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Hybrid Hierarchical Particle Swarm Optimization with Evolutionary Artificial Bee Colony Algorithm for Task Scheduling in Cloud Computing
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作者 Shasha Zhao Huanwen Yan +3 位作者 Qifeng Lin Xiangnan Feng He Chen Dengyin Zhang 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第1期1135-1156,共22页
Task scheduling plays a key role in effectively managing and allocating computing resources to meet various computing tasks in a cloud computing environment.Short execution time and low load imbalance may be the chall... Task scheduling plays a key role in effectively managing and allocating computing resources to meet various computing tasks in a cloud computing environment.Short execution time and low load imbalance may be the challenges for some algorithms in resource scheduling scenarios.In this work,the Hierarchical Particle Swarm Optimization-Evolutionary Artificial Bee Colony Algorithm(HPSO-EABC)has been proposed,which hybrids our presented Evolutionary Artificial Bee Colony(EABC),and Hierarchical Particle Swarm Optimization(HPSO)algorithm.The HPSO-EABC algorithm incorporates both the advantages of the HPSO and the EABC algorithm.Comprehensive testing including evaluations of algorithm convergence speed,resource execution time,load balancing,and operational costs has been done.The results indicate that the EABC algorithm exhibits greater parallelism compared to the Artificial Bee Colony algorithm.Compared with the Particle Swarm Optimization algorithm,the HPSO algorithmnot only improves the global search capability but also effectively mitigates getting stuck in local optima.As a result,the hybrid HPSO-EABC algorithm demonstrates significant improvements in terms of stability and convergence speed.Moreover,it exhibits enhanced resource scheduling performance in both homogeneous and heterogeneous environments,effectively reducing execution time and cost,which also is verified by the ablation experimental. 展开更多
关键词 Cloud computing distributed processing evolutionary artificial bee colony algorithm hierarchical particle swarm optimization load balancing
