车辆路径问题的混沌粒子群算法研究

针对车辆路径问题中单仓库非满载这一基本类型的具体特性,设计了一种混沌粒子群算法;利用混沌系统的随机性、规律性和遍历性初始化粒子,大范围覆盖车辆路径问题的解空间,加强算法最优路径的搜索能力;通过在求解过程中的次优路径处施加混沌扰动,使算法放弃当前求解的路径,避免结果为次优解.并通过试验验证了该算法在车辆路径问题中具有很强的寻优能力.     

基于粒子群和蚁群算法的边界层微分方程求解

沿竖壁自然对流边界层微分方程组速度和温度均耦合,在打靶法中应用Newton求根的方法解对应的相似性微分方程组时对初值选择要求较高,在根值附近收敛变慢.将微分方程边值问题转化为初值问题求解的打靶过程可看作优化设计问题,用优化设计算法求解.将基于生物群信息传递规则和觅食规则提出的粒子群算法和蚁群算法应用到打靶法的求解过程中,并与其它优化算法计算结果进行了比较.结果表明,粒子群算法和蚁群算法用于沿变壁温竖壁自然对流层流边界层微分方程求解是可行的,计算过程稳定,对初值选择不敏感.     

微粒群优化算法及其在创新概念设计中的应用

群体智能近年来受到了国际智能计算研究领域学者的广泛关注。微粒群优化是群体智能中最重要的一种算法。介绍了群体智能和微粒群算法的原理和算法流程,提出将微粒群优化算法应用于创新概念设计中,并展示了一个应用实例。     

桁架结构拓扑优化的微粒群算法

为了解决有应力和位移约束的桁架结构的拓扑优化问题,将微粒群算法用于桁架结构拓扑优化.用罚函数法将应力和位移约束下的结构优化问题转化为无约束优化问题,用微粒群算法迭代计算.为了证明此方法的可行性,给出了2个具有应力和位移约束的桁架结构拓扑优化的算例.计算结果表明,微粒群算法与现有算法获得的桁架结构拓扑优化结果一致.     

基于微粒群算法的多目标列车运行过程优化

为客观地描述列车的运行过程,建立了列车运行过程的多目标优化模型,并用微粒群算法求解该模型.针对多目标微粒群优化(MOPSO)算法的不足,提出了相应的改进措施和解的多样性保持策略.仿真结果表明,提出的优化列车运行过程的改进MOPSO算法可以在一次运行过程中获得多组列车操纵控制策略,清晰地显示出各性能指标随控制策略变化的趋势,控制序列转换次数大大降低,每组控制策略都可以在能耗、运行时间和停靠准确性之间获得很好的折衷效果,可以根据列车运行状况选择恰当的策略控制列车,以获得预期的结果.     

基于改进PSO算法的两阶段损伤识别方法

为解决结构多损伤情况下的位置识别和损伤程度判定问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法和贝叶斯理论的两阶段损伤识别方法,该方法采用频率和模态应变能作为损伤定位源数据,分别用基于频率改变和基于应变能耗散率的识别方法进行损伤信息的初步提取,再利用贝叶斯融合理论对损伤位置进行较为精确的判定.然后,利用粒子群优化(PSO)算法对损伤位置和程度进行更为精确的二次识别.考虑到简单PSO算法易陷入局部最优解,提出了3种改进措施,即粒子位置突变、最优记忆粒子微搜索和双收敛措施.数值仿真结果表明:采用贝叶斯融合理论可以有效地识别出可能的损伤单元,在此基础上用改进的PSO算法可以更精确地识别损伤的位置和程度,同时采用3种改进措施的PSO算法的识别精度明显优于其他PSO算法和遗传算法.     

基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化算法

在总结对微粒群优化(PSO)算法本质的主要研究成果的基础上,提出了基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化(CPSO)算法.该算法用混沌搜索方法代替随机数产生器在较好的区域搜索最优解.为了提高粒子群的多样性,用由粒子邻域内若干个个体最优位置依其适应值加权平均得到的中心位置代替标准PSO算法的全局历史最优位置.然后,根据粒子个体最优位置与上述中心位置间的距离自适应地调整混沌搜索区域半径.用几个经典测试函数的仿真结果及与其它几种PSO算法的比较结果验证了新算法的有效性.     

粒子群算法在结构非概率可靠性优化中的应用

为了解决实际工程中不确定性结构的可靠性优化问题,建立了以结构非概率可靠性指标和横截面积为约束条件、最小化结构质量为目标的优化模型.利用非概率集合理论中的凸模型方法,求出可靠性指标,提出了基于粒子群算法的结构非概率可靠性优化方法.算例分析结果表明:与参数取平均值时的结构确定性优化方法相比,容许非概率可靠性指标为零时的结构非确定性优化方法得到的结构质量误差仅为0.009%.随着容许非概率可靠性指标的增大,桁架结构横截面积及质量也相应增大;当容许非概率可靠性指标为1.5时,与梯度投影法优化结果相比,利用该方法优化后的结构质量减少了0.323%.     

