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协同震荡搜索混沌粒子群求解资源受限项目调度问题被引量：2: 2014年; 针对求解资源受限项目调度问题(RCPSP),提出了协同震荡搜索混沌粒子群(CSCPSO)算法。算法围绕种群粒子吸引子建立双向协同震荡搜索机制,该机制一方面使粒子向吸引子收敛,另一方面使粒子震荡调整自身与吸引子相邻维度大小关系不一致的维度,提升算法的搜索精度和种群的多样性。项目调度采用基于粒子的拓扑排序和串行项目进度生成机制,保证项目调度解决方案满足资源约束和紧前约束。采用具体算例对算法进行检验,结果表明该算法在求解RCPSP的精度和稳定性方面表现更优。; 戴月明汤继涛纪志成; 关键词：混沌粒子群优化算法拓扑排序资源受限项目调度问题

基于速度差分变异粒子群的RFID网络优化被引量：5: 2015年; 针对RFID网络资源分布不合理问题,建立RFID网络系统优化模型,提出一种带压缩因子和惯性权重的速度差分变异粒子群(VDM-PSO)算法来优化网络中读写器的规划部署。压缩因子和惯性权重保证算法前期搜索的快速性和后期搜索的精确性,速度差分变异操作有效保持粒子群体的多样性,摆脱局部极点的束缚。仿真结果表明,该算法较基本粒子群(PSO)算法群体多样性增强,适应度更佳,能够更好实现网络资源分布。; 吴琼纪志成吴定会; 关键词：RFID网络资源分布粒子群算法

正态变异优胜劣汰的混合蛙跳算法被引量：6: 2016年; 针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢、求解精度不高且易陷入局部最优的缺陷,提出了一种新的正态变异优胜劣汰的混合蛙跳算法。该算法在局部搜索策略中,对子群内最差个体的更新融入了服从正态分布的变异扰动,可有效避免青蛙个体向局部最优聚集,扩大搜索空间,增加种群的多样性;同时对子群内少量的较差青蛙进行变异选择,摒弃不利的变异,继承有用的变异,优胜劣汰,整体提高种群的质量,减少算法寻优过程的盲目性,提高算法的寻优速度。对每个子群内的最优个体引入精英变异机制以获得更优秀的个体,进一步提升算法的全局寻优能力,避免陷入局部最优,引领种群向更好的方向进化。实验独立运行30次,所提算法在Sphere、Rastrigrin、Griewank、Ackley和Quadric函数中均能收敛到最优解0,优于其他对比算法。实验结果表明,所提算法可有效避免算法陷入早熟收敛,提高了算法的收敛速度和精度。; 张明明戴月明吴定会; 关键词：混合蛙跳算法种群多样性

内嵌扰动变异的混合蛙跳算法被引量：5: 2015年; 针对蛙跳算法局部搜索能力较弱,容易陷入早熟收敛的现象,提出了一种改进的混合蛙跳算法。新算法对子群中每只新青蛙个体引入了随机扰动,并让子群内每只青蛙个体都参与产生新个体,充分利用每只青蛙个体的信息,增加了种群的多样性,提升算法的全局寻优能力,从而避免算法陷入局部收敛。实验表明,改进的混合蛙跳算法有效避免算法陷入局部收敛,提升了算法的收敛精度。; 季骏戴月明吴定会; 关键词：混合蛙跳算法早熟收敛全局优化

多粒子角色协同作用的混合粒子群优化算法被引量：2: 2014年; 针对粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优和后期收敛速度慢的问题,提出一种多粒子角色协同作用的混合粒子群算法(MPRPSO)。引入粒子角色的概念,将种群粒子分成探索粒子(EP)、巡逻粒子(PP)和局部开发粒子(LEP)三类角色,在每次迭代中利用探索粒子以标准PSO算法搜索解空间,用基于混沌的巡逻粒子加强全局搜索,并在陷入局部最优时替代部分探索粒子,恢复种群活力。最后通过局部开发粒子的单维异步邻域搜索加强算法局部搜索能力,加快收敛。实验独立运行30次,所提算法在粒子角色比例为0.8∶0.1∶0.1的条件下,在Sphere、Rosenbrock、Ackley和Quadric函数中获得的平均值分别为2.352E-72、4.678E-29、7.780E-14和2.909E-14,尤其在Rastrigrin与Griewank函数中能收敛到最优解0,优于其他对比算法。实验结果表明,所提算法在优化性能上有所提高,并有一定的鲁棒性。; 吴逸庭戴月明纪志成吴定会; 关键词：粒子群优化算法混沌邻域搜索

基于Grid-VFACO的数字化车间WSNs路由算法被引量：1: 2014年; 针对数字化车间中无线传感器网络(WSNs)对数据采集频率高,能量消耗快,提出了基于网格和虚拟力导向的蚁群优化(Grid-VFACO)高能效WSNs路由算法。该算法根据最优簇首数将数据采集区划分成网格,在网格中采用基于候选者的机制选择簇首,实现簇首均匀分布。在簇首形成的上层网络中,利用节点间的虚拟吸引力作为蚁群算法中转移概率规则启发因子,寻找最优数据转发路径。仿真实验结果表明:该算法能够有效减少网络能耗,保证数字化车间WSNs长时间稳定地工作。; 朱绍文纪志成王艳吴定会; 关键词：无线传感器网络虚拟力蚁群优化路由算法

协同混合粒子群算法求解车间作业调度问题被引量：5: 2016年; 针对如何有效解决车间作业优化调度问题,提出一种协同粒子群和引力搜索的混合算法。新算法在粒子群算法进化停滞时引入引力搜索算法,利用引力搜索算法进化后期快速寻优的能力,及时跳出局部最优,保证全局最优。同时采用协同原理简化算法结构,提高算法收敛速度。将提出算法对车间作业调度典型测试用例进行仿真,仿真结果表明该算法较PSO和GA等算法在求解车间作业调度问题上更具优越性。; 吴琼纪志成吴定会; 关键词：粒子群算法引力搜索算法车间作业调度

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