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基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断 被引量:3
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作者 陈剑 黄志 +2 位作者 徐庭亮 孙太华 李雪原 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期168-173,共6页
针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN... 针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法。提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率。该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类。采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率。 展开更多
关键词 局部均值分解 进制粒子优化算法 深度置信网络 滚动轴承故障诊断
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基于混合离散粒子群优化的控制模式分配算法 被引量:1
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作者 曾裕钦 蔡华洋 +3 位作者 周茹平 刘耿耿 黄兴 徐宁 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2836-2849,共14页
连续微流控生物芯片是生物化学实验自动化、微型化的革命性技术.多路复用器的控制模式分配作为连续微流控生物芯片自动化设计的关键环节之一,是难的NP(Non-deterministic Polynomial)优化问题.现有工作采用粒子群优化算法求解控制模式... 连续微流控生物芯片是生物化学实验自动化、微型化的革命性技术.多路复用器的控制模式分配作为连续微流控生物芯片自动化设计的关键环节之一,是难的NP(Non-deterministic Polynomial)优化问题.现有工作采用粒子群优化算法求解控制模式分配问题存在过早陷入局部最优解、收敛速度慢以及算法稳定性差的缺点.为此,本文提出一种连续微流控生物芯片下基于混合离散粒子群优化的控制模式分配算法.首先,为了加快算法收敛速度及避免过早陷入局部最优解,提出了离散的自适应区域搜索策略.其次,通过基于样例的社会学习机制提高了算法的稳定性.然后,采用等距抽值的方式筛选出自适应区域搜索策略中重要参数的最佳组合,以进一步提高分配方案的质量.最终实验结果表明,所提算法在多路复用器中阀门使用数量上平均优化了19.01%,在算法稳定性上提高了29.18%,且在现实的生化应用中有良好的性能表现. 展开更多
关键词 连续微流控生物芯片 控制模式分配 离散粒子优化 样例学习 自适应区域搜索
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一种适于求解离散问题的二进制粒子群优化算法 被引量:29
3
作者 贺毅朝 王彦祺 刘建芹 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2007年第1期157-159,共3页
分析了二进制粒子群优化算法(BPSO)的缺陷。为克服此缺陷提出了“粒子位置的双重结构编码”的概念,以此为基础给出一种新的二进制粒子群优化算法———具有双重结构编码的二进制粒子群优化算法(简称DS_BPSO)。DS_BPSO算法既保留了PSO的... 分析了二进制粒子群优化算法(BPSO)的缺陷。为克服此缺陷提出了“粒子位置的双重结构编码”的概念,以此为基础给出一种新的二进制粒子群优化算法———具有双重结构编码的二进制粒子群优化算法(简称DS_BPSO)。DS_BPSO算法既保留了PSO的优点,又非常适用于求解离散优化问题。对随机3-SAT测试实例的数值计算表明:该算法的性能远远超过BPSO算法。 展开更多
关键词 进制粒子优化 双重结构编码 3-SAT问题
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基于V型变异二进制粒子群算法的天线拓扑优化
4
作者 窦江玲 魏帅兵 +2 位作者 宋健 王青旺 沈韬 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第S1期288-291,共4页
提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此... 提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此外,引入了一种变异算子M,通过对粒子进行自适应变异,保证种群多样性的同时提高了算法的局部搜索能力。为了验证该优化方法的有效性,利用其优化微带贴片天线。实验结果表明,该方法可以根据目标函数灵活设计天线,以中心频点在2.45GHz、3.5GHz、5.8GHz的三频段天线设计任务为例,算法仅需649次全波电磁仿真即可收敛至目标解。 展开更多
关键词 进制粒子算法(BPSO) 贴片天线 多样性 变异 拓扑优化
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一种多种群二进制算术优化算法及其应用
