基于融合禁忌搜索粒子群算法的配电网无功优化

从数学角度分析,配电网无功优化是一个非线性、多变量、多约束的混合规划问题。粒子群优化搜索算法被广泛应用于求解配电网无功优化问题。由于粒子群算法粒子群在进化过程易趋向同一化,失去多样性,从而使算法陷入局部最优解。本文在分析配电网无功优化的特性基础上,提出一种改进的紧融合禁忌搜索-粒子群算法用于配电网无功优化问题的求解。通过将禁忌搜索功能融合到粒子历史最优解和全局最优解寻优过程中,避免了粒子群算法寻优过程中出现的局部最优问题,从而提高粒子群算法的全局搜索能力。通过IEEE14节点系统的仿真计算结果表明,改进的算法能取得良好的效果。     

基于粒子群-蚁群混合算法的软件测试数据生成方法研究

在用于面向路径测试用例自动生成的智能优化算法中,由于各种参数设置的数学理论基础薄弱,算法普遍存在搜索效率较低的问题。在分析粒子群算法和蚁群算法的基础上,提出的粒子群-蚁群混合算法将粒子群优化算法和蚁群信息素选择方法有机地结合起来。通过经典的路径测试实验,实验结果表明,算法在自动生成软件测试用例的搜索过程中,充分发挥了粒子群算法较强的全局搜索能力和蚁群算法的区域搜索能力,提高了软件测试用例自动生成的效率。     

基于混合粒子群算法的群岛泊位分配问题研究

泊位分配是提高港口运营效率的关键。针对群岛泊位分配问题,以船舶总在港时间为优化目标,构建了群岛泊位分配问题模型,并提出了一种混合粒子群算法进行求解。该算法在更新粒子状态时加入模拟退火和免疫调节操作,增强了算法的全局搜索能力。实验结果表明,混合粒子群算法在求解群岛泊位分配问题时,具有较好的优化性能,验证了算法的有效性和可行性。     

粒子群优化算法在电网规划中的应用

粒子群算法适合求解连续变量优化问题,本文提出了粒子群算法的新离散化方法。常规粒子群算法在电力系统优化问题中取得了成功,但有"趋同性"。本文提出了改进多粒子群优化算法(IPPSO),IPPSO是两层结构:底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快收敛。粒子群以及粒子状态更新策略不要求相同。     

基于并行混沌和复合形法的桁架结构形状优化

针对多工况下受应力、位移和局部稳定性约束的桁架形状优化问题,提出了基于并行混沌优化算法和复合形法的混合优化算法。该算法综合利用了并行混沌的全局搜索能力,复合形法的快速局部搜索能力和混沌细搜索。首先,利用并行混沌优化算法快速搜索到全局最优解附近,然后应用改进复合形法以并行混沌的优化解为初始复形进行搜索,提高了最优解的搜索速度,最后应用混沌细搜索策略提高最优解的精度。两个典型数值算例验证了该混合优化方法对桁架形状优化问题的有效性和稳定性。     

自动化生产单元调度的混沌粒子群算法

在求解一类带时间窗口的自动化生产单元调度问题时,基本粒子群算法易陷入局部极值点且收敛缓慢.针对这一问题,将混沌搜索技术引入至基本粒子群算法中,利用混沌运动搜索精度高、遍历性好的特点来改善基本粒子群算法易陷入局部极值点和收敛缓慢的缺点,从而提高粒子群算法的收敛速度和优化质量.首先给出了带时间窗口的自动化生产单元调度问题的混合整数规划模型,着重讨论了混沌粒子群调度算法的设计,包括编码方式、混沌初始化、混沌扰动和适应度函数计算等.对提出的算法进行了仿真验证,仿真结果表明在求解此类调度问题上,混沌粒子群算法比基本粒子群算法具有明显的优势.     

基于速度交流的共生多种群粒子群算法

为了提高粒子群算法的求解精度,改善算法的搜索性能,提出一种基于速度交流的共生多种群粒子群算法(SMPSO)。该算法采用速度交流机制划分整个从种群为多个子种群,负责解空间的全局搜索,将获得的最优信息分享给主种群;主种群综合从种群与自身最优经验,负责局部深度优化,获得最优信息反馈给从种群,从而建立主从群间的共生关系,实现解空间的充分搜索。迭代后期,在主种群中引入自适应变异策略,提高算法跳出局部最优的能力。将提出的SMPSO算法应用于基准测试函数中,与其它改进的PSO算法进行比较。实验结果表明,SMPSO算法在求解精度、搜索能力、稳定性等方面均有较大的提高。     

基于智能混合策略的测试集优化

利用基于粒子群和蚁群算法的智能混合优化策略,删除冗余测试向量以解决测试集的优化问题. 利用蚁群算法的并行搜索能力构造初始解集,通过粒子群优化算法将解集维数降低,确定每次迭代的个体最优解和全局最优解,并利用新粒子信息更新信息素,最终通过多次迭代找到一个或多个最优测试集. 通过多组数据实例分析可知: 该智能混合优化策略与蚁群算法等其他测试集优化算法相比,可得到多个可行性最优测试集;与蚁群算法相比可提高收敛速度,并降低蚁群算法参数选取对收敛结果的影响,从而避免次优解的出现.     

