模糊需求下转运联盟车辆路径及混沌粒子群优化

建立了基于模糊需求的企业间转运联盟车辆路径问题,并基于模糊结构元理论将模糊需求问题转化为清晰需求问题．针对该模型,提出了一种混沌粒子群算法,该算法在经典粒子群算法的基础上融入了两次混沌变换,有效的利用了粒子群算法和混沌算法各自的优势．     

车辆路径问题的改进混合粒子群算法研究

针对各种启发式算法在求车辆路径问题(VRP)中的缺陷,提出了改进的混合粒子群算法(MHPSO)的求解方法.分析了基于速度-位置更新策略传统粒子群算法在解决离散的和组合优化问题的不足.考虑到算法在求解过程中种群多样性的损失过快,引进了种群的多样性测度参数-平均粒距,以保持种群的多样性.同时利用混沌运功的随机性、遍历性和规律性等特性,采用混沌初始化粒子编码.详细讨论了该算法在车辆路径问题中的求解策略.针对同一个实例,将改进的混合粒子群算法与遗传算法从多个角度进行比较.仿真结果表明,论文所提出的算法性能较好,可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解.     

基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化

通过结合混沌的遍历性和粒子群的快速性的优点,提出了一种用于求解物流配送路径优化问题的混沌粒子群优化算法。该算法利用混沌变量产生初始粒子群,对子代部分粒子群进行微小扰动,随着搜索过程深入逐步调整扰动幅度,通过调整惯性权重因子克服标准PSO算法的早熟和易陷入局部最优值等缺陷。将混沌粒子群优化算法用于物流配送路径优化,建立了数学模型,在此基础上设计了相应的算法。将该算法和遗传算法、标准粒子群算法进行比较,证明了其收敛速度和寻优能力的优越性。     

基于量子粒子群优化算法的车辆路径问题

针对粒子群优化算法的搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法用于求解车辆路径问题.车辆路径问题是组合优化问题中的NP-难问题.将量子粒子群算法用于车辆路径问题求解,用粒子的位置表示车辆路径,建立车辆路径的数学模型.与粒子群算法相比,量子粒子群算法提高了最优路径搜索的成功率,能更有效的求解问题.     

参数化运动模型和PSO的自主车运动规划方法

自主地面车辆在障碍物环境下的运动规划问题是一个包含非完整约束条件的全局优化问题。针对该优化问题,提出了一种基于参数化运动模型和改进粒子群优化算法的运动规划方法。该方法将车辆运动模型解耦为参数化弧长-曲率模型和速度模型,并采用混沌映射方法对粒子群优化算法进行了改进,将改进的粒子群优化算法应用于弧长-曲率模型中的参数优化问题。仿真结果证明了该方法的有效性,是自主地面车辆运动规划的一种较好方法。     

粮食物流车辆路径问题的混合粒子群算法

研究粮食物流运输车辆路径问题.针对粮食物流过程批量大、点多、面广等特点,引入模拟退火思想,将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出一种求解粮食物流车辆路径问题的混合粒子群算法.仿真结果表明,该算法可以快速地求得带时间窗的粮食物流车辆路径问题的优化解,进而降低粮食物流配送成本.     

基于改进量子PSO算法的可约束车辆路径优化

为了求解有能力约束的车辆路径优化问题,提出了用于可约束车辆路径优化的改进量子PSO算法。首先给出了车辆路径的数学模型,介绍了粒子群算法;然后提出了改进量子粒子群算法,该算法采用了2-opt.1-1交换等局部优化算法那进行线路内和线路间的优化,引入种群熵算法的方法来衡量算法那是否陷入局部最优,采用灾变的操作保证解得多样性,并给出了该算法用于求解车辆路径的有关问题的具体方法;通过与别的算法的比较并结合仿真实验,有效地说明了该算法的可行性和有效性。     

