基于最速下降法的人工免疫算法

由于人工免疫算法受到收敛速度相对较慢,局部搜索能力较弱、求解全局最优解需要的群体规模相对较大等因素的影响,本文将最速下降法与人工免疫算法结合,提出了一种新的混合算法。数值实验结果表明,该算法能够找到更优的优化结果,并且在收敛速度上明显优于传统的人工免疫算法。     

混合学习法前向网络多属性储层参数预测

应用前向网络描述地震属性和储层参数间的非线性映射关系时，经典的误差反向传播算法存在收敛速度慢，易陷入局部极值等诸多不足。研究了融合粒子群优化算法和误差反向传播算法的混合学习法前向网络多属性储层参数预测技术。粒子群优化算法是一种群体随机搜索演化计算技术，具有较快的收敛速度和较强的全局搜寻能力；误差反向传播算法本质上是梯度下降算法，注重局部搜索。混合学习法为两种学习算法交替执行，首先以粒子群优化算法训练网络，当误差能量在规定的迭代次数内不再发生变化时，采用误差反向传播算法实现局部寻优。理论函数逼近测试和实际储层参数预测实验说明了混合学习法具有学习时间短、求解效率高、可靠性强的优点，具有良好的应用前景。     

用改进蚁群算法求解多目标优化问题

蚁群算法是一种崭新的仿生模拟进化算法,该算法在许多领域已经得到应用。多目标优化问题是一类很重要的优化问题,优化与求解较难。对此,提出了一种改进蚁群算法用于求解多目标优化问题,得到一组变量的权重后,用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式,通过信息素来指引搜索。给出了具体的算法,示例仿真说明了其有效性,并表明该算法可以快速发现多个全局最优解。     

无约束最优化问题的扰动梯度算法

给出了一种扰动梯度算法.证明了在一定条件下,算法产生的序列全局收敛到最优化问题的稳定点,这个算法特别适用求解大规模优化问题.     

求解奇异非线性方程组的三角进化算法

给出了一种基于三角进化算法(TE)的求解奇异非线性方程组的方法.将方程组的求解问题先转化为无约束函数优化问题,而后利用种群并行搜索策略的三角进化算法对其求解.数值实验的结果证明了该算法的全局收敛性和有效性.     

一种共轭下降算法的全局收敛性

给出了求解无约束优化问题的一种共轭下降算法，该算法具有充分下降性的共轭梯度公式。在较为温和的条件下，利用宽松的非精确线搜索条件得到全局收敛性结果，同时数值实验表明了算法的有效性。     

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.     

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。     

基于改进蚁群算法的物流配送优化研究

物流配送是物流管理的重要环节，物流配送关系到物流活动的正常开展，因此，物流配送优化成为学术界和企业界的研究热点。而传统蚁群算法由于存在着缺点，所以采用一种改进蚁群算法以改善传统算法的不足。基于改进蚁群算法，构建物流配送模型，求解最优解。通过算例，求得最优解，实现目标函数最小化。结论表明：改进蚁群算法是求解物流配送优化问题的有效方法。     

求解约束优化问题的混沌类电磁算法

针对约束优化问题,提出了基于混沌优化的一种新的类电磁机制算法。采用多目标优化的约束处理技术,将约束优化问题转化为无约束的双目标优化模型来求解;对于转化后的新模型,设计粒子的电荷和粒子间的受力公式。同时,为了加快算法的收敛速度,结合混沌优化改进种群中的粒子。采用标准的Benchmark函数对新类电磁机制算法的性能进行了仿真测试,并将测试结果与已有算法的结果进行比较,结果表明,新算法能够快速找到问题的全局最优解或近似最优解,是一种非常有竞争力的优化算法。     

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。     

混合量子算法在旅行商问题中的应用研究

针对旅行商问题(TSP)的特点提出了一种新的解码方式,结合了进化计算(EA)和微粒群算法(PSO)的思想,构造了独特的混合量子算法(HQA).为进一步提高算法的性能,构造了改进混合量子算法(IHQA).IHQA在更新个体时能够指导惯性权重进行动态变化,决定个体在下一代被吸引或扩散.经测试证明,两种混合算法均表现出强大的寻优能力,IHQA效率更高.     

基于PSO算法优化RBF神经网络的基金净值预测研究

为了更精确地对基金净值进行预测,针对基金净值变化具有非线性和随机性等特点,提出基于粒子群优化RBF神经网络的基金净值预测模型。利用具有全局寻优的PSO算法对RBF神经网络的参数进行优化,并用经PSO算法优化的RBF神经网络对基金净值进行预测分析。仿真实验结果表明:与使用BP神经网络和RBF神经网络的基金价格预测方法相比较,PSO算法优化的RBF神经网络能够准确地预测基金价格的变化趋势,具有较高的预测精度,对于用户选择基金有着非常重要的意义。     

项目网络组织协同治理绩效影响因素分析

为了能够更加准确地判断结构损伤位置和程度,本文提出了基于粒子群优化支持向量机（PSO SVM）方法对斜拉桥主梁进行损伤识别的新方法。该方法以最敏感索张力指标作为损伤识别指标,利用粒子群（PSO）算法寻找支持向量机（SVM）最优参数,建立SVM预测模型,以不同位置、不同损伤程度下最敏感索的张力指标作为SVM的训练和测试输入,由SVM的输出确定损伤位置。通过对实验室的模型斜拉桥的主梁损伤进行了仿真验证,结果表明：采用PSO算法很好地解决了采用SVM方法进行损伤识别时的参数选择随机性难题,实现了对SVM模型参数     

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。     

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.     

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.     

基于免疫量子粒子群优化的属性约简

受生物免疫系统启发,把疫苗提取和疫苗接种思想应用到量子粒子群算法,提出了免疫量子粒子群算法。免疫接种可以指导粒子朝着更优方向进化,提高了量子粒子群的收敛速度和寻优能力。分别采用Hu算法、粒子群算法、量子粒子群、免疫量子粒子群多种算法应用于粗糙集属性约简。实验结果表明,基于免疫量子粒子群优化的约简算法在收敛速度和寻优能力都取得了更好的效果。