一种改进型粒子群算法求解资源优化配置问题

针对粒子群算法在求解优化问题时难以兼顾收敛精度与收敛速度这一问题,提出对目标的惯性权重进行修正和引入随着惯性权重变化的惯性学习因子的方法,该算法充分利用了上一代速度与位置、自我认知和群体间信息共享3部分内容,来影响算法的优化结果,提高了算法的全局和局部的搜索能力.最后将改进的粒子群算法应用于工程项目中的资源优化配置问题中,证明了该算法的有效性.     

细菌觅食机制粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值的缺陷,提出了一种细菌觅食机制粒子群优化算法.其基本思想是在粒子群优化算法中引入细菌觅食行为机制,提高PSO算法跳出局部极值的能力,借以改善PSO算法的寻优性能.采用标准测试函数的实验结果表明,该算法在收敛速度和求解精度方面均有显著改进.     

基于改进粒子群算法的工程项目综合优化

为解决现有粒子群优化算法进化过程中"早熟"的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法HSPSO.算法采用多子群分层策略,以提高收敛速度和优化精度.为求解工程项目的综合优化问题,建立了工期-成本-质量的数学优化模型和多目标优化模型.通过实例对标准粒子群优化算法(SPSO)和差分进化(DE)算法进行了比较,并采用HSPSO算法进行多目标优化.最后,用枚举法验证了模型的合理性和算法的有效性.与已有研究相比,HSPSO算法能在种群规模较小(20个粒子)的情况下,快速找到满意的解(平均迭代次数不超过20次).     

基于多智能体局部寻优的粒子群优化算法

为了提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力,用多智能体遗传算法对粒子群算法当前搜索到的全局极值进行局部寻优．用搜索到的更好的解在下一次迭代中引导粒子进行搜索从而获得更快的收敛速度和更好的全局收敛性。对函数优化和神经网络训练的仿真实验表明．此算法能更快的收敛到全局最优解。     

改进的粒子群算法在VRP中的应用

提出一种新的求解VRP问题的粒子群算法,该算法通过引入随机交换序、PMX算子使粒子群算法能更好地求解VRP问题。经过实例验证,该算法是解决VRP问题的有效算法。     

基于改进粒子群算法的PMSM多参数辨识

针对标准粒子群优化算法对永磁同步电机多参数辨识精度低与收敛慢的问题,设计了一种自适应自治群组粒子群优化算法进行辨识,并在Matlab/Simulink中搭建参数辨识模型.仿真结果表明:改进后的算法对永磁同步电机多参数辨识的整体精度更高,收敛速度更快.     

Optimization for PID controller of cryogenic ground support equipment based on cooperative random learning particle swarm optimization

Cryogenic ground support equipment (CGSE) is an important part of a famous particle physics experiment — AMS-02. In this paper a design method which optimizes PID parameters of CGSE control system via the particle swarm optimization (PSO) algorithm is presented. Firstly, an improved version of the original PSO, cooperative random learning particle swarm optimization (CRPSO), is put forward to enhance the performance of the conventional PSO. Secondly, the way of finding PID coefficient will be studied by using this algorithm. Finally, the experimental results and practical works demonstrate that the CRPSO-PID controller achieves a good performance.     

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。     

基于粒子群算法的多配送中心选址研究

配送系统设计时,除了使系统的总费用最小外,还要满足各个需求点对时间的要求.综合考虑选址的物流成本和服务水平,在说明了建模的假设条件后,以经济性为决策目标,以时效性为约束条件,建立了带时效性约束的单个产品混合整数非线性规划模型.根据模型的特殊结构和粒子群算法解决复杂问题的优势,运用粒子群算法进行了求解.将多配送中心选址模型及算法应用于某一快递企业的选址问题,用实际调研的数据得出了一个最优选址方案.     

基于个体最优位置的自适应变异扰动粒子群算法

针对粒子群算法在寻优时容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于个体最优位置的自适应变异扰动粒子群算法AMDPSO (adaptive mutation disturbance particle swarm optimization).该算法以粒子群算法为基础,加入扰动,当满足自适应条件时,粒子以个体最优位置为依据进行变异操作.将该算法运用于6个测试函数,并与惯性权重粒子群算法、收缩因子粒子群算法以及差分进化算法进行了比较,结果表明:AMDPSO能在寻优过程中让粒子跳出局部最优,保持种群多样性,具有更好的收敛速度和优化性能.      

求解柔性Job-shop调度问题的混合粒子群算法

针对柔性Job-shop调度问题,提出了一种混合粒子群算法,该算法对设备分配和工序调度采用不同的编码方法和更新方式,提出了基于设备的初始化算法和基于工件序列的初始化算法来提高PSO初始种群的质量,同时提出了4种不同的邻域结构,分别实现了基于此四种邻域结构的模拟退火搜索算法,将它与粒子群算法进行有效混合来提高粒子群算法的局部搜索能力,实验表明HPSO的有效性.     

基于自适应粒子群优化算法的交通量短时预测模型

在考虑交通量短时变化的时空特性和波动性基础上,建立了非线性交通量短时预测模型.根据我国城市道路交通流非线性、时变性、随机性等特点,提出自适应粒子群优化算法对非线性交通量短时预测模型进行在线修正.该自适应粒子群优化算法采用两步优化策略,对算法参数进行调整,避免算法早熟收敛,有效提高了算法的运算精度和效率.利用城市道路的实测数据,通过Mat-lab软件工具箱对该模型进行计算机仿真验证.