微粒群算法及其在離散優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的迅速發(fā)展，人們對(duì)科學(xué)技術(shù)提出了新的更高的要求，其中高效的優(yōu)化技術(shù)和智能計(jì)算的要求日益迫切。微粒群優(yōu)化算法(PSO)是一種新興的智能優(yōu)化算法，由于其概念簡(jiǎn)單、收斂速度較快、沒(méi)有很多參數(shù)需要調(diào)整且不需要梯度信息，在工程實(shí)踐中表現(xiàn)出巨大的潛力，并在諸多領(lǐng)域獲得了成功應(yīng)用。但其應(yīng)用大多是連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題，很少被用來(lái)解決離散問(wèn)題，而現(xiàn)實(shí)生活中的許多工程實(shí)例只能抽象出離散模型。為此本文在對(duì)PSO算法原理進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上，研究了

2、其在各類(lèi)離散問(wèn)題中的應(yīng)用。 首先，采用線(xiàn)性離散時(shí)間系統(tǒng)的研究方法對(duì)PSO算法的收斂性作了分析，導(dǎo)出了PSO算法的收斂條件。在定性分析PSO參數(shù)基礎(chǔ)上，提出了一種慣性權(quán)重非線(xiàn)性下降策略，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，得到慣性權(quán)重和加速系數(shù)的參數(shù)確定的指導(dǎo)性規(guī)律。 其次，以氧化鋁生料漿優(yōu)化調(diào)配問(wèn)題為例研究了PSO算法在0.1組合優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用。為提高算法的自適應(yīng)性，引入收斂率和進(jìn)化率，自適應(yīng)動(dòng)態(tài)地調(diào)整慣性權(quán)值使其非線(xiàn)性下降。將離散二進(jìn)制

3、PSO和慣性權(quán)重改進(jìn)策略相結(jié)合對(duì)生料漿優(yōu)化調(diào)配問(wèn)題進(jìn)行了求解，仿真結(jié)果證實(shí)了改進(jìn)算法的優(yōu)越性。 然后，以交通運(yùn)輸領(lǐng)域中的裝卸貨任務(wù)分配問(wèn)題為例研究了PSO算法在隨機(jī)組合優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用。提出了一種求解該類(lèi)問(wèn)題的離散微粒群算法，通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)PSO所求得的微粒位置進(jìn)行反正切函數(shù)變化再取整，保證算法尋優(yōu)的公平性與合理性。求解實(shí)例證實(shí)了所提算法有效可行。 最后，以企業(yè)鐵路取送車(chē)作業(yè)優(yōu)化問(wèn)題為例研究了PSO算法在排序問(wèn)題中的應(yīng)用。采