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基于混合智能优化算法的输变电工程全环节关键数据处理方法
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作者 何琳 黄博 +1 位作者 申亚波 李爽 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期263-269,共7页
为了提升输变电工程全环节的数据管理质效,提出了一种基于混合智能优化算法的输变电工程全环节关键数据处理方法。该方法以造价数据管理为核心,利用层次分析法建立工程造价控制评估模型,获得了造价评估指标与指标权重。同时设计了一种... 为了提升输变电工程全环节的数据管理质效,提出了一种基于混合智能优化算法的输变电工程全环节关键数据处理方法。该方法以造价数据管理为核心,利用层次分析法建立工程造价控制评估模型,获得了造价评估指标与指标权重。同时设计了一种改进的随机邻域嵌入算法实现数据降维,进而引入经自适应改进的鲸鱼优化算法及粒子群算法。在交叉策略框架下,将两者相结合并得到鲸鱼粒子群混合优化算法。实验结果表明,所提方法对输变电工程全环节关键数据的处理效果较优,而与其他方法相比,其精度和效率也均具备显著优势,能够提升数据管理水平。 展开更多
关键词 输变电工程 全环节 鲸鱼粒子群混合优化算法 随机邻域嵌入算法 工程造价 关键数据 交叉策略 数据管理 层次分析法
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考虑负荷不确定性的配电网分层协调控制策略
3
作者 王伟 孙夏 +3 位作者 郭俊 姜伟 孙哲彬 刘鹏宣 《分布式能源》 2024年第2期89-96,共8页
忽视配电网运行的负荷特点,会导致蓄电池状态以及功率交换情况的优化不足。为了解决配电网节点拓扑和负荷不确定性的问题,提出了一种考虑负荷不确定性的配电网分层协调控制方法。分析了包括负荷节点、变压器、断路器、隔离开关等节点在... 忽视配电网运行的负荷特点,会导致蓄电池状态以及功率交换情况的优化不足。为了解决配电网节点拓扑和负荷不确定性的问题,提出了一种考虑负荷不确定性的配电网分层协调控制方法。分析了包括负荷节点、变压器、断路器、隔离开关等节点在内的配电网拓扑结构,分别计算了并网模态、孤岛模态下的能量关系,建立源网荷储分层协调控制模型,并使用拉丁超立方抽样方法生成不确定性的场景,引入了惯性权重、学习因子等参数改进粒子群算法,设计多目标分层粒子群算法的调控流程,实现配电网源网荷储分层协调控制。实验结果表明:应用该方法后,蓄电池的能量状态更好,交换功率更高;分层协调控制效果较佳,并可以根据实际需求进行配电网负荷状态自适应调整。 展开更多
关键词 节点拓扑 负荷不确定性 配电网 分层协调控制 粒子群算法
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基于分层粒子群优化算法的用户侧电力调峰配置模型
4
作者 许田阳 李文转 +2 位作者 范凯迪 王潇炜 苗亚男 《电工技术》 2023年第5期40-42,47,共4页
由于传统的用户侧电力调峰配置模型在实际应用中的电网净负荷峰谷差较大,导致配置效果不理想,因此提出基于分层粒子群优化算法的用户侧电力调峰配置模型。选取用户电费最小、系统净收益最大及供电周期内电力调峰配置成本最小三个目标,... 由于传统的用户侧电力调峰配置模型在实际应用中的电网净负荷峰谷差较大,导致配置效果不理想,因此提出基于分层粒子群优化算法的用户侧电力调峰配置模型。选取用户电费最小、系统净收益最大及供电周期内电力调峰配置成本最小三个目标,利用函数对目标进行数学表达,根据实际需求针对电力系统功率平衡、电力系统发电机组连续时间段内的发电量及发电机组爬坡能力需求设计相应的约束条件,利用分层粒子群优化算法求解出符合约束条件的目标函数最优解,输出用户侧电力调峰优化配置策略。实验证明,设计模型的电网净负荷峰谷差小于传统模型,设计模型在用户侧电力调峰配置方面具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 分层粒子群优化算法 用户侧 电力调峰配置 净负荷峰谷差 目标函数
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一种遗传算法与粒子群优化的多子群分层混合算法 被引量:71
5
作者 金敏 鲁华祥 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1231-1238,共8页
针对遗传算法全局搜索能力强和粒子群优化收敛速度快的特点,本文从种群个体组织结构上着手,进行优势互补,提出了一种遗传算法和粒子群优化的多子群分层混合算法(multi-subgroup hierarchical hybrid of genetic algorithm and particle ... 针对遗传算法全局搜索能力强和粒子群优化收敛速度快的特点,本文从种群个体组织结构上着手,进行优势互补,提出了一种遗传算法和粒子群优化的多子群分层混合算法(multi-subgroup hierarchical hybrid of genetic algorithm and particle swarm optimization,HGA–PSO).算法采用分层结构,底层由一系列的遗传算法子群组成,贡献算法的全局搜索能力;上层是由每个子群的最优个体组成的精英群,采用钳制了初始速度的粒子群算法进行精确局部搜索.文中分析论证了HGA–PSO算法具有全局收敛性,并采用7个典型高维Benchmark函数进行测试,实验结果显示该算法的优化性能显著优于其他测试算法. 展开更多
