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[期刊] 运筹与管理  [作者] 李壮阔  张亮  
随着局中人人数的增加,利用传统的"占优"方法和"估值"方法进行合作博弈求解无论从逻辑上还是计算上都变得非常困难。针对此问题,将合作博弈的求解看作是局中人遵照有效性和个体理性提出分配方案,并按照一定规则不断迭代调整直至所有方案趋向一致的过程。依据该思路,对合作博弈粒子群算法模型进行构建,确定适应度函数,设置速度公式中的参数。通过算例分析,利用粒子群算法收敛快、精度高、容易实现的特点,可以迅速得到合作博弈的唯一分配值,这为求解合作博弈提供了新的方法和工具。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 王超  金淳  韩庆平  
本文针对求解旅行商问题的标准粒子群算法所存在的早熟和低效的问题,提出一种基于Greedy Heuristic的初始解与粒子群相结合的混合粒子群算法(SKHPSO)。该算法通过本文给出的类Kruskal算法作为Greedy Heuristic的具体实现手段,产生一个较优的初始可行解,作为粒子群中的一员,然后再用改进的混合粒子群算法进行启发式搜索。SKHPSO的局部搜索借鉴了Lin-Kernighan邻域搜索,而全局搜索结合了遗传算法中的交叉及置换操作。应用该算法对TSPLIB中的典型算例进行了算法测试分析,结果表明:SKHPSO可明显提高求解的质量和效率。
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 朴在林  王冬冬  王俊  
针对可用输电能力问题的复杂性,非线性及控制变量的多样性,使用一种改进的粒子群优化算法求解,建立了基于最优潮流的可用输电能力的求解模型。建立了自适应惯性权重策略,使用动态压缩搜索空间策略对控制变量的约束空间进行动态的调整。IEEE_30节点算例验证了所提算法的有效性和准确性,结果表明:在保留了标准粒子群算法的固有优势的前提下,进一步增强了算法的收敛能力,提高了算法的适应性和收敛速度。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 郭崇慧  谷超  江贺  
本文研究了求解旅行商问题的粒子群算法。针对标准粒子群算法在求解旅行商问题过程中容易出现早熟和停滞现象的缺点,提出了一种改进的粒子群算法。首先,在初始种群的选取过程中,利用改进的贪婪策略直接获得具有较高性能的初始种群以提高算法的搜索效率。其次,通过引入次优吸引子,使粒子在搜索过程中可以更加充分地利用群体的信息来提高自身的性能,有效抑制收敛过程中的停滞现象,提高算法的搜索能力。最后为了验证所提出的方法的有效性和可行性,对TSPLIB标准库中的多个实例进行了测试,并给出了数值结果。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 马斌  吴泽忠  
传统的供应链求解方法为投影法,针对其要对投影进行计算,十分复杂的缺点,提出用改进的粒子群算法求解供应链均衡问题,利用动态异步调整学习因子来有效的提高了算法搜索能力与精度。本文介绍了供应链网络均衡问题转变为无约束优化问题的方法,然后用改进的粒子群优化算法进行求解。通过四个数值算例,将实验结果与标准粒子群算法、蜂群算法、学习因子同步变化的粒子群算法进行比较,验证了改进的粒子群优化算法在解决供应链网络均衡问题中的有效性与优越性,为供应链网络求解提供了一种新的方法。
[期刊] 工业工程  [作者] 寇明顺  叶春明  陈子皓  
为了提高粒子群算法求解车辆路径问题时收敛速度和全局搜索能力,将蜜蜂繁殖进化机制与粒子群算法相结合,应用到CVRP问题的求解。该算法中,最优的个体作为蜂王与通过选择机制选择的雄蜂以随机概率进行交叉,增强了最优个体信息的应用能力;同时,随机产生一部分雄蜂种群,并将其与蜂王交叉增加了算法的多样性。实例分析表明该算法具有较好的全局搜索能力,验证了该算法的可行性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 黄文雅  
文章使用随机扰动项进行随机干扰,使粒子跳出局部最优解的局限,大大提高了算法的精度,通过粒子群优化算法和现有文献的求解结果比较,发现粒子群优化算法计算的准确度更高,该算法能够得出较为精确的全局最优解。上层规划模型的求解结果表明所有实例均能全局收敛于最优解,说明构建的基于粒子群优化算法的最优双层规划模型可信度较高。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 田旻  张光军  刘人境  