改进粒子群算法在农产品物流配送路径管理中的应用

目的 为了更加合理地进行车辆路径调度管理,提高粒子群求解车辆路径优化问题的性能。方法 提出了一种动态猴子跳跃机制的粒子群优化算法,它借助群体的动态分组,采用不同的动态惯性权重来提高算法的速度,引入猴子跳跃机制来保证全局收敛性。最后把改进算法应用到物流配送路径优化的2个实例中,同一环境下,改进算法搜寻到最优路径适应值、平均运算时间,以及求得最优解的成功次数,均优于标准粒子群优化算法。结果 结果表明,改进的算法能快速有效地确定物流配送路径。结论 改进粒子群优化算法不仅具有较快的寻优速度,而且也提高了算法的收敛性,保证了寻优质量,因此具有很大的应用价值。     

一种基于新改进的Price算法的混合遗传算法求解约束优化问题

新改进的Price算法能够求解多峰、多维,以及不可微目标函数的全局优化问题.把新改进的Price算法作为局部搜索算子,并入到实数编码遗传算法中,构成一个混合遗传算法,求解约束优化问题.该混合算法增强了全局寻优能力,提高了函数值的精度,并减少了计算量.通过对13个约束标准测试函数的仿真实验,并和已有算法的比较,结果表明本文提出的混合遗传算法是有效的.     

包装物回收物流中的车辆路径优化问题

目的提高遗传算法(GA)求解包装物回收车辆路径优化问题的性能。方法通过对传统GA算法的改进,提出混合蜂群遗传算法(HBGA)。首先改进传统GA算法的初始种群生成方式,设计初始种群混合生成算子;其次,提出最大保留交叉算子,对优秀子路径进行保护;然后,在上述改进的基础上引入蜜蜂进化机制,用以保证种群多样性和优秀个体特征信息的利用程度;最后,对标准算例集进行仿真测试。结果与传统GA算法相比,HBGA算法在全局寻优能力、算法稳定性和运行速度方面均有所改善。HBGA算法的全局寻优能力和算法稳定性均优于粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)和禁忌搜索算法(TS),但运行速度稍慢于TS算法。结论对传统GA算法的改进是合理的,且HBGA算法整体求解性能优于PSO算法、ACO算法和TS算法。     

物流车辆路径问题的混合快速蚂蚁算法

通过分析快速蚂蚁算法的原理和易陷入局部最优的缺点,提出了将贪婪算法和快速蚂蚁算法相结合的混合算法求解物流车辆路径问题.混合算法在最优值未改进次数超过限定次数时,自动调用贪婪算法来寻找一个局部最优解,并调整相应路径上信息素的量.为保证解的多样性,对贪婪算法本身使用随机选择第一个客户的方法进行了调整.用计算实例比较并分析了快速蚂蚁算法、混合算法及其他算法应用到车辆路径问题上的结果,说明了贪婪算法使混合算法跳出局部最优的过程以及混合算法的不足之处.     

遗传禁忌搜索算法在混流装配线排序中的应用

针对混流装配线排序问题，提出了一种混合遗传禁忌搜索算法，在每一代遗传演化之后，按一定比例随机选择部分解进行禁总搜索，以提高算法的全局搜索能力和收敛性。通过一个混流装配线排序实验，分别利用遗传算法和遗传禁忌搜索算法进行求解，结果表明遗传禁忌搜索算法具有更好的全局搜索能力和收敛性能。     

Guided particle swarm optimization method to solve general nonlinear optimization problems

The development of hybrid algorithms is becoming an important topic in the global optimization research area. This article proposes a new technique in hybridizing the particle swarm optimization (PSO) algorithm and the Nelder–Mead (NM) simplex search algorithm to solve general nonlinear unconstrained optimization problems. Unlike traditional hybrid methods, the proposed method hybridizes the NM algorithm inside the PSO to improve the velocities and positions of the particles iteratively. The new hybridization considers the PSO algorithm and NM algorithm as one heuristic, not in a sequential or hierarchical manner. The NM algorithm is applied to improve the initial random solution of the PSO algorithm and iteratively in every step to improve the overall performance of the method. The performance of the proposed method was tested over 20 optimization test functions with varying dimensions. Comprehensive comparisons with other methods in the literature indicate that the proposed solution method is promising and competitive.     

