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异构差分进化混合动态分级粒子群的任务分配方法研究
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作者 杨玉 李颖 +1 位作者 李建军 耿超龙 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第20期157-169,共13页
物流运输中任务分配环节在现代供应链中起着至关重要的作用,合理高效的任务分配策略对于提升整体配送效率和资源利用水平具有重要意义。针对传统粒子群优化算法在求解物流运输任务分配问题时存在动态适应性弱,易陷入局部最优和搜索能力... 物流运输中任务分配环节在现代供应链中起着至关重要的作用,合理高效的任务分配策略对于提升整体配送效率和资源利用水平具有重要意义。针对传统粒子群优化算法在求解物流运输任务分配问题时存在动态适应性弱,易陷入局部最优和搜索能力不均衡等问题,提出一种异构差分进化混合动态分级粒子群优化的任务分配方法,用于解决复杂的物流运输任务分配问题。采用两种差分进化突变体,在不同进化阶段平衡种群的探索与开发;引入分级粒子群框架,依据粒子适应度动态划分种群层次,并通过竞争-协作机制在不同粒子层级之间实现高效信息传递,增强全局搜索能力;同时结合参数动态调整机制增强物流运输任务分配的全局搜索能力。将所提算法与多种优化算法分别在不同规模的30个测试用例和现实物流运输数据集“Amazon Delivery Dataset”上进行对比实验,验证了异构差分进化混合动态分级粒子群算法能够更高效地解决物流运输任务分配问题,并且在路径优化、收敛速度和解的稳定性方面均表现出更优性能。 展开更多
关键词 异构差分进化 混合动态分级 粒子群优化算法 任务分配方法
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改进教与学算法的静压推力滑动轴承优化 被引量:1
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作者 张凯 赵如杰 +1 位作者 张义民 艾巍 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第4期56-59,共4页
为了使静压推力滑动轴承在运行过程中功率损失最小,提出了改进的教与学算法(DWTLBO),对静压推力滑动轴承进行优化设计。与其它经典的智能优化算法如粒子群算法(PSO)、差分进化算法(DE)和教与学算法(TLBO)相比,该算法在学习阶段引入差分... 为了使静压推力滑动轴承在运行过程中功率损失最小,提出了改进的教与学算法(DWTLBO),对静压推力滑动轴承进行优化设计。与其它经典的智能优化算法如粒子群算法(PSO)、差分进化算法(DE)和教与学算法(TLBO)相比,该算法在学习阶段引入差分进化算子增加了各组之间的交叉率,进一步提高算法的多样性和局部搜索能力,避免早熟收敛。通过建立推力轴承模型,设计了轴承阶梯半径,油槽凹口半径,润滑油粘度,润滑油流量四个设计变量,采用改进的教与学算法对模型的相关参数进行优化。优化结果表明,提出的改进算法与传统的教与学算法相比,获得模型的最优解更佳,有利于在以后的工程优化中提高模型的设计精度。 展开更多
关键词 静压推力滑动轴承 粒子群算法 教与学算法 差分进化算法
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融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法 被引量:10
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作者 马乐杰 邹德旋 +2 位作者 李灿 邵莹莹 杨志龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第19期80-96,共17页
将差分进化与Sine混沌相结合,提出一种改进的粒子群算法。利用Sine混沌映射对初始种群进行优化,提高了收敛速度;该算法通过引入非同步变化的学习因子的速度更新公式,引入随机惯性权重,使算法能够更好地兼顾全局搜索与局部优化;借鉴差分... 将差分进化与Sine混沌相结合,提出一种改进的粒子群算法。利用Sine混沌映射对初始种群进行优化,提高了收敛速度;该算法通过引入非同步变化的学习因子的速度更新公式,引入随机惯性权重,使算法能够更好地兼顾全局搜索与局部优化;借鉴差分进化算法中的交叉操作,采用淘汰机制随机搜索策略,提高算法的全局搜索能力,提高算法收敛速度。