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1.
张顺淼 《福建工程学院学报》2011,9(1):86-91
组卷问题是一个多约束多目标组合优化问题。建立了一种新的组卷数学模型,提出了一种改进粒子群算法(IPSO)的智能组卷算法。在组卷之前,先采用贪婪算法进行预处理,有效提高了算法的收敛速度。在进化过程中引入保优策略,避免适应值高的粒子被淘汰。采用自适应交叉和变异算子进行调整,避免了局部收敛现象。实验结果表明,改进的粒子群算法应用在多目标智能组卷中具有较好的组卷性能。 相似文献
2.
《临沂师范学院学报》2013,(3):79-82
排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题.在针对遗传算法在求解该问题时搜索效率较低的情况下,提出了一个基于粒子群的排课算法.在算法设计过程中,考虑排课过程中所出现的各种时间、空间资源的冲突情况,设计了一种基于粒子群优化算法来实现时间和空间两种资源的优化.利用C#程序设计语言实现了基于粒子群算法的排课系统,实验和测试结果也验证了其有效性和系统的可用性. 相似文献
3.
文章提出了一种改进的离散型粒子群优化算法,该算法重新定义粒子群优化算法的速度和位置公式,使其适用于离散问题.将该算法应用到典型的组合优化问题(0-1背包问题)的求解中,仿真实验表明了该算法的有效性. 相似文献
4.
考试系统中的组卷问题是一个受特定条件约束的多目标参数优化问题.通过讨论对比当前流行的组卷算法,包括随机法、回溯法、粒子群算法和遗传算法各自的优缺点,以期找到最大程度地满足用户的需求,具有合理性、科学性和较好的实用性的组卷策略. 相似文献
5.
粒子群算法是一种群智能随机优化算法,通过粒子间的合作与竞争,寻找优化问题极值,目前被广泛应用于动态优化问题的求解中。对动态系统中粒子群优化算法进行研究,介绍了粒子群算法基本原理、动态系统分类,以及两种动态优化问题的具体表达形式,并阐述了粒子群算法在动态系统中的3种优化方法及其应用。 相似文献
6.
7.
太阳能电动汽车的复合能源系统优化匹配问题可以看成一个多目标优化问题,两个相互冲突的目标是极大化系统的峰值功率满足率和极小化系统的成本,前者关系到系统的可靠性后者涉及到样车能否量产,所以两个优化目标都很重要.本文提出了改进的粒子群算法优化配置太阳能电动汽车复合能源系统,这种改进的粒子群算法引进了遗传算法里的变异算子,并且打破常规算法里的加速因子为常数的惯例而使加速因子随时间改变.优化结果显示：改进的粒子群算法也能够很好地解决复合能源系统的多目标优化问题. 相似文献
8.
指出造林规划设计问题实质是一个离散约束优化问题。应用离散粒子群优化算法求解目标函数,以保证解的合理性法和惩罚函数法相结合处理约束条件。分析实例表明,离散粒子群优化算法可用来优化造林规划设计方案,与模拟退火算法比较,效果更好。此研究结果可为科学造林和最优化经营管理提供新思路,丰富粒子群应用领域。 相似文献
9.
粒子群优化算法最早是针对无约束连续优化问题而提出的。通过总结传统粒子群优化算法改进的研究工作,介绍了一种针对无约束函数优化问题的基于混沌搜索的粒子群算法和一种结合模拟退火策略的粒子群算法。这两种算法实用性较强、优化效果明显。 相似文献
10.
针对粒子群优化算法后期易陷于局部最小的缺点,引入模拟退火思想,建立模拟退火—粒子群优化算法。通过求解函数优化问题对比实验,表明改进后的粒子群优化算法增强全局寻优能力,搜索成功率大为提高。 相似文献