配载约束下双向搜寻节点的车辆路径问题

目的 研究三维装箱约束的车辆路径问题,即在给定车辆中尽可能多地装入货物且保证车辆行驶路线最优。方法 提出基于双向搜寻路径节点规则的智能水滴节约算法来求解车辆路径问题,并采用基于虚拟组合块的启发式算法来求解装箱问题。结果 通过数值算例检验,混合算法使车厢的平均空间利用率达到了76.14%,并确定了最优行驶路线。结论 基于双向搜寻路径节点规则的智能水滴节约算法可找出最优的行驶路线,而基于虚拟组合块的启发式算法也能合理放置货物,得出较优的装载方案。     

Biogeography-based particle swarm optimization with fuzzy elitism and its applications to constrained engineering problems

In evolutionary algorithms, elites are crucial to maintain good features in solutions. However, too many elites can make the evolutionary process stagnate and cannot enhance the performance. This article employs particle swarm optimization (PSO) and biogeography-based optimization (BBO) to propose a hybrid algorithm termed biogeography-based particle swarm optimization (BPSO) which could make a large number of elites effective in searching optima. In this algorithm, the whole population is split into several subgroups; BBO is employed to search within each subgroup and PSO for the global search. Since not all the population is used in PSO, this structure overcomes the premature convergence in the original PSO. Time complexity analysis shows that the novel algorithm does not increase the time consumption. Fourteen numerical benchmarks and four engineering problems with constraints are used to test the BPSO. To better deal with constraints, a fuzzy strategy for the number of elites is investigated. The simulation results validate the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm.     

不确定车数的随机车辆路径问题模型及算法

研究了一类有时间约束、车辆数量不确定的随机车辆路径问题;建立了该类问题的随机规划数学模型;设计了模型求解的遗传算法、禁忌搜索算法和遗传-禁忌混合算法.禁忌算法采用了对当前解的车辆-顾客分配结构和解的路径顺序分别禁忌的双层禁忌算法,使算法全局性更好,同时也降低了搜索时间.把禁忌算法作为变异算子应用于遗传算法形成了混合算法.最后给出了计算示例,对算法进行了比较分析.     

应用蜜蜂繁殖进化型粒子群算法求解车辆路径问题

为了提高粒子群算法求解车辆路径问题时收敛速度和全局搜索能力,将蜜蜂繁殖进化机制与粒子群算法相结合,应用到CVRP问题的求解。该算法中,最优的个体作为蜂王与通过选择机制选择的雄蜂以随机概率进行交叉,增强了最优个体信息的应用能力;同时,随机产生一部分雄蜂种群,并将其与蜂王交叉增加了算法的多样性。实例分析表明该算法具有较好的全局搜索能力,验证了该算法的可行性。     

A surrogate-assisted particle swarm optimization algorithm based on efficient global optimization for expensive black-box problems

Evolutionary algorithms cannot effectively handle computationally expensive problems because of the unaffordable computational cost brought by a large number of fitness evaluations. Therefore, surrogates are widely used to assist evolutionary algorithms in solving these problems. This article proposes an improved surrogate-assisted particle swarm optimization (ISAPSO) algorithm, in which a hybrid particle swarm optimization (PSO) is combined with global and local surrogates. The global surrogate is not only used to predict fitness values for reducing computational burden but also regarded as a global searcher to speed up the global search process of PSO by using an efficient global optimization algorithm, while the local one is constructed for a local search in the neighbourhood of the current optimal solution by finding the predicted optimal solution of the local surrogate. Empirical studies on 10 widely used benchmark problems and a real-world structural design optimization problem of a driving axle show that the ISAPSO algorithm is effective and highly competitive.     

改进麻雀搜索算法求解多目标低碳冷链物流车辆路径问题

目的 在传统冷链物流的车辆路径问题模型基础上,考虑服务节点和车辆运输过程中产生的碳排放,并加入客户满意度,在有限资源情况下最小化路径成本和最大化客户满意度。方法 构建多目标低碳冷链物流车辆路径问题模型,将爬山算法局部搜索思想应用到麻雀搜索算法中,形成改进麻雀搜索算法,并用其对上海市某区域内的冷链物流配送路径优化问题算例进行求解。结果 通过与改进前及其他2种智能优化算法运行结果进行对比发现,改进后的麻雀搜索算法具有更快的寻优速度和更好的寻优能力,且改进后的算法对模型的碳排放效用性更高。结论 基于国家的低碳政策,设计出符合当下实情的低碳冷链物流运输模型,通过改进优化算法设计运输方案,验证了爬山算法局部搜索思想对麻雀搜索算法进行改进的有效性及所构建低碳冷链物流车辆路径模型的合理性。