粒子群算法邻域拓扑结构研究

粒子群算法(PSO算法)是一种启发式全局优化技术。PSO的邻域拓扑结构是决定粒子群优化算法效果的一个很重要的因素,不同邻域拓扑结构的粒子群算法,效果差别很大。文章分析了邻域拓扑结构与PSO算法的关系,阐述了粒子群算法邻域拓扑结构研究现状,提出了未来可能的研究方向。     

基于粒子群算法在六峰驼背函数中的应用

粒子群算法(PSO)是一种新兴的基于群智能的随机优化算法,同其它的进化算法相比,其最具吸引人的特征是简单容易实现和更强的全局优化能力。本文较祥细的介绍了粒子群优化的算法,并详细地介绍了在六峰驼背函数上的应用。     

基于QPSO算法的钢管混凝土构件的优化

钢管混凝土具有承载力高,韧性和塑性好以及施工方便等的优点,近些年在高层建筑中应用广泛。本文采用量子粒子群算法,将其应用到钢管混凝土结构构件的设计优化中,以满足梁柱的各项力学指标为约束条件,经济指标(最小)为目标函数,并与标准PSO算法和改进的GA算法的优化结果进行比较,结果表明在承载力符合设计要求的前提下,量子粒子群算法求得了更小的目标函数值,达到了梁柱构件造价最低的目的。     

基于混合微粒群算法的带时间窗的车辆路径问题研究

本文在基本微粒群算法（PSO）的位置更新中引入了模拟退火算法思想，并改进了模拟退火算法（SA）中的降温操作该算法结合了基本PSO的快速寻优能力和SA的慨率突跳性，避免了基本PSO易于陷入局部最优的缺点，提高了进化后1期算法的收敛精度.把该算法用于解决有时间窗的车辆路径问题（VRHTW），它可以有效地求得有时间窗车辆路径问题的优化解。     

基于HyperWorks汽车扭杆弹簧结构分析和改进

文章针对某车型实际使用过程中出现的扭杆弹簧断裂问题,对扭杆弹簧结构进行CAE分析,观察其应力云图,通过对材料和热处理方式进行研究,改进扭杆弹簧结构,增强扭杆弹簧的疲劳寿命。优化方式在台架试验和整车道路试验得到了验证,彻底解决了扭杆弹簧断裂问题。     

基于PSO的物流节点选址模型研究

针对物流节点选址问题,提出以运输费用、仓储费用、装卸费用、滚轴费用、节点建设固定费用等费用最小为目标建立数学模型,运用粒子群算法(PSO)对目标函数进行求解.在算法中引入惯性权重,用改进的粒子群算法对数学模型进行求解,运用惯性权重调解公式使之随迭代次数线性减小,能使算法具有较好的收敛性.最后,以M企业实际数据进行运算.算例表明,改进的PSO有效地找到最优解,使总物流费用最小,目标函数收敛过程表明其收敛性良好.     

基于HyperWorks汽车扭杆弹簧结构分析和改进

文章针对某车型实际使用过程中出现的扭杆弹簧断裂问题，对扭杆弹簧结构进行CAE分析，观察其应力云图，通过对材料和热处理方式进行研究，改进扭杆弹簧结构，增强扭杆弹簧的疲劳寿命。优化方式在台架试验和整车道路试验得到了验证。彻底解决了扭杆弹簧断裂问题。     

上海中国弹簧制造有限公司

上海中国弹簧制造有限公司始建于1937年,隶属于上海汽车工业(集团)总公司,是中国规模最大的弹簧制造企业、中国机械通用零部件协会弹簧专业分会会长企业。专业生产汽车悬架弹簧、发动机气门弹簧、稳定杆、模具弹簧、异型弹簧、碟型弹簧、机车弹簧、各类冲压件、精密弹簧、夹箍、扭杆及其他各类弹簧。     

上海中国弹簧制造有限公司

<正>上海中国弹簧制造有限公司始建于1937年,隶属于上海汽车工业(集团)总公司,是中国规模最大的弹簧制造企业、中国机械通用零部件协会弹簧专业分会会长企业。专业生产汽车悬架弹簧、发动机气门弹簧、稳定杆、模具弹簧、异型弹簧、碟型弹簧、机车弹簧、各类冲压件、精密弹簧、夹箍、扭杆及其他各类弹簧。     

基于混合粒子群算法的配送车辆复杂路径优化

提出了基于混合粒子群算法(PSO)的配送车辆复杂路径优化方法,描述了混合PSO的原理和流程,并将其运用到物流配送路径优化问题中。实验结果显示,该方法能得到满意的路径优化结果。     