为了验证融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法(improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)的性能,与基于压缩学习因子的粒子群算法(yield-based particle swarm optimization,YPSO)、自适应加权粒子群算法(self-adaptive particle swarm optimization,SPSO)等PSO相关算法以及蜘蛛蜂优化算法(spider wasp optimization,SWO)、能量谷算法(energy valley algorithm,EVA)等2023年最新算法相比较,验证融合差分进化和Sine混沌的改进粒子群算法(IPSO)的有效性。在不同维度下解决12个常用基准函数,对12个测试函数进行实验,并与其他的几种算法进行比较,实验结果表明,改进后的PSO算法收敛速度快,收敛精度高。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 Sine映射 差分进化算法 交叉操作 随机搜索策略
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基于DG不确定仿射模型的综合能源系统低碳优化规划方法 被引量:1
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作者 江涛 徐聪 +2 位作者 贾少辉 王深 张亚健 《电信科学》 北大核心 2024年第8期108-120,共13页
针对风电、光伏等新能源分布式发电系统(distributedgenerator,DG)受环境因素变化导致出力不确定、现有碳交易模型交易价格固定导致减碳成本增多的问题,提出基于DG不确定仿射模型的综合能源系统低碳优化规划方法。首先,根据环境条件建... 针对风电、光伏等新能源分布式发电系统(distributedgenerator,DG)受环境因素变化导致出力不确定、现有碳交易模型交易价格固定导致减碳成本增多的问题,提出基于DG不确定仿射模型的综合能源系统低碳优化规划方法。首先,根据环境条件建立基于矩阵形式仿射算法的DG出力模型,降低DG出力不确定性对综合能源系统优化规划的影响。其次,将碳排放量作为惩罚措施引入综合能源系统优化规划中,改进传统碳交易模型,降低综合能源系统碳排放量。然后,基于差分进化粒子群优化算法,对建立的综合能源系统低碳规划模型求解,避免算法在寻优过程陷入局部最优。最后,在IEEE33节点系统上的仿真结果表明,所提规划方法比传统随机优化和区间优化规划方法分别降低了8.68%和2.93%的总投资成本,比传统固定碳交易价格模型降低了6.28%的碳排放量。 展开更多
关键词 阶梯式碳交易 综合能源系统 仿射模型 差分进化粒子群算法 区间优化
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基于鸟群算法的微电网多目标运行优化 被引量:45
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作者 曾嶒 彭春华 +2 位作者 王奎 张艳伟 张明瀚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第13期117-122,共6页
为了在微电网的运行中寻找到最理想的调度策略,对于微电网的多目标优化问题,采用传统智能算法求解易陷入局部最优而难于找到全局最优解,因此采用一种生物启发式算法——鸟群算法,对以运行成本及环境污染度为目标的微电网多目标优化模型... 为了在微电网的运行中寻找到最理想的调度策略,对于微电网的多目标优化问题,采用传统智能算法求解易陷入局部最优而难于找到全局最优解,因此采用一种生物启发式算法——鸟群算法,对以运行成本及环境污染度为目标的微电网多目标优化模型进行求解。该算法模仿鸟群觅食、警觉、迁移的习性,生成对应的种群更新策略,兼具粒子群算法搜索效率高和微分进化算法稳定性好的优点。通过与两者寻优结果比较,表明该算法具有较强的全局、局部搜索能力且收敛鲁棒性好的特点。 展开更多
关键词 鸟群算法 粒子群算法 微分进化算法 微电网 多目标优化
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基于粒子群和差分进化算法的含分布式电源配电网故障区段定位 被引量:65
6
作者 周湶 郑柏林 +3 位作者 廖瑞金 李剑 马小敏 徐智 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期33-37,共5页
配电网中引入分布式电源将导致传统的故障区段定位方法不再适用。通过构建新的开关函数,提出了基于二进制混合算法的配电网故障区段定位方法。该方法可动态适应分布式电源的投切,在进行多重故障定位时只需确定一次正方向,利用双种群进... 配电网中引入分布式电源将导致传统的故障区段定位方法不再适用。通过构建新的开关函数,提出了基于二进制混合算法的配电网故障区段定位方法。该方法可动态适应分布式电源的投切,在进行多重故障定位时只需确定一次正方向,利用双种群进化策略和信息交换机制实现了粒子群和差分进化算法的混合。算例分析结果表明该方法能够对含分布式电源的配电网中的单一和多重故障进行准确定位,并且具有一定的容错性和高效性。 展开更多
关键词 粒子群 差分进化 混合算法 双种群 分布式电源 多重故障定位
