一种基于PSO和GA的混合算法
基于PSO-GA_算法PID_的工程机械臂智能控制分析
工程机械的作业要求不仅要完成指定的工作流程，还要保证强度和可靠性符合要求。
但由机械臂特点所决定，在运动的过程中需要所有构件配合作业，而且每个构件的受力也不同，所以用传统的方法无法准确分析机械臂的动态性。
大量学者对工程机械臂进行了研究[1]，其中有运动学分析和动力学分析，还包括对控制系统的优化设计比如rbf算法PID控制、粒子群算法PID控制，BP神经网络PID控制等等[1-3]。
但为了提高PID控制的精度和鲁棒性，文章提出了PSO-GA混合算法优化整定PID控制，希望分析结果为将来研究工程机械臂提供参考。
1 PID 控制对工程机械臂的重要性对于非线性的工程机械臂系统来说，其特点还包括不稳定性、多变量性，这就导致准确计算出1个稳定的系统，就必须采取非常可靠的控制策略[4]。
这对其作业状态精确的基于PSO-GA 算法PID 的工程机械臂智能控制分析邱 建（中国建筑第二工程局有限公司，安徽 合肥 230601）［摘要］为了进一步研究工程机械臂的智能控制，文章首先对PID控制工程机械臂的重要性进行了简要概述，并深入分析了PSO-GA混合算法的基本原理。
利用MATLAB软件编写了PSO-GA算法PID的工程机械臂智能控制分析模型，并与单独PID控制进行对比。
PSO-GA混合算法优化PID控制超调量为8.367%，调节时间为0.37s，都远小于PID单独控制的超调量，进一步说明PSO-GA混合算法优化PID控制的精确度更高、鲁棒性更好。
文章所作研究分析结果为工程机械臂智能控制研究提供了重要参考。
［关键词］PSO-GA算法；PID控制；工程机械臂［中图分类号］TH164［文献标识码］B［文章编号］1001-554X（2023）09-0028-03DOI: 10.14189/ki.cm1981.2023.09.032[收稿日期] 2023-02-26[通讯地址] 邱建，河北省保定市徐水区巨力新城研究有着重要价值，同时也为提高其工作效率提供了参考。
基于GA-PSO融合算法的二自由度PID参数优化
Two Degree of Freedom PID Parameter Optimization Based on GA - PSO Fusion Algorithm
PIE控制器因其具有结构简单、容易实现、鲁棒性
较强 点，被
工业过程控制中。基于
PIE控
工业过程控制中的主导 ,对于PIE
控 的参数优化
为重要。随着社会的发展
进步,PID的参数调节
不断进步％ 1942年,
Zieylxr和Nichols推出了一种一阶
延迟对象的
PIE控制器参数整定方法，也即Z-N方法，为PIE控
WU Yankai ,ZHANG WW, MA Yingman ,LI Jiayang (Schoci of Optical Electrical and Computxr Engineering, University of Shanghai fir Science
and Technology, Shanghai 200093,0^x1) Abstract In industrial process control systems, thy tuning of PIE parameters have direct influence on thy qual ity and eWicienca ofproduction. Aiming at thy dm^iculty of PIE parametxr adjustment, an intelligent fusion algorithm combined with genetic algorithm and particia swarm optimization was proposed, and thy proposed algorithm was ap plied to tuning parameters of tec 一 deyrex 一 of - freedom PIE controller. Thy algorithm introduced partieix swarm op timization algorithm into thy mutation operatcr of genetic algorithm, which fully exploited thy advantayxs of tec singly intelligent algorithms and made up for thy shortcomings of both. Thy simulation results showed that the proposed alggrithm could by applied to tuning PIE parameters and excellent performance indec valuxs in thy process of adjusting the PIE parameters. Moreovxr, it had bwtxr control eWects on taraxt value tracking characteristics and external dis turbance suppression characteristics. Keywords genetic algorithm ； particle swarm optimization ； tag deyrexs of freedom ； mutation operatcr ； intelligent algorithm ； parametxr optimization ； performance i970年，Astrom和Hag-
