数;以微粒群算法为基础,编码设计搜索最佳方案的活动实际开始时间。最后计算分析典型算例,初始方案结果比微粒群算法得到的结果高出3倍多,遗传算法的结果比微粒群算法的结果高出53.52%,由此证明了微粒群算法在工程项目管理的资源均衡优化中的可行性及有效性。     

基于微粒群算法的叶片曲面形状误差评定

以涡轮机叶片型面的形状误差评定为例,利用NURBS曲线插值构造出截面设计曲线,提出一种四控制点法构造与测量点最近的NURBS截面设计曲线,建立了计算曲面形状误差的数学模型,并应用微粒群算法计算测量点到曲面的最短距离,实现了曲面形状误差的评定。通过与传统的BFGS和DFP优化方法的计算结果进行比较,表明该方法能快速准确地计算叶片曲面的形状误差。     

基于微粒群算法的半导体炉管区调度应用研究

提出了用微粒群算法来解决半导体炉管区的调度问题.给出了算法的具体过程及参数设置方案.实例计算的结果表明,该算法是解决半导体炉管区调度问题可行且高效的方法.     

用微粒群算法求解含交易费用的组合投资模型

针对国内证券交易的具体情况，提出了含交易费用的投资组合优化模型。利用微粒群算法对问题进行了求解，并结合实际数据进行仿真。结果表明，利用微粒群算法可以较高的效率求解该模型，且从结果上表明模型的合理性。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

粒子群优化算法在天线方向图综合中的应用

针对目前粒子群优化算法在多零点低旁瓣约束的阵列天线方向图综合中早熟收敛、易陷入局部极值的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法MSPSO,在多子群、层次化的模型中采用von Neumann邻域结构,以改善收敛速度和优化精度。建立一种新的目标函数模型,对顶层和底层的子群分别采用适合其特点的适应值目标函数,平衡了算法的全局和局部搜索能力。仿真结果表明,将该算法应用于阵列天线方向图综合中,取得了很好的优化效果。     

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。     

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。     

基于混合蚁群粒子群算法的立体库堆垛机路径优化

针对自动化立体仓库中的堆垛机路径优化问题,课题组通过分析立体仓库中堆垛机的工作特点与运行情况,提出了基于混合蚁群粒子群算法的路径优化方法,在传统的蚁群算法中结合粒子群算法思想,使算法同时具备蚁群算法的正反馈与粒子群的多样性。通过对实例进行MATLAB仿真分析表明：混合算法路径优化速度较快,且比以往的路径更短。研究使堆垛机的运行效率得到提高。     

电力系统动态优化潮流研究

动态优化潮流在电力系统运行中占据重要作用,这是一个在时间和空间上相互耦合的复杂优化决策问题。当计及机组阀点效应后,该问题更是呈现为不光滑、非凸特性。本文论述了动态优化潮流问题,建立了动态优化潮流的数学模型,探讨了求解动态优化潮流算法的特点。     

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。     

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。