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基于相对增益和改进粒子群算法的PSS与直流调制协调策略 被引量:17
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作者 王曦 李兴源 赵睿 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第34期6177-6184,共8页
现有电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)和直流调制多使用本地信号作为控制器反馈输入信号,控制器间的交互作用可能降低甚至破坏系统稳定性。提出了一种基于广域测量信号的PSS与直流调制协调策略,首先通过留数法选择对于振荡... 现有电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)和直流调制多使用本地信号作为控制器反馈输入信号,控制器间的交互作用可能降低甚至破坏系统稳定性。提出了一种基于广域测量信号的PSS与直流调制协调策略,首先通过留数法选择对于振荡模态可观性较强的广域信号作为阻尼控制器备选反馈信号;其次通过相对增益方法选择使PSS和直流调制交互影响最小的备选信号作为最佳反馈信号;而后设计分散控制器,并运用基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法对PSS和直流调制控制器参数进行协调优化。最后,通过EPRI 36节点系统仿真验证了协调策略的正确性和有效性。 展开更多
关键词 协调控制 广域测量系统 相对增益 混沌和差分进化的混合粒子群 反馈信号 wide-area measurement system (WAMS) chaos and differential evolution particle swarm optimization algorithm (CDEHPSO)
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基于差分进化的鱼群算法及其函数优化应用 被引量:15
8
作者 张大斌 杨添柔 +2 位作者 温梅 孙莹 周茜 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第5期18-22,27,共6页
人工鱼群算法存在收敛速度慢、精度差等不足,借鉴全局的鱼群聚群、追尾行为策略,提出一种基于差分策略的鱼群算法。该算法在鱼群中心执行聚群行为和公告板最优记录的基础上,设置公告板停滞阈值和停滞状态记录,对处于停滞阶段的鱼群进行... 人工鱼群算法存在收敛速度慢、精度差等不足,借鉴全局的鱼群聚群、追尾行为策略,提出一种基于差分策略的鱼群算法。该算法在鱼群中心执行聚群行为和公告板最优记录的基础上,设置公告板停滞阈值和停滞状态记录,对处于停滞阶段的鱼群进行差分进化操作,进而跳出局部极值,克服后期搜索的无目的性。仿真结果表明,与鱼群算法、粒子群算法进行相比,进化后鱼群算法的收敛速度和寻优精度得到明显改善,具有较好的优化效果。 展开更多
关键词 鱼群算法 差分进化算法 差分策略 停滞阈值 粒子群优化算法 函数优化问题
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一种改进的灰狼优化算法 被引量:71
9
作者 龙文 蔡绍洪 +1 位作者 焦建军 伍铁斌 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期169-175,共7页
灰狼优化算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的位置更新方程存在开发能力强而探索能力弱的缺点.受差分进化和粒子群优化算法的启发,构建一个修改的个体位置更新方程以增强算法的探索能力;受粒子群优化算法的启发,提出一... 灰狼优化算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的位置更新方程存在开发能力强而探索能力弱的缺点.受差分进化和粒子群优化算法的启发,构建一个修改的个体位置更新方程以增强算法的探索能力;受粒子群优化算法的启发,提出一种控制参数a随机动态调整策略.此外,为了提高算法的全局收敛速度,用混沌初始化方法产生初始种群.采用18个高维测试函数进行仿真实验,结果表明:对于绝大多数情形,在相同最大适应度函数评价次数下,本文算法的性能明显优于标准灰狼优化算法. 展开更多
关键词 灰狼优化算法 差分进化 粒子群优化 控制参数 混沌初始化
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基于改进PSO和DE的混合算法 被引量:18
10
作者 易文周 张超英 +2 位作者 王强 许亚梅 周金玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期233-235,共3页
