基于PSO算法的復雜網絡抗毀性優(yōu)化及應用研究.pdf

1、復雜網絡抗毀性研究因其深遠的應用背景而深受廣大學者的重視，已成為了一個極具挑戰(zhàn)性的前沿課題。本文以復雜網絡理論為指導，以智能優(yōu)化算法—粒子群優(yōu)化算法為尋優(yōu)工具，綜合運用圖論、統(tǒng)計物理、矩陣論、計算機仿真等多學科領域知識，圍繞“復雜網絡抗毀性優(yōu)化”這一核心問題，深入地研究了復雜網絡拓撲結構的抗毀性分析與優(yōu)化，以及抗毀性優(yōu)化在多機器人網絡和列車運行網絡中的應用。論文主要研究工作及創(chuàng)新點如下：
　　1、針對復雜網絡拓撲結構抗毀性優(yōu)化問題

2、，提出了一種組合增邊優(yōu)化方案，首先將待選邊集映射成一個連續(xù)的整數空間，隨后以代數連通度為測度指標，以帶定向混沌變異的排序離散粒子群優(yōu)化算法對整數空間進行組合尋優(yōu)，該算法特征如下：提出錯位均分機制初始化粒子位置變量和速度變量；提出排序機制使普通粒子位置變量與最優(yōu)粒子位置變量之間的大小關系一一對應，在兼顧了全局搜索的同時從實質上縮小了粒子位置變量在每一維度上的搜索范圍；提出定向混沌變異算子可使得粒子在優(yōu)勢個體附近加強局部探索，劣勢個體盡快收

3、斂到優(yōu)勢個體附近，并以混沌變異的隨機性和遍歷性保持種群多樣性，有效平衡粒子群算法的全局搜索和局部搜索。最后，與逐次增邊二分法在解決網絡代數連通度優(yōu)化問題上進行仿真對比，驗證了本文算法的可行性與先進性。
　　2、研究了多機器人系統(tǒng)無權網絡模型中的優(yōu)化路徑規(guī)劃，基于PSO算法以代數連通度為多機器人局部網絡拓撲結構抗毀性測度，為機器人的下一步運動找出能使得局部網絡抗毀性更好的目標點，并將找出的目標點作為路徑規(guī)劃的規(guī)劃路徑終點。然后針對多

4、機器人系統(tǒng)所處的受限空間環(huán)境，提出了一種環(huán)境自適應區(qū)域柵格化的優(yōu)化路徑規(guī)劃算法。該算法首先相對于起點和終點構成的中心軸線經障礙物垂直投影的形心做正交平行直線簇，將環(huán)境模型劃分為區(qū)域柵格，并提出阻礙度指標來降低搜索空間的維度以優(yōu)化區(qū)域柵格的劃分。其次給出一種多維變異粒子群優(yōu)化算法，在重構坐標系的橫軸維度上進行隨機變異，結合其縱軸維度上的定向變異，可有效平衡復雜環(huán)境中搜索優(yōu)化解的效率與精度的矛盾，同時提出在粒子速度更新方程中增加有界隨機擾動

5、量以進一步提高算法跳出局部極小的能力，隨后當優(yōu)化解的適應度值小于設定的閾值時，提出最小二乘曲線擬合方法對優(yōu)化解所描述的路徑予以平滑處理，并進行碰撞檢測。最后，與經典NDW-PSO及前沿C-PSO優(yōu)化規(guī)劃方法的對比仿真驗證了算法的可行性和先進性。
　　3、為盡可能減少由于自然災害導致鐵路運輸受阻甚至中斷情況下受影響的列車數，提出了對現有列車運行方案以抗毀性優(yōu)化為目標的量化分析方法。首先基于當前列車運行方案建立列車運行網絡模型，該模型

6、以實際鐵路站點為節(jié)點，以實際鐵路線為邊，以每條邊開行的列車數量為邊權重；隨后提出了一個稱之為度權效應的評價指標，該指標可以用來評價列車運行網絡中節(jié)點的重要性，并以該評價指標的標準差分為目標函數，使用改進粒子群算法對網絡權重進行優(yōu)化。仿真結果得出了優(yōu)化前后列車運行網絡的抗毀性評價值分別為0.0044和0.0036，表明可通過量化分析方法來刻畫列車運行網絡的抗毀性能，并分別在選擇性打擊和隨機失效兩種攻擊模式下對比分析優(yōu)化前后列車運行網絡的抗