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作者 王若宾 耿芳东 +2 位作者 王佳伟 徐琳 段建勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第12期3664-3670,共7页
针对算术优化算法(AOA)无法对离散二进制型问题进行优化的局限,提出一种使用sigmoid函数变体实现的离散二进制算术优化算法(BAOA_S),解决了原始算法无法用于离散二进制变量优化的问题。进一步提出一种基于突变策略实现的多种群二进制算... 针对算术优化算法(AOA)无法对离散二进制型问题进行优化的局限,提出一种使用sigmoid函数变体实现的离散二进制算术优化算法(BAOA_S),解决了原始算法无法用于离散二进制变量优化的问题。进一步提出一种基于突变策略实现的多种群二进制算术优化算法(multi-swarm binary arithmetic optimization algorithms,MS-BAOA)。该算法将原始种群划分为多个子种群,子种群间通过通信策略进行交流,并使用突变策略进一步增强种群多样性,克服了BAOA_S无法跳出局部最优解的缺陷。基于CEC2013基准函数将MS-BAOA与BAOA_S、二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization algorithm,BPSO)、二进制灰狼优化算法(binary gray wolf optimizer,BGWO)、二进制鱼群迁徙算法(binary fish migration optimization algorithm,BFMO)以及二进制均衡优化器(binary equilibrium optimizer,BiEO)进行了对比,实验结果显示MS-BAOA总体上优于对比算法。将MS-BAOA应用于配电网故障区段定位中,实验结果显示该算法能够对配电网单点故障以及多点故障实现快速精准定位,进一步验证了该算法的实用性。 展开更多
关键词 算术优化算法 离散进制 多种 配电网 故障定位
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离散二进制粒子群算法在基于模型配电网故障诊断中的应用 被引量:23
6
作者 关龙 刘志刚 +1 位作者 何士玉 杨红梅 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期89-93,共5页
提出一种基于模型的配电网故障诊断方案,该方案首先根据配电网原理模型的仿真数据和实际观测值存在的差异得到极小冲突集,然后由离散二进制粒子群优化算法推出可能的故障元件和故障形式,最后由贝叶斯方法确定概率最高的诊断结论。通过... 提出一种基于模型的配电网故障诊断方案,该方案首先根据配电网原理模型的仿真数据和实际观测值存在的差异得到极小冲突集,然后由离散二进制粒子群优化算法推出可能的故障元件和故障形式,最后由贝叶斯方法确定概率最高的诊断结论。通过实际建模、编程和实验证明了该方案的可靠性和有效性。仿真结果表明,与HS-Tree、Boolean Algebra方法、遗传算法等算法相比,离散二进制粒子群算法搜索效率更高,可节约1/3~1/2的搜索时间,并且可以避免当问题规模较大时出现内存溢出问题。 展开更多
关键词 配电 模型 离散进制粒子算法 最小冲突集 故障诊断
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改进二进制粒子群优化算法在配电网络重构中的应用 被引量:31
7
作者 卢志刚 杨国良 +1 位作者 张晓辉 文莹 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期30-34,共5页
配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。网络重构中,能否得到有效解,即保证辐射状网络,是一个很关键的问题。对电网拓扑进行简化,配合破圈法更新粒子,得到100%的有效解,大大提高了计算速度。提出一种应用于配电网络重构的改... 配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。网络重构中,能否得到有效解,即保证辐射状网络,是一个很关键的问题。对电网拓扑进行简化,配合破圈法更新粒子,得到100%的有效解,大大提高了计算速度。提出一种应用于配电网络重构的改进二进制粒子群优化算法,并结合禁忌搜索算法,使PSO算法跳出局部最优化陷阱,改善了算法的搜索效果,加快了寻优速度。最后对IEEE 69节点系统进行计算,并与相关文献结果进行对比,表明本文改进算法具有快速、高效的全局寻优能力。 展开更多
关键词 配电网络 破圈法 网络重构 禁忌搜索算法 图论 进制粒子优化算法
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离散粒子群优化算法研究现状综述 被引量:57
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作者 沈林成 霍霄华 牛轶峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期1986-1990,1994,共6页
粒子群优化算法(PSO)是一类基于群体智能的新型全局优化方法,近年来其离散化形式和方法受到广泛关注。介绍了PSO的基本原理和更新机制,论述了离散PSO算法的研究进展和应用情况,详细介绍了两种离散化策略的机理、更新方法、计算模式和特... 粒子群优化算法(PSO)是一类基于群体智能的新型全局优化方法,近年来其离散化形式和方法受到广泛关注。介绍了PSO的基本原理和更新机制,论述了离散PSO算法的研究进展和应用情况,详细介绍了两种离散化策略的机理、更新方法、计算模式和特点,讨论了离散PSO的发展趋势和进一步研究方向。 展开更多