研究粒子群优化(PSO)算法和差分进化(DE)算法的优缺点,通过改进PSO算法并与DE算法混合,得到一种双种群的新型混合全局优化算法。经过对5个标准测试函数的大量实验计算表明,该算法能有效克服PSO算法和DE算法的缺陷,使寻优精度有较大改进... 研究粒子群优化(PSO)算法和差分进化(DE)算法的优缺点,通过改进PSO算法并与DE算法混合,得到一种双种群的新型混合全局优化算法。经过对5个标准测试函数的大量实验计算表明,该算法能有效克服PSO算法和DE算法的缺陷,使寻优精度有较大改进,在高维情况下表现更加突出。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 差分进化算法 混合算法
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基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法 被引量:26
11
作者 池元成 方杰 蔡国飙 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第12期2963-2965,2980,共4页
为了发挥差分进化和粒子群优化算法各自拥有的特点,并克服自身存在的问题,提出了一种混合优化算法(简称DPA)。该算法首先利用差分进化的变异和选择算子产生新的群体,然后通过使用粒子群优化算法和交叉、选择算子进行局部搜索。在整个算... 为了发挥差分进化和粒子群优化算法各自拥有的特点,并克服自身存在的问题,提出了一种混合优化算法(简称DPA)。该算法首先利用差分进化的变异和选择算子产生新的群体,然后通过使用粒子群优化算法和交叉、选择算子进行局部搜索。在整个算法过程中,群体寻优范围先扩散再收缩,反复迭代渐进收敛。通过3个标准算例的测试表明,新的混合优化算法与差分进化和粒子群优化算法相比,具有收敛速度快、搜索能力强、鲁棒性好的特点。 展开更多
关键词 差分进化 粒子群优化算法 混合算法 优化 基准测试函数
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改进的PSO混合算法 被引量:8
12
作者 杨恢先 刘子文 +2 位作者 汪俊 王绪四 谢鹏鹤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第6期1516-1518,共3页
为了提高粒子群算法的寻优速度和寻优精度,提出一种改进的PSO混合算法。在差分进化(DE)算法中引入了动态比例因子,在PSO算法中引入DE算法的变异、交叉操作,重新构造PSO算法的粒子位置更新公式。选取了4个基准函数进行测试,并与其他PSO... 为了提高粒子群算法的寻优速度和寻优精度,提出一种改进的PSO混合算法。在差分进化(DE)算法中引入了动态比例因子,在PSO算法中引入DE算法的变异、交叉操作,重新构造PSO算法的粒子位置更新公式。选取了4个基准函数进行测试,并与其他PSO混合算法作了比较。仿真结果表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 粒子群算法 差分进化算法 变异 交叉
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一种求解电力经济负荷分配问题的改进微分进化算法 被引量:57
13
作者 刘自发 张建华 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期100-105,共6页
针对电力系统经济负荷分配(economic dispatch,ED)这一典型的非凸、非线性、组合优化问题,提出一种改进的微分进化(improved differential evolution,IDE)算法。微分进化(differential evolution,DE)算法虽有简单、搜索效率高的优点,但... 针对电力系统经济负荷分配(economic dispatch,ED)这一典型的非凸、非线性、组合优化问题,提出一种改进的微分进化(improved differential evolution,IDE)算法。微分进化(differential evolution,DE)算法虽有简单、搜索效率高的优点,但是仍然有局部最优的问题。该文在对DE算法搜索机理进行分析的基础上,针对DE算法参数难于动态调整的问题,提出不依赖于优化问题的控制参数自适应调整机制,并根据动态监视群体适应度方差的变化,增加个体迁移策略,进一步提高DE算法的全局寻优能力和鲁棒性。运用该算法对IEEE3机、40机及69机300节点标准测试用例进行计算,并考虑机组的爬坡约束、出力限制区约束、非光滑费用函数曲线等非线性特性,将其计算结果与遗传算法(genetic algorithm,GA)及粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)进行比较,分析表明该方法是可行的、有效的。 展开更多
关键词 微分进化算法 粒子群算法 遗传算法 经济负荷 分配
