几种改进PSO算法在带时间窗车辆路径问题中的比较与分析

车辆路径问题属于完全NP问题,也是运筹学中的热点问题。虽然目前有很多人进行研究,但搜索效率和迭优率较低,而且计算所得平均费用偏高。鉴于此,本文分别用二阶振荡PSO、随机惯性权重PSO、带自变异算子PSO、模拟退火PSO求解带时间窗车辆路径问题。通过仿真实验给出了这四种改进PSO算法在求解该问题时的不同;同时,与文献[1]中中的遗传算法、标准PSO算法求解该问题进行了比较并得出结论：本文中用到的四种改进PSO算法都能更有效地降低成本,缩短运行时间,提高达优率,而且随机惯性权重PSO表现尤为突出。     

利用粒子群优化算法求解圆排列问题

针对已有算法搜索时间较长,且易于过早地收敛于非最优解的缺陷,利用粒子群优化算法给出了圆排列问题的求解方法.首先,在分析了圆排列问题与旅行商问题关系的基础上,将圆排列问题转化为旅行商问题,从而得到一个相应的组合优化问题.然后,利用粒子群优化算法进行了求解.接着,为了进一步提高算法的精度,文中给出了一种利用混合粒子群优化算法的方案.最后,在仿真实验中,与已有算法进行了比较,实验结果表明,文中所给方法是有效的.     

基于双粒子群算法的矿井搜救机器人路径规划

针对在复杂地形中标准的粒子群算法用于矿井搜救机器人路径规划存在迭代速度慢和求解精度低的问题,提出了一种基于双粒子群算法的矿井搜救机器人路径规划方法。首先将障碍物膨胀化处理为规则化多边形,以此建立环境模型,再以改进双粒子群算法作为路径寻优算法,当传感器检测到搜救机器人正前方一定距离内有障碍物时,开始运行双改进粒子群算法:改进学习因子的粒子群算法(CPSO)粒子步长大,适用于相对开阔地带寻找路径,而添加动态速度权重的粒子群算法(PPSO)粒子步长小,擅长在障碍物形状复杂多变地带寻找路径;然后评估2种粒子群算法得到的路径是否符合避障条件,若均符合避障条件,则选取最短路径作为最终路径;最后得到矿井搜救机器人在整个路况模型中的最优行驶路径。仿真结果表明,通过改进学习因子和添加动态速度权重提高了粒子群算法的收敛速度,降低了最优解波动幅度,改进的双粒子群算法能够与路径规划模型有效结合,在复杂路段能够寻找到最优路径,提高了路径规划成功率,缩短了路径长度。     

基于QPSO训练支持向量机的人脸识别

遗传算法和粒子群算法等智能搜索技术可在较少的时间开销内给出问题的近似解.量子粒子群优化(QPSO)算法是在经典的微粒群算法的基础上所提出的一种高效的收敛性,稳定性的进化算法.将操作简单而收敛快速的QPSO算法运用于训练支持向量机(SVM),结合KPCA特征提取方法,用于人脸图像的分类识别中,为人脸识别问题的研究开辟了新的途径.     

基于改进自适应粒子群算法的目标定位方法

针对现有目标定位求解算法推导复杂和自适应粒子群算法仍存在收敛速度慢、计算量大的缺点,提出了一种基于速度自适应和变异自适应融合的改进粒子群算法。该算法在速度自适应粒子群算法的基础上,优化选择粒子,并根据种群适应度方差值进行自适应变异,增强算法快速收敛的能力。仿真结果表明该方法能有效地提高目标定位精度,在随机噪声干扰方差为。.5的条件下,定位均方误差不超过1. 5m,且收敛速度增快,计算量减小。     

基于改进粒子群优化算法的预测控制

在实际工业过程中预测控制算法应用广泛,但是对于多变量预测控制算法其参数较多,且各个参数之间相互耦合,故整定其参数比较复杂,鉴于此提出一种基于改进粒子群算法的预测控制参数优化算法。该算法的基本思想是将生物寄生行为机制引入到粒子群优化算法中,形成双种群粒子群优化算法,使用该改进粒子群算法对多变量预测控制算法的参数进行离线优化,从而确定预测控制算法参数的最优取值。最后,将本文算法用于冷热水系统液位和温度的控制,并通过仿真将该算法与标准粒子群优化算法相比较,仿真结果表明使用该算法对多变量预测控制的参数进行优化整定时,系统的阶跃响应具有抗干扰性能好、超调量小、调节时间短等优点。     