关键词 离散粒子算法 组合优化问题 演化计算 体智能 人工生命
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离散粒子群优化算法在输电网络扩展规划中的应用 被引量:42
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作者 胡家声 郭创新 +2 位作者 叶彬 段惠明 曹一家 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第20期31-36,共6页
输电网络扩展规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题。文中研究了离散粒子群优化(DPSO)算法在单阶段输电网络扩展规划中的应用,提出一种基于黑板系统的多智能体协调模型。该模型中,DPSO算法利用黑板系统进行粒子间信息共享,有效地提... 输电网络扩展规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题。文中研究了离散粒子群优化(DPSO)算法在单阶段输电网络扩展规划中的应用,提出一种基于黑板系统的多智能体协调模型。该模型中,DPSO算法利用黑板系统进行粒子间信息共享,有效地提高了算法的全局收敛能力。通过构造节点扩展矩阵和速度矩阵,建立了输电网络扩展规划问题的求解模型和DPSO求解算法。该算法已成功用于IEEE Garver-6等两个系统,计算结果表明了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 输电网络扩展规划 离散粒子优化算法 黑板系统 多智能体协调模型
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基于混沌二进制粒子群算法的独立微网系统的微电源组合优化 被引量:33
10
作者 李鹏 李涛 +1 位作者 张双乐 赵晓光 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期33-38,共6页
建立了多目标多约束的独立微网系统优化运行数学模型,以经济运行成本最小与系统网损最小构成多目标函数,采用赋权的方式将多目标转化成单目标,考虑功率平衡、电压越限、机组启停时间等约束条件,并计及了微网中可控型微电源的启停控制策... 建立了多目标多约束的独立微网系统优化运行数学模型,以经济运行成本最小与系统网损最小构成多目标函数,采用赋权的方式将多目标转化成单目标,考虑功率平衡、电压越限、机组启停时间等约束条件,并计及了微网中可控型微电源的启停控制策略。将二进制粒子群算法与混沌优化算法相结合求解模型。典型微网模型仿真结果验证了所提算法与模型的正确性,采用所提方法可确保微网的优化经济运行。 展开更多
关键词 进制粒子 混沌理论 独立微网 可控型微电源 组合 优化
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基于离散粒子群优化算法的多用户检测器 被引量:21
11
作者 杨红孺 高洪元 +1 位作者 庞伟正 张中兆 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期1303-1306,共4页
利用粒子群优化算法解决优化问题的基本思想,提出了一种新的粒子群算法,进而设计了两种使用NDPSO和多阶段检测器(MSD)相结合的混合方法进行CDMA通信系统的多用户检测.一种方法是使用NDPSO作为MSD的初始阶段给后面阶段的MSD提供一个好的... 利用粒子群优化算法解决优化问题的基本思想,提出了一种新的粒子群算法,进而设计了两种使用NDPSO和多阶段检测器(MSD)相结合的混合方法进行CDMA通信系统的多用户检测.一种方法是使用NDPSO作为MSD的初始阶段给后面阶段的MSD提供一个好的初始值;男一种方法是把MSD嵌入到NDPSO 的每一代中.通过混合MSD到NDPSO中,可以加快NDPSO的收敛速度,减少计算复杂度.另外,NDPSO所提供的好的初值可以改善MSD的性能,嵌入的MSD还改善了NDPSO的性能.仿真结果表明,多用户检测方法与传统检测器和已有的DPSO多用户检测方法相比,在误码率、抗远近能力方面都有显著提高. 展开更多
关键词 码分多址 多用户检测 离散粒子优化算法 多址干扰
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一种基于分布估计的离散粒子群优化算法 被引量:28
12
作者 周雅兰 王甲海 印鉴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1242-1248,共7页
本文提出了一种基于分布估计的离散粒子群优化算法.提出的新算法突破了传统粒子群速度-位移搜索模型的局限,且种群中的每个粒子具有更全面的学习能力,从而能够有效地解决组合优化问题.仿真实验结果表明提出的新算法的性能优于现有的其... 本文提出了一种基于分布估计的离散粒子群优化算法.提出的新算法突破了传统粒子群速度-位移搜索模型的局限,且种群中的每个粒子具有更全面的学习能力,从而能够有效地解决组合优化问题.仿真实验结果表明提出的新算法的性能优于现有的其它几种离散粒子群优化算法. 展开更多
关键词 离散粒子算法 分布估计 二分图问题 组合优化问题
