基于混沌粒子群算法的车间作业调度优化

为提高车间作业调度效率,提出一种基于混沌粒子群算法的车间作业调度优化方法。首先以机器加工时间最短为优化目标,建立一个多约束的车间作业调度数学模型,然后采用粒子群算法对其进行求解,并通过采用混沌机制保持粒子多样性。仿真测试表明,混沌粒子群算法可以获得车间作业调度方案,具有一定应用价值。     

基于多智能体粒子群优化的移动机器人动态路径规划

为了确保机器人在动态环境下无碰撞地到达目标位置,将多Agent粒子群优化算法（multi-agent particle swarm optimization, MAPSO）引入到粒子滤波（particle filter, PF）中,提出一种基于多Agent粒子群优化粒子滤波算法（multi-agent particle swarm optimized particle filter, MAPSOPF）的路径规划方法。通过多Agent系统的竞争、协作机制,调整MAPSOPF中粒子的提议分布,更新预估粒子的位置。与PSOPF算法相比较,该算法的迭代步数减少了50%~60%,计算时间复杂度降低了5%~50%。与改进的遗传算法相比较,MAPSOPF算法的计算时间复杂度降低了95%。三种算法中,MAPSOPF可近似得到最短的路径。实验结果表明该算法可有效应用于移动机器人动态路径规划。     

面向移动通信网络覆盖的四元数域粒子群优化算法

为优化移动通信网络的覆盖性能，针对天线指向变量中方位角与下倾角的内在关联性，提出了四元数域粒子群优化算法.该算法利用四元数表示天线指向，并基于四元数域乘法所表示的旋转实现粒子群算法的可行解沿最短路径进行更新.由于四元数域乘法不符合交换律，故在无穷小移动的概念上进一步提出了调和四元数粒子群优化算法，使粒子群中可行解的更新与惯性速度、朝向个体历史最优解和全局最优解的移动次序无关.实验结果表明，提出的两类算法，特别是调和算法在收敛速度和覆盖性能上均优于经典粒子群算法、萤火虫算法和遗传算法.     

基于改进MMAS算法的堆垛机货物拣选路径优化

提出了一种基于改进最大最小蚁群算法(MMAS)的货物拣选路径优化算法.首先建立堆垛机货物拣选路径最短化的数学模型,然后利用改进的MMAS对其求解获得临时优化路径,最后融合2-opt策略进行局部调整获得最优拣选路径.实验结果表明,本算法可有效克服蚁群算法易陷入局部最优的不足,且较之遗传、粒子群等算法缩短了货物的拣选路径,提高了仓库作业的效率.     

非完整运动规划的粒子群优化算法

讨论了粒子群优化和非完整运动规划问题。首先对粒子群优化算法的性能进行了分析，发现当搜索空间的维数较高时，粒子群将收敛到子空间的一个局部最优点，而该点并不是整个搜索空间的局部最优点。通过引入变异算子，则可以改进粒子群优化算法的性能。在此基础上，提出了一种求解非完整运动规划问题的带变异算子的粒子群优化算法。仿真结果表明，对于30维的球形函数，无变异操作的粒子群优化算法不能得到问题的最优解，而最优解可以非常容易地由带变异操作的粒子群优化算法得到。对独轮移动机器人非完整运动规划问题进行了仿真。结果表明，粒子群优化算法比牛顿法更有效。     

无等待流水线调度问题的混合优化算法

针对无等待流水线调度问题提出了一种混合离散化粒子群优化算法。通过建立位置矢量编码与调度方案之间的映射关系将连续的粒子群优化算法应用于离散的无等待流水线工件调度问题。为了提高离散粒子群算法的性能,增强算法的探索能力,在粒子群每次迭代之后对全局最优解加入随机扰动并进行变邻域搜索。仿真结果表明,该优化算法具有良好的性能。     

粒子群算法在配电网络无功补偿优化中的应用

介绍了粒子群算法的原理、模型和算法实现过程,并采用粒子群算法对配电网络无功补偿优化数学模型进行了优化计算,计算结果符合实际情况,表明粒子群算法应用于电力优化计算切实可行,为复杂的电力系统优化设计问题提供了新的思路和方法.     

基于混合粒子群算法的梯级泵站优化调度

针对不同时段电价差异,以流量平衡为基础,建立以梯级泵站耗电电费最小为目标的优化调度模型,并采用粒子群算法求解.为克服粒子群优化算法易早熟、迭代后期收敛速度慢的缺点,引入免疫思想,以粒子适应度为标准,通过克隆变异算子、疫苗接种算子和优胜劣汰算子,构建双粒子群,增强了粒子群搜索精度和搜索范围,并将其应用于广东某供水工程.优化调度仿真对比分析表明:免疫粒子群算法(IAPSO)能够有效地解决梯级泵站优化调度问题,降低了泵站运行成本,与基本粒子群算法(PSO)和自适应惯性权重粒子群算法(APSO)相比,收敛速度更快,搜索精度更高.     

