带约束PSO算法的最优多带协作式频谱感知

针对无约束粒子群优化(PSO)算法在进行多带协作频谱感知时存在难以控制系统总干扰的问题，设计了一种带约束PSO算法的最优多带协作式频谱感知方法.该方法通过引入惩罚函数，将带约束条件下的优化问题转化为无约束优化问题.仿真实验结果表明，相对于无约束PSO算法，带约束PSO算法能够解决带约束的多带协作式频谱感知问题，所得最优解满足约束条件，避免造成总干扰过大.     

粒子群算法在求解优化问题中的应用

粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.     

基于SFLA-PSO算法的几何约束求解

为提高求解几何约束问题的效率和收敛性,将几何约束问题等价为求解非线性方程组问题。并将约束问题转化为一个优化问题,采用基于混洗蛙跳（SFLA：Shuffled Frog Leaping Algorithm）和粒子群优化（PSO：Particle Swarm Optimization）算法求解该问题。SFLA-PSO算法采用将SFLA和PSO二者相结合的方法,利用PSO算法进行族群局部搜索,利用SFLA的多种群的进化方法进行族群的混选,相互取长补短,以达到收敛速度快和全局搜索的目的。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。     

求解约束优化问题的一种新的进化算法

针对约束优化问题引入半可行域的概念, 提出竞争选择的新规则, 并改进了基于竞争选择和惩罚函数的进化算法的适应度函数; 结合粒子群优化（PSO）算法本身的特点, 设计了选择算子对半可行域进行操作, 从而得到一个利用PSO算法求解约束优化问题的新的进化算法. 实验证明了算法的有效性.     

一种改进的自适应微粒群优化算法

为了提高微粒群算法(PSO)优化高维目标的性能,提出了个体惯性权重自适应调整微粒群算法(PSO-IIW).PSO-IIW中微粒拥有个体的惯性权重以满足不同微粒对全局和局部搜索能力的不同需求,此权重在对微粒每次进化后的适应值进行评价的基础上被自适应地调整,以加快其收敛速度并逃离局部最优.用该方法与其他两种不同微粒群优化算法对3个经典函数在80,120和160维数进行仿真的结果进行比较,证明在解决高维度目标时可以有效提高微粒群算法的性能.     

基于协同进化的多目标约束进化算法

针对约束多目标优化算法(COA:Constrained Optimization Algorithms)中存在的难以有效兼顾收敛性和多样性的问题,提出了采用协同进化策略的多目标优化算法(CoMaC)。首先,将一个COA转化为一个带动态约束处理的多目标进化算法。然后采用差分进化(DE:Differential Evolution)生成第1种群,并将其中的已知可行解选入第2种群,并与第1种群协同进化。第1种群通过保持原约束条件的全局搜索加快收敛。第2种群通过局部搜索进化,保持并获得更多可行解。最后采用标准约束多目标测试函数进行实验,以测试所提出算法的性能。实验结果表明,与使用惩罚函数处理约束问题(PF:Penalty Function)和使用动态处理约束边界方法(DCMaOP:Dynamic Constrained Many Objective optimization Problem)相比,所提算法在反向世代距离(IGD:Inverted Generational Distance)和超体积(HV:Hypervolume)两个指标上均取得了良好的结果,说明所提算法可以有效地兼顾收敛性和多...     

求解约束优化问题的改进粒子群优化算法

针对约束优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将约束优化问题处理为无约束优化问题,并利用可行基规则来更新个体极值和全局极值,使不可行的粒子尽快飞向可行域,显著提高了算法的全局搜索能力.在标准粒子群算法研究基础上,为了提高粒子群算法求解非线性复杂优化问题的性能,对速度方程和惯性权重做了改进.数值算例表明,该算法是求解约束优化问题的一种较为有效的全局优化算法.     

基于约束骨干粒子群算法的化工过程动态多目标优化

大多数化工过程是动态过程,需同时优化多个目标,从而带来复杂的约束多目标动态优化问题。因此提出了一种动态约束多目标骨干粒子群算法,即采用一种新型约束处理方法,结合Pareto支配和ε约束支配技术的双档集机制;针对约束优化问题寻优难度更大,更易陷入局部最优的特点,采用局部搜索和混合变异策略,并自适应调整搜索步长,提高算法的探索和开发能力;采用分段线性函数参数化方法,构建一种动态约束多目标粒优化算法,并将其用于解决间歇反应器的动态多目标优化问题。测试实验表明:与NSGA-II和自适应差分进化算法(SADE-εCD)比较,该算法具有更优秀的收敛性与分布性;应用到化工过程多目标动态优化问题实例进行比较表明,多目标骨干粒子群算法在约束多目标动态优化问题的求解中表现出更好的应用前景。     

基于PSO-DE混合算法的结构可靠性优化设计

为提高结构可靠性优化设计的效率,利用粒子群优化(PSO)和差分进化(DE)算法的搜索特性,构造一种PSO-DE混合算法,以克服基本PSO算法的早熟问题.将PSO-DE混合算法与结构可靠性优化理论相结合,建立了结构系统失效概率约束下以结构质量最小化为目标的优化模型.算例结果表明:与基本PSO算法相比,文中提出的PSO-DE混合算法提高了收敛速度和计算精度;该算法易于实现,鲁棒性好.     

