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.      

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.     

高强度快递需求区域移动仓库选址算法

研究了高强度快递需求区域移动仓库选址问题的特点,以移动仓库总建设规模最小为目标函数,以区域需求量和仓库服务能力为约束条件,提出了基于多粒度集合覆盖问题的相遇蚁群算法。将需求点虚拟成粒子,利用K-means算法对粒子聚类,在划分好的粒子群里得到移动仓库备选点,分别应用传统的蚁群算法和相遇蚁群算法进行实例验证。计算结果表明:运用传统的蚁群算法,运算时间为12.714 4s,最优解个数为13,最差解个数为15,平均解个数为13,解的正确率为79%;运用相遇蚁群算法,运算时间为3.806 4s,最优解个数为12,最差解个数为13,平均解个数为12,解的正确率为98%,移动仓库选址方案的建设数量为12,有10个备选移动仓库是多余的。     

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.      

VTS船舶分级管理探讨

我国现有的VTS监管模式不利于船舶交通管理质量和效率的提高。文章综合考虑船舶航行风险和社会影响因素,运用层次分析法构建了VTS船舶重要度评价模型。在运用模型对VTS水域内的船舶进行分级的基础上,提出相应的船舶交通管理对策。     

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.     

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。     

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。     

应急设施鲁棒优化选址模型及算法

为解决不确定情况下应急设施选址问题,采用鲁棒优化方法处理应急节点权重的区间估计,基于最优的设施选址到各个应急节点的赋权距离之和最小,建立有限期要求的不确定性应急设施选址模型,并给出了模型的求解算法,比较分析了鲁棒解与确定情况下的最优解。分析结果表明:当情况发生变化后,在确定情况下得到的最优解将发生较大的偏差,而在所有可能发生的情况下,鲁棒解与最优解目标函数值的最大偏差最小,因此,不确定性应急设施选址模型的解可以有效规避风险。     

新建交通小区配套道路网络设计模型与算法

研究城市发展过程中新建交通小区的配套道路网络设计问题,提出将新建交通小区与现有路网科学合理连接起来的方法。首先用双层规划法建立该问题优化模型,该模型在考虑交通用户出行行为的情况下,可以确定最优的新建路段选址方案及通行能力设计方案;然后基于粒子群优化技术,设计一个启发式求解算法。最后用一个简单的网络例子验证并分析模型与算法的有效性。     

Multi-objective optimal approach for injection molding based on surrogate model and particle swarm optimization algorithm

An integrated optimization strategy based on Kriging model and multi-objective particle swarm optimization(PSO) algorithm was constructed.As a new surrogate model technology,Kriging model has better fitting precision for nonlinear problem.The Kriging model was adopted to replace computer aided engineering(CAE) simulation as fitness function of multi-objective PSO algorithm,and the computation cost can be reduced greatly.By introducing multi-objective handling mechanism of crowding distance and mutation oper...     

Application of particle swarm algorithm in the optimal allocation of regional water resources based on immune evolutionary algorithm

The optimal allocation model of regional water resources is built with the purpose of maximizing the comprehensive economic,social and environmental benefits of regional water consumption.In order to solve the problems that easily appear during the model solution of regional water resource optimal allocation with multiple water sources,multiple users and multiple objectives like＂curse of dimensionality＂or sinking into local optimum,this paper proposes a particle swarm optimization（PSO）algorithm based on immune evolutionary algorithm（IEA）.This algorithm introduces immunology principle into particle swarm algorithm.Its immune memorizing and self-adjusting mechanism is utilized to keep the particles in the fitness level at a certain concentration and guarantee the diversity of population.Also,the global search characteristics of IEA and the local search capacity of particle swarm algorithm have been fully utilized to overcome the dependence of PSO on initial swarm and the deficiency of vulnerability to local optimum.After applying this model to the allocation of water resources in Zhoukou,we obtain the scheme for optimization allocation of water resources in the planning level years,i.e.2015and 2025 under the guarantee rate of 50%.The calculation results indicate that the application of this algorithm to solve the issue of optimal allocation of regional water resources is reliable and reasonable.Thus it ofers a new idea for solving the issue of optimal allocation of water resources.     

边远海域救援船舶与直升机联合搜救优化

以救援船舶行驶路线、释放救援直升机时刻与救援直升机搜索方案为优化内容,以搜救时间最短和发现概率最大为目标,建立了海空联合搜救双目标优化模型,并结合地理信息系统和智能算法设计了模型求解算法;利用地理信息系统模拟了复杂海洋环境中风、浪因素影响下的救援船舶和遇险船舶运行状态,采用自适应混沌搜索替代随机搜索,改进了传统粒子群算...     

高速铁路车站咽喉区与到发线综合运用优化

研究接发列车的到发线分配和咽喉区进路选择问题,在满足到发线使用规则的条 件下,以作业计划稳定性强和接发车进路条件优为目标,构建到发线与车站咽喉区运用多目 标优化模型.采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解,算法 能有效保存优秀个体和降低计算复杂度.最后以某高速铁路车站为例,采用Matlab 编程得到 模型的Pareto 最优解集,从解集中选择1 个解,将其结果与原始到发线方案进行对比,结果表 明,采用该模型和算法能有效改进车站咽喉区与到发线的综合运用方案.     

基于Pareto蚁群算法的船舶风险规避路径优化

船舶在海上航行时,一直面临着海上运输风险的威胁,为了降低海上运输风险同时考虑船舶经济效益,本文建立了以运输风险最小和航行成本最小的双目标路径优化模型,实现船舶风险规避.运用栅格法构建环境模型,为相应的栅格路径赋予航行成本和运输风险,并设计了一种基于Pareto最优解集和NSGA小生境方法的多目标蚁群算法.以印度洋海域的2条航线为案例,以经典单目标蚁群算法为对比,验证了模型和算法的有效性.结果表明,该模型和算法在解决船舶风险规避路径优化问题上具有良好的效果,能为决策者制定船舶海上运输风险规避路径提供决策参考.     

基于PSO-BP算法的运输组织精益生产评价

在构建车站运输组织精益生产评价系统的基础上,建立用粒子群优化算法(PSO)和BP神经网络相结合的混合算法来进行综合评价的模型.该模型全面考虑影响运输组织生产的各种因素,将定性分析和定量分析相结合,使评价结果更符合实际、更可靠.实例计算结果表明:PSO-BP方法简便、通用,其结果符合生产实际,能很好的反应运输组织精益生产的实施效果.     

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为了研究道路客运站场规划的站场选址优化,提出了一种基于多目标优化的道路客运站场选址方法。首先,将道路客运站场规划区域的道路网简化为有向赋权图,使选址优化问题转化为0-1规划问题;然后,以道路客运站场的建设投资、网络总运输成本以及乘客的总出行距离为优化目标,同时把道路客运的实际条件转化为优化目标的约束条件;最后,利用基于目标值排序组合选择的多目标遗传算法求解模型的Pareto最优解集合,并通过客运站场选址优化算例阐述了模型的求解过程。