基于熵模型的粒子群优化算法

为了改善粒子群算法在解决高维优化问题时易早熟收敛且存在大量无效迭代的问题,提出了一种基于熵模型的粒子群优化(EPSO)算法.通过引入信息熵模型,精确分析了粒子群搜索过程中的聚集特性,将粒子群搜索过程划分为3个阶段进行优化.第1阶段引入粒子迭代熵差,优化调整惯性权重;第2阶段根据粒子群熵值变化,适时重置惯性权重;第3阶段采用截断策略,减少粒子群的无效迭代.实验结果表明,在Sphere、Rosenbrock、Ackley、Griewank、Rastrigin五个标准测试函数中,EPSO算法的求解精度和收敛速度都优于传统粒子群算法、经典粒子群算法、自适应惯性权重粒子群算法以及新的自适应惯性权重粒子群算法,并且减少了算法的大量无效迭代,从而验证了EPSO算法的有效性.     

车间多载自动导引车绿色物流调度

随着现代制造业的飞速发展,企业在生产效率和生产能耗方面有越来越高的要求,智能生产车间的自动化程度逐渐提高。主要研究作业车间自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的智能绿色物流调度问题。首先,建立以降低AGV能耗和最优AGV路径为目标的AGV物流调度优化模型;然后,提出一种以任务排序为约束的改进遗传粒子群算法;最后,以某针织车间的实际物流调度为例对文中方法进行验证。计算结果表明,文中提出的AGV物流调度模型能够较好地模拟AGV绿色调度耗能问题,提出的改进遗传粒子群算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力。     

改进蚁群与遗传融合算法的路径规划

针对传统遗传与蚁群融合算法在路径规划中出现的收敛慢、能耗高的问题，提出一种改进融合算法。改进基于启发函数和自适应挥发因子的蚁群优化算法，结合A^*算法提出回溯策略优化死锁问题；优化遗传算法种群初始化模式，提出通信机制交叉，调整适应度函数及交叉变异因子；将蚁群算法得到的次优解放入遗传算法优化后的种群中，形成新种群进行路径规划，采用删除算子对输出路径进行优化。仿真结果表明，改进融合算法对比传统融合算法在简单地图中迭代与转弯次数上优化57%和75%;在复杂地图中迭代与转弯次数优化70%和18%,搜索效率有所提高，改进的融合算法有效。     

一种混合粒子群优化算法在TSP中的应用

针对TSP,提出一种混合粒子群优化算法IHPSO,将种群划分成若干子种群,在子种群内部实施遗传策略。算法在PSO-GA的基础上,引入克隆免疫机制,通过计算粒子间的亲和度来进行复制和变异,从而保留最佳粒子和改进较差粒子。算法中设计了克隆算子、交叉算子、自适应变异算子和抗体重组算子等4个算子。通过实验比较,用所提出的混合粒子群优化算法求解TSP在收敛速度、全局搜索能力和最优解结果上都较优。     

基于粒子群优化算法的协同空战导弹目标分配

为了取得协同空战的最佳攻击效果,在协同攻击的过程中进行导弹-目标最优分配是一种有效的解决方法。首先运用作战效能和运筹学理论建立多目标协同攻击的导弹-目标最优分配模型,其次在分析基本粒子群优化算法特点的基础之上提出了一种改进粒子群优化算法,其中的主要改进有3点:惯性权自适应调整、粒子速度与位置自动更新以及优化策略改进。然后将该改进粒子群优化算法应用于协同空战导弹-目标最优分配问题的迭代求解。仿真结果表明所采取的改进策略加快了算法的收敛速度,提高了粒子的局部求解精度与全局寻优能力,并且与基本粒子群算法、遗传算法相比较,该改进粒子群优化算法能够更加快速、有效地求出多目标协同攻击的导弹-目标分配最优解。     

基于Kriging代理模型的注塑产品翘曲优化

针对传统的基于CAE的注塑产品工艺优化方法精度不高、效率低,提出了Kriging模型与自适应粒子群算法相结合的集成优化策略.Kriging模型代替CAE分析作为粒子群算法迭代过程中的适应函数,大大减少了优化算法的计算量;同时,通过在粒子群算法中引入自适应惯性权系数,加快了粒子群算法的收敛速度.算例表明,基于Kriging模型与自适应粒子群算法的优化策略可以在小样本情况下获取较高的求解精度,并通过与标准遗传算法做比较,表明该优化策略同时具有较高的计算效率.     