遗传粒子群优化算法混合
遗传粒子群优化算法混合遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是两种常见的进化优化算法，它们各自有着优点和不足。
为了充分发挥它们的优势并弥补其不足之处，研究者们对这两种算法进行了混合。
本文将详细介绍遗传粒子群优化算法混合的相关内容。
首先，我们来了解一下遗传算法和粒子群优化算法的原理和特点。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，其基本思想是通过生物进化中的遗传、变异和选择等算子来最优解。
遗传算法通常由编码、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤组成。
编码将待优化问题的解表示为染色体，适应度评价函数用于度量染色体的优劣，选择算子根据适应度选择个体进行繁殖，交叉算子和变异算子模拟生物的遗传和变异操作。
粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，其基本思想是通过多个粒子在解空间中的和迭代来找到最优解。
每个粒子都有自己的位置和速度，通过更新速度和位置来不断调整方向和距离。
粒子群优化算法主要包括初始化粒子群、更新速度和位置、更新最优个体和全局最优个体等步骤。
遗传粒子群优化算法混合的基本思想是将粒子群优化算法的能力和遗传算法的全局优化能力结合起来，形成一种新的混合优化算法。
具体来说，在遗传算法的基础上引入粒子群优化算法的思想和操作，使得算法能够更好地在空间中寻找到全局最优解。
将遗传算法和粒子群优化算法进行混合有以下几种常见的方式：1.遗传算法与粒子群优化算法交替使用：先使用遗传算法进行初始化种群和进行交叉变异操作，然后再使用粒子群优化算法进行和更新操作。
通过交替使用这两种算法，可以综合利用它们的优点，提高算法的效率和精度。
2.遗传算子和粒子群优化算法算子的融合：将遗传算法和粒子群优化算法的算子进行融合，形成一种新的算子。
例如，可以将遗传算法的交叉操作与粒子群优化算法的速度更新操作相结合，形成一种新的交叉操作方式；或者将遗传算法的变异操作与粒子群优化算法的位置更新操作相结合，形成一种新的变异操作方式。
基于混合的GA—PSO神经网络算法
算 法 的上 述 缺 陷 尤 其 是 局 部 优 化 特 性 使 得 其训ｌ 的 神 经 网 络 练
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可靠性降低。而像遗 传算法 （ Ａ）粒子群 优化 （Ｓ 、 拟退 Ｇ 、 Ｐ Ｏ）模
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一种基于PSO和GA的混合算法
一种基于PSO和GA的混合算法
姚坤;李菲菲;刘希玉
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2007(43)6
【摘要】结合PSO算法和GA算法的优势,提出了一种新颖的PSO-GA混合算法(PGHA).混合算法利用了PSO算法的速率和位置的更新规则,并引入了GA算法里的选择、交叉和变异思想.通过混合算法对4个标准函数进行实验并与标准PSO算法比较,结果表明混合算法表现出更好的性能.
【总页数】3页(P62-64)
【作者】姚坤;李菲菲;刘希玉
【作者单位】山东师范大学,信息科学与工程学院,济南,250014;山东师范大学,信息科学与工程学院,济南,250014;山东师范大学,管理学院,济南,250014
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于GA-PSO混合算法的压力机构多目标优化与动力学仿真 [J], 王新;李海越
2.基于改进GA-PSO混合算法的变电站选址优化 [J], 贺禹强;刘故帅;肖异瑶;张忠会
3.基于PSO-GA混合算法的移动采集节点路径优化研究 [J], 徐丽萍
4.基于PSO-GA混合算法的末端防御兵力优化部署方法 [J], 温包谦; 王涛; 成坤;
张济众
5.基于PSO-GA混合算法的转向架混流装配车间生产调度研究 [J], 雷斌;刘同朝因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于GA-PSO混合算法的压力机构多目标优化与动力学仿真
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摘要为了避免传统多连杆压力机构在深冲压行程内滑块运动的不稳定性提高深冲压件产品的质量更好地 满足客户需求创建多连杆压力机构平面运动简图建立压力机构各连杆运动的几何关系式推导出压力机构滑 块的动力学方程式)通过运动条件确定压力机构的几何参数变量构造运动的目标函数并添加几何约束条件)采 用 ]07TNb混合算法对目标函数进行优化优化前与优化后的几何参数分别导入到 G9C(9-软件中进行仿真输 出滑块位移速度及加速度仿真曲线)仿真曲线表明在冲压行程内优化后的多连杆压力机构滑块运动速度保 持匀速状态加速度波动较小)压力机构几何参数采用 ]07TNb混合算法优化后能够避免深冲压行程内滑块运 动的不稳定性有利于提高冲压件的质量)