基于PSO和共轭梯度法的MIP路由优化方案

针对移动IP网络中三角路由算法效率不高,导致移动网络性能难以达到最优的问题,提出了一种基于PSO和共轭梯度法的移动IP路由优化方案。首先利用粒子来取代网络节点中的路由选择表,将IP网络和粒子群算法联系起来,研究将粒子群算法用于求解移动IP路由选择当中的最短路径,针对粒子群算法早熟收敛和局部搜索能力不足的缺陷,引入局部搜索能力强的共轭梯度算法对其进行优化,从而有效提高找出移动IP最短路由的速度;仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于改进粒子群优化的胶粘剂生产过程温度控制

针对大惯性、纯迟延、非线性、时变的胶粘剂生产过程,提出一种改进粒子群优化的PID控制算法。该算法针对常规PID设计方法存在的缺点,提出了一种可兼顾多项性能指标的PID控制器参数整定的改进粒子群优化方法。该方法将遗传算法中的变异思想引入到标准的粒子群优化算法中,避免了算法陷入局部极值点,以寻优PID控制器参数。将该方法应用于胶粘剂生产过程,较好地实现了反应釜温度的跟踪控制。仿真结果和实际情况表明所提出算法的有效性和优越性。     

煤矿井下WSN中基于自适应粒子群聚类算法的多sink节点部署

多sink节点的部署是井下传感器网络的重要研究课题,对网络性能的影响很大。针对目前采用的部署方法存在计算过程复杂、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,在标准粒子群聚类算法的基础上,提出一种基于自适应粒子群聚类算法的井下多sink节点部署算法(简称A-PSOCA算法),在惯性权重系数中考虑了粒子的进化和聚合状况,使改进的算法的自适应能力更强,并在算法迭代过程中引入预防粒子位置重叠策略,防止粒子搜索局部最优化。仿真结果表明,A-PSOCA算法可以得到合理的sink节点位置,算法的收敛速度比标准粒子群聚类算法快1倍,所对应的网络的平均能耗和均衡性以及网络生存期也优于其他基于粒子群算法,适用于井下通信环境。     

星型结构的多目标粒子群算法求解多模态多目标问题

首先,根据多目标粒子群算法中的粒子结构信息,利用非支配解集构造粒子个体邻域之间的拓扑结构,提出星型结构的多目标粒子群算法用于求解多模态多目标问题。其次,针对多目标粒子群中全局最优个体选择困难,提出一种非支配解集分布均匀程度的评价方法,评价结果用于确定当前粒子对应的全局最优个体。最后,结合2种方法提出带均匀计算方法的星型拓扑结构多目标粒子群优化算法STMOPSONCMIU。通过测试函数分析算法的收敛性,表明改进的算法比原来的算法收敛速度快。实验结果表明,该算法可以较好地兼顾问题的目标空间和决策空间的分布,有效解决多模态多目标问题。     

融合K-调和均值和模拟退火粒子群的混合聚类算法

针对K-调和均值和模拟退火粒子群聚类算法的优缺点,提出了1种融合K-调和均值和模拟退火粒子群的混合聚类算法。首先通过K-调和均值方法将粒子群分成若干个子群,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。同时引入模拟退火思想,抑制了早期收敛,提高了计算精度。本文使用Iris、Zoo、Wine和Image Segmentation,4个数据库,以F-measure为评价聚类效果的标准,对混合聚类算法进行了验证。研究发现,该混合聚类算法可以有效地避免陷入局部最优,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。该算法目前已用于无锡一淡水养殖基地的水产健康养殖水质分析系统,运行效果良好。     

带组织的粒子群优化同步并行算法

提出带组织的粒子群优化同步并行算法.粒子群优化算法是一种基于群体智能的演化算法,具有良好的优化性能.但由于群体的迅速收敛和多样性低,导致算法早熟收敛.带组织的粒子群优化同步并行算法虽然克服了早熟收敛问题,但无形中却增加了计算时间.结合已有的并行计算技术,构造出了该方法的同步并行计算算法,仿真试验证明并行算法具有更快的收敛速度.     