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一种改进的混合蛙跳算法及其收敛性分析 被引量:19
14
作者 贺毅朝 曲文龙 许冀伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第22期37-40,共4页
为了提高混合蛙跳算法(SFLA)求解函数优化问题的能力,借鉴PSO与DE的进化算子提出了一种改进的混合蛙跳算法(ESFLA),分析了ESFLA的时间复杂性,并基于有限Markov链证明了ESFLA的全局收敛性。对ESFLA、SFLA与ISFLA2的仿真计算结果表明,ESFL... 为了提高混合蛙跳算法(SFLA)求解函数优化问题的能力,借鉴PSO与DE的进化算子提出了一种改进的混合蛙跳算法(ESFLA),分析了ESFLA的时间复杂性,并基于有限Markov链证明了ESFLA的全局收敛性。对ESFLA、SFLA与ISFLA2的仿真计算结果表明,ESFLA比SFLA和ISFLA2更适用于求解复杂的函数优化问题。 展开更多
关键词 混合蛙跳算法 粒子群优化 差分演化 全局收敛性 函数优化
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集成随机惯性权重和差分变异操作的樽海鞘群算法 被引量:10
15
作者 张志强 鲁晓锋 +1 位作者 隋连升 李军怀 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期297-301,共5页
为了提高樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)的收敛速度、计算精度和全局优化能力,在分析总结粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)和差分进化(Differential Evolution,DE)算法相关研究成果后,提出了一种集成PSO算法随机... 为了提高樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)的收敛速度、计算精度和全局优化能力,在分析总结粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)和差分进化(Differential Evolution,DE)算法相关研究成果后,提出了一种集成PSO算法随机惯性权重和DE算法差分变异操作的改进SSA算法——iSSA。首先,将PSO算法的随机惯性权重引入SSA算法的追随者位置更新公式中,用于增强和平衡SSA算法的勘探与开发能力;其次,用DE算法的变异操作替代SSA算法的领导者位置更新操作,以提高SSA算法的收敛速度和计算精度。为了检验随机惯性权重和差分变异操作对SSA算法的改进效果,在多个高维基准函数上进行了仿真实验,并与其他改进SSA算法进行了比较。实验结果及分析表明,与SSA算法和两个典型的改进SSA算法(ESSA和CASSA)相比,集成随机惯性权重和差分变异操作的iSSA算法,在没有增加算法时间复杂度的情况下,显著地提高了SSA算法的收敛速度、计算精度和全局优化能力,并且优于ESSA算法和CASSA算法。 展开更多
关键词 樽海鞘群算法 群体智能 粒子群优化 随机惯性权重 差分进化 变异操作
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差分进化粒子群混合优化算法的研究与应用 被引量:15
16
作者 杨妍 陈如清 俞金寿 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第25期238-241,共4页
对基本粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)进行了分析,有机结合两种进化算法提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和DE算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子并通过群体间... 对基本粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)进行了分析,有机结合两种进化算法提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和DE算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子并通过群体间的信息交流阻止算法陷入局部最优。对4个高维复杂函数寻优测试表明算法的鲁棒性、收敛速度和精度,全局搜索能力均优于常规PSO和DE。将提出的改进算法用于乙烯收率软测量建模,应用结果表明模型精度较高、泛化性能较好。 展开更多
关键词 粒子群优化 差分进化 混合优化算法 软测量
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改进萤火虫算法及其在全局优化问题中的应用 被引量:16
17