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一种改进的离散粒子群优化算法 被引量:20
13
作者 钟一文 宁正元 +1 位作者 蔡荣英 詹仕华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2006年第10期1893-1896,共4页
针对旅行商问题,提出了一种改进的离散粒子群优化算法,根据优化问题及离散量的特点,对粒子的速度、速度的相关运算规则和粒子的运动方程进行了重新定义,为防止算法的早熟停滞现象,提出用扰动速度来增加粒子群的多样性,为提高算法的求精... 针对旅行商问题,提出了一种改进的离散粒子群优化算法,根据优化问题及离散量的特点,对粒子的速度、速度的相关运算规则和粒子的运动方程进行了重新定义,为防止算法的早熟停滞现象,提出用扰动速度来增加粒子群的多样性,为提高算法的求精能力,设计了一种高效的近邻搜索算子来提高粒子的适应值,使算法在空间探索和局部精化间取得了很好的平衡.与领域中的其它典型算法进行了仿真比较,结果表明,该算法具有很好的性能. 展开更多
关键词 离散粒子优化 旅行商问题 扰动速度成E邻搜索
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基于离散式多样性评价策略的自适应粒子群优化算法 被引量:12
14
作者 汤可宗 肖绚 +1 位作者 贾建华 徐星 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期344-349,共6页
为了通过增强种群多样性提高对粒子全局寻优能力与寻优速度的平衡能力,该文提出一种自适应粒子群优化(APSO)算法。基于种群熵对标准粒子群优化(SPSO)算法的多样性进行了研究,给出一种离散式多样性评价策略。为了均衡SPSO算法的勘探和开... 为了通过增强种群多样性提高对粒子全局寻优能力与寻优速度的平衡能力,该文提出一种自适应粒子群优化(APSO)算法。基于种群熵对标准粒子群优化(SPSO)算法的多样性进行了研究,给出一种离散式多样性评价策略。为了均衡SPSO算法的勘探和开发能力,该文分析了SPSO算法的惯性权值随多样性评价值变化而变化的动态函数关系,并将该函数关系融入APSO算法。为防止算法搜索后期过早陷入局部最优点,采用一种变异策略增强种群的多样性。仿真结果证明:APSO算法相比耗散粒子群优化(DPSO)算法,增加了对未探测空间的搜索能力,加速了粒子在整个解空间的寻优过程。在开发阶段,惯性权值随多样性的减少而递减,在勘探阶段,惯性权值随多样性的增加而增加。APSO算法较好地平衡了算法的全局搜索和局部细致搜索能力,可使粒子在较大范围空间内快速寻找到最优解所在的区域,并展开细致搜索。 展开更多
关键词 离散式多样性评价策略 粒子优化 变异策略
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基于改进离散粒子群算法的传感器布局优化设计 被引量:18
15
作者 朱喜华 李颖晖 +1 位作者 李宁 曹华金 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期2104-2108,共5页
传感器布局优化是复杂系统测试性设计的重要内容,属于典型的组合优化问题.通过改进系统的故障-传感器相关性矩阵,建立了考虑传感器故障检测能力的约束优化模型.利用混沌的遍历性初始化粒子群的参数,惯性权重则根据粒子群的早熟收敛程度... 传感器布局优化是复杂系统测试性设计的重要内容,属于典型的组合优化问题.通过改进系统的故障-传感器相关性矩阵,建立了考虑传感器故障检测能力的约束优化模型.利用混沌的遍历性初始化粒子群的参数,惯性权重则根据粒子群的早熟收敛程度自适应调整,并对粒子的位置更新方式进行了重新定义,用改进后的离散粒子群算法求解建立的优化模型.仿真实例验证了本文方法的有效性,优化结果能满足系统的各项指标要求。 展开更多
关键词 离散粒子算法 传感器布局优化 故障检测能力 早熟程度 混沌
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改进二进制粒子群优化的节点选择算法 被引量:14
16
作者 魏声云 张静 +1 位作者 郭虹 李鸥 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期150-156,共7页
针对无线传感器网络多目标跟踪节点选择问题,提出了一种最大化跟踪精度的二进制粒子群优化节点选择算法.该算法基于目标的预测位置,以费舍尔信息矩阵的迹为精度度量,构建节点优化选择模型,提出了二进制粒子群优化的改进形式,并用于节点... 针对无线传感器网络多目标跟踪节点选择问题,提出了一种最大化跟踪精度的二进制粒子群优化节点选择算法.该算法基于目标的预测位置,以费舍尔信息矩阵的迹为精度度量,构建节点优化选择模型,提出了二进制粒子群优化的改进形式,并用于节点选择模型的求解.改进的二进制粒子群优化算法采用矢量的二进制编码方式、约束满足的循环移位种群初始化方法,带V型转换函数的位置更新规则,并设计了引导因子引导粒子群的进化.仿真结果表明,所提出的节点选择算法能够有效地应用于多目标跟踪问题,与基本的二进制粒子群优化算法和遗传算法相比,改进的二进制粒子群优化算法能够在全局寻优和局部探索间取得平衡,且能有效地避免局部最优,对较大规模的网络具有很强的适用性. 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点选择 进制粒子优化 费舍尔信息矩阵
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基于离散粒子群优化的云计算QoS调度算法 被引量:11
