基于改进鱼群算法的应急车辆最优路径选择

当突发事件发生后,要求将救援物资在最短的时间内运输到受灾点,而在整个应急救援过程中,应急车辆路径的选择对救援工作起到至关重要的作用,建立应急车辆最优路径选择模型对最优路径选择具有重要作用。介绍基本人工鱼群算法的主要算子并提出一种改进的人工鱼群算法,最后通过算例验证该算法在应急车辆路径选择时具有较好的效果和应用价值。     

终端区飞机排序的混合人工鱼群算法

为了保障飞行安全,对终端区着陆飞机进行有效的排序,建立了以航班延误总时间最小为目标函数的规划模型,以人工鱼群算法为基础,融合了遗传算法的选择操作和模拟退火算法的依概率接受的思想,形成混合人工鱼群算法,对着陆飞机排序问题进行了仿真计算,并与先到先服务算法、模拟退火算法以及蚁群算法进行了对比研究。仿真结果表明:与先到先服务相比,使用人工鱼群算法使得单跑道、双跑道延误分别减少了9·3%和48·0%,计算时间小于3s;与蚁群算法和模拟退火算法相比,求解的延误与时间最小,因此,提出的混合算法可行。     

人工蚁群算法理论及其在经典 TSP 问题中的实现

人工蚁群算法是一种新型的模拟进化算法也是一种随机型智能搜索寻优算法.较系 统地总结了这一算法的基本理论.分析了其基本摸型和算法在TSP问题中的实现方式给出了 改进算法及其在多点通信路由问题中的应用.并对人工蚁群算法的优化性能进行了分析讨论.     

基于BDS和改进鱼群算法的无人救生船航迹规划

为了进一步缩短无人救生船搜索和救援的时间,鉴于目前现有路径规划模型的局限性,提出了一种基于BDS和一种改进鱼群算法的无人救生船路径规划系统.该系统由北斗卫星与基于时间优化的改进鱼群算法配合进行实时的全天候路径规划,利用云平台建立模型对各参数影响因素分析,进一步实现自主躲避移动障碍的目的 .并在厦门市集关区附近海域进行仿真实验验证,该系统对于无人救生船的航行安全性具有重要意义.     

基于邻域分割的多种群协同进化人工蜂群算法

在人工蜂群算法中,随着优化过程的进行,蜂群的多样性会急剧降低,进而导致算法陷入局部最优.针对这一问题,提出了基于邻域分割的多种群协同进化人工蜂群算法,该算法将待解问题的解空间分割成相互独立的多个领域,在每个领域上和整个解空间上分别使用不同的蜂群来优化,并且定期进行蜜源信息的交换,来提高蜂群的多样性.使用标准函数对改进算法的优化性能进行了测试,测试结果表明改进后的算法具有更好的全局寻优能力.     

求解软硬时间窗共存配送路径问题的改进遗传算法

探讨用于求解软硬时间窗共存情况下的车辆路径问题的改进遗传算法。对基本遗传算法的交叉、变异操作的交叉概率和变异概率进行改进,使之更加具有自适应性,能根据种群染色体的优劣程度自动进行调整。通过算例证明改进的算法比原算法在计算软硬时间窗共存配送路径问题上更具有效性。     

公交线网优化的算法研究

为缩短居民乘车出行时间以及减少公交运营投入,在公交线网优化过程中通常采用具有全局最优的遗传算法。针对基本遗传算法自身的一些缺点,提出了一种改进的遗传算法。该算法在公共交通路线优选过程中运用减少搜索空间、加入最佳保留策略和修正策略的方法,对基本遗传算法中的选择、交叉、变异算子及中止条件进行改进。改进遗传算法能够在保证种群多样性的同时加快收敛速度,较好地避免了基本遗传算法前期容易早熟和后期进化缓慢等现象。实例仿真计算表明,该算法具有比基本遗传算法更高的效率,是优化公交线网的一个有效途径。     