基于混合的GA—PSO神经网络算法
度一 位 移公 式 ． 充分 利 用 了遗 传 算 法 的 全局 寻优 和 粒 子 群 算 法 收 敛 速 度 快 的优 点 。 Ｇ — Ｓ 经 Ａ Ｐ Ｏ训 练 的神 经 网络 应 用 于三 元 奇 偶 问 题 和 ＩＩ 式 分 类 问题 ， Ｂ 、 Ａ 和 Ｐ Ｏ 算 法相 比 。 算 法在 提 高训 练 误 差 精 度 的 同 时加 快 收 敛 速 度 ， 能 有 效 避 免 早 熟收 敛 。 Ｒ Ｓ模 与 ＰＧ Ｓ 该 ｌ 并
度呈指数增长［ ４ １ 。而且 ， 由于缺乏有效的局部区域搜索机制 ， 算
决实际的模 式分类 问题 。
基 金项 目 ： 国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目（０ ７０ ３ ； 西 省 自然 科 学 研 究 计 划 资 助 项 目（０ １Ｌ ６ 。 ６ ３ ４ ６ ）陕 ２ ０ Ｓ ０ ）
， ０
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ARIMA模型--粒子群优化算法（PSO）和遗传算法（GA）
ARIMA模型--粒⼦群优化算法（PSO）和遗传算法（GA）ARIMA模型（完整的Word⽂件可以去我的博客⾥⾯下载）ARIMA模型（英语：AutoregressiveIntegratedMovingAverage model），差分整合移动平均⾃回归模型，⼜称整合移动平均⾃回归模型（移动也可称作滑动），预测分析⽅法之⼀。
ARIMA（p，d，q）中，AR是"⾃回归"，p为⾃回归项数；MA为"滑动平均"，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。
ARIMA（p，d，q）模型是（p，q）模型的扩展。
ARIMA（p，d，q）模型可以表⽰为：其中L是滞后算⼦（Lag operator），1. 平稳性：平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线，在未来的⼀段时间内仍能顺着现有状态“惯性”地延续下去；平稳性要求序列的均值和⽅差不发⽣明显变化；⽅差越⼤，数据波动越⼤，⽅差计算公式如下式所⽰：⽅差等于1，那么标准差也就是1，表⽰概率函数在对称轴左右偏差1的位置导数为0，即为拐点。
期望为0，表⽰概率函数以y轴为对称轴。
平稳性分为严平稳和弱平稳严平稳：严平稳表⽰的分布不随时间的改变⽽改变，如：⽩噪声（正态），⽆论怎么取，都是期望为0，⽅差为1；弱平稳：期望与相关系数（依赖性）不变，未来某时刻的t值Xt就要依赖于它的过去信息，所以需要依赖性；2. 差分法：时间序列在t与t-1时刻的差值3. ⾃回归模型（AR）描述当前值与历史值之间的关系，⽤变量⾃⾝的历史时间数据对⾃⾝进⾏预测⾃回归模型必须满⾜平稳性的要求p阶⾃回归过程的公式定义：是当前值，是常数项，P是阶数（需要我们⾃⼰指定），是⾃相关系数，是误差4. 移动平均模型（MA）移动平均模型关注的是⾃回归模型中误差项的累加q阶⾃回归过程的公式定义：移动平均法能有效消除预测中的随机波动5. ⾃回归移动平均模型（ARMA）⾃回归与移动平均结合，公式定义如下，由下述公式我们可以得到，当拿到ARMA模型时，我们仅需要指定三个参数（p,d,q），d是阶数，d=1即为⼀阶差分，d=2为⼆阶差分，以此类推。
基于PSO-GA混合算法的移动采集节点路径优化研究
基于PSO-GA混合算法的移动采集节点路径优化研究徐丽萍【摘要】无线传感网中的移动采集节点路径规划问题可看成是时变的旅行商问题,属于NP-hard问题.以最大化移动采集节点的数据采集效率为目标,利用基于PSO-GA混合算法对无线传感网中移动采集节点的数据采集路径进行优化,在粒子群算法中引入遗传算法中的交叉操作和变异操作.实验仿真并与模拟退火算法进行比较,结果表明,PSO-GA混合算法可有效地优化移动采集节点的路径,与模拟退火算法相比,收敛速度更快,优化效果更好.【期刊名称】《韶关学院学报》【年(卷),期】2019(040)003【总页数】5页(P10-14)【关键词】无线传感网;数据采集;路径规划;PSO-GA混合算法【作者】徐丽萍【作者单位】安徽三联学院电子电气工程学院,安徽合肥230009【正文语种】中文【中图分类】TP393.1;TP212.9在无线传感网中，传统的数据采集策略是采用多级跳的方式，但这种方式并不完美.一是多级跳的方式让靠近固定sink节点的静态传感器承担了较大的通信负载，容易形成能量空洞；二是在大规模随机部署的无线传感网中，因地理环境等因素的影响，较难实现自组织成为全联通网络，传统的多级跳的方式无法解决这种稀疏的非连通无线网中的数据采集问题.随着机器人技术的发展，在无线传感网中使用具有移动能力的节点采集数据成为了可能.在无线传感网中引入移动节点不但可减小静态传感器节点的通信负载，延长无线传感网的生存时间，还可解决稀疏的非连通网络数据采集问题.近年来，学者们对具有移动节点的无线传感网中的路径规划问题做了很多研究.2012年任条娟等人利用节点的度值构建了sink节点移动路径［1］.陈友荣等人考虑多个斯诺克节点的移动，根据网格潜能值确定sink节点的锚点，获得sink节点的最短移动路径［2］.