在某些生产制造场景中,工件在不同机器间的传输时间对车间调度的总拖期具有重要影响,本文基于此扩展了总拖期最小的柔性作业车间调度模型。针对问题模型的复杂性,采用粒子群优化算法和遗传算法的混合算法进行求解。在初始化过程以一定概率优选加工时间和传输时间短的机器并排除调度频繁的机器,使种群在保持多样性的前提下尽量选择优化结果好的个体;采用线性调整的方式动态改变交叉概率和变异概率的值,使种群在遗传算法的不同阶段具有不同的搜索强度;采用粒子群优化算法进行局部搜索,弥补了遗传算法局部搜索能力的不足。最后采用本文方法和其他方法求解柔性作业车间调度问题实例,并对比不同水平层次传输时间下的总拖期,验证了本文方法的有效性。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 赵强  肖人彬  
对虚拟企业构建中在满足工期约束条件下,以费用最低为目标的伙伴选择问题进行描述,并给出数学模型。采用限制法证明该问题是NP完全问题。针对问题求解,提出改进粒子群优化求解算法,改进算法更改了粒子位置矢量的移动公式,并新增初始扩大及局部更新机制。实例及数字仿真验证了改进算法的有效性及高效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 朱沙  陈臣  
如何有效求解基数约束投资组合优化问题,已成为金融学界近年来一直研究的热点。文章介绍了一种融合极值优化理论的混合粒子群优化算法(简称eo-PSO),利用极值优化方法(EO)以增强混合算法对搜索空间的挖掘能力,引入混沌变异算子提高粒子群(PSO)的探索能力。通过和其他一些智能计算方法对Markow-itz基数约束投资组合优化目标函数的测试,以及应用风险范围理论的比较分析,结果显示混合粒子群算法具有良好的计算性能,其优化解也更具有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 丁知平  刘超  牛培峰  
粒子群算法(PSO)是一种应用广泛、性能优良的启发式智能优化算法。但是PSO算法具有易陷入局部最小值和全局寻优能力差的缺陷,针对此问题,文章提出了一种基于自适应惯性权重的粒子群算法(AIW-PSO),该算法能够有效的平衡原粒子位置和飞行速度对新粒子位置的影响度。用12组基准测试函数来验证AIW-PSO算法的寻优性能和收敛精度,并与现有相关算法相比,仿真实验结果表明,AIW-PSO算法的全局搜索能力和寻优精度都有较大的提高。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张根明  陈睿君  路璐  
投资组合决策面临现实证券市场中大量数据,传统算法很难解决这一问题。本文将具有智能化且易于实现的粒子群算法应用到投资组合决策中,并通过上海证券交易所的实际数据进行计算机模拟,结果表明该算法在组合决策中是有效的,且易于实现。
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 罗健文  
针对离散变量空间的组合优化问题,提出了基于遗传算法的交叉操作和模拟退火思想的二进制混合粒子群算法。为提高算法的收敛速度,在传统的二进制粒子群算法中结合了模拟退火思想来引导当前最优解的进化。同时为了简化算法的结构,引入遗传算法中的交叉操作来替代速度和位置的更新操作。仿真实验比较了传统的二进制粒子群算法(BPSO)、二进制退火粒子算法(BSAPSO)、二进制交叉粒子群算法(BCPSO)和二进制混合粒子群算法(BHPSO)的性能。结果表明:二进制混合粒子群算法在收敛速度、全局寻优能力和算法收敛的稳定性方面都优于其它三种算法,而二进制交叉粒子群算法的思想结构比较简单,收敛速度和全局寻优能力明显优于传统...
[期刊] 软科学  [作者] 王益锋  仲毅  
通过层次分析法,计算出项目群中各项目相对于项目群进度优化总目标的权重,进而计算出不同单位约束资源的使用在项目重要性权重约束下,对项目群整体相对进度优化值的影响。引入粒子群算法,设计算法流程,构建约束资源分配模型,对目标模型进行求解,从而实现项目群整体进度的优化。通过算例验证粒子群算法在解决项目群进度优化管理的可行性和有效性。
[期刊] 中国人口.资源与环境  [作者] 陈卫东  朱红杰  
能源需求预测是能源规划和政策制定的基础。经济增长、总人口、产业结构、城市化率、能源消费结构以及技术进步等因素都会影响能源需求。采用粒子群优化算法,通过两种函数形式(线性和指数)建立了基于影响因素的能源需求预测模型。以1980-2005年的各指标数据作为训练样本进行模型的参数估计,并使用2006-2010年的相关数据作为检测样本来验证所建模型的有效性。模拟结果显示,指数模型的预测能力略优于线性模型,但两者的能源消费量预测值都接近真实值,估计误差较小:拟合部分的平均相对误差分别为0.76%和0.57%,检测部分的平均相对误差分别为0.78%和0.624%。这说明粒子群优化算法在解决我国能源系统非线...
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