关键词 遗传算法 粒子群优化 分层混合算法 多子群
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机器人逆运动学差分自适应混沌粒子群求解 被引量:5
6
作者 谢宏 向启均 +4 位作者 陈海滨 张小刚 杨鹏 张爱林 李云峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期126-131,185,共7页
采用D-H法通过连杆坐标系变换矩阵建立机械臂运动控制模型,该模型呈现非常严重的非线性特性,传统方法难以求解。由于动态差分算法具有很强的全局搜索能力,而粒子群算法具有精确的局部搜索能力的特点,融合改进的动态差分算法和粒子群算法... 采用D-H法通过连杆坐标系变换矩阵建立机械臂运动控制模型,该模型呈现非常严重的非线性特性,传统方法难以求解。由于动态差分算法具有很强的全局搜索能力,而粒子群算法具有精确的局部搜索能力的特点,融合改进的动态差分算法和粒子群算法,并引入混沌映射初始种群和粒子群学习因子与惯性权重的自适应算法,提出多子群分层差分自适应混沌粒子群算法。该算法采用的多子群分层结构能提升个体共享群体信息的能力,底层利用动态差分算法进行全局搜索,顶层精英群利用改进的粒子群算法进行局部搜索。仿真试验和实际应用表明该算法在稳定性、搜索成功率以及收敛精度有显著提高,能有效解决机器人逆运动学模型的求解。 展开更多
关键词 逆运动学 混沌粒子群 差分算法 多子群分层
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基于代理辅助分层粒子群算法的页岩气藏压裂参数优化 被引量:12
7
作者 姚军 李志豪 孙海 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期12-19,共8页
针对现有页岩气藏压裂参数优化研究中单因素分析、非整体优化方法难以准确考虑井间干扰与缝间干扰、压裂参数之间关联性及优化时间花费过长等问题,提出基于代理模型辅助分层粒子群算法的井工厂模式整体优化方法。建立考虑多重介质、水... 针对现有页岩气藏压裂参数优化研究中单因素分析、非整体优化方法难以准确考虑井间干扰与缝间干扰、压裂参数之间关联性及优化时间花费过长等问题,提出基于代理模型辅助分层粒子群算法的井工厂模式整体优化方法。建立考虑多重介质、水平井摩阻、吸附解吸、非达西流动的页岩气藏流动数学模型,同时考虑井位置、井间距、裂缝条数、裂缝半长等参数对最终产能和经济效益的影响,基于拉丁超立方抽样生成初始种群,使用代理辅助分层粒子群算法以净现值为目标函数对压裂参数进行优化设计。结果表明,相比传统单因素分析,从整体角度优化压裂参数更合理有效,代理模型的辅助可以极大提高运行效率。 展开更多
关键词 页岩气藏 压裂参数 产能优化 代理辅助粒子群算法 代理模型
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改进PSO与AHP算法优化配置分布式电源网络 被引量:4
8
作者 刘伟 张海燕 +2 位作者 时婧 孙延国 曲鹏 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期3057-3063,共7页
电力系统中加入分布式电源,可有效减少其保护区域内用户的故障数量和持续时间,同时也可以改善系统的功率损耗及电压值。在考虑分布式电源基础上,结合重合闸装置,提出一种改进粒子群算法和层次分析法相结合的新方法,对二者容量、位置、... 电力系统中加入分布式电源,可有效减少其保护区域内用户的故障数量和持续时间,同时也可以改善系统的功率损耗及电压值。在考虑分布式电源基础上,结合重合闸装置,提出一种改进粒子群算法和层次分析法相结合的新方法,对二者容量、位置、数量同时进行优化配置。首先利用禁忌搜索机制改进粒子群算法,利用新的目标函数,对已知数量的分布式电源和重合闸装置进行位置和容量的分配。针对不同数量,可得到不同优化方案,当数量设置上限后,及可得到一组优化方案;针对此组方案,再结合层次分析法,充分考虑经济效益、电能质量等因素权重,确定分布式电源和重合闸装置的最终数量,从而得出最优方案。最后将该方法应用于33馈线分布式网络,通过仿真分析证明了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 分布式电源 重合闸装置 粒子群算法 禁忌搜索算法 层次分析法
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基于分层匹配追踪算法的电能质量复合扰动参数辨识方法 被引量:8
