基于微粒群算法的城市公交线网模型研究

微粒群算法是求解组合优化问题的一种新的群体智能进化算法,从城市公交乘客选择出行路径的决策因素出发,以微粒群算法进化机理为核心,结合微粒群进化算法中的局部搜索与全局搜索同时进行的优点和运筹学旅行商组合优化理论,系统地建立了规划城市智能交通公交线网最短路径的数学模型进化算法,并通过MATLAB 7.0进行了实例仿真,得到了城市公交线网出行选择模型中总运输里程权重最短的优化目标。仿真结果也表明,该进化算法模型是解决城市公交线网规划的有效方法。     

多核环境下并行粒子群算法

针对串行粒子群算法在解决大任务耗时过长的问题,提出一种共享并行粒子群(Shared-PSO)算法。充分利用多核处理能力缩短问题处理运行时间,设置共享区和采取粒子随机替换策略有效促进粒子信息的交流,其算法流程具有较好的通用性,允许利用多种串行粒子群算法完成粒子信息更新工作。在标准优化测试集CEC 2014上的实验结果显示新算法的执行时间是串行算法的1/4。新算法能够有效地改善串行粒子群的执行效率,扩展粒子群算法的应用范围。     

图形处理器维度层并行粒子群优化算法

笔者提出基于GPU维度层面并行的局部PSO算法,换言之,基于GPU的局部粒子群优化算法求解高维优化函数,即在求解目标函数时对每一个维度进行并行处理。将粒子与线程块对应,线程块中的线程与目标函数的维度对应。实验表明,此算法在优化高维度目标函数中优势明显,概念简单,易编程实现,能有效果解决串行粒子群优化算法性能急剧下降的问题。     

PSO算法在MAV群并行仿真试验中的应用研究

利用MAV群执行搜索任务具有安全、快速、高效等优点,无论在军用还是民用方面都将发挥不可替代的作用.考虑到MAV群的续航能力和提高搜索效率的需要,在执行搜索任务的时候首先确定一条"最短"路径至关重要.寻找最短路径问题已经有许多成熟的方法,研究的是采用粒子群优化算法求解最短路径的问题.与其他求解TSP问题的方法相比,粒子群优化算法具有概念简单、鲁棒性好、智能背景深刻等优点;尤其重要的是它天生具有并行计算的潜质,适于并行化后应用到并行仿真中去.实现了PSO算法的并行化,并验证了运行结果的正确性.     

基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法

为改善粒子群优化算法对大规模多变量求解的性能，提出了基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法．对粒子群优化算法机理和本质并行性进行分析，设计和实现了一种并行粒子群优化算法．实验结果表明，基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法不仅提高了求解效率，而且改善了早收敛现象，算法的性能比经典粒子群优化算法有了很大提高．     

基于OpenMP求解QAP的并行粒子群优化算法

提出了一种基于OpenMP求解QAP的并行粒子群优化算法.该算法将遗传算法的交叉策略引入PSO算法中,同时采用禁忌搜索算法作为局部搜索算法.在QAPLIB实例上的测试结果表明,并行PSO算法在所有测试实例上都获得了超线性加速比,且运行结果优于串行算法.     

基于改进离散粒子群禁忌算法的并行测试任务调度

针对并行测试任务调度问题特点,提出了一种解决并行测试任务调度的离散粒子群禁忌算法,设计了符合并行测试任务调度特点的粒子初始化编码方式、粒子位置转移公式以及禁忌搜索邻域。通过与禁忌搜索相结合,避免了离散粒子群算法早熟问题。通过实验以及算法对比,表明提出的算法是快速有效的,能够很好地解决并行测试任务调度问题,求得测试总时间最短的任务调度序列。     

具有量子行为粒子群优化算法的并行化研究

在研究了具有量子行为粒子群算法的基础上,受遗传算法并行化的启发,对具有量子行为的粒子群算法提出并实现了新的并行化策略。针对通信时间过长的问题,提出了改进方法。最后通过benchmark测试函数,将并行化量子粒子优化算法和二进制遗传算法、十进制遗传算法、粒子群优化算法的并行化方法进行了仿真比较,并对结果进行了分析。     

基于CUDA的并行粒子群优化算法的设计与实现

针对处理大量数据和求解大规模复杂问题时粒子群优化(PSO)算法计算时间过长的问题, 进行了在显卡(GPU)上实现细粒度并行粒子群算法的研究。通过对传统PSO算法的分析, 结合目前被广泛使用的基于GPU的并行计算技术, 设计实现了一种并行PSO方法。本方法的执行基于统一计算架构（CUDA）, 使用大量的GPU线程并行处理各个粒子的搜索过程来加速整个粒子群的收敛速度。程序充分使用CUDA自带的各种数学计算库, 从而保证了程序的稳定性和易写性。通过对多个基准优化测试函数的求解证明, 相对于基于CPU的串行计算方法, 在求解收敛性一致的前提下, 基于CUDA架构的并行PSO求解方法可以取得高达90倍的计算加速比。     

一种粒子群优化的异构多处理器任务调度算法

为提高异构多处理器任务调度的执行效率,充分发挥多处理器并行性能,提出一种基于粒子群优化的异构多处理器任务调度算法-PSOASA算法.PSOASA算法以求得任务最短完成时间为目标,首先采用整数矩阵对粒子进行编码,并定义交换操作更新粒子状态,实现粒子搜索空间到离散空间的映射,使连续的粒子群优化算法适用于离散的异构多处理器任务调度问题,同时引入模拟退火算法,克服粒子群算法的“早熟”收敛现象,避免求得的解陷入局部最优.实验结果表明,PSOASA算法的执行效率优于目前广泛采用的遗传算法,有效地降低任务执行时间,减少了迭代次数,适用于异构多处理器环境大规模任务调度.     

