粒子群优化算法的改进与应用

粒子群优化算法是今年来快速发展的一种新的进化算法。本文以标准粒子群优化算法的缺陷为出发点，从不同的角度来展现粒子群算法的改进方向和研究进展。讨论其在不同领域内的应用。最后对粒子群优化算法的发展趋势进行了展望。     

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。     

自适应粒子群优化算法在车间作业调度问题中的应用

采用粒子群优化算法对该问题进行求解,为了提高算法的求解性能,针对粒子群算法特点,提出了一种自适应的惯性权值来调整算法的搜索空间和一种自适应更新策略来动态地更新粒子的位置.最后通过经典的实例对本文提出的算法进行了检验,结果表明,该改进的粒子群算法在求解车间作业调度问题是有效的.     

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。     

基于遗传算法的空间飞行器配重布局优化

某空间飞行器安装有多种探测设备,布局复杂,由于各系统产品质心位置存在偏差,因此飞行器质心位置z向数值偏差较大,不满足质心位置系统要求,因此需要以尽可能小的配重质量代价使飞行器满足复杂的质量特性要求。本文提出了一种基于遗传算法的配重布局优化算法,将飞行器可安装配重的区域进行离散,针对固定质量的配重块进行布局优化,获得了配重分布,使得飞行器总质量增加不大于1%,转动惯量变化不超过1.1%,z向质心位置偏差减小53.8%,满足了系统指标要求。     

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。     

一种改进的粒子群优化算法

介绍基本粒子群优化算法的原理、特点,并在此基础上提出了一种改进的粒子群算法。通过在粒子初始化时引入相对基的原理使粒子获得更好的初始解,以及在迭代过程中引入变异模型,部分粒子生成相对应的扩张及收缩粒子,比较其适应度,保留最佳粒子进行后期迭代,使算法易跳出局部最优。通过经典函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟问题。     

基于免疫粒子群优化算法的物流配送车辆调度算法

将物流企业的车辆调度问题建模为一个单目标多约束的优化问题,将免疫原理与粒子群优化算法相结合,提出了一个车辆调度的免疫粒子群算法。该算法能在群体进化时注入满足约束的疫苗,从而加快种群寻优的效率,得到质量更高的解。实验结果显示:相比传统的遗传算法和粒子群算法,该方法能够得到更加满意的车辆调度结果。     

基于免疫粒子群优化算法的物流配送车辆调度算法

将物流企业的车辆调度问题建模为一个单目标多约束的优化问题,将免疫原理与粒子群优化算法相结合,提出了一个车辆调度的免疫粒子群算法.该算法能在群体进化时注入满足约束的疫苗,从而加快种群寻优的效率,得到质量更高的解.实验结果显示:相比传统的遗传算法和粒子群算法,该方法能够得到更加满意的车辆调度结果.     

基于Qpso算法的应急资源调度应用研究

以连续性消耗应急过程为背景,运用量子行为粒子群算法求解多目标的应急资源调度数学模型。考虑施救成本费用和因施救不及时造成损失的构造模型的目标函数。针对该模型的特点,设计量子粒子群算法求解方法和步骤,用数值算例验证了所建立模型的合理性及量子粒子群算法的可行性和有效性。