一种基于罚函数的混合分布估计算法

分布估计算法是一种新型的基于概率模型的进化计算方法,已在许多领域得到了非常成功的应用.借签罚函数根本思想,把非线性约束优化转变为无约束优化,并利用多变量相关的MIMIC算法对所得的无约束问题进化求解,提出的新算法突破了传统基于约束保持法或可行规则法的约束处理,且分布估计算法是基于可行解的宏观层面的随机进化算法,具有较强全局寻优能力和较高的收敛率.数值试验表明该算法具有很强的全局寻优能力和有效性.     

一种新的精确罚函数

对于含约束的非线性规划问题，提出了一种新的精确罚函数的构造，使得它能采用无约束优化方法中许多有效的解析方法。这种新的精确罚函数不同于已经研究的罚函数形式，在一定条件下同时具有精确性和光滑性,为研究同时具有精确和光滑的罚函数方法提供了一个新的途径。文章还讨论了这种精确罚函数的一些性质定理。     

一个新的光滑低阶精确罚函数

对不等式约束优化问题提出了一种新的低阶精确罚函数的构造,使其转化为易求解的无约束优化问题;给出了光滑罚问题与非光滑罚问题,光滑罚问题与原问题的目标函数值之间的误差估计,并且在弱的假设条件下证明了光滑罚问题的全局最优解是原问题的近似最优解.     

基于退火不可行度的约束优化问题遗传算法

传统的遗传算法在求解带约束的数值优化问题时，主要采用罚函数法．本文针对罚函数法在实际应用中的困难和不足，提出了基于退火不可行度的遗传算法来处理各类约束优化问题．仿真结果表明该方法是一种有效的约束问题寻优算法．     

基于离散粒子群优化算法的造林规划设计

指出造林规划设计问题实质是一个离散约束优化问题。应用离散粒子群优化算法求解目标函数,以保证解的合理性法和惩罚函数法相结合处理约束条件。分析实例表明,离散粒子群优化算法可用来优化造林规划设计方案,与模拟退火算法比较,效果更好。此研究结果可为科学造林和最优化经营管理提供新思路,丰富粒子群应用领域。     

解约束优化问题的新PSO算法

对约束问题的处理通常采用罚函数法,而使用罚函数法的困难在于参数的选取。文中提出了一种解约束优化问题的新PSO算法(CLDPSO)。该方法基于平滑技术设计了一个平滑函数,此函数可以消除一些局部极小点,使算法CLDPSO能有效克服标准PSO算法易陷入局部最优的缺陷;另外,结合约束优化的约束条件给出的新开关选择算子,使算法在选择下一代时保持群体中不可行解的一定比例。这不但有效的增加了群体的多样性,而且避免了传统的过度惩罚,使群体向最优解更好、更快地逼近。数值试验表明该算法对约束优化问题求解是非常有效的。     

粒子群算法的改进及其在求解约束优化问题中的应用

在用粒子群算法求解约束优化问题时, 处理好约束条件 是取得好的优化效果的关键. 通过对约束问题特征和粒子群算法结构的研究, 提出求解约束 优化问题一种改进的粒子群算法, 该算法让每个粒子都具有双适应值, 通过双适应值决定粒 子优劣, 并提出了自适应保留不可行粒子的策略. 实验证明, 改进的算法是可行的, 且在 精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等算法.     

具有畸形约束极值点问题的优化

在畸形约束极值点附近,约束边界与目标函数等值线接近于相切,可行适用方向区非常狭小,难以寻得真正的约束极值点。为了使优化方法更好地解决各领域的复杂优化问题,研究具有畸形约束极值点问题的优化。针对该类问题的一个算例,分别采用随机方向方法、复合形法、内点惩罚函数法、外点惩罚函数法进行了优化,并对比了计算结果。随机方向法和复合形法在寻得边界点之后,难以找到可行适用方向,因此给出了伪最优点。而惩罚函数法由于其渐进优化的特点,可寻得最接近于约束极值点的最优点。计算结果验证了基于盲人探路优化思想的改进随机方向法,可减少随机方向的产生次数;验证了基于盲人探路思想的改进复合形法,可减少复合形的构造次数;也验证了加固围墙的内点惩罚函数法不要求初始点一定在可行域之内,也不会因寻优越界而给出伪最优点。对于存在多个约束极值点的优化问题算例,只要适当选取初始点,采用内点法就能寻得所有局部最优点。通过多种优化方法的对比研究,得出了对于畸形约束极值点优化问题,宜选用惩罚函数法求解的结论。     

约束DC优化的双束法及对偶问题

针对带有凸不等式约束的非光滑DC优化问题,提出了一种基于罚函数的凸约束DC优化问题双束法,同时也刻画了双束法子问题的对偶问题;首先,利用L_1精确罚技巧把凸约束DC优化问题转化成无约束DC优化问题,便于直接对目标函数进行DC分解,然后分别建立了增广目标函数DC分量的凸分段线性近似模型,最后利用Lagrange函数得到了原问题和对偶问题最优解之间的等价关系,说明了利用对偶问题求解搜索方向的可行性和有效性。     

最优化问题的强适定性及其相关问题

给出约束最优化问题的一个强适定性定义.并给出了最优化问题是强适定性的一个充分性条件是适定性的最优化问题的约束更具有局部误差界.讨论了它与一类罚函数方法的收敛性关系.