作者 刘畅 刘利强 +1 位作者 张丽娜 YANG Xinshe 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期569-577,共9页
针对标准萤火虫算法容易陷入局部最优的问题,本文提出一种改进的萤火虫算法。在标准萤火虫算法的位置移动公式中,利用指数分布和韦伯分布对吸引力项进行改进,以增强算法的全局探测能力;同时利用步长单调递减模式对随机项进行改进,以增... 针对标准萤火虫算法容易陷入局部最优的问题,本文提出一种改进的萤火虫算法。在标准萤火虫算法的位置移动公式中,利用指数分布和韦伯分布对吸引力项进行改进,以增强算法的全局探测能力;同时利用步长单调递减模式对随机项进行改进,以增强算法后期的局部挖掘能力。通过13个测试函数对本文提出的改进算法、模拟退火算法、粒子群算法和差分进化算法进行算法性能的比较。实验结果表明,本文提出的改进算法能较好地平衡算法的全局探测能力和局部挖掘能力,使算法跳出局部最优,从而提高算法的收敛速度和精度。 展开更多
关键词 萤火虫算法 随机分布 元启发式算法 随机性算法 全局优化 模拟退火算法 粒子群算法 差分进化算法
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差分进化混合粒子群算法求解项目调度问题 被引量:8
18
作者 倪霖 段超 贾春兰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第4期1286-1289,共4页
针对求解资源受限项目调度问题(RCPSP),提出了基于差分进化(DE)的混合粒子群算法(PSODE)。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以避免个体因错误的信息判断而陷入局部最优点。采用标准测试函数... 针对求解资源受限项目调度问题(RCPSP),提出了基于差分进化(DE)的混合粒子群算法(PSODE)。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以避免个体因错误的信息判断而陷入局部最优点。采用标准测试函数和具体算例进行检验,结果表明PSODE算法可以较好地解决RCPS问题。 展开更多
关键词 差分进化混合粒子群算法 粒子群算法 差分进化算法 项目调度
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基于群智能的新型反向混合差分进化算法 被引量:11
19
作者 吴昱 李元香 徐星 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第5期903-907,共5页
依据PSO和DE在函数优化方面所展现的优越性能,提出一种融合粒子群智能思想的新型反向混合差分进化算法(ODE-SI).本文分析这两种启发式方法之间的潜在联系,并在ODE-SI中不仅保留了粒子群智能思想中的经验记忆,而且应用了反向学习(opposit... 依据PSO和DE在函数优化方面所展现的优越性能,提出一种融合粒子群智能思想的新型反向混合差分进化算法(ODE-SI).本文分析这两种启发式方法之间的潜在联系,并在ODE-SI中不仅保留了粒子群智能思想中的经验记忆,而且应用了反向学习(opposition-based learning,OBL)操作促使演化生成过程的跃变,从而使算法具有较高的收敛速度和较好的种群多样性.此外,通过测试函数的仿真实验,本文将ODE-SI与其他DE和PSO算法进行比较.实验结果证实了新算法的高效性、通用性和稳健性. 展开更多
关键词 差分进化 粒子群优化 反向学习 信息共享 反向初始化
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改进差分进化算法在铝电解多目标优化中的应用 被引量:7
20
作者 郭俊 桂卫华 阳春华 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期184-188,共5页
针对多目标优化问题,提出一种改进的差分进化算法(DE)。该改进算法首先将DE与粒子群优化算法(PSO)结合,提高DE的收敛速度,然后引入多种群进化策略,有利于维持Pareto解的多样性。同时,在综合考虑机理与工艺的基础上建立铝电解多目标优化... 针对多目标优化问题,提出一种改进的差分进化算法(DE)。该改进算法首先将DE与粒子群优化算法(PSO)结合,提高DE的收敛速度,然后引入多种群进化策略,有利于维持Pareto解的多样性。同时,在综合考虑机理与工艺的基础上建立铝电解多目标优化模型,并应用改进算法进行求解。仿真结果表明:在电流效率为92%时,改进算法所得的直流功耗为14.03 MW.h/t,比NSGA-II的直流功耗降低了1.45%,比传统DE的直流功耗降低了1.75%。表明本文改进算法有效地提高了传统进化算法的性能。 展开更多
关键词 差分进化算法 铝电解 多目标优化 粒子群优化 多种群进化
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