图像处理算法的效果评价标准分析

图像处理算法研究的评价结果是用来说明所研究算法的价值的基本论据，在图像采集和处理的过程中，规范化和标准化是算法评价的基本要求，文中归纳出现有图像处理算法评价的方法的基础上，分析了不同算法评价存在的问题，并对改进算法评价的理论与方法提出了进一步的思考．     

程序树层次化结构统计模型及MOSES改进算法

为提高MOSES效率,提出了一种新的程序树层次化结构统计模型．该模型通过统计分析同类群,自动发现子树特征来指导优化．该模型不需要hBOA算法那样对变量集合进行建模,也不需要像MRTS算法那样遍历小规模的种群来发现潜在的有指导意义的子树．通过解决人工蚂蚁问题对算法进行了测试,结果表明改进后的MOSES算法更加高效．     

基于改进人工蜂群算法的轮毂电机多目标优化

为了提高轮毂电机功率密度、降低其材料成本,提出一种改进的人工蜂群算法对轮毂电机性能进行优化设计. 首先利用磁路法建立外转子永磁式轮毂电机各项性能的表达式;其次通过引入个体极值、群体极值以及一对异步缩放因子来克服传统人工蜂群算法收敛速度较慢、探索与开发能力不平衡等缺点;以磁极对数、气隙长度、永磁体厚度等电磁参数为设计变量,将电机的有效质量、功率损耗和材料成本线性加权组成单目标函数,并采用障碍函数法将有约束的非线性目标函数转化为非约束的形式;最后利用遗传算法、传统人工蜂群算法和改进的人工蜂群算法对轮毂电机进行优化设计,并通过有限元法和样机实验验证了计算结果的正确性. 研究结果表明:相较于传统人工蜂群算法,改进的人工蜂群算法使目标函数收敛速度更快;相较于遗传算法和传统人工蜂群算法,改进后的算法使目标函数值最小;相较于原设计方案,优化后轮毂电机有效质量降低13.4%,材料成本降低34.4%,功率损耗降低44.2%,电机效率提高12.0%.      

基于改进粒子群算法的车辆路径问题研究

针对标准粒子群算法在解决多维复杂优化问题中存在的“早熟”现象,以及算法后期出现的搜索精度下降、收敛速度降低等不足,对算法做出改进：引入微生物行为机制中的趋化、繁殖、迁移算子。最后,通过实例验证对比,表明改进粒子群算法在搜索效率和解的质量方面均优于遗传算法和基本粒子群算法。     

基于免疫粒子群优化算法的多约束路由选择算法

受生物体免疫系统免疫机制的启发,把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中,设计了一个基于免疫粒子群优化算法的路由选择算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,实现简单,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。     

基于目的层预约的改进型粒子群电梯群控调度策略

针对单一粒子群算法的派梯策略优化运算过程中容易陷入局部极值点的状况,结合模拟退火理论,提出一种改进型的粒子群电梯群控派梯策略,应用到目的层预约的电梯群控系统中.通过仿真和对比试验可知,基于目的层预约的电梯群控系统能有效地提高服务的各项指标,改进型的粒子群电梯群控调度策略可有效减小乘客候梯时间和电梯启停次数,改善电梯运行性能.     

双向双车道超车行为的智能车队间隙控制优化

建立了双向双车道环境下单车超越车队模型, 分析了影响双向双车道超车危险区域范围的主要因素; 设计了分步式单车超越车队算法, 研究了安全间隙前后车速度、超车车辆入队速度与车队安全间隙范围四者之间的关系, 提出了车辆入队所需最小安全间隙的速度匹配方案; 建立了单车超越车队算法的目标函数, 设定最大允许超车时间内超车车辆与车队行驶距离最大, 超车车辆超越车队车辆数最多, 前、后车形成安全间隙过程中加速度、减速度最小; 提出了基于改进粒子群的分级约束多目标优化方法, 为单车超越车队算法中的三级车速引导提供了优化的速度引导方案。研究结果表明: 双向双车道环境下超车危险区域范围与车队车辆数及对向车辆行驶速度成正相关关系; 改进的粒子群优化算法相比传统算法具有更强的鲁棒性和更快的收敛速度, 平均收敛时间缩短39.2%;在分步式单车超越车队过程中, 车队车辆平均速度提升9.04%, 即在车队间隙生成过程中, 虽然部分车辆速度减小, 但车队整体平均速度得到提升; 超车车辆平均速度提升16.8%, 即在超车过程中, 不仅超车车辆的安全性得到保证, 其运行效率也得到提升。      

