基于离散粒子群算法的排课问题研究

针对高校排课问题,提出了一种改进的离散粒子群算法.采用基于矩阵的编码方式,对粒子的位置和速度更新方法进行重新定义.利用C#言实现了一个基于离散粒子群算法的排课系统.并以不同学院一个学期的课程表为依据对系统进行了评估,结果验证了粒子群算法在排课系统中应用的可行性,在一定程度上解决了高校复杂的排课难题,实现了智能化、人性化的排课过程.     

基于PSO的排课系统的实现

给出了一个基于离散粒子群（DPSO）的排课算法。针对具体需求,对排课系统进行了详细设计,利用C#语言在Microsoft Visual Studio 2005平台上实现了基于离散粒子群算法的排课系统,并以学校一个学期的课程表为依据对系统进行了评估。测试结果表明,粒子群算法不仅解决了高校复杂的排课难题,而且可使排课过程智能化、人性化。     

基于改进粒子群优化算法的排课问题

深入分析了排课问题,提出一种基于离散粒子群的排课算法,构建了相应的解题框架。针对粒子群算法有后期收敛速度慢、易收敛于局部最优的缺点,结合排课问题的特点,对粒子群算法作了改进。在三维空间中建立模型,采用避免冲突的种群初始化加快收敛,并且引入变异操作避免陷入局部最优等。实践表明改进后的粒子群算法能有效地解决排课问题。     

基于离散粒子群算法的机房排课问题研究

粒子群优化算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。本文通过改造离散粒子群算法使之适合机房排课问题的求解。从而达到为机房排课问题的解决提供一种新的思路。     

高校排课系统优化算法的研究与实现

为了提高继续教育学院排课系统的效率,提出了粒子群算法与改进的遗传算法相结合来实现排课方案的综合算法。该算法可以减小排课的冲突率、提高排课的成功率及缩短排课系统的运行时间。经过测试验证该算法的平均准确率达到99．8％,实验结果证明该算法能够快速准确的完成排课方案且易于在排课系统中实现大大减轻了教务管理人员的工作量。     

具有主从结构的粒子群优化算法

提出了一种具有主从结构的粒子群优化算法,该算法实现了惯性权重、加速因子、最大速度等系统参数与目标函数的同步优化。将主程序的一个粒子作为子程序的一组系统参数,在该组控制参数下使用基本的粒子群算法对子程序的目标函数进行优化,并把子程序优化所得的全局最优值返回主程序作为主程序的一个适应值,同时使用基本的粒子群算法对主程序的适应度函数进行优化。实验结果表明,该算法的优化性能较基本的粒子群算法有了显著提高。该方法对于粒子群算法的参数选择具有指导意义。     

基于多种群量子粒子群优化的属性约简

现代工业发展要求迅速、可靠地实现故障诊断。针对粒子群约简算法易陷入局部最优等问题,提出了一种多种群量子粒子群优化算法（MIQPSO）。该算法对量子粒子群算法进行分群,并通过接种疫苗,指导粒子朝更优化方向进化,提高了量子粒子群的收敛速度和寻优能力。利用UCI相关数据集,通过对Hu算法、粒子群算法、量子粒子群算法、多种群量子粒子群算法的粗糙集属性约简验证,结果表明,基于多种群量子粒子群优化的约简算法具有良好的约简效果。     

一种随机粒子群算法及应用

为提高粒子群算法的优化效率,在分析量子粒子群优化算法的基础上,提出了一种随机粒子群优化算法。该算法只有一个控制参数,搜索步长由一个随机变量的取值动态决定,通过合理设计控制参数的取值,实现对目标位置的跟踪。标准测试函数极值优化和聚类优化的实验结果表明,与量子粒子群和普通粒子群算法相比,该算法在优化能力和优化效率两方面都有改进。     

神经网络基于粒子群优化的学习算法研究

研究神经网络基于粒子群优化的学习算法，将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练，并与遗传算法进行了比较，结果表明，神经网络基于粒子群优化的学习算法简单容易实现，而且能更快地收敛于最优解。     

粒子群优化算法的分析与研究

粒子群优化算法是一种新兴的基于群智能的演化计算方法,其思想来源于对鸟群运动行为的研究.群体中的每一个粒子通过追随个体最优解和群体最优解来完成解的迭代过程.首先介绍了PSO算法的基本原理,然后对PSO的几种典型改进算法进行了介绍并通过仿真实验对各种算法进行了分析和比对,最后对粒子群算法研究方向进行了展望.     