自适应粒子群优化算法在混沌系统参数估计中的应用

惯性权重w的变化会影响粒子群优化算法的搜索能力,本文针对基本粒子群算法不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,在其基础上提出了一种动态改变惯性权的自适应粒子群算法。该自适应算法引入了h来衡量算法的进化速度,引入s来衡量算法的粒子聚集度,并将其作为函数w的变量,使w与算法的运行状态相关,从而使算法具有动态自适应性。最后,本文引入了两个经典的测试函数对该PSO算法进行测试,结果表明该算法明显优于基本PSO算法。     

基于混合粒子群算法的车辆路径优化问题研究

设计了一种引入了量子和遗传算法思想的粒子群算法．该算法结合了粒子群优化算法的快速寻优能力和量子算法可以同时处理多个目标的优点．避免了基本粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提高了求解速度。该算法用于解决车辆路径问题。通过实验表明了这种算法具有较好的性能。     

微粒群算法在自然灾害等引起的变化路径运输问题中的应用研究

"11.15"的上海特大火灾造成了巨大的人员与经济的损失。如果消防车辆能克服交通系统的不畅而更及时赶到的话,或许结果会不一样。因此如何将路径变化运输转化为车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP),并求解恰当的行车路径,对于城市应急以及日常的物流配送企业都有着重大的现实意义及经济价值。文中将微粒群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)应用于车辆路径问题,建立车辆路径问题的微粒群算法的数学描述,编译出此问题的程序,并对一个实例进行仿真分析。     

基于遗传算法的钢筋混凝土梁优化设计

针对传统结构设计中存在的问题,提出了用遗传算法对建筑工程中常用的钢筋混凝土梁进行了优化设计的研究。以梁的工程造价为目标函数,建立了满足混凝土结构设计规范中承载力、正常使用和构造要求的优化设计模型,根据模型特点,对遗传算法进行了改进,应用到混凝土梁优化设计中,提高了全局搜索能力,保证能够收敛到最优解。通过实例分析,结果表明,能够很快地收敛到最优解,应用到工程能够大大地降低成本。     

基于量子粒子群算法求解供应链集成计划问题

随着全球化竞争的加剧和客户要求的不断提高、传统的生产管理方式使企业无法应对激烈竞争的挑战。量子粒子群算法是将量子计算理论和基本粒子群算法相结合的一种崭新的优化算法。将量子粒子群算法用于求解生产、采购集成决策问题。仿真结果证明了量子粒子群算法在供应链集成决策问题上的可行性、有效性和优越性。     

遗传算法在工程结构优化中的应用研究

首先介绍了遗传算法，接着将遗传算法与传统优化算法作了比较，然后介绍几种遗传算法改进的策略，接着通过一个简单的例子验证了遗传算法是求解全局最优解的一个有效方法，同时介绍遗传算法在实际应用中经常使用的几种改进方法，最后探讨了遗传算法与传统优化方法，BP神经网络，Hopfied神经网络，模拟退火算法，通用有限元软件的结合，以期能更好地解决复杂工程结构的优化问题。     

改进的离散粒子群算法在配送问题中的应用

为了解决配送问题，对离散粒子群优化算法进行改进，保留惯性权值对速度的影响，把粒子的解储存为数组形式．增加群体相似度和排斥算子来让粒子跳出局部最优；仿真结果与其它算法的结果进行对比，发现改进的粒子群算法能够找到更好的解，并且收敛速度快，能在一定程度上避免早熟现象。     

三种常见现代优化算法的比较

现代最优化算法比较常见的有遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法和模拟退火算法。这些算法主要是解决优化问题中的难解问题。文章主要是对遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法三个算法的优化性能进行比较。首先介绍了三个算法的基本思想,以此可以了解三种算法有着自身的特点和优势,而后用这三种算法对典型函数进行计算,并对优化结果比较分析,提出了今后研究的方向。     

粒子群算法及其在桁架结构优化设计中的应用研究

本文分析了该算法的主要参数对搜索方向的影响,并对粒子群优化算法在桁架结构优化设计中的应用进行了分析。利用粒子群优化算法与遗传算法分别对两个桁架结构优化设计算例进行求解,将两种算法的计算结果进行了对比,计算结果表明在满足相同的计算精度的前提下,粒子群优化算法的效率更高。因此,基于粒子群算法的结构优化设计是切实可行的。