俸皓等人为通信范围建模为圆形区域的无线传感网提出了一种基于萤火虫算法的移动sink节点路径规划方法［3］.朱正伟等人将移动sink节点的路径规划问题看成是一个带邻域的旅行商问题，提出了混合免疫粒子群算法来求解该问题［4］.Ma M等人引入移动采集节点，移动采集节点从静态sink节点出发，遍历每个传感器节点，收集传感器采集到的数据并带回sink节点，建立了基于最短路径的移动采集节点路径优化模型［5］.俸皓等人利用多移动采集节点进行数据采集的方式，提出了一种基于多移动节点的多目标数据采集策略，设计了混合遗传算法来求解多个移动节点的规划路径［6］.针对具有单移动采集节点的无线传感网络的数据采集问题，笔者以最大化移动采集节点的数据采集效率为目标，基于PSO-GA混合算法对移动采集节点的数据采集路径进行优化，并通过实验仿真证明了数据采集策略的有效性.1 问题描述假定二维平面部署了n个静态传感器节点（位置固定）用于感知周围数据，一个位置固定的sink节点，每个静态传感器节点采集到的数据都会被暂存到节点的缓存区内，若在移动采集节点到达之前，缓存区的数据量已经达到存储上限，则通过多级跳的方式传回sink节点.移动采集节点从sink节点出发，依次访问各个静态传感器节点，接收静态传感器缓存中的数据，再回到sink节点，形成一条回路.假设：静态传感器节点向移动采集节点传送数据的速率均为r，缓存区存储采集数据量的上限为C.移动采集节点的移动速率为v，数组s表示路径，s（k）表示第k 个访问的节点，移动采集节点到达第k个节点的时间表示为ts(k)，移动采集节点从sink节点出发时路径上第k个静态传感器节点缓存区中的数据量表示为Gs(k)，路径上第k个静态传感器节点采集数据的速率表示为Rs(k)，路径上第k个静态传感器节点缓存中的数据量表示为：其中：即从sink节点出发到到达第k个静态传感器节点路径上需要的时间与跟前k-1个静态传感器进行数据传送所需的时间之和.移动采集节点的采集效率可以表示为数据采集量与数据采集路径总长度的比值.故目标函数可以表示为：2 基于PSO-GA混合算法的求解方法2.1 算法构造GA算法和PSO算法都是经典的智能优化算法，PSO-GA混合算法克服了单一PSO算法易陷入局部最优点的缺点，改善了单一GA算法收敛精度低的问题，相比单一算法而言具有更好的全局稳定寻优的能力，提高了算法的性能［7］，在求解NP-hard问题中得到了广泛地应用［8-10］.无线传感网中的移动采集节点路径规划问题可以看成是时变的旅行商问题，属于NP-hard问题.针对单移动采集节点的路径规划问题，文中基于PSO-GA混合算法进行求解.GA算法和PSO算法混合方式有多种，笔者采用的是将GA算法中的交叉操作和变异操作嵌入到PSO算法中，粒子同个体极值及群体极值进行交叉操作产生新粒子，使个体（群体）极值的优良基因可被很好的继承，而变异操作可以使粒子个体通过微调得到新个体，保证了群体的多样性.2.1.1 个体编码粒子个体编码采用整数编码的方式，每个粒子代表一条路径，若有n个静态传感器，则静态传感器节点编号从1开始到n，sink节点编号为0.如果需要遍历的静态传感器节点数为10，则个体编码为{0，2，5，7，8，9，10，1，4，3，6}，表示从 sink 节点 0 出发，遍历所有静态传感器节点，回到 sink 节点 0，其中个体编码长度为n+1.2.1.2 适应度值粒子适应度值表示为采集的数据总量与遍历路径长度之间的比值，计算公式为：其中，每个静态传感器节点缓存中的数据量ds(k)是随着时间不断变化的，移动采集节点访问静态传感器节点的顺序不同，到达静态传感器节点的时刻不同，需要传送的数据量ds(k)大小也不同.故每个静态传感器节点缓存中的数据量由公式（1）和公式（2）递归计算得出.2.1.3 交叉操作粒子个体通过与粒子个体极值以及粒子群体极值交叉来更新.具体操作如下：随机产生两个位置a1、a2，取个体（或者群体）极值pg的基因片段cross={pga1….pga2}.依次找出粒子中跟基因片段cross重复的节点编号并删除.将基因片段cross复制到粒子中的后a2-a1+1位中.例如：原粒子（0，2，5，7，8，9，10，1，4，3，6），个体极值（0，3，4，6，2，5，9，10，1，8，7）.随机生成的位置为a1=3，a2=5，则基因片段cross={4，6，2}.依次删除粒子中跟基因片段相同的节点编号，则粒子变为（0，5，7，8，9，10，1，3）.将基因片段cross复制到粒子的后3位中，则生成的新粒子为（0，5，7，8，9，10，1，3，4，6，2）.由于移动采集节点是从sink节点出发的，所以可行解的第一个元素的值一定是sink节点编号0，所以ai的取值范围应为1＜ai≤n+1.2.1.4 变异操作随机产生两个位置号a1、a2，1＜ai≤n+1，将粒子中a1、a2，两个位置上的静态传感器节点编号进行交换，产生新粒子个体.2.1.5 粒子更新规则若新的粒子优于旧粒子，则更新粒子，否则保持原来的粒子不变.2.2 算法步骤Step 1：控制参数的设置：设置粒子群的规模Nmax及迭代次数N.Step 2：按2.1.2的方法构造初始解.Step 3：按2.1.3的方法，个体与个体极值交叉产生新个体，计算个体的适应度值并按粒子更新规则更新粒子.Step 4：按2.1.3的方法，个体与群体极值交叉产生新个体，计算个体的适应度值并按粒子更新规则更新粒子.Step 5：按2.1.4的方法对个体进行变异操作产生新的个体，计算个体的适应度值并按粒子更新规则更新粒子.Step 6：更新当前个体最优值及群体最优值.Step 7：如果当前迭代次数 n＜N，转 Step 3，否则，退出.3 实验仿真为方便验证可靠性，在文献6提供的公开数据集作为算法的测试用例，取sink节点坐标值为（500，500），取20个静态节点，坐标值及其初始数据量见表1，静态传感器节点向移动采集节点发送数据的速率r取20 kb/s.