9
作者 崔志强 王宁 贾清泉 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期153-159,共7页
针对电能质量中的复合扰动信号分析问题,提出一种粒子群优化(PSO)和匹配追踪(MP)算法相结合的分层搜索的原子分解方法。首先应用MP算法提取基波分量,对于去除基波分量的残差信号,利用快速傅里叶变换找寻能量最大的频率成分,采用PSO算法... 针对电能质量中的复合扰动信号分析问题,提出一种粒子群优化(PSO)和匹配追踪(MP)算法相结合的分层搜索的原子分解方法。首先应用MP算法提取基波分量,对于去除基波分量的残差信号,利用快速傅里叶变换找寻能量最大的频率成分,采用PSO算法粗搜索出最佳匹配粒子,然后以最佳匹配粒子为中心,在一定范围内重新离散化,生成小规模原子库,再应用MP算法有针对性地进行细搜索,最终得到最佳匹配原子,提取出电能质量复合扰动特征参数。仿真结果表明,该方法能克服MP算法匹配时间长、计算量大及PSO优化MP算法残差积累过大、容易陷入局部最优、匹配参数不准确等缺点,且具有一定的抗噪性和实时性。 展开更多
关键词 电能质量 原子分解 复合扰动 分层匹配追踪 粒子群优化算法 参数辨识
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基于量子粒子群算法的微电网优化调度 被引量:17
10
作者 黄晨 张靠社 《电网与清洁能源》 北大核心 2016年第2期72-76,共5页
在微电网运行中,优化调度尤为重要。针对多种分布式电源(DG)的微电网,提出一种分优先等级的发电控制策略,采用量子粒子群算法对微电网经济运行优化求解。在并网条件下对微电网在一天24 h内进行运行仿真,仿真结果表明,采用的方法与策略... 在微电网运行中,优化调度尤为重要。针对多种分布式电源(DG)的微电网,提出一种分优先等级的发电控制策略,采用量子粒子群算法对微电网经济运行优化求解。在并网条件下对微电网在一天24 h内进行运行仿真,仿真结果表明,采用的方法与策略是有效的。 展开更多
关键词 经济运行 等级控制策略 量子粒子群算法
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基于混沌的聚类粒子群优化算法 被引量:4
11
作者 钱伟懿 宁必锋 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第2期685-688,735,共5页
针对函数优化问题,提出了一种基于混沌的聚类粒子群优化算法。该算法利用混沌序列产生粒子的位置和速度,并与粒子群优化算法产生的粒子位置进行比较,选择好的粒子位置。同时通过谱系聚类方法进行聚类,并且给出新的速度更新公式。最后将... 针对函数优化问题,提出了一种基于混沌的聚类粒子群优化算法。该算法利用混沌序列产生粒子的位置和速度,并与粒子群优化算法产生的粒子位置进行比较,选择好的粒子位置。同时通过谱系聚类方法进行聚类,并且给出新的速度更新公式。最后将算法应用到5个典型的函数优化问题中,并与其它改进的粒子群算法进行比较分析。数值结果表明,该算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 混沌优化 聚类 谱系聚类 非线性规划
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基于改进PSO的综合运输网络管理多目标优化 被引量:6
12
作者 邱玉琢 陈森发 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2008年第6期43-50,共8页
首先,基于层次网络原则对综合运输网络管理优化问题进行了分析,以运输距离区分不同的网络层次,通过引入衔接时间,将同一层次上各种运输方式子网络的竞争关系,以及不同层次间各种运输方式子网络之间的协作关系模型化;其次,以网络运输强... 首先,基于层次网络原则对综合运输网络管理优化问题进行了分析,以运输距离区分不同的网络层次,通过引入衔接时间,将同一层次上各种运输方式子网络的竞争关系,以及不同层次间各种运输方式子网络之间的协作关系模型化;其次,以网络运输强度和单位运量能源消耗最小化为目标,建立了综合运输网络管理的多目标优化数学模型;最后,提出了一种改进的多目标粒子群优化算法,得出了简化综合运输网络的 Pareto 最优前沿.案例计算结果表明,该算法能有效地找到分布均匀的多目标优化问题的 Pareto 前沿. 展开更多
关键词 综合运输网络管理 层次网络 多目标优化 粒子群算法
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双馈风电场无功电压分层协调控制的研究 被引量:4
13
作者 张超 王渝红 +3 位作者 欧林 瑚跃进 李兴源 王实 《电测与仪表》 北大核心 2015年第3期85-90,共6页
