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.     

基于微粒群技术的多分拣区产品存储的算法设计

由于多分拣区产品存储优化决策是一类典型的NP难问题,求解较为困难,尤其当问题规模增大后,应用精确算法求解时间代价较高。考虑到微粒群技术在求解大规模组合优化问题的优势,本论文针对多分拣区产品存储优化设计了微粒群算法,并用算例验证了该算法的有效性。     

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.      

港口群系统优化模型及其算法

为解决港口群系统规模、结构和布局的全局动态协调优化问题,基于复杂系统理论中的多智能体模拟方法,构建了港口群系统的双层规划模型,设计了多智能体遗传算法对模型进行优化求解。建立全局优化智能体以实现港口群各智能体间的协同优化,引入港口规模效应系数,构建了动态腹地中各港口的货运量分担模型,应用于下层港口智能体转换规则中。计算结果表明:60次迭代后,模型趋于最优解,港口群总效益增加了48%,结构和规模趋于合理,表明模型和算法具有可行性和高效性。     

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.     

用微粒群算法求解多元非线性方程组

分析了将多元非线性方程组的求解问题转化为求多元函数极值的优化问题的原理和方法;利用微粒群算法在连续空间中的优化能力求得极值点,得到方程组的近似解;给出了优化算法的具体流程;通过两个算例说明算法的可行性和有效性,实验结果表明此算法具有较高的效率和精度．     

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.     

基于微粒群算法的过饱和交叉口群信号优化研究

城市道路基础设施和建设与交通需求不匹配会导致城市过饱和状态交通频现,利用交通信号控制改变交通系统内车辆的运行规则是解决问题的必经之路。将微粒群算法应用于过饱和状态交叉口群信号协调优化当中,并通过VISSIM仿真评价信号协调优化效果。研究结果显示,经过信号优化,过饱和状态路网中各交叉口的延误车辆数、停车次数、排队次数均有所下降,路网的交通运行情况有明显的改善,一定程度上疏解了过饱和状态交叉口群。     

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。     

自适应步长的细菌觅食优化算法研究

细菌觅食优化算法是一种群集智能优化算法,该文详细分析了细菌觅食优化算法中最重要的趋向性操作,其中步长对算法的效率和精度有很大影响;根据菌群中细菌个体间的位置信息,设计了动态步长估值函数,自适应的调整步长.通过经典函数的测试,说明改进细菌觅食优化算法在收敛速度和精度上比原有算法有极大提高.     

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.     

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.      

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PSO算法的带减振器斜拉索参数的识别

讨论了粒子群算法(PSO)的应用,并基于PSO算法结合重庆干溪沟1号特大斜拉桥的带减振器的斜拉索做参数识别。研究表明:若拉索多阶振动频率能够被获得,则通过PSO算法得到的T,EI,K,εL等拉索参数是可靠的。     

Outlier mining based abnormal machine detection in intelligent maintenance

Assessing machine’s performance through comparing the same or similar machines is important to implement intelligent maintenance for swarm machine. In this paper, an outlier mining based abnormal machine detection algorithm is proposed for this purpose. Firstly, the outlier mining based on clustering is introduced and the definition of cluster-based global outlier factor (CBGOF) is presented. Then the modified swarm intelligence clustering(MSIC) algorithm is suggested and the outlier mining algorithm based on MSIC is proposed. The algorithm can not only cluster machines according to their performance but also detect possible abnormal machines. Finally, a comparison of mobile soccer robots’ performance proves the algorithm is feasible and effective.     

基于粒子群优化算法下的灰色系统船闸货运量预测

采用灰色系统理论,建立了基于GM(1,1)的船闸货运量预测模型.模型参数计算分别采用粒子群优化算法和最小二乘法,两者进行对比发现,预测误差相当,但是粒子群优化算法可以避免繁琐的矩阵运算而优于最小二乘法.应用基于粒子群优化算法的灰色系统模型进行了船闸货运量的预测.     

敷设聚脲的吸声模型改进粒子群算法优化

为了提高敷薄吸声层的水下小目标的隐身性能,以敷设聚脲的多层结构为基本吸声模型,推导了模型的反射系数计算公式.针对材料优化的应用需求,将粒子群算法的局部算法和全局算法相结合,改进粒子群算法的优化策略,得到了动态混合粒子群算法,提高了收敛能力和搜索精度.利用该算法对多层吸声模型的材料参数进行寻优,结果表明:当吸声材料杨氏模量近似为频率的分段线性函数时,其吸声性能最优.在此基础上,建立了提高模型吸声性能的理论方法,并进行了实例验证,结果表明,该方法可使模型吸声性能在140～500 kHz范围内达到-10dB以上.