表1 静态节点坐标节点编号坐标1 Ri/（kb/s）8 17 3（450，900）25 17 13 （850，700）4 20 4（100，200）27 19 14 （980，50）2 19 5（650，750）11 20 15 （470，700）27 10 6（560，560）2 12 16 （100，600）4 17 7 （100，500）27 12 17 （420，20）15 17 8（520，540）25 18 18 （400，750）4 17 9（800，700）0 19 19 （200，50）12 19 10 （300，100）5 17 20 （800，480）2 17（50，950）2 （590，480）Gi/kb 24 5 Ri/（kb/s）18 19节点编号11 12坐标（750，150）（360，900）Gi/kb 25 23设置迭代次数N为133，及粒子群的规模Nmax为1 000.静态传感器节点的缓存存储数据上限C取2 Mb，移动采集节点移动速度v取3 m/s.连续运行10次得到的数据见表2.表2 运行结果次数 PSO-GA 求得的目标值/（kb/s）1 6.23 2 5.37 SA 求得的目标值/（kb/s）4.06 3.67 3 5.21 4.96 4 6.79 4.77 5 5.22 4.43 6 6.50 5.76 7 5.63 4.63 8 6.06 5.59 9 5.49 5.47 10 5.25 4.79连续运行10次中优化结果最好的一次，寻得近似最优路径见图1，路径为：1→3→7→16→19→4→13→2→17→8→5→20→11→18→15→12→21→10→14→6→9.其采集数据量与路径长度的比值为 6.79，算法优化过程见图2，程序运行时间为10.487 s.图1 PSO-GA混合算法规划的路径图2 PSO-GA混合算法优化过程模拟退火算法（SA）是一种随机搜索方法，已被理论和实际应用验证是一种全局最优算法，适合求解大规模组合优化问题，在旅行商问题的求解中得到的广泛使用［11-12］.为方便与模拟退火算法进行比较，同一个测试用例也使用模拟退火算法进行求解.初始温度取1 000，终止温度取0.001，降温速率取0.95，运行10次，求得数据见表2，其中优化结果最好的一次，寻得近似最优路径见图3，路径为：1→2→13→4→16→19→6→10→14→9→3→21→15→12→18→11→5→20→8→17→7，求得采集数据量与路径长度的比值为5.75，算法优化过程见图4，程序运行时间为10.822 s.图3 模拟退火算法规划的路径图4 模拟退火算法优化过程通过表2可以看出，PSO-GA混合算法寻得的近似最优路径的目标值（采集数据量与路径长度的比值）最低为5.21 kb/s，最高为6.79 kb/s，平均值为5.77 kb/s.模拟退火算法寻得的近似最优路径的目标值最低为3.67 kb/s，最高为5.76 kb/s，平均值为4.84 kb/s.可见文中基于PSO-GA混合算法设计的移动采集节点的路径规划方法寻优比较稳定，寻得的近似最优解更接近最优解.通过图2和图4对比，可以看出PSO-GA混合算法比模拟退火算法收敛速度快.4 结语针对具有单移动采集节点的无线传感网中的数据采集路径规划问题，笔者利用PSO-GA混合算法进行了求解，实验仿真证明PSO-GA混合算法全局寻优能力稳定，寻得的近似最优路径可以有效地提高移动采集节点的数据采集效率.且与模拟退火算法相比，收敛速度快，寻得的近似最优解更佳.针对具有单移动采集节点无线传感网设计数据采集策略的方法，对具有多个移动采集节点的无线传感网也有借鉴意义，下一步可尝试将该算法应用于求解具有多移动采集节点的无线传感网中的数据采集路径规划问题.参考文献：【相关文献】［1］任条娟，杨海波，陈友荣.Sink节点移动的无线传感网生存时间优化算法［J］.传感技术学报，2012（5）：683-690.［2］陈友荣，周骏华，尉理哲，等.基于网格的移动无线传感网生存时间优化算法［J］.电子与信息学报，2014（10）：2370-2378.［3］俸皓，罗蕾，王勇，等.基于萤火虫算法的无线传感网络移动sink节点路径规划方法［J］.微电子学与计算机，2016（5）：47-51.［4］朱正伟，郭晓，刁小敏.基于混合免疫粒子群算法的WSN移动sink路径研究［J］.微电子学与计算机，2018（5）：89-94.［5］Ma M，Yang Y Y，Zhao M.Tour planning for mobile data-gathering mechanisms in wireless sensor networks［J］.IEEE Trans on Vehicular Technology，2013（4）：1472-1483.［6］俸皓，罗蕾，王勇，等.无线传感网中基于时变多旅行商和遗传算法的多目标数据采集策略［J］.通信学报，2017（3）：112-123.