基于改进粒子群算法的热连轧粗轧短行程控制曲线优化

对热连轧粗轧短行程控制原理和模型进行深入的分析基础上,采用一种新的进化寻优方法一粒子群优化方法,简称PSO算法,对短行程控制曲线进行优化;为了保证粒子群算法的全局最优性,在算法中采用带有变异算子的改进粒子群算法．经实验仿真证明,获得满意的效果,采用改进PSO算法优化后的短行程曲线,可以降低板坯头尾宽度偏差,减少头尾切损量,是一种有效的短行程控制优化方法．     

基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究

将复杂网络理论应用于粒子群算法改进,提出了一种改进粒子群算法,通过自适应惯性系数方法自动调节惯性系数,增强算法的收敛性能.仿照Voronoi图理论,用可行路径网络结构图表示已知威胁分布情况,采用Dijkstra算法粗略搜索威胁分布图,求得粗略最短路径.在粗略最短路径的基础上,通过改进粒子群算法和最小二乘法拟合求解最优路径.用MATLAB进行了仿真验证,仿真结果表明了算法的有效性和无人机路径规划的合理性.     

解非线性约束规划问题的新粒子群优化算法

给出非线性约束规划问题的一种新解法.首先把带约束的非线性规划问题转化成为2个目标的优化问题,在对搜索算子及各种参数进行合理设计的同时,提出了一种新粒子群优化算法(TS-MC),最后的数据实验表明该算法对带约束的非线性规划问题求解是非常有效的.     

基于粒子群算法的服装矩形样片模型研究

针对服装排料中如何将样片在指定的面料内进行合理的排列,使面料利用率达到最大的问题,在服装样片矩形化的基础上,建立混合组合方式下的服装最优排料的数学模型,并将粒子群算法与实际服装排料经验相结合,设计了整体排料最优求解算法.通过实例证明了服装排料数学模型的有效性.     

一种二维不规则零件优化排样算法

将模拟退火算法和粒子群算法相结合，提出了一种基于模拟退火的粒子群算法。采用交叉和柯西变异运算，提高了算法的收敛速度和精度。将该算法应用于求解二维不规则零件排样问题，首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题，然后应用该算法进行优化求解，在求解过程中应用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调。排样结果表明该算法是行之有效的。     

一种带交叉算子的改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)固有的缺点,在研究标准的粒子群优化算法理论的基础上,提出了一种带交叉因子的改进的粒子群优化算法(MPSO),以解决算法的早熟收敛问题。该算法在搜索过程中引入了交叉因子,增加了粒子的多样性,克服了标准粒子群优化算法易陷入局部极优点的不足,并且算法有较快的收敛速度。该算法有较强的收敛性,还可以引入变异算子。将改进后的算法运用常见的几个测试函数进行了寻优仿真,仿真结果验证了带交叉因子的粒子群算法的可行性和有效性。     

新型混合粒子群算法在核动力设备优化设计中的应用

针对标准粒子群算法在处理非线性约束优化问题时存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优的缺点,设计了一种新型混合粒子群算法,该算法采用可行性原则处理约束条件,避免惩罚函数法中惩罚因子选取的困难;引入基本复合形法产生初始可行群体,加快粒子群收敛速度;引入遗传算法的交叉和变异策略,避免粒子群陷入局部最优;在迭代末期的优解附近,进行改进复合形算法的寻优,提高最优解的精度.通过算法测试基准函数的优化计算,结果显示,新型混合粒子群算法有较好的优化性能,并在核动力设备优化设计中有很好的应用.     

基于灰色粒子群算法的可靠性稳健优化设计

为提高车辆零部件的安全性和稳健性,应用可靠性稳健优化设计理论和多目标决策方法,将车辆前轴的可靠性稳健优化设计转化为多目标优化问题。运用灰色理论中的关联分析法,选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了适合可靠性稳健优化设计中多目标模型求解的灰色粒子群算法。与传统方法相比,该方法更能迅速准确地得到车辆前轴的可靠性稳健优化设计信息。     

基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类

目的基于梯度下降的模糊聚类算法（FCM）选择最优解做改进,降低原FCM对初始值的敏感度,改进模糊C-均值算法,加快收敛速度,改善聚类的效果.方法该算法通过克隆选择改变粒子群优化算法（PSO）中群体的多样性,用PSO代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程.结果算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极值的缺陷,同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度.通过机器学习中的W ine和Iris数据对所提出的算法进行验证,取W ine样本数据为178个,条件属性为13,聚类类别数为3;Iris数据150个,条件属性个数为4,对这两类数据分别进行聚类分析,将试验结果与单纯的FCM和基于PSO的FCM比较,聚类的正确性有所提高.结论基于粒子群和免疫克隆的模糊C-均值聚类算法具有很强的全局搜索能力,提高了聚类的效果和效率.     

粒子群算法求解Web服务组合中基于QoS的服务选择

针对现有web服务组合中服务选择技术的不足,提出了一种基于粒子群优化算法的多
目标优化策略,用于解决web服务组合中基于服务质量（QoS）的服务选择全局最优化问题.
将web服务选择全局最优化问题转化为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,利用多目
标粒子群算法的智能优化原理,通过同时优化多个QoS参数,最终产生一组满足约束条件的P
areto最优解. 实验结果证明了该算法的可行性和有效性.     

混沌粒子群优化算法在水库防洪优化调度中的应用

为改善粒子群优化算法的寻优性能,提出了一种新的算法——混沌粒子群算法。该算法将混沌搜索机制引入到粒子群算法中来增加粒子的多样性,采用自适应惯性权重因子模型来设置惯性权重因子,改善了算法的全局寻优能力,并将其用于水库防洪优化调度中。实例计算表明该算法能较好地克服了粒子群算法易早熟和陷入局部最优的缺点,为解决水库防洪优化调度问题提供一种新的有效途径。