融合可行基规则的粒子群优化算法及其应用

基本粒子群优化算法对于离散的优化问题处理不佳,容易陷入局部最优。针对基本粒子群优化算法处理离散型优化问题时的缺陷,提出了一种融合可行基规则的改进型粒子群优化算法,并用该算法求解车辆路径问题。实验结果表明,该算法的优化性能和求解精度均优于其他文献算法,在求解车辆路径问题中具有较高的应用价值。     

混沌变异粒子群优化算法及其应用研究

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优值的缺点,提出了基于变异思想的粒子群优化算法,为提高粒子群优化算法的计算精度,利用混沌运动随机性、遍历性的特点,提出了一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法,进而提出了基于混沌变异的改进粒子群优化算法(CMPSO).基于几种典型benchmark函数的测试研究结果表明,该算法与基本PSO算法和遗传算法相比,较好地克服了早熟收敛,提高了算法的搜索精度.将该算法应用于水库优化调度问题中,所得结果优于标准粒子群优化算法和遗传算法,这也验证了混沌变异粒子群优化算法的有效性.     

基于改进混沌粒子群优化算法的聚丙烯生产调优

通过算法混合提出了一种改进混沌粒子群优化算法。将混沌搜索融入到粒子群优化算法中,建立了早熟收敛判断和处理机制,显著提高了优化算法的局部搜索效率和全局搜索性能。将改进混沌粒子群优化算法应用于聚丙烯生产调优中,首先建立了聚丙烯最优牌号切换模型,然后采用改进混沌粒子群优化算法求解该最优牌号切换模型。优化结果:表明,与常规混沌粒子群优化算法相比,改进混沌粒子群优化算法具有更佳的优化效率和全局性能。     

基于混沌粒子群优化的新型VRP求解算法

标准粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优,且精度较低、收敛速度慢,难以满足求解VRP的需求。本文提出了一种适用于求解VRP模型的新型混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法引入混沌序列,利用混沌对粒子的初始位置进行初始化,提高了样本的质量,并且对当前粒子附加混沌扰动,促使其跳出局部最优,提高了全局搜索能力,有利于在全局范围内寻找到最优值。实验结果表明,本文算法的收敛速度、精度及稳定性高于PSO算法,是一种有效的VRP求解算法.     

求解整合资源条件下的运输调度问题

针对传统的物流运输调度问题(Vehicle Routing Problem,VRP)中车辆之间不协作会造成资源浪费的情况,提出整合资源条件下的运输调度问题(Vehicle Routing Problem with Integration of resources,VRPIR),建立了相应的数学模型。由于混沌具有良好的遍历性,而粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)具有概念简单,参数少,容易实现等优点,将混沌优化方法引入到粒子群优化算法中,应用混沌粒子群优化算法(Chaos Particle Swarm Algorithm,CPSO)求解VRPIR和VRP,并用CPSO和PSO分别求解VRPIR,实验结果证明该算法优于粒子群优化算法,也证明了提出的VRPIR模型优于VRP,能节省资源,且最小化成本。     

基于混沌搜索的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术。文章把混沌优化搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于混沌搜索的粒子群优化算法。该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高的算法的收敛速度和计算精度。仿真计算表明,该算法的性能优于基本PSO算法。     

无线传感器网络覆盖优化仿真研究

研究无线传感器覆盖(WSN)优化问题,由于网络传感器节点分布不均匀,又存在冗余等问题。传统WSN高密度部署方法,节点分布极不均匀,节点覆盖区域之间的重复率高,节点浪费严重,导致网络覆盖率低、成本高。为了提高无线传感器网络的覆盖率,提出一种混沌粒子群优化算法(CPSO)的WSN覆盖优化算法。首先以提高网络覆盖率为优化目标,建立WSN覆盖优化数学模型,然后通过粒子间协作进行求解,并对粒子群混沌扰动,保持粒子多样性,从而得到最优网络覆盖。仿真结果表明,相对于其它覆盖优化算法,CPSO能够以较少传感器节点获得较高网络覆盖率,提高了网络通信效率,降低网络成本。     