［7］李红亚，彭昱忠，邓楚燕，等.GA 与 PSO 的混合研究综述［J］.计算机工程与应用，2018（2）：20-28.［8］俞靓亮，王万良，介婧.基于混合粒子群优化算法的旅行商问题求解［J］.计算机工程，2010（11）：183-184.［9］张勇，陈玲，徐小龙，等.基于 PSO-GA 混合算法时间优化的旅行商问题研究［J］.计算机应用研究，2015（12）：3613-3617.［10］张浩为，谢军伟，张昭建，等.基于混合遗传-粒子群算法的相控阵雷达调度方法［J］.系统工程与电子技术，2017（9）：1985-1991.［11］佘智勇，庄健敏，翟旭平.基于改进的TSP模型和模拟退火算法路径规划研究［J］.工业控制计算机，2018（2）：56-57.［12］何庆，吴意乐，徐同伟.改进遗传模拟退火算法在 TSP 优化中的应用［J］.控制与决策，2018（2）：219-225.。
《基于PSO_GA混合算法的离散制造业排产方法研究与实现》
《基于PSO_GA混合算法的离散制造业排产方法研究与实现》一、引言随着现代制造业的快速发展，离散制造业的生产调度问题变得日益复杂和重要。
为了提高生产效率、降低成本、减少生产过程中的不确定性和波动性，离散制造业需要一种高效、智能的排产方法。
本文提出了一种基于PSO_GA混合算法的离散制造业排产方法，旨在解决生产调度中的优化问题，提高生产效率和产品质量。
二、PSO_GA混合算法概述PSO（粒子群优化算法）和GA（遗传算法）是两种常用的优化算法，分别具有不同的特点和优势。
PSO算法通过模拟鸟群觅食行为，在解空间中搜索最优解；而GA算法则通过模拟自然进化过程，在种群中寻找最优个体。
本文将PSO和GA两种算法进行结合，形成PSO_GA混合算法，以充分利用两种算法的优点，提高排产方法的效率和准确性。
三、离散制造业排产问题描述离散制造业的排产问题主要包括生产任务的分配、生产顺序的安排以及生产资源的优化配置。
在排产过程中，需要考虑生产设备的可用性、生产任务的紧急程度、产品加工的工艺要求、原材料的供应情况等多种因素。
因此，离散制造业的排产问题是一个复杂的优化问题，需要采用高效的优化算法进行求解。
四、基于PSO_GA混合算法的排产方法实现1. 问题建模：将离散制造业的排产问题转化为一个多目标优化问题，包括生产任务的完成时间、生产成本、产品质量等多个目标。
2. 初始化种群：根据问题的特点，生成初始的排产方案种群。
3. 适应度评估：根据问题的目标函数和约束条件，对种群中的每个排产方案进行适应度评估。
4. PSO算法优化：利用PSO算法对种群中的个体进行优化，通过更新粒子的速度和位置，寻找更好的解。
5. GA算法进化：利用GA算法对种群进行进化，通过选择、交叉和变异等操作，生成新的种群。
6. 迭代优化：将PSO算法和GA算法进行迭代优化，不断更新种群中的个体，直至达到预设的终止条件或满足问题的要求。
五、实验与分析为了验证基于PSO_GA混合算法的离散制造业排产方法的有效性，本文进行了实验分析。
基于改进的PS O-GA混合算法的中国能源需求预测
基于改进的PS O-GA混合算法的中国能源需求预测
彭新育;王桂敏
【期刊名称】《科技管理研究》
【年(卷),期】2014(000)017
【摘要】提出一种基于改进的PSO-GA混合优化算法的能源需求预测模型。
首先使用通径分析方法比较影响因素对能源需求的解释力度，接着以1978-2005年的各个变量数据为训练样本进行模型的参数估计，并以2006-2011年数据为预测样本验证模型的有效性。
结果显示，基于混合算法的预测模型要比单一使用PSO或GA算法的模型准确性更高。
最后，通过分析各影响因素未来变化趋势，对我国2013-2015年能源需求进行了预测。
【总页数】5页(P211-215)
【作者】彭新育;王桂敏
【作者单位】华南理工大学工商管理学院，广东广州 510641;华南理工大学工商管理学院，广东广州 510641
【正文语种】中文
【中图分类】TK01;F406.5
【相关文献】
1.基于粒子群优化算法的中国能源需求预测 [J], 陈卫东;朱红杰
2.基于周期理论的2010年中国能源需求预测 [J], 李长胜;姬强;范英
3.基于时间序列视角的2020年中国能源需求预测 [J], 张林;张传平
4.基于灰色模型的中国能源需求预测 [J], 郭莉
5.基于SD模型的中国能源需求预测 [J], 谭志豪
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基于混合的GA-PSO神经网络算法
基于混合的GA-PSO神经网络算法
王亚利;王宇平
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2007(043)002
【摘要】粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化的技术,它通过粒子间的相互
作用发现复杂搜索空间中的最优区域.提出了一种基于GA和PSO混合的算法(GA-PSO)用于神经网络训练.算法在产生下一代时,结合了交叉、变异算子和粒子群算法中的速度一位移公式,充分利用了遗传算法的全局寻优和粒子群算法收敛速度快的
优点.经GA-PSO训练的神经网络应用于三元奇偶问题和IRIS模式分类问题,与BP、GA和PSO算法相比,该算法在提高训练误差精度的同时加快收敛速度,并能有效避免早熟收敛.仿真结果表明,GA-PSO算法是有效的神经网络训练算法.