针对变速恒频双馈发电机和静止同步补偿器(STATCOM)组成的风电场,为了解决大型风电场并网运行的电压稳定性和无功裕度问题,提出面向并网点电压偏差指标和风电场无功源裕度最优的无功电压分层协调控制策略。阐述了双馈发电机组和STATCOM... 针对变速恒频双馈发电机和静止同步补偿器(STATCOM)组成的风电场,为了解决大型风电场并网运行的电压稳定性和无功裕度问题,提出面向并网点电压偏差指标和风电场无功源裕度最优的无功电压分层协调控制策略。阐述了双馈发电机组和STATCOM的无功分配原则,基于电压和无功裕度的综合指标构建无功电压分层协调控制策略的目标函数。采用粒子群优化算法的退火不可微精确罚函数法,求解该策略的非线性多约束最优化目标函数。基于Matlab/simulink搭建某风电场的电力系统仿真模型,仿真结果验证了所提控制策略的正确性与有效性。 展开更多
关键词 静止同步补偿器 分层协调控制策略 粒子群优化算法 精确罚函数法 无功裕度 双馈感应发电机
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基于分层并行灾变粒子群算法的交通控制 被引量:2
14
作者 孙有信 钱勇生 +1 位作者 王春雷 汪海龙 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第6期1497-1500,共4页
提出了分层并行策略结合灾变模型的混合粒子群算法——分层并行灾变粒子群算法(HPCPSO),它能提高算法的收敛性和稳定性。同时通过对交叉口交通情况的研究,把车辆延误、车辆停车数和能源消耗都纳入性能指标值,建立了区域交通协调控制优... 提出了分层并行策略结合灾变模型的混合粒子群算法——分层并行灾变粒子群算法(HPCPSO),它能提高算法的收敛性和稳定性。同时通过对交叉口交通情况的研究,把车辆延误、车辆停车数和能源消耗都纳入性能指标值,建立了区域交通协调控制优化模型。在此模型的基础上,应用分层并行灾变粒子群算法实现了交通信号优化控制及验证算法。仿真结果表明,分层并行灾变粒子群算法相对于基本粒子群算法提高了寻找全局最优解的能力,能够有效实现交通信号优化控制。 展开更多
关键词 区域交通控制 粒子群优化算法 分层并行 尖点灾变模型 车辆延误
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基于混合优化算法的模糊系统辨识 被引量:2
15
作者 朱晓东 刘丹 李广 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2015年第4期10-14,共5页
针对一种新型分层模糊系统,提出了一种混合优化算法,即利用粒子群优化算法辨识每一个模糊单元模型的前件参数,利用递推最小二乘算法辨识后件参数.采用该辨识方法对Mackey-Glass混沌时间序列及Box-Jenkins数据进行实验,并与果蝇优化算法... 针对一种新型分层模糊系统,提出了一种混合优化算法,即利用粒子群优化算法辨识每一个模糊单元模型的前件参数,利用递推最小二乘算法辨识后件参数.采用该辨识方法对Mackey-Glass混沌时间序列及Box-Jenkins数据进行实验,并与果蝇优化算法以及入侵杂草优化算法的仿真结果进行了比较,实验结果表明:这种混合优化算法能够提高分层模糊系统模型的精度. 展开更多
关键词 分层模糊系统 粒子群优化算法 递推最小二乘法
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递阶遗传粒子群算法在神经网络设计中的应用 被引量:1
16
作者 吕俊 高慧萍 杨慧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第33期227-229,243,共4页
将递阶遗传粒子群算法(HGAPSO)应用于神经网络设计,可以在对网络拓扑结构优化的同时对连接权重进行求解。该算法结合了遗传算法在解决离散问题和粒子群算法在解决连续问题上的优势,并利用BP算法沿误差最速下降的能力对连接权重进一步学... 将递阶遗传粒子群算法(HGAPSO)应用于神经网络设计,可以在对网络拓扑结构优化的同时对连接权重进行求解。该算法结合了遗传算法在解决离散问题和粒子群算法在解决连续问题上的优势,并利用BP算法沿误差最速下降的能力对连接权重进一步学习,达到全局最优和快速搜索的有机结合。通过对混沌时序信号的预测,表明递阶遗传粒子群算法在较大程度上提高了神经网络的学习性能和泛化能力。 展开更多
关键词 递阶遗传算法 粒子群算法 误差反向传播(BP)算法 人工神经网络 优化 混沌时间序列
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基于粒子群算法的输电线路工程造价多方案优选分析 被引量:3
17
作者 杨太华 王家琦 汪洋 《上海电力学院学报》 CAS 2014年第1期89-93,100,共6页
根据输电线路工程量的组成和电力工程计价原理,对各种建设方案下的工程造价及其影响因素进行系统分析,建立了输电线路工程造价影响因素的递阶层次结构体系和输电线路工程造价优化数学模型,编制了工程造价优化分析程序,并将其原理、方法... 根据输电线路工程量的组成和电力工程计价原理,对各种建设方案下的工程造价及其影响因素进行系统分析,建立了输电线路工程造价影响因素的递阶层次结构体系和输电线路工程造价优化数学模型,编制了工程造价优化分析程序,并将其原理、方法和程序应用于某110 kV输电线路工程,得出了该工程的最优规划建设方案. 展开更多
