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.     

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。     

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。     

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.     

面向安全服务重组多目标优化的粒子群遗传算法

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但局部搜索能力差,易陷入早熟收敛,迭代效率低.粒子群算法采用速度——位置模型,可以较快收敛到指定精度.将粒子群算法与遗传算法融合,采用多目标遗传算法得出初步的优化结果,并将其作为粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,仿真结果证明了该算法的优越性.在CSSM对底层安全服务的重组时利用粒子群和遗传算法的结合(GAPSO),能够提高效率.     

一种改进的混合遗传算法及其应用

将遗传算法和模拟退火算法进行了有机结合,并采用一种自适应的交叉和变异概率,提出了一种改进的混合遗传算法--自适应的模拟退火遗传算法.通过旅行商问题的仿真实验,对比遗传算法和模拟退火算法的实验结果,这种混合遗传算法改进了传统遗传算法的性能,并且提高了整个算法的收敛速度,拥有更好的优化性能.     

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。     

应用SAPSO-BP神经网络的DOA估计方法

声源方向估计是声纳、雷达、无线电发射机跟踪和移动通信中的基本问题之一。对矢量水听器声源的波达方向角(DOA)进行研究。传统的BP神经网络容易陷入局部最优,虽然PSO优化的BP神经网络在一定程度上改善了这个缺点,但仍容易早熟收敛,造成搜索精度的降低。为此,提出了一种模拟退火粒子群算法,并利用其优化BP神经网络,改进矢量水听器声源的波达方向角(DOA)估计的性能。仿真实验结果表明:模拟退火粒子群算法优化的BP神经网络具有更好的泛化能力,提高了DOA的估计精度。     

带有混沌变异的双种群伪并行PSO-DE混合算法

在求解全局优化问题时,采用单个PSO、DE算法有一定的不足,为了弥补这些不足,给出一种带有混沌变异的双种群伪并行PSO-DE混合算法（MPSODE）。通过对六个标准测试函数进行测试,结果表明,该混合算法是一种鲁棒性较强、求解精度高、收敛速度快的全局优化算法。     

一般约束极大极小值的梯度投影算法

对一类带等式、不等式约束的极大极小值问题进行了研究,将其转化为带等式、不等式约束的非线性规划问题,并利用梯度投影算法进行求解。该算法在有限步达到最优点或产生一系列点,且其极限点是最优点。该算法减少了计算量,克服了数值实现上的困难,证明了算法的收敛性。     

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.     

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。     

基于关系网络的新型学习控制

设计了一种不同于传统智能算法如自适应控制与模糊控制等的智能控制算法,该算法基于目标输入关系网络, 借鉴强化学习的思想,采用输出试探与评价进行学习,是一种模型无关的控制算法,该算法可以与随机优化算法结合,通 过实验,验证了其在控制过程中有效性,并通过与遗传算法结合,验证了与遗传算法相结合的该智能算法的控制效果。     

引入模拟退火机制的新型遗传算法

提出了一种将遗传算法与模拟退火算法相结合的新搜索算法。该算法以遗传算法运算流程作为主体流程,并把模拟退火机制融入其中,用以调整优化群体。在进化过程中使用了保留策略,以保存适应度较好的个体。在模拟退火算法的跳变操作过程中使用类似遗传算法变异来实现,先作置反操作,再作前后等长交换操作,以防止陷入局部最优。实验表明,该算法与传统遗传算法相比,提高了进化速度和全局寻优能力。     

芯片动态门限静态功耗的优化技术

提出了一种双阈值电压的动态门限静态功耗优化算法。该算法通过直接统计电路门级节点的松弛裕度,利用静态时序分析其最大松弛裕度及邻节点松弛裕度特征,区分电路中的关键与非关键节点并分步调整其相应的阈值电压,从而有效地实现了对CMOS电路静态功耗的优化设计。基于ISCA85基准实验电路集,采用该技术和以往的算法进行了对比验证。结果表明,该算法在不降低静态功耗优化效率的同时,优化时间缩短了95%以上,适合于超大规模电路静态功耗优化。     

一类集值拟变分包含解的存在性定理

研究一类新的集值拟变分包含,在实Hilbert空间中,利用预解算子技术,建立了集值拟变分包含、预解方程和不动点问题间的等价性。利用该等价性,建立了新的迭代算法,得到了这种变分包含解的存在性定理。该文提出的算法和结果推广和改进了近年来许多作者所作的算法和结果。     

互连网络拓扑优化设计

论述了互连网络拓扑优化设计问题,建立了必要的数学模型,该数学模型是一个非线性组合优化问题,它属于NP—完备类问题。采取拉格朗日松弛法、次梯度迭代算法和启发式算法,得出最优下确界和结论。