【总页数】4页(P38-40,56)
【作者】王亚利;王宇平
【作者单位】西安电子科技大学,理学院,西安,710071;西安电子科技大学,理学院,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.5
【相关文献】
1.基于GA-PSO混合算法的压力机构多目标优化与动力学仿真 [J], 王新;李海越
2.基于GA-PSO混合算法的农网无功优化 [J], 王京锋;陈磊;徐园
3.基于改进GA-PSO混合算法的变电站选址优化 [J], 贺禹强;刘故帅;肖异瑶;张忠会
4.基于GA-PSO混合算法的最小属性约简 [J], 吕振中;薛惠锋;钟明;刘欢
5.基于GA-PSO混合算法的钢杆磁特性参数识别方法 [J], 何存富;王志;刘秀成;王学迁;吴斌
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Ｙ ｎ， Ｉ Ｆ ｉ ｆｉ Ｉ － ｕＨｙ ｒｄ ａｇｒｔｍ ａｅ ｎ Ｐ Ｏ ｎ ＧＡ．ｏ ｕｅ ｎ ｎ ｅｍｇ ａ ｄ Ａ ｐｉ ｔ ｎ ， ＡＯ Ｋｕ Ｌ ｅ－ｅ， Ｕ Ｘｉ ｙ ． ｂｉ ｌｏｉ Ｌ ｈ ｂ ｓｄ ｏ Ｓ ａ ｄ Ｃ ｍｐ ｔｒ Ｅ ￣ ｅｒ ｎ ｐ ｌａｉ ｓ ｃ ｏ
Ｃ ｍｐ ｔｒＥｎ ｉｅ ｒ ｇ ａ ｄ Ａｐ ｌ ａｉｎ ｏ ｕｅ ｇｎ ｅｉ ｎ ｐ ｉ ｔ ｓ计 算 机 工 程 与 应 用 ｎ ｃ ｏ
一
种基 于 Ｐ ｏ 和 ＧＡ 的混合算法 Ｓ
姚 坤 ， 李菲 菲 ， 刘希 玉
ＹＡＯ Ｋｕ Ｌ ｅ － ｅ Ｌ Ｕ Ｘｉ ｙ ｎ ， Ｉ Ｆ ｉ ｆ ｉ， Ｉ － ｕ
Ｋｅ ｒ ｓ ｙ ｗｏ ｄ ：ｐ ｒ ｃｅ ｓ ａ ｌ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ； ｎ ｔ ｇ ｒｔ ｍ； Ｓ － ａ ｔ ｌ ｗ ｒ ｏ ｔ ｉ ｎ ｍｉａｉ Ｇｅ ｅｉ Ａｌｏ ｉ ｏ ｃ ｈ Ｐ Ｏ ＧＡ ｙ ｒ ｇ ｒｔｍ ｈｂ ｄ ａ ｏ ｈ ｉ ｌ ｉ
摘 要 ： 合 Ｐ Ｏ算 法和 Ｇ 算 法的 优 势 ， 出 了一 种 新 颖的 Ｐ Ｏ Ｇ 混 合 算 法 （ Ｇ Ａ） 混 合 算 法 利 用 了 Ｐ Ｏ 算 法 的 速 率 和位 结 Ｓ Ａ 提 Ｓ— Ａ ＰＨ 。 Ｓ 置 的 更新 规 则 。 引入 了 Ｇ 算 法 里 的选 择 、 叉 和 变异 思 想 。 过 混 合 算 法 时 ４个 标 准 函数 进行 实验 并与 标 准 Ｐ Ｏ 算 法 比较 ， 并 Ａ 交 通 Ｓ 结 果表 明 混合 算 法表 现 出更 好 的性 能 。 关键 词 ： 粒 群 算 法 ； 传 算 法 ；Ｓ — Ａ 混合 算法 微 遗 ＰＯ Ｇ
２ ０ ４ ６） ６ — ． ０ ７，３（ ：２ Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ａ ｏ ｅ Ｐ Ｏ－ ｎ ｖ ｌ Ｓ ＧＡ ｂ ｄ Ａｌｏ ｔｍ （ ＧＨＡ）ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ｃ ｍｂｎｎ ｈ ｓｒｎ ｓ ｏ ａｔ ｌ ｗａｍ ｐｉ ｚｔ ｎ ｗｉ Ｈｙ ｒ ｇｒ ｈ ｉ ｉ Ｐ ｓ ｒｐ ｓ ｄ，ｏ ｉｉｇ ｔｅ ｔｅ ｈ ｆｐ ｒ ｃｅ ｓ ｒ ｏ ｔ ａｉ ｔ ｉ ｍｉ ｏ ｈ
这些算法初始时给每个微粒分配一个混合概率然后在每一次迭代过程中根据混合概率选择一定数目的微粒到一个交配池中池中的每个微粒随机搭配成对通过交叉操作每一对父个体产生两个子个体子个体用来替换父个体以保持种群数目不变
维普资讯
６ ２
２ ０ ４ ６） ０ ７．３（