基于全参数自适应变异粒子群算法的单目相机标定

针对传统粒子群方法求解相机内参时的局部最优解问题,提出一种基于全参数自适应调节和变异机制的粒子群单目相机内参优化方法.首先,基于向量约束关系对单应性矩阵进行变形,利用最小二乘法求得相机的初始内参.然后,考虑在迭代过程中局部最优粒子、全局最优粒子对各个粒子的作用不同,分别给出了基于粒距的自适应的局部因子学习调节策略和全局因子学习调节策略;同时,设计了基于粒子群平均粒距的改进的粒子自适应变异率.最后,给出了基于全参数的自适应变异机制的粒子群相机内参优化算法.实验结果表明,与张正友标定方法、传统粒子群优化标定方法相比,该方法具有较好的标定精度和收敛速度.     

混流柔性加工单元自动导引小车的调度优化

多品种混流柔性加工单元中的自动导引运输车(AGV)数量和运行路径直接影响单元的运行效率.在考虑产品加工工时、批量需求、设备物理位置等约束下,以最小化搬运任务时间为优化目标,基于改进Memetic算法,通过编码和搜索机制的调整,对不同AGV数量以及不同设备加工任务分配方案条件下的调度策略进行协同优化求解,有效避免了迭代过程中易出现非法解的状况,从而获得了AGV最优调度路径.最后通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

一种动态惯性权重的自适应粒子群优化算法

在标准粒子群算法中,权重过大导致最优点的搜寻能力降低,不能适应复杂的非线性优化搜索过程,动态惯性权重的自适应粒子群算法(APSO)解决了这一问题。在该算法中,粒子群中所有粒子适应度的整体变化可以跟踪粒子群的状态,在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。通过对几种典型函数的测试结果表明,APSO算法的收敛速度和收敛精度明显优于LDW算法,从而提高了算法的性能。     

改进粒子群算法及其在热连轧负荷分配中的应用

对一种已有的自适应算法进行了改进,并将该算法思想引入到粒子群算法的改进中,在种群进化到一定代数时按照改进自适应算法改变搜索范围的大小,实现了自动调整搜索范围、提高收敛速度和精度并可有效防止粒子群算法早熟收敛的目的,同时通过实验仿真进行了验证.将该改进粒子群算法应用到热连轧机精轧机组的负荷分配优化计算中,程序运行时间小于5s,满足实时性的要求,为其提供了一种更为有效的优化手段.     

粒子群算法在金融风险模型中的研究与改进

在一种非线性金融风险模型中引入粒子群算法,针对粒子群算法在迭代后期搜索能力不高、粒子容易陷 入局部最优的问题,基于对惯性权重的优化以及对每个粒子个体位置变异,提出一种改进后的粒子群算法。 利用粒子群算法选择最优控制参数,以最大程度降低金融系统的总风险值。仿真结果表明,改进后的粒子群算 法在全局最优以及搜索速度方面优于传统的粒子群算法。     

基于扰动的自适应粒子群优化算法

【目的】针对标准粒子群优化算法在应用中暴露出的缺点,如在迭代后期收敛速度慢、搜索精度不高、容易陷入局部最优等,提出一种基于扰动的自适应粒子群优化算法。【方法】该算法将扰动因子加入速度更新公式中,使种群搜索范围扩大;采用自适应的惯性权重,以起到平衡全局和局部寻优能力的作用;对最优粒子进行自适应的柯西变异,拓展最优粒子的搜索空间,降低粒子陷入局部最优的可能性;最后对算法进行仿真实验。【结果】新算法能够增强全局搜索能力,有效避免局部最优,具有更快的收敛速度。【结论】新算法克服了标准粒子群优化算法的缺点,为进一步研究粒子群优化算法的改进和应用提供科学依据。     

面向车辆路径问题的改进蚁群算法研究

为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素...     

