混合粒子群算法求解多维背包问题

提出了一种求解多维0-1背包问题的混合粒子群算法,算法使用了两个主要的思想策略,即依据物品单位容积价值的高低选择物品的贪婪策略和基于二进制编码的粒子群算法.用提出的算法,对55个测试算例进行了测试,得到了全部算例的最优解.测试结果表明,提出的混合粒子群算法求解多维0-1背包问题,计算结果的优度高,时间短,是求解此问题的有效算法.     

一种求解0-1背包问题的整数混沌粒子群优化算法

针对0-1背包问题(0-1KP)的特点,以经典的速度-位移模型为基础整数编码各粒子,以混沌序列指导全局搜索,以排列的改变描述粒子的飞行.更新粒子的位置,进而提出用于求解0-1KP的整数混沌粒子群优化(ICPSO)算法.该算法由于背包容量的限制,融入到编码和粒子飞行中,因而不会在进化中产生无效的粒子,从而提高了算法的求解效率.实验结果表明:ICPSO算法简明、有效,较典型遗传算法,及粒子群算法具有更好的收敛性能和求解速度.     

利用种群平均信息的二进制粒子群优化算法

在Kennedy和Eberhart的二进制粒子群优化算法(BPSO)的基础上提出一种利用种群平均信息的二进制粒子群优化算法。新算法利用种群个体极值的平均信息和粒子的个体极值决定粒子当前取值的概率,使粒子可以充分利用整个种群的信息。通过测试函数优化和0—1背包问题,结果表明该算法具有较好的收敛速度和稳定性,求解结果要优于BPSO和一些改进算法。     

一种改进的粒子群算法求解背包问题

针对传统的离散粒子群优化算法后期容易陷入局部收敛这一缺点,提出了一种新的离散粒子群算法,使用了新的运动方程来更新粒子的位置,并将贪心算法的思想引入粒子群优化算法中,在粒子的位置初始化的过程中,把采用贪心策略所得出的结果作为一个粒子的初始位置.用改进的算法求解背包问题,通过与其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在全局寻优能力和收敛性上都优于传统的粒子群算法.     

求解背包问题的一种改进粒子群优化算法

针对0—1背包问题,提出了一种改进的粒子群优化算法。在物品规模增大时,该算法能够有效寻找全局最优解,提高背包的空间利用率,降低背包的空置率。通过仿真实验表明,改进的粒子群优化算法在背包问题求解中具有更好的收敛性和稳定性。     

基于CNBPSO算法的需求侧资源计划

为克服二进制粒子群优化(BPSO)算法易于陷入局部极值的不足,在粒子群算法(PSO)的速度更新公式中引入混沌参数与小生境机制,在此基础上提出了一种新的二进制粒子群(混沌小生境二进制粒子群优化,CNBPSO)算法.将新算法应用于两种不同复杂度的负荷削减需求计划问题的求解,均获得了比BPSO更好的中断方案,证实了算法的有效性,新算法具有简单、快速、均衡收敛等优点.     

一种求解集合组合问题的离散粒子群优化模型

针对变长集合组合优化问题,提出了一种离散粒子群优化模型.该模型将集合的概念和运算引入粒子群优化中,定义了一个可变集合搜索空间,并重新定义了粒子的位置、速度及作用于此空间的运算规则,既保留了粒子群本身的优化特性,又体现了集合组合优化的特点.采用典型的变长集合组合优化问题——背包问题来验证此模型的性能,并与二进制粒子群优化(BPSO)算法进行了对比.结果表明,该模型具有较强的寻优能力和更高的稳定性.     

二进制粒子群优化算法在车辆路径问题中的应用

车辆路径优化问题是一类实用价值很高的NP组合问题,针对传统启发式优化算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了一种新的基于二进制的粒子群优化算法,并将该算法应用于车辆路径优化问题,建立了相应的数学模型和求解算法.将该算法通过与遗传算法、混合蚁群算法和标准粒子群算法进行比较,证明了其搜索速度和寻优能力的优越性.     

基于分群式粒子群算法的压裂水平井试井曲线自动拟合

为提高压裂水平井试井多参数自动拟合的计算精度、速度和稳定性,将传统方法、智能算法和并行算法相结合,提出并行分群式粒子群优化算法,并将高斯-牛顿法与粒子群算法相结合,同时采用OpenMP并行算法求解。结果表明:在粒子群优化算法中,通过粒子分群使粒子搜索方向趋近于线性,避免了粒子群算法易陷入局部最优的问题,加快了搜索速度;与高斯-牛顿法相结合保证了计算的稳定性;采用OpenMP并行算法求解降低了模型的复杂度,提高了计算效率;分群式粒子群优化算法比其他优化算法计算速度更快,计算精度更高,并可在一定程度上为多裂缝水平井试井解释划分流动阶段。     

改进的量子粒子群优化算法对多维多选择背包问题的求解

针对多维多选择背包问题无法在多项式时间内找到最优解,且由于其强约束限制条件,在求解过程中易陷入局部最优的问题,提出一种改进的量子粒子群优化算法对该问题进行求解.首先,在量子粒子移动过程中,通过判断其与下次迭代个体的位置关系确定其位置信息的可用性,通过该信息充分保留粒子位置的多样性;其次,提出一种新的位置扰动方法,避免种群陷入局部最优.最后,将该算法在标准数据集上进行测试,对算法的收敛速度和运行时间进行分析,测试结果表明,该算法在求解准确性上得到明显提升.     

