基于量子行为粒子群算法的舱室噪声监测点优化布置

针对舱室噪声在线监测及声场预报问题,本文提出了一种基于量子行为粒子群算法的舱室内部声监测点优化布置方法。根据研究频段范围确定所需声腔模态阶数,计算全部备选监测点位置处各阶声腔模态的声场分布,采用模态置信矩阵作为目标函数,基于量子行为粒子群算法对监测点位置进行优化,获得优化布置方案。从声腔模态采样的正交性及内外声场响应的角度与其他测点布置方案进行了性能比较。研究表明:本文方法优化得到的测点布置方案采集声腔模态信息更全面,可有效提升舱室内声场的重建精度和基于舱室内声场监测的水下辐射噪声预报精度。

面向柔性作业车间调度问题的混沌编码量子粒子群优化算法

为解决柔性作业车间调度问题,提出一种混沌编码量子粒子群优化算法。针对标准量子粒子群优化算法中粒子过早收敛于局部最优值的缺点,提出具有扰动行为的自适应收缩-扩张系数和关联粒子适应度值的计算方法,改善算法的全局搜索能力;通过引入混沌边界变异策略,减少粒子大量聚集在边界的概率,增加种群的多样性来提高搜索最优解的能力;针对量子粒子群优化算法的迭代特性,设计一种适用的混沌编码策略。将提出的改进量子粒子群优化算法应用于柔性作业车间调度问题,并通过多种基准算例与标准量子粒子群优化算法、粒子群优化算法和混合遗传算法进行对比,验证所提算法的性能。实验结果表明:混沌编码量子粒子群优化算法具有更好的稳定性和更强的寻优能力。

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明:建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.

具有量子行为的粒子群优化算法的改进

为改善基本粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度、计算精度,基于标准PSO算法和量子理论基础之上,提出一种改进的基于量子行为的PSO算法—WbQPSO算法。新算法中,采用全同粒子系更新位置,并引入混沌思想,对每个粒子进行混沌搜索,另外通过在Mbesti中加入权重系数,试图改善粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度。对经典函数的测试计算表明:改进算法的性能优于经典的PSO算法,基于量子行为的PSO算法。

基于量子行为的微粒群优化算法的图像分割

在图像处理中提出的图像颜色分割是一个重要性和具有挑战性的难题。当一幅图像中包含相似的和(或者)非固定的纹理区域时,难以计算出精确的纹理区域和分割区域的最优的数目。在这篇文章中,寻找出了一种实用而广泛的图像分割方法——基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像颜色分割方法,把图像分割问题看作一个最优化问题,并且采用QPSO的进化策略聚类颜色特征空间中的区域。QPSO不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。文中给出了三幅图像的分割效果,证明了QPSO算法在自动的和无监督的颜色分割上具有很好的效能。

基于改进自适应量子行为粒子群算法的交直流混合配电网协调优化方法

随着系统日益庞大,交直流混合配电网的拓扑结构与系统潮流计算将更为复杂,各单元的协调控制已成为配电网经济、稳定运行的关键,恰当的控制方案可助力各单元协调控制进一步优化。针对此问题,提出一种多时间尺度下交直流混合配电网的能量管理系统优化运行的控制策略,通过与分布式电源、蓄电池、主从换流站等本地控制相结合,使得配电网能最大限度地降低总体电能损耗和各节点电压偏差。本文首先描述交直流混合配电网系统模型,然后建立交直流混合配电网能量管理系统的优化模型,在此基础上,采用改进的自适应量子行为粒子群算法,求解能量管理系统多目标函数的优化问题,以提高算法的求解效率和全局搜索的能力。最后,为验证算法的可行性和有效性,选择33节点的算例进行仿真验证。

基于具有量子行为的离散粒子群算法的作战飞机分散式加油车辆调度优化问题研究

针对战时情况下多机种综合保障基地作战飞机分散式加油车辆调度优化的实际问题,基于设备设施能力的约束,以最小化加油车最大完工时间为目标函数,建立了符合实际情况的数学模型。在问题求解方面,将量子行为引入基本PSO算法,构建出一种性能更好的QDPSO算法。实验表明,该算法能弥补基本PSO算法易陷入局部最优和早熟收敛的不足,在全局和局部解空间搜索效率和质量上表现更优,能够很好地解决所研究的问题。

基于量子行为微粒群优化算法的图像增强方法

为了提高图像增强的自适应性和通用性,提出了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像增强方法,将图像增强作为最优化问题来明确地表示。并且使用了一种新的目标函数评价算法的性能。QPSO没有过多参数需要调整,随机性强,能够保证算法的高效性和全局收敛性。实例仿真证实了QPSO在图像增强上的有效性和优越性。

基于量子行为的微粒群优化算法的数据聚类

在PSO聚类算法的基础上,提出了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的数据聚类。QPSO算法不仅参数个数少、随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。PSO与QPSO算法的不同在于聚类中心的进化上,实验中用到四个数据集比较的结果,证明了QPSO优于PSO聚类方法。在聚类过程中使用了一种新的度量代替Euclidean标准,实验证明了新的度量方法比Euclidean标准更具有健壮性,聚类的结果更精确。

具有量子行为的粒子群优化算法惯性权重研究及应用

在研究惯性权重对基本PSO算法影响的基础上,根据惯性权重对粒子群算法影响的特点,采用4种惯性权重策略对一种新的具有量子行为的粒子群算法的速度进行调节,比较每种算法的性能,从中找到一种新的性能更好的改进算法,将其用于求解0-1背包问题。实验结果表明较好地选择惯性权重参数对算法的性能有很大提高,该改进算法在求解0-1背包问题中具有高效性,提高了最优解的精度,同时具有较快的收敛速度。