Xen虚拟机资源调度优化算法

针对Xen虚拟化平台中虚拟机资源分配不合理的问题,提出了两种资源调度优化算法,即细粒度优化算法和粗粒度优化算法.细粒度优化算法主要解决单个物理节点上虚拟机资源分配不合理问题,能够根据物理节点上运行的各虚拟机的资源利用情况来调整资源分配量,适当增加利用率较高的虚拟机的资源,减少资源利用率低的虚拟机的资源,从而优化资源分配,提高资源利用效率,避免不必要的虚拟机迁移.粗粒度优化算法是针对集群中多个物理节点之间虚拟机负载不均衡问题而提出的.该算法结合粒子群优化技术,选择将集群系统中热点物理机上的部分虚拟机迁移到最适合的冷点物理机上,从而避免高载物理机宕机.实验结果表明,这两种资源调度优化算法能够有效解决虚拟机资源分配不合理的问题,具有较好的适用性和应用前景.     

群体智能优化算法

群体智能优化算法利用群体的优势,在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下,为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。介绍了两种群体智能算法模型:蚁群算法模型和粒子群算法模型,研究了两种算法的原理机制、基本模型、流程实现、改进思想和方法;通过仿真把蚁群算法与其他启发式算法的计算结果作对比,验证了蚁群算法具有很强的发现较好解的能力,不容易陷入局部最优;微粒群算法保留了基于种群的、并行的全局搜索策略,采用简单的速度-位移模型操作,在实际应用中取得了较高的成功率。     

线性递减的粒子群优化算法

粒子群优化算法（ PSO）是一种仿生类的全局优化算法,它借助记忆与反馈机制完成了寻优搜索。该算法受到了鸟类觅食活动的启发而得,其基本思想源于对鸟类简化社会模型的研究及行为模拟,其中的每个个体充分利用自身与群体的智能,不断地调整学习,最终得到满意解。该算法常用于求解非线性问题、组合优化问题等。因其具有易理解,易实现,控制参数少,收敛速度快等优点,该算法一经提出就吸引了广泛的关注,逐渐成为一个新的研究热点。然而粒子群优化算法也有些不足,如搜索精度不高,易早熟以及易陷入局部极值等。而且算法在搜索后期也有产生振荡现象的可能,使得算法收敛起来会较慢。所以,文中就粒子群在迭代后期所出现的振荡现象进行了研究,并作出改进,提出了一种飞行时间单调递减的粒子群优化算法。新算法改善了算法的寻优能力,减小了粒子在寻优过程中的振荡现象。     

一种改进的数据库查询优化算法

数据库查询优化技术对提高数据库的查询效率,增强数据库性能有重要作用。针对大型数据库中多表连接查询效率低的问题,提出了一种基于粒子群算法的改进查询优化算法。针对多表连接查询的特征,对粒子采用树形编码的方式,并提出了一种计算数据库查询执行代价的模型。实验表明,使用粒子群算法优化后的查询策略比原始查询策略的查询执行代价低,有效提高了系统的查询效率。     

一种改进的粒子群优化算法

作为群体智能的代表性方法之一,粒子群优化算法(PSO)通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。提出了一种改进的粒子群优化算法(MPSO),该算法以广泛学习粒子群优化算法(CLPSO)的思想为基础,主要引入了选择墙的概念。同时在参数的设置中结合高斯分布的概念,以提高算法的收敛性。实验结果表明,改进后的粒子群算法防止陷入局部最优的能力有了明显的增强。同时,算法使高维优化问题中全局最优解相对搜索空间位置的鲁棒性得到了明显提高。     

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.     

二阶微粒群优化神经网络的混沌系统辨识方法

针对BP神经网络在学习算法中的不足,将BP神经网络的权值和阀值训练问题转换为优化问题,提出一种利用二阶微粒群算法优化的神经网络的算法。其次,运用基于二阶微粒群算法训练的神经网络模型对混沌系统进行辨识,并与传统的BP神经网络、RBF网络对同一混沌系统辨识的结果进行比较。实验表明,利用二阶微粒群优化算法训练神经网络进行混沌系统辨识,辨识的效果优于其它几种神经网络模型,可有效用于混沌系统的辨识。     

一种优化模糊神经网络的多目标微粒群算法

模糊神经网络优化是一个多目标优化问题．通过对模糊神经网络和微粒群算法的深入分析,提出了一种多目标微粒群算法．在算法中将网络的精确性和复杂性分别作为目标进行优化,再用一种启发性分量加权均值法来选取个体极值和全局极值．算法能够引导粒子较快地向非劣最优解区域移动并最终获得多个非劣最优解,为模糊神经网络的精确性和复杂性的折中寻优问题提供了一种解决方法．茶味觉信号识别的仿真实验验证了该算法的有效性．     

解多目标优化问题的新粒子群优化算法

通过定义的粒子序值方差和U-度量方差,把对任意多个目标函数的优化问题转化成为两个目标函数的优化问题。继而把Pareto最优与粒子群优化(PSO)算法相结合,对转化后的优化问题提出了一种新的多目标粒子群优化算法,并证明了其收敛性。新方法用较少计算量便可以求出一组在最优解集合中分布均匀且数量充足的最优解。计算机仿真表明该算法对不同的试验函数均可用较少计算量求出在最优解集合中分布均匀且数量充足的最优解。