基于GAs/PSO组合算法的水轮机调速系统PID参数寻优

提出了一种基于GA s/PSO组合算法的P ID控制器参数自整定方法,这种方法兼有遗传算法(GA s)和粒子群算法(PSO)的优点。组合算法种群由GA s和PSO的最佳个体迁移形成,其中GA s采用了实数编码和变异概率自适应,PSO算法采用了带指数衰减的惯性因子的速度更新算法,以加快收敛速度。通过对水轮机调速系统P ID控制器参数寻优仿真比较表明,该组合算法寻优性能比单独的GA s和PSO表现更为优异,且所得系统具有更好的动态性能。     

惯性权值和学习因子对标准PSO算法性能的影响

基于标准PSO算法,通过分析惯性权值和学习因子2类参数不同的取值策略对常用测试函数优化结果的影响,来探究2类参数对算法性能的影响.实验结果表明,2类参数恰当的动态改变不仅能明显提高单峰函数的寻优精度和收敛速度,而且能提高双峰和多峰函数的寻优概率;惯性权值主要影响算法的收敛速度,随着惯性权值的递增,算法收敛速度逐渐加快;学习因子主要影响算法的寻优精度,当反映粒子的自我学习能力和向群体最优粒子学习的能力的学习因子同增同减变化时,寻优精度提高;惯性权值递增结合2种学习因子的同增同减变化,或惯性权值递减结合2种学习因子的一增一减变化,均可使标准PSO算法性能得到显著提高.     

改进的PSO优化SVM的病理图像分类算法

为了提高医学病理图像分类的准确率,提出了一种带有粒子位置权重和粒子之间相关度函数的PSO(particle swarm optimization)参数寻优算法.首先,在经典PSO算法的基础上提出了一种基于适应性原则的位置更新策略.然后,在粒子进行参数寻优的过程中,设计了一个增加粒子之间相关性的函数.该算法可以在不考虑速度影响的情况下进行参数最优解的搜索.最后,用经过PSO优化的支持向量机(SVM)算法分类检测病理图像.实验结果表明,该算法的分类准确率达到了98.5%,较高于另外几种算法.分类检测结果符合临床诊断结果,满足医学研究要求.     

智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究

针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题,结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点,将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法,构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明,文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域,只有少部分工况点落在非经济区域,虽然多消耗了1.06%的燃油,但在运算速度上却获得了60.3%的提升.     

智能优化算法在复杂模型寻优中的研究

针对建立的钢板轧制过程中的中厚板凸度预报多参数复杂模型,分别采用BP算法、BP改进算法、混沌算法和粒子群算法进行寻优并对结果进行比较。实验结果表明,该模型切实可行,在模型优化中,混沌算法和BP算法寻优速度慢,精度不高,粒子群算法寻优速度和精度均有相应提高,BP改进算法寻优速度和精度均为最优。     

单纯形微粒群算法在确定路堤安全系数中的应用

在公路设计中,对于路堤的堤身稳定性、路堤和地基的整体稳定性评价,按规范要求一般采用简化Bishop算法来确定公路边坡最危险滑动弧面及其对应的最小安全系数.工程上常采用的枚举法要求给出搜索范围,计算速度慢.传统的优化算法如步长加速法等存在容易陷入局部极值等缺点.在微粒群算法(PSO)基础上,运用了一种用单纯形法和微粒群法结合的优化搜索算法(SM-PSO),并与PSO方法在优化效率和优化性能方面作了比较.该方法在收敛速度、适应性等方面较PSO方法也有明显改进,与传统枚举算法相比计算精度满足要求.     

基于改进微粒群算法的飞机纵向飞行轨迹优化

为提高飞机纵向飞行轨迹优化的精度和收敛速度,提出了用改进的微粒群算法对飞机纵向飞行轨迹进行优化的新方法。基于质点动力学和能量状态方程,建立了飞机质点运动数学模型;利用庞特里亚金最小值原理,给出了飞机纵向飞行过程优化的目标方程;引入自适应惯性因子,采用罚函数法对轨迹寻优问题进行无约束化处理,基于改进的微粒群算法对纵向飞行轨迹进行了优化,并给出了算法优化流程。使用改进的微粒群算法,得到了Boeing 737-800飞机纵向飞行最优轨迹。优化结果与试验结果的比较表明,该算法可使纵向飞行轨迹快速收敛于最优解,算法具有收敛速度快、精度高的优点。     

基于改进粒子群算法的球磨机运行优化

为了降低制粉系统球磨机的能耗率,对球磨机进行了运行优化的研究.在运行优化过程中,为了获得运行优化的目标模型,运用支持向量回归机对制粉出力进行了软测量建模,实现了制粉出力的在线软计算,得到了制粉单耗的计算模型.在此基础上,将混沌遍历的思想引入粒子群优化算法,提出了一种新的混沌遍历粒子群算法,该改进粒子群算法具有较快的搜索速度及全局收敛的特点.将该改进粒子群算法用于球磨机运行目标的优化从而获得最佳运行参数值.研究结果表明,运用所建立的运行优化目标模型及改进的优化算法可以获得球磨机的最佳运行优化参数,该研究具有重要的工程应用价值.     

免疫粒子群优化算法及性能分析

针对基本粒子群算法的容易陷入局部极小值,搜索精度不高等缺点,将免疫算法和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)相结合,并加以改进,利用免疫算法能够保持个体多样性的特点,可使粒子群优化算法.达到摆脱局部极值点能力,从而提高算法进化过程中的收敛精度和速度.使用四个经典的测试函数...     

基于差异演化的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法由于缺乏种群多样性而导致早熟收敛的不利因素.提出了一种把差异演化算法中的后代产生机制引入粒子群优化算法的更新规则中以保持粒子群的种群多样性和加快收敛速度的算法.这种思想能有效改善摆脱极值点的能力.基于几个高维测试函数的试验结果显示,该算法在收敛速度快和精度方面都优于粒子群优化算法.