一种改进量子行为粒子群优化算法的移动机器人路径规划

为实现移动机器人最优路径规划,提出了一种改进量子行为粒子群的优化算法(LTQPSO)。针对粒子群算法存在过早收敛的问题,利用个体粒子进化速度与群体离散度来动态调整惯性权重,使惯性权重具有自适应性与控制性,从而避免过早收敛;同时将自然选择方法引入传统位置更新公式中,以保持种群的多样性,加强LTQPSO算法的全局搜索能力,加快算法的收敛速度;将改进后的LTQPSO算法应用于移动机器人路径规划中;最后通过理论仿真与移动机器人平台实验验证了该方法的有效性与可行性。

量子行为粒子群优化算法的布局问题研究

基于多边形扫描转换的启发式底左(HBL)算法,将量子行为的粒子群算法(QPSO)应用于布局问题——二维不规则多边形优化排样,给出了该问题的粒子构造方法及其布局优化过程。通过与模拟退火遗传算法(SAGA)进行布局优化比较,验证了该算法求解布局优化问题的有效性。

基于量子行为粒子群算法的微电网优化配置

关于微电网的优化配置问题,是在功率平衡等一系列约束的前提下,以投资成本、环境因素等为目标,优化配置微电网中各微电源的数量。微电网的优化配置是一个动态多维非线性优化问题,传统的优化算法收敛速度慢,容易陷入局部最优,而量子行为粒子群算法以其搜索能力强、收敛速度快和解的精度高等特点,可以很好的求解微电网的优化配置问题。以某地的气象和负荷数据为例,在满足用户的冷热电负荷需求前提下,求解微电网的配置。结果表明,采用量子行为粒子群算法,可以得到各微电源容量的最佳配比方案。

基于二进制具有量子行为的粒子群算法的多边形近似

提出了适合二进制搜索空间的具有量子行为的粒子群优化算法(BQPSO)。在二进制环境中重新定义粒子的位置向量及距离向量,调整了QPSO算法的进化公式。用二进制具有量子行为的粒子群算法求解平面数字曲线的多边形近似,解决了传统BPSO算法中粒子搜索范围受限的问题。用2条通用benchmark曲线进行测试,结果表明,该算法较BPSO加快了收敛速度,在相同的容忍误差和迭代次数下找到了更少顶点的多边形。

量子行为粒子群优化算法在几何约束问题上的应用

几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题,同时也可以将几何约束问题转化为一个优化问题来求解.受经典粒子群优化算法和量子动力学启发,提出一种新的算法——量子行为粒子群优化算法(QPSO)来求解几何约束问题.在QPSO模型里,粒子的状态不再通过位置和速度来决定,而是通过一个波函数来确定.这种算法的主要优点就是可以在感兴趣的问题上保持种群的多样性.实验结果表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性.

基于量子行为粒子群优化算法的定位技术研究

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题,阐述了WSNs的分布迭代式定位方法研究。这种方法将每次迭代后定位的节点作为其余未知节点的参考节点.同时将基于测距定位问题看成一个多维优化问题,并提出利用具有快速收敛能力的量子行为粒子群优化(QPSO)算法进行求解。最后将仿真实验结果与粒子群优化(PSO)算法进行比较,表明QPSO算法在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性。

量子行为粒子群优化算法在公交调度优化中的应用

以公交费用最小和乘客平均等待时间最短为目标构建优化调度模型,针对已有算法在求解这类调度问题存在的早熟收敛、优化效率较低的缺点,提出了一种惯性权重自适应调整的量子行为粒子群优化算法。首先引入聚焦距离变化率的概念,将惯性权重因子表示为关于聚焦距离变化率的函数,从而使算法具有动态自适应性;同时在算法中嵌入了一种判断和避免搜索早熟和停滞的有效方法。优化实例的结果分析表明,该算法能有效地解决公交车辆的调度优化问题。

基于多样性变异的量子行为粒子群优化算法

为了克服量子行为的粒子群优化(QPSO)算法存在早熟收敛的缺点,提出了一种改进的QPSO算法,在QPSO算法中加入多样性变异算法、设置多样性函数,当多样性较少时,执行变异操作;扩大了种群搜索过程中的搜索范围,避免了种群多样性不断下降。典型标准函数优化的仿真结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力。

一种基于混合量子行为粒子群优化算法的图像配准方法

针对多模医学图像配准的高精度要求,以最大化互信息图像配准方法为基础,提出了一种基于混合量子行为的粒子群优化(HQPSO)算法的多模医学图像配准新方法。实验结果表明,在多模医学图像配准应用中,新算法的实际性能不仅优于传统的Powell算法和PSO算法,也比QPSO算法有一定的优势。上述结论为医疗图像诊断分析提供了一种新的有效方法。

应用于武器-目标分配问题的量子行为粒子群优化算法

武器-目标分配(WTA)问题是现代战争中一个十分重要的问题。以分配武器迎击全部目标的失败概率最小为目标,构建武器-目标分配问题模型;针对已有算法求解这类问题存在的早熟收敛、优化效率较低的缺点,提出一种惯性权重自适应调整的量子行为粒子群优化算法。首先引入聚焦距离变化率的概念,将惯性权重因子表示为关于聚焦距离变化率的函数,从而使算法具有动态自适应性;同时在算法中嵌入一种判断和避免搜索早熟和停滞的有效方法。优化实例的结果分析表明,该算法能有效地解决武器-目标分配问题。