关键词 输电线路工程 递阶层次结构体系 工程造价优化数学模型 粒子群优化算法
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基于改进粒子群算法的机车二系弹簧载荷分配优化 被引量:1
18
作者 韩锟 杨广为 +1 位作者 黄泽帆 鲍天哲 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2906-2914,共9页
针对机车二系弹簧载荷优化调整这一复杂的多变量优化问题,为进一步提高现有求解方法的优化效果和计算效率,将烟花算法融入粒子群算法,提出一种具有分层递阶结构的改进粒子群算法,算法为3层架构,其中,底层是基础层,为加入维变异算子的粒... 针对机车二系弹簧载荷优化调整这一复杂的多变量优化问题,为进一步提高现有求解方法的优化效果和计算效率,将烟花算法融入粒子群算法,提出一种具有分层递阶结构的改进粒子群算法,算法为3层架构,其中,底层是基础层,为加入维变异算子的粒子群算法,是改进算法的基本框架;中间层是融合层,为引入烟花算法爆炸机制的粒子更新层,主要用于扩大算法搜索范围,提高全局搜索能力;顶层是扰动层,引入扰动因子,避免算法因陷入局部搜索而进行的大量无为冗余迭代,加快全局收敛速度。用典型测试函数对改进算法性能进行测试,并将其应用于机车二系弹簧载荷分配优化调整仿真实验。研究结果表明:改进算法与传统遗传算法、烟花算法和粒子群算法相比,全局搜索能力更强,鲁棒性更好,求解精度更高。 展开更多
关键词 机车二系弹簧 载荷分配优化 改进粒子群算法 分层递阶结构 改进烟花算法
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基于分层优化的电动汽车有序充电策略 被引量:12
19
作者 冯仕杰 刘韬 +2 位作者 潘萨 陈正浩 王青 《电气工程学报》 CSCD 2021年第3期137-144,共8页
针对电动汽车集中式充电优化方式计算量大、通信要求高的问题,提出一种基于分层优化的电动汽车有序充电策略。以用户充电费用最少、配电网负荷方差最小为目标建立了电动汽车双层充电优化模型;针对粒子群算法收敛精度差、易陷入局部最优... 针对电动汽车集中式充电优化方式计算量大、通信要求高的问题,提出一种基于分层优化的电动汽车有序充电策略。以用户充电费用最少、配电网负荷方差最小为目标建立了电动汽车双层充电优化模型;针对粒子群算法收敛精度差、易陷入局部最优的问题,利用Tent混沌映射初始化粒子种群,引入动态权重更改粒子速度的更新方式,加入Levy飞行策略扰动粒子种群;运用改进的粒子群算法优化电动汽车的充电起始时间。结合算例,分析了不同用户响应度、不同充电数量对优化结果的影响,验证了所提策略的有效性。 展开更多
关键词 电动汽车 分层优化 充电费用 负荷方差 改进粒子群算法
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基于分层学习和差分进化的混合PSO算法求解车辆路径问题 被引量:2
20
作者 陈莹 黄佩萱 +3 位作者 陈锦萍 王祖怡 沈映珊 樊小毛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S02期188-194,共7页
车辆路径问题旨在求解每辆车的服务路线,使其在完成配送任务的情况下行驶距离之和最短,是运筹学中经典的组合优化问题,属于NP难问题,且具有较高的理论意义与实际应用价值。针对该问题,提出了一种基于分层学习和差分进化的混合粒子群优... 车辆路径问题旨在求解每辆车的服务路线,使其在完成配送任务的情况下行驶距离之和最短,是运筹学中经典的组合优化问题,属于NP难问题,且具有较高的理论意义与实际应用价值。针对该问题,提出了一种基于分层学习和差分进化的混合粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Hierarchical Learning and Different Evolution,DEHSLPSO)。DE-HSLPSO中引入了分层学习策略,以适应度值和迭代次数为依据将种群粒子动态划分为3层,在前两层粒子的进化过程中引入了社会学习机制,而第三层粒子进行差分进化,通过变异和交叉有效地增加粒子的多样性,从而开拓空间,有利于跳出局部最优。通过在经典的CVRP数据集上进行仿真实验,来探究DE-HSLPSO各部分对整体性能的影响,实验证明分层策略与差分进化均可提升算法的整体性能。另外,在7个基本算例上对DE-HSLPSO与其他优化算法进行了测试,综合时间与最优解进行对比,结果表明DE-HSLPSO的求解性能优于其他对比算法。 展开更多
关键词 分层学习 社会学习 差分进化 粒子群优化算法 车辆路径问题
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