PSO-QGA在移动机器人复杂路径规划中的应用

量子遗传算法具有适应性强、收敛速度快、适合于全局搜索的特点,粒子群优化算法的优点是具有记忆能力,在智能搜索的实现上可以结合个体和全局的最佳位置实现位置定位,但粒子群优化算法在搜索速度和择优能力方面还有待提升.因此提出了一种改进的路径规划算法,即利用量子遗传算法结合粒子群优化算法的记忆功能和最佳定位能力,实现对移动机器人路径规划算法的改进.通过仿真实验已经证明,改进后的移动机器人路径规划算法在稳定性和路径优化选择上都优于单纯的粒子群优化算法和量子遗传算法,并且改进后的算法更适合于复杂路径中实现优化.     

融合多种策略的改进粒子群算法及其在电子商务多级物流中的应用研究

为了提高粒子群优化算法(PSO)求解复杂优化问题的能力,本文对基于细菌趋化的粒子群优化算法(PSOBC)进行改进。PSOBC算法是PSO算法的一种新思路,可以有效地克服其易陷入局部最优、后期粒子多样性差的缺点,故将一般反向学习策略和自适应惯性权重与PSOBC算法相结合,得到一种改进的粒子群优化算法。改进的粒子群优化算法的开发能力和勘探能力都得到了很大的提高;在求解复杂性优化问题时种群能够在搜索范围内快速收敛到局部最优处,并且当种群密度足够小时,及时增大种群密度即进行去全局寻优。最后将改进后算法应用到电子商务多级物流中心选址及路径规划问题上。     

基于遗传粒子群的图像融合算法及应用

为改善传统图像融合方法对细节信息的丢失,提出了一种基于遗传粒子群算法（geneticalgorithmofparticleswarmoptimization,GAPSO）的图像融合方法,该算法应用于像素级的图像融合,使图像融合问题归结为最优化问题．该算法结合遗传算法和粒子群算法的优点,对标准粒子群算法进行了改进,将交叉与变异算子引入到标准粒子群算法,提高了该算法的收敛性能和全局求解能力．实验结果表明,该算法获得的评价指标都优于遗传算法和PSO算法,且融合图像较好地从源图像中提取了有用信息,提高了融合质量．     

基于动态和谐搜索的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法随维数增大群体多样性相对减小而早熟收敛的问题,在对和谐搜索算法进行适应性改进的基础上,将其引入粒子群算法中,提出一种动态和谐搜索混合粒子群优化算法(DHSPSO).该方法使得粒子在搜索初期更具遍历性,降低算法对初始值的敏感性,并通过和谐搜索算法搜索的随机性和优胜劣汰机制改善粒子群的多样性,使得算法具有更快的收敛速度与更好的全局搜索能力.以多个标准测试函数优化进行仿真测试,结果表明,DHSPSO算法在进行高维优化问题时,在寻优速度、精度和成功率等方面均显示出良好的优化效果.     

基于Powell搜索法的混合微粒群算法

利用Powell搜索法求解精度高、收敛速度快和局部搜索能力强等优点,本文提出了一种与Powell搜索法相结合的改进微粒群算法实践.改进算法将微粒的搜索过程分为两阶段,第一阶段,将PSO算法的速度公式改进后进行搜索;第二阶段,将第一阶段的最后一代微粒作为Powell搜索法的初始点,让Powell搜索法与PSO算法交替进行.这样既克服了PSO算法易陷入局部最优的缺点,也大大提高了算法的求解精度和收敛速度,同时保持了微粒的多样性.仿真结果表明:同PSO算法相比,Powell-PSO算法具有较高的求解精度和较强的寻优能力,并且不论是对单峰函数还是多峰函数都能取得很好的优化效果.     

基于改进人工鱼群算法的复杂地貌无人机三维路径规划

针对无人机在复杂海域地貌中的三维路径规划,在人工鱼群算法的基础上提出了一种改进的适应性人工鱼群算法。首先,利用数学模型建立地貌的三维模型,选取路径最短为性能评价函数,保证路径规划的合理性;其次,考虑到传统的人工鱼群算法前期收敛速度慢,后期需要精确搜索提高算法精度,提出自适应步长和自适应视野范围来更新个体的位置。为了避免算法陷入局部最优,在追尾行为中引入鱼群中的社会经验位置进行更新;最后,利用MATLAB对在3个复杂程度不同的地图中与传统的人工鱼群算法与粒子群算法对比,仿真结果表明改进后的人工鱼群算法在三维路径规划问题求解中具有更好的收敛速度和精度。