基于自适应参数与混沌搜索的PSO算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统粒子群优化(PSO)算法在求解柔性作业车间调度问题中的不足,提出了基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法。对粒子群算法中的惯性系数等参数采用基于迭代搜索而自适应调整的方式,使粒子在初期以较大惯性进行大范围搜索,后期逐渐减小惯性而转入精细搜索。这种方法改变了传统粒子群算法在求解过程中的盲目随机与求解精度不高的问题;同时,通过在局部搜索过程中引入混沌技术,扩大对最优解的寻找范围,以此避免算法陷入局部最优,有效提高算法的全局寻优能力。实验结果表明,基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时能够获得更优粒子适应度平均值及更好的优化目标。所提算法对求解柔性作业车间调度问题可行,有效。     

基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法

研究粒子群算法优化问题,由于标准粒子群优化算法(PSO)在高维复杂函数优化中易早收敛,影响全系统优化。为改进的混合粒子群优化算法,提出了一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法(CDEHPSO)。把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化操作中。在算法进化过程中,通过一种粒子早熟判断机制,在基本粒子群优化算法中引入了差分变异、交叉和选择操作,对早熟粒子个体进行差分进化操作,从而维持了种群的多样性并有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,相比于粒子群优化算法和差分进化算法(DE),CDEHPSO算法具有收敛速度快、搜索能力强的优点。     

一种混沌粒子群嵌入优化算法及其仿真

为克服混沌粒子群优化(CPSO)算法由于采用随机数作为算法参数而不能保证种群多样性和优化遍历性的缺陷,通过将混沌变量嵌入到常规粒子群优化算法(PSO)中,使PSO算法中的惯性权值和随机数用混沌随机序列来替代,提出了一种新的混沌粒子群嵌入优化算法(CEPSO),以充分利用混沌运动的随机性、遍历性克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点.通过复杂多维函数的寻优测试,验证了本算法的有效性,并将仿真结果与混沌粒子群优化算法进行比较,证明了CEPSO算法更具有较强的全局搜索能力和收敛速度.     

Tent 混沌人工蜂群与粒子群混合算法

针对人工蜂群和粒子群算法的优势与缺陷,提出一种Tent混沌人工蜂群粒子群混合算法.首先利用Tent混沌反向学习策略初始化种群;然后划分双子群,利用Tent混沌人工蜂群算法和粒子群算法协同进化;最后应用重组算子选择最优个体作为跟随蜂的邻域蜜源和粒子群的全局极值.仿真结果表明,该算法不仅能有效避免早熟收敛,而且能有效跳出局部极值,与其他最新人工蜂群和粒子群算法相比具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力.     

混沌粒子群优化的纹理合成算法研究

粒子群算法在搜索后期由于搜索空间有限,容易陷入局部极值,过早地进入早熟状态。针对这种情况,将混沌优化搜索技术用于粒子群算法,利用混沌运动的通历性、随机性等特点,提出了一种混沌粒子群优化的块采样纹理合成算法。实验结果表明,混沌粒子群算法比粒子群算法具有更好的全局寻优能力,克服了粒子群算法的缺点,得到了较高质量的纹理合成图像。     

融合K-调和均值的混沌粒子群聚类算法

针对K-调和均值和混沌粒子群聚类算法的优缺点,提出了一种融合K-调和均值的混沌粒子群聚类算法。首先通过K-调和均值方法把粒子群分成若干个子群体,每个粒子根据其个体极值和所在子种群的全局极值来更新位置。其次,算法中引入变尺度混沌变异,抑制了早熟收敛,提高了计算精度。实验证明,该算法可以有效地避免算法陷入局部最优,在保证收敛速度的同时增强了算法的全局搜索能力,明显改善了聚类效果。