改进的2维Otsu法及混沌粒子群递推的阈值分割

鉴于现常用的灰度级-平均灰度级2维直方图区域划分将部分目标和背景点错分成边缘和噪声点这一不足,为此提出了一种基于灰度级-梯度2维直方图的Otsu阈值选取新方法,利用混沌粒子群优化算法来寻找分割阈值,并提出在迭代过程中,采用递推方法来大大减少适应度函数的重复计算。实验结果表明,与最近提出的基于灰度级-平均灰度级2维直方图Otsu法及粒子群的快速图像分割方法相比,该新方法由于尽可能地考虑了所有目标点和背景点,从而使分割后的图像区域内部均匀、边界形状准确、特征细节清晰,同时运行时间几乎不到现有算法的1/3,而且粒子群处理的收敛精度得到了进一步提高。     

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。     

基于改进粒子群算法的电路板测试路径规划

针对飞针测试机检测电路板时检测时间长、测试效率低、单针检测容易撞针等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的测试路径规划算法.首先,使用分区检测的方式解决两针相撞问题;其次,提出一种改进的粒子群算法,在粒子群算法的基础上加入混沌初始化公式用于约束和更新搜索的最大速度,引入遗传算法的交叉、变异的思想,改进粒子群算法易于趋于局部最优的缺陷,提升了算法的全局搜索能力.与粒子群算法、遗传算法进行有效性的对比分析与实机测试.结果表明:此算法可以有效解决测试时两针相撞问题;比起其他两种算法改进粒子群算法在更少的迭代数的同时全局搜索能力更强,可以减少30%算法运算时间、降低10%的测试距离,具有一定的工程应用价值.     

基于混合离散二进制粒子群-遗传算法的测试配置方法研究

针对目前测试性建模工作中尚无具体方法指导测试配置这一问题,通过对系统内故障传播关系进行分析,提出了一种混合离散二进制粒子群-遗传算法用于求解测试配置的最优方案,使系统的测试性模型在满足规定测试性指标下使用的测试数量最少。将系统测试配置方案进行二进制粒子编码,并在粒子群算法中引入遗传算子,使混合算法具有较快的搜索速度的同时避免陷入局部最优。最后通过实例计算与仿真,证明所提出算法计算结果正确且对于指导复杂系统测试性建模工作具有实际应用价值。     

改进的粒子群算法优化神经网络及应用

针对神经网络权值选取不精确的问题,提出改进的粒子群优化算法结合BP神经网络动态选取权值的方法。在改进的粒子群优化算法中,采用动态惯性权重,并且认知参数与社会参数相互制约。同时,改进的粒子群优化算法结合差分进化算法使粒子拥有变异与交叉操作,保持粒子的多样性。基于改进的粒子群优化算法与BP神经网络,构建IPSONN神经网络模型并运用于酒类品质的预测。实验分别从训练精度、正确率及粒子多样性三方面验证了IPSONN模型的有效性。     

极小化等待时间的热处理批调度模型与PSO解

机加车间的工件动态到达热处理车间后因受到批处理设备合批等的约束不能及时得到加工,基于工件动态到达的热处理车间,以最小化工件等待时间期望为目标,建立批调度模型,根据工件到达时间实现了粒子群算法微粒的编码以及对工件的分批,通过仿真实验得到结论:缩短工件的加工时间,则在热处理车间内,可以减小工件等待时间期望;降低工件数规模,工件会密集到达热处理环节,从而减短工件等待时间;工件的等待时间期望的大小与工件规模数量有关,工件数规模较小时,大尺寸工件的等待时间期望优于小尺寸工件,规模较大时,则相反。最后,对比分析了本文改进的粒子群算法的效果,发现改进的粒子群算法最优。     

基于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——FPSOTTS算法。该算法以求得任务最短完成时间为目标,首先通过建立新的编码方式和粒子更新公式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;同时通过引入禁忌算法进行局部搜索,克服粒子群算法的早熟收敛现象,避免陷入局部最优。实验结果表明,FPSOTTS算法的执行效率优于Min-min算法和遗传算法,有效地降低任务的执行时间。FP-SOTTS算法很好地解决了异构多处理器任务调度问题,并且适合于大规模并行任务调度。     

带扩展记忆的粒子群优化算法仿真分析

从心理学的角度提出带扩展记忆的粒子群优化算法（PSOEM）,以克服标准粒子群优化算法（PSO）在优化多维函数过程中粒子搜索方向性差、目的性弱的缺陷.采用扩展记忆存储粒子的历史信息,并引入参数表征扩展记忆的重要性.利用经典离散控制理论分析其定值算法的稳定范围.此算法与标准算法是同源异构的,可以与已改进的PSO算法结合使用.基准测试函数的仿真结果验证了所提出算法的有效性.