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流水车间调度问题广泛存在于企业生产过程中,优化的调度方案可以提高企业生产效率,降低生产成本。提出了基于混沌量子粒子群优化算法并应用于求解置换流水车间调度问题,该算法在量子粒子群算法(QPSO)的基础上,引入了混沌机制,在保持QPSO算法收敛速度快的同时,利用混沌机制的遍历性,克服了QPSO易陷入局部极小值的缺点。同时提出了一种新的混沌变量到工件排序的编码方案,能够完整保留混沌的遍历性。仿真结果验证了所提出的新的调度算法能更好地探索更优解,同时不失去量子粒子群算法的收敛速度。 相似文献
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针对传统粒子群寻优速度慢的缺点,引进了种群平均速度的定义。用平均速度表征粒子群的活跃程度,并作为粒子群惯性权重和学习因子调节的依据,加快了粒子群的寻优速度。针对粒子群容易陷入局部极值的缺点,提出将模拟退火算法引入粒子群算法,将粒子群的平行快速寻优能力和模拟退火的概率突跳特性相结合,保持了群体多样性,有效地避免了局部收敛。对2个典型测试函数的寻优问题进行仿真实验,实验结果验证了该算法的有效性。将改进的粒子群算法用于风电场风速概率分布模型的优化,与常规的统计方法相比,该方法具有更高的拟合精度。 相似文献
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针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,提出了一种三群协同粒子群优化算法(TSC-PSO)。搜索时,如果全局极值连续若干代没有改善,粒子未找到全局最优点,就任选某个优群,将其群内粒子和差群粒子交换。仿真结果显示,对一些经典多峰值函数、非凸病态函数,TSC-PSO增强了全局搜索能力,具有比基本PSO更好的优化性能。 相似文献
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提出了离散三群粒子群优化算法(DTHSPSO),该算法将整个粒子群分为三群,第1群粒子朝全局历史最优方向飞行,第2群粒子朝着相反方向飞行,第3群粒子在全局历史最优位置周围随机飞行。粒子的速度保持连续性,对于粒子位置的处理采用两种方法:一是通过传递函数,根据速度的大小进行离散化;二是直接通过强硬限制函数(Hardlim函数)将位置离散化。通过对两种离散函数进行测试与比较,表明两种DTHSPSO都比基本离散粒子群优化算法(DPSO)具有更好的优化性能,而且直接采用Hardlim函数的DTHSPSO算法效果更加突出。 相似文献
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在建立一种物流配送车辆调度模型的基础上,针对传统启发式算法对复杂问题搜索效率低、易陷入局部最优的缺点,构造了DNA进化算法求解该问题。将其在个体变异操作中进行了一些改进,避免陷入局部最优。车辆调度问题(V SP)属于组合优化NP难题。采用V SP问题进行测试,仿真结果表明:该算法简单可行,与其他算法相比较,不但有很好的求解性能,而且具有更快的收敛能力与搜索能力。 相似文献
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针对传统的粒子群算法(PSO)在解决复杂的优化问题时易陷入局部最优这一情况,提出了一种改进的粒子群算法(EPSO),该算法在传统的粒子群算法陷入局部最优的情况下引入了单个粒子的"Hooke-Jeeves模式搜索"操作和粒子之间的"启发式交叉"操作。仿真结果表明:EPSO算法的全局搜索性能和收敛速度比传统的PSO算法有明显的提高。采用EPSO算法进行非线性参数估计所得到的重油热解模型,其预报的平均相对误差比传统的PSO算法得到的模型提高了11.98%,比遗传算法(GA)得到的模型提高了38.76%。 相似文献
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提出一种两群替代微粒群优化算法(TSSPSO),并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群,其中一分群微粒朝着最优微粒飞行,另一分群微粒朝着相反方向飞行;飞行时,每一微粒不仅受到微粒本身飞行经验和本分群最优微粒的影响,还受到全群最优微粒的影响。搜索时,每一次迭代均以一定的替代率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中相同数目的劣势微粒。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较,结果表明:两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。将两群替代微粒群优化算法用于常压塔汽油干点软测量,建立基于两群替代微粒群优化算法的汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据的比较,表明基于两群替代微粒群神经网络的软测量模型精度高、性能好。 相似文献
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针对栅格法环境模型下PSO算法的结果是一组离散的粒子,需要通过某种准则把离散的粒子变换为连续路径的问题,提出了一
种利用人工势场法把PSO规划的结果自行变换成连续路径的新方法。为了避免人工势场使机器人在障碍物附近产生震荡,采用均值滤
波的方法,规划出一条平滑最优路径。仿真结果表明:该算法能比较容易地得到最优路径,有效地避免路径的震荡现象,同时也可
以在变化的环境中寻找一条路径。 相似文献
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在数据挖掘中,支持向量机是被广泛应用的一种分类算法,其核函数的选择及参数的设定没有有效的标准。本文采用混合核函数构造兼顾学习能力和泛化性能的支持向量机算法,并利用粒子群算法来确定支持向量机的参数。应用基于混合核函数的PSO SVM算法对一个经典的分类测试数据集进行分类,将该算法与单一核函数支持向量机算法的分类结果进行比较,结果表明所提出的算法的分类性能有明显提升。 相似文献