城际零担货运平台车辆路径问题研究

在考虑城际零担货运平台现有各种不同补贴方案的基础上，以平台补贴成本、车辆使用成本及燃油成本之和最小为目标函数，建立考虑车-货匹配、车辆三维装载等约束条件的车辆路径优化模型。设计一种混合量子粒子群优化算法，计算货物匹配方案、车辆路径、货物装卸顺序、货物装载位置以及平台补贴最优决策方案。实验结果表明：改进的量子粒子群算法得到的小规模算例优化解与CPLEX优化软件得到的最优解偏差为3.31%；改进的量子粒子群算法通过在求解最佳中间位置时引入适应度函数值作为权重，求解的大规模算例结果比传统量子粒子群算法提高了0.91%；通过分析最优解的特点，将改进的量子粒子群算法与启发式算法相结合，算法的求解 质量提高了4.05%；通过补贴模式对比实验发现，在合理规划周期内，货主时长补贴和空载补贴的增长在维持总成本基本不变的情况下，可有效提升平台利润，提高车辆利用率。     

基于改进PSO算法的岩石蠕变模型参数辨识

微粒群优化（PSO）算法是一类随机全局优化技术,具有收敛速度快、规则简单、易于实现的优点．针对岩石蠕变本构模型参数的辨识问题,本文利用FLAC软件自带的fish语言实现了改进PSO算法对本构模型参数的辨识．该方法从岩石本构模型参数的随机值出发,以蠕变过程中试件变形的实验值与计算值的误差大小作为适应度函数来评价参数的品质,利用改进PSO算法规则实现模型参数的进化,搜索出全局最优的模型参数值,从而实现了岩石蠕变本构模型参数的自适应辨识．利用该方法对页岩蠕变实验进行了仿真研究,实验结果表明：改进的PSO算法用于岩石蠕变模型的参数辨识是有效的．     

基于粒子群优化SVM的高速公路交通事件检测

为了更加准确地检测出高速公路上的偶发性交通事件,采用一种粒子群优化SVM参数的高速公路交通事件检测算法,提升事件检测效果。文中运用高速公路实测数据集（L880）,对支持向量机算法进行分类性能测试,并且采用改进的粒子群优化算法对支持向量机的参数进行优化,进而利用测试集数据对该模型进行验证比较,获得满意的检测效果。     

非线性整数规划问题的改进粒子群优化算法

提出了一种求解非线性整数规划问题的改进粒子群优化算法．在这个算法里,对粒子群优化模型的速度方程和位置方程进行改进,加入了动态约束处理技术以提高选择最优点的能力;加入了粒子的邻域加速寻优策略以提高局部优化能力．数值结果表明所提出的算法计算精度高且稳定性好．     

RES脉内特征的差分进化粒子群投影寻踪评价模型

针对雷达辐射源信号脉内特征综合评估存在标准单一、缺乏客观性等问题,提出了基于群体智能的雷达辐射源信号脉内特征综合评估模型.首先,通过投影寻踪算法将雷达辐射源信号脉内特征的综合评估问题转化为有条件限制的多元非线性目标函数的优化问题;其次,通过改进的粒子群优化算法与差分进化算法的结合得到新的智能算法;最后,利用该算法实现多元非线性目标函数的优化求解.仿真结果表明:该群体智能算法对Rosenbrock测试函数的最优适应度值最小,对Rastrigrin函数和Girewank测试函数的最优适应度值为0,说明该算法的计算精度优于其他算法.同时适应度值的方差比标准粒子群算法和差分进化算法小,说明该算法的收敛性和鲁棒性较好.通过与加速遗传算法对评估问题目标函数5次优化结果的比较,本算法的计算结果没有波动,说明基于群体智能的RES脉内特征综合评估模型能够更客观、更有效地实现对RES脉内特征的综合评估.