一种并行的正序变异的混合PSO算法研究与应用

为有效解决粒子群算法在求解路网问题时易陷入局部最优的缺点,根据高校地理数据和多核系统并行处理方式,将自平衡策略和变异思想结合且并行化,提出一种并行求解高校路网问题的正序变异的混合PSO算法。该算法引入适合此问题的自平衡正序变异策略且采用并行处理方式,使其生成相互独立子群体且并行求解,来提高算法求解精度,保证算法多样性及收敛,降低计算时间。实验以Visual Studio 2005中C++编程实现仿真,结果表明此算法不但能有效求解高校路网问题,而且比离散PSO算法、并行自平衡PSO算法的解更优。     

一种带数据整数规划的新型并行自平衡PSO算法

为有效解决标准粒子群(PSO)算法在进化后期缺乏多样性且精度不高的问题,利用多核系统及实际高校地理数据,给出一种高校数据的整数规划方法及并行自平衡PSO算法模型来并行求解高校路网问题,同时体现算法性能。将自平衡机制采用多核系统并行处理方式生成相互独立的子群体,每个子群体间并行求解,最终生成主群体最优路径即高校路网。在Visual Studio2005.NET环境下用C++编程实现仿真。实验结果表明,此算法从求解精度及计算时间两个重要方面综合改善了算法性能。     

一种并行的自适应量子粒子群算法

针对粒子群算法存在易陷入局部最优解的问题,提出了一种并行的自适应量子粒子群算法。通过共享粒子的两个极值,将改进后的自适应粒子群算法和边界变异的量子粒子群算法并行搜索,有效地克服了标准粒子群算法的缺陷。测试结果表明,该算法在精度和全局最优解的找寻速度方面有了很大的提高。     

一种求解高校路网问题的新型自平衡SDPSO算法

根据智能算法中的粒子群(PSO)算法思想,利用实际的高校地理数据,以离散PSO算法为核心,结合运筹学旅行商问题,给出一种规划高校交通路网的新型自平衡机制PSO算法模型,即SDPSO算法。以Visual Studio 2005、MapInfo8.0、MapX5.0为系统开发工具,实现算法求解。实验结果表明,此算法不但能解决实际路网问题,而且具有一定的自我平衡搜索能力,改善了原有性能。     

一种求解高校路网的逆序变异的新混合PSO算法

针对标准粒子群算法在求解路网问题时显现出易陷入局部极值的问题,根据高校地理数据,提出一种求解高校路网的逆序变异的新混合PSO算法。为平衡算法的全局和局部搜索能力及增强种群多样性,将一种自平衡策略作为变异条件,在产生新的群体中按照逆序变异率算子对粒子进行位置变异,从而使得粒子摆脱局部极值后继续进行迭代更新操作。以Visual Studio 2005中C++编程实现实验仿真,结果表明此算法不但能有效求解高校路网问题,而且新算法收敛精度高,有效克服了早熟收敛问题。     

基于QPSO方法优化求解TSP

针对粒子群优化算法PSO求解旅行商问题TSP收敛速度不够快的缺陷,提出利用量子粒子群优化算法QPSO求解TSP,在交换子和交换序概念的基础上,以Matlab语言为开发工具实现了TSP最佳路径的求解.实验表明改造QPSO算法用于优化求解14点的TSP,能够迅速得到最优解,收敛速度加快,搜索效率得到较大水平提高;QPSO方法在求解组合优化问题中将非常有效.     

基于改进粒子群算法的移动机器人多目标点路径规划

针对移动机器人遍历多个目标点的路径规划问题,提出了一种基于改进粒子群算法和蚁群算法相结合的路径规划新方法。该方法将目标点的选择转化为旅行商问题,并利用蚁群算法进行优化,定义了每两个目标点之间的路径规划目标函数,利用粒子群算法对其进行优化。针对粒子群算法存在的早熟现象,将反向学习策略引入粒子群算法,并对粒子群算法的惯性权重和学习因子进行改进。性能测试结果表明,改进的粒子群算法能有效避免粒子早熟现象,提高粒子群算法的寻优能力及稳定性。仿真实验结果验证了新方法能有效地实现机器人的多目标点无碰撞路径规划。真实环境下的实验结果证明了新方法在机器人多目标点路径规划的实际应用中也具有有效性。     

面向钻削路径规划问题的微粒群优化算法研究

提出一种基于微粒群优化（PSO）算法的方法,用于解决离散空间的群孔钻削路径规划问题．为了满足钻削路径规划问题中整数编码的需要,建立了算子中元素的二元转换方法和操作方式,对算法的操作算子进行改进．针对基本微粒群算法全局收敛率较低的问题,本文在算法数学模型的基础上,引入了重新生成“停止进化微粒”的方式对算法加以改进．实验表明,改进的算法全局收敛率较基本算法提高3倍多;新的算法具有实现简单、收敛速度快、能够实现全局收敛的优点．实际应用中,采用新的PSO优化算法对钻削路径优化后,可以节省17.9%的机床工作台移动时间．     

面向产品优化配置的粒子群优化算法

针对产品配置大规模、多约束、多目标及组合优化等特性,建立一种有效的配置模型,将复杂的产品优化配置问题转化为图的路径寻优问题。针对基本粒子群算法(PSO)的缺陷,将遗传原理、蚁群机制和模拟退火理论引入PSO算法,提出一种改进的PSO算法。根据产品优化配置问题的离散特点,对PSO算法进行离散化处理,重新定义粒子的位置和速度表示,确立这些量的运算规律和粒子运动方程。典型产品配置实例验证了提出的模型和算法的可行性。