基于遗传算法与粒子群算法的配电网无功优化

根据遗传算法(GA)收敛效果好和粒子群算法(PSO)收敛速度快的特点,将两者相结合对配电网无功优化模型进行求解。计算结果表明:该算法是收敛的、有效的。     

一种基于双子群的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题，提出了一种基于双子群的改进粒子群优化算法（TS IPSO)，通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同，扩大搜索范围，借鉴遗传算法的杂交机制，并采用惯性权值的非线性递减策略，加快算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力，降低了算法陷入局部极值的风险.实验结果表明该算法较标准PSO算法提高了全局搜索能力和收敛速度，改善了优化性能.     

求解TSP问题的混合离散粒子群算法

重新定义了离散粒子群算法DPSO的速度和位置公式,使其适宜求解离散问题．针对DPSO易早熟、收敛慢的缺陷,建立局部极小区域的扰动机制,在结合局部搜索算法PSEC后,提出了一种混合离散粒子群算法HDPSO．     

基于粒子群复形法优化复垦土地结构

针对我国人多地少、土地破坏的严重性，特别在矿区，破坏更为严重，及时恢复被破坏土地的使用价值对保持经济的持续发展是很必要的。在资金有限的情况下，如何合理地规划复垦土地的结构，一方面使土地复垦得以顺利地进行，另一方面又使经济效益达到最大化，是管理者所面临的问题。通过数学建模，这是一个带有约束条件的优化问题，针对这一问题，本文通过惩罚函数法把它化为无约束的优化问题，最后提出用粒子群算法改进的复形法进行求解。实例分析表明算法的有效性与简洁性，为复垦土地的结构优化提供一条有效的解决途径，增加规划的科学性、现实性和可操作性。     

粒子群算法及其应用研究

粒子群优化算法(PSO)源于对鸟群捕食系统的模拟,是近年来被广为关注和研究的一种智能优化算法。PSO算法属于进化算法的一种,比遗传算法(GA)更简单易实现,且没有交叉和变异操作,需要设定的参数也不多,收敛速度快。目前已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法等领域。目前PSO的研究主要集中在算法本身和算法的应用研究两个方面。     

基于混合粒子群算法的云计算任务调度研究

任务调度是云计算系统可靠运行的关键,云计算环境中要处理的任务量巨大,考虑到云计算任务调度和QoS的优化问题,提出一种混合粒子群优化算法用于云任务调度。算法中引入遗传算法的交叉和变异思想,并结合随迭代次数变化的变异指数,保证种群进化初期具有较高的全局搜索能力,避免出现“早熟”,同时将爬山算法引入粒子群算法,改善局部搜索能力。实验结果显示该算法具有很好的寻优能力,是一种有效的云计算任务调度算法。     

求解TSP问题的混合离散粒子群算法

重新定义了离散粒子群算法DPSO的速度和位置公式,使其适宜求解离散问题.针对DPSO易早熟、收敛慢的缺陷,建立局部极小区域的扰动机制,在结合局部搜索算法PSEC后,提出了一种混合离散粒子群算法HDPSO.     

基于混合粒子群算法的数据分类

随着科技的飞速发展,数据分类日益重要。在改进粒子群算法基础上,结合最近邻分类,形成混合粒子群算法,并在分类基准数据集Iris上试验。试验结果表明:所提出的算法在收敛速度、稳定性和可信度上具有一定的优越性。     

基于粒子群算法的喷洒参数优化算法

针对精确农业中农药喷洒参数的优化,提出了一种基于粒子群算法的喷洒参数优化算法。首先将农田图像分割为二值图像,将图像标记为植被区域和背景区域,然后以描述喷洒效果的数学模型为标准,通过粒子群算法优化喷头的位置和喷洒半径。结果表明,与植被区域中心确定的喷头位置和半径比较,新算法取得了较好的结果。     

基于改进粒子群算法的再入飞行器轨迹优化

采用基于距离量度和自适应惩罚相结合的约束处理技术的改进粒子群优化算法（PSO）应用于再入飞行器轨迹优化,避免适应值函数中复杂的罚函数及罚因子的设计,提高优化算法的通用性。以高超声速飞行器最小控制量再入轨迹优化为例,并对飞行器运动模型进行简化及控制量参数化。对两种不同的高超声速飞行器模型进行优化,仿真结果验证算法的有效性及通用性。     

基于遗传算法的智能粒子群优化方法

定义了粒子群优化(PSO)的参数空间,把探索性能最优的粒子群算法转化为一个参数优化问题,提出了用遗传算法优选PSO参数组合的一种方法,并给出了具有较好运算性能的PSO形式(参数组合).数值实验表明此设计方法应用效果好.     

基于粒子群的多BP网络并行非线性预测控制

针对传统预测控制算法在解决非线性系统控制问题时，存在难以建立精确的数学模型、控制精度不高等缺点，提出一种新的非线性系统预测控制方案。以多BP神经网络作为并行预测模型，克服误差积累以及网络规模庞大的缺点；运用粒子群优化(PSO)算法完成非线性预测控制的滚动优化。仿真表明，该方案的控制效果比常规动态矩阵控制效果有所提高，该方案是可行和有效的。