17
作者 王月 刘亚秋 +1 位作者 郭继峰 景维鹏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期111-117,共7页
针对云计算环境下用户任务的多种服务质量(QoS)需求,综合考虑任务截止时间、调度预算和可靠性,提出一种多QoS约束离散粒子群优化(QoS-DPSO)的任务调度算法。对任务的QoS进行定义和数学建模,通过截止时间和调度预算约束DPSO的搜索空间,... 针对云计算环境下用户任务的多种服务质量(QoS)需求,综合考虑任务截止时间、调度预算和可靠性,提出一种多QoS约束离散粒子群优化(QoS-DPSO)的任务调度算法。对任务的QoS进行定义和数学建模,通过截止时间和调度预算约束DPSO的搜索空间,根据可靠性重新定义DPSO的适应度函数,由适应度值搜索最优的任务调度方案。实验结果表明,与PSO,DPSO,DBC和EDF算法相比,QoS-DPSO在满足调度截止期的情况下具有较高的可靠性,并且对Makespan性能的影响较小。 展开更多
关键词 云计算 服务质量 离散粒子优化 截止时间 调度预算 可靠性
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带时间窗装卸一体化车辆路径问题的混合离散粒子群优化算法 被引量:15
18
作者 周蓉 沈维蕾 +1 位作者 刘明周 赵韩 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期494-502,共9页
为了同时实现总配送成本最低、车辆数最少和车辆行驶距离最短等目标,考虑车辆指派成本及运输路径成本的相对重要性,建立了带时间窗装卸一体化车辆路径问题的混合整数规划模型。针对该问题搜索空间的离散性和求解算法的局部收敛性,提出... 为了同时实现总配送成本最低、车辆数最少和车辆行驶距离最短等目标,考虑车辆指派成本及运输路径成本的相对重要性,建立了带时间窗装卸一体化车辆路径问题的混合整数规划模型。针对该问题搜索空间的离散性和求解算法的局部收敛性,提出了一种混合离散粒子群求解算法。算法基于客户排列的直观无分段大路径解表示法,采用改进深度优先搜索分割法对问题解进行解码与评价;嵌入一种变邻域下降搜索程序并在个体粒子每次迭代时以一定概率选择执行,利用混合粒子群算法在多邻域深度搜索和在全局空间广度搜索进行寻优,同时应用模拟退火思想和比例选择性变异最差个体来改善个体搜索停滞现象。采用两个不同目标算例进行寻优测试,验证了所提算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 带时间窗车辆路径问题 装卸一体化 离散粒子优化算法 变邻域下降搜索
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基于改进离散粒子群算法的传感器优化配置 被引量:10
19
作者 马羚 李海军 +1 位作者 王成刚 李国峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2408-2413,共6页
传感器优化配置是实现航空设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统设计的基础和保证.本文首先对系统的故障-传感器相关性矩阵进行了改进,在此基础上根据系统测试性指标要求建立了考虑传感器故障率的约束优... 传感器优化配置是实现航空设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统设计的基础和保证.本文首先对系统的故障-传感器相关性矩阵进行了改进,在此基础上根据系统测试性指标要求建立了考虑传感器故障率的约束优化模型,并采用一种改进的离散粒子群算法求解.算法根据传感器优化配置的特点设计了粒子个体适应度计算方法,惯性权重则基于群体早熟程度自适应调整.仿真实例验证了本文方法的有效性,优化结果满足系统各项测试性指标要求,可为航空设备PHM系统的传感器优化配置提供有效指导. 展开更多
关键词 传感器优化配置 测试性指标 传感器故障率 离散粒子算法
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一种求解矩形排样问题的遗传-离散粒子群优化算法 被引量:13
20
作者 黄岚 齐季 +1 位作者 谭颖 杨滨 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1103-1107,共5页
针对制造业领域的矩形优化排样问题,提出一种遗传-离散粒子群优化算法.引入交换子和交换序概念,解决了标准粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子的更新难以描述问题;融合遗传算法的交叉与变异思想,增强了粒子群的多样性和稳定性;同... 针对制造业领域的矩形优化排样问题,提出一种遗传-离散粒子群优化算法.引入交换子和交换序概念,解决了标准粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子的更新难以描述问题;融合遗传算法的交叉与变异思想,增强了粒子群的多样性和稳定性;同时采用改进的最低水平线搜索算法加快算法的收敛速度,并解码形成排样方案.通过实验数据对比,验证了该算法在求解矩形排样问题中的高效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 离散粒子优化 遗传算法 最低水平线搜索 矩形排样
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