基于高斯分布和模拟退火算法的免疫微粒群优化算法研究

针对微粒群算法在搜索过程中粒子容易失去多样性而陷入局部最优且搜索速度较慢的缺陷,提出了一种基于高斯分布和模拟退火算法的免疫微粒群算法,该算法借助高斯分布和模拟退火的有关机理,分别进行免疫接种和免疫选择的操作。使用常用的基准函数对算法进行了仿真验证工作,通过与全局微粒群优化算法、变惯性权值微粒群优化算法的对比表明,免疫微粒群优化算法(IPSO)在搜索速度和全局寻优方面具有一定的优势。

工期—成本—质量的模糊均衡优化及其Pareto解

针对实际工程项目中存在的不确定因素,通过对工期、成本、质量3个目标函数相互关系的模糊描述,以工序持续时间为决策变量,建立了基于三者的模糊均衡优化模型.为了求解该模型,在微粒群算法的基础上提出遗传免疫微粒群算法,通过测试函数的Matlab仿真验证了算法的有效性,并用于实际工程项目模糊均衡优化问题的计算,得到多组模糊的Pareto最优解,同时绘制相应的3维散点图,为决策者的选择提供准确和直观的依据.研究结果表明,所构建的工程项目工期—成本—质量的模糊均衡优化模型构建的合理性,同时表明遗传免疫微粒群算法在求解该模型方面的有效性.