１山东 师范 大 学 信 息 科 学 与 工 程 学 院 ， 南 ２ ０ １ ． 济 ５０ ４ ２山ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ东 师 范 大学 管 理学 院 ， 南 ２ ０ １ ． 济 ５０４
１Ｓ ｈ ｏ ｆ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｓ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｇ， ｈ ｎ ｏ ｇ Ｎｏ ａ ｉ ｅｓｔ Ｊｎ ｎ ２ ０ ４， ｉ ａ ．ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｃ ｅ ｃ ｎ ｇｎ ｅ ｎ Ｓ ａ ｄ ｎ ｒ ｌ Ｕｎｖ ｒ ｉ ｏ ｉ ｍ ｙ， ｉａ ５ ０１ Ｃｈ ｎ ２ Ｓ ｈ ｄ ｆ Ｍａ ａ ｅ ｎ ， ｈ ｎ ｏ ｇ Ｎｏ ａ ｉｅ ｉ ， ｉ ａ ５ ０ ４， ｈ ｎ ．ｃ ｏ ｏ ｎ ｇ ｍｅ ｔ Ｓ ａ ｄ ｎ ｒ ｌ Ｕｎ ｖ ｒ ｔ Ｊｎ ｎ ２ ０ １ Ｃ ｉａ ｍ ｓ ｙ
算 法 进 行 了改 进 。Ｐ Ｏ Ｇ Ｓ — Ａ混 合 算 法 （Ｇ Ａ） 利 用 了遗 传 算 ＰＨ 是 法 的 随机 性 以增 加 搜 索 范 围 ， 后 利 用 微 粒群 算 法 在 找 到 的 最 然 优 微 粒 附 近进 行 更 细 致 的搜 索 。 Ｇ Ａ对 ４个 数 值 函数 的优 化 ＰＨ 结 果 表 明 ，Ｇ Ｐ ＨＡ 的性 能 优 于 微 粒 群算 法 。
于 函数 优 化 、 器学 习 、 能 控 制 、 式 识 别 等 领 域 。 机 智 模
微 粒 群 优 化 算 法 （Ｓ 是 由 Ｋ ｎ ｅ ｙ和 Ｅ ｅｈｒ 提 出 的 Ｐ Ｏ） ｅ ｎｄ ｂ ｒａｔ
一
２ Ｐ Ｏ与 Ｇ Ｓ Ａ
２１ Ｐ Ｏ ． Ｓ
ｇ ｎ ｔ ｇ ｒｔ ｍ．ＧＨＡ ｏ ｉｅ ｅ ｐ ａ ｅ ｕ ｅ ｆ ｖ ｌ ｃｔ ａ ｄ ｉ ａ ｏ ｏ Ｓ Ｓ ｉ ｔｅ ｄ ａ ｏ ｅｅ ｔ ｎ， ｒ ｓｏ ｅ ｎ ｅ ｅｉ ａ ｏ ｈ Ｐ ｃｌ ｉ ｃ ｍｂ ｎ ｓ ｔ ｕ ｄ ｔ ｒ ｌ ｓ ｏ ｅｏ ｉ ｈ ｙ ｎ ｓｔ ｔ ｎ ｆ Ｐ Ｏ’ ｗ ｔ ｈ ｉｅ ｓ ｆ ｓ ｌｃ ｉ ｃ ｏ ｓ ｖ ｒ ａ ｄ ｕｉ ｈ ｏ
ｍｕ ａｉｎ ｒ ｍ ｔ ｔ ｆｏ ＧＡ． ｈ ｏ ｇ ｃ ｍｐ ｒ ｇ ＧＨＡ ｔ ｔｎ ａ ｄ Ｓ ｏ Ｔ ｒｕ ｈ ｏ ａ ｎ Ｐ ｉ ｏ ｓａ ｄ ｒ Ｐ Ｏ ｉ ｅ ｏｖ ｎ ｓ ｌ ｔ ｎ ｏ ｆｕ ｓａ ｄ ｒ ｆｎ ｔ ｎ ，ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｎ ｖ ｌ ｉｇ ｏ ｕｉ ｔ ｏ ｒ ｔ ｎ ａ ｄ ｕ ｃｉ ｓ ｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ａ ｏ ｏ ｓ Ｐ ＧＨＡ ｕｐ ｒ ｒ ｓ Ｐ Ｏ． ｏ ｔ ｅｆ ｍ Ｓ ｏ
文 章 编 号 ： ０ ２ ８ ３ （ ０ ７ ０ — ０ ２ ０ 文 献 标 识 码 ： 中 图分 类 号 ： Ｐ ８ １０ — ３ １２ ０ ）６ ０ ６ － ３ Ａ １ ｒ
１ 引 言
遗 传 算 法 （ Ａ） 由 Ｈ ｌ ｎ Ｇ 是 ｏ ａ ｄ提 出 的一 种 进 化 计 算 模 型 【 ｌ ｌ 】 。 该 算 法 将 问题 的 解 编 码 成 为 染 色 体 。通 过 对 染 色 体 的 选 择 、 交 叉 和变 异 等 遗 传 操 作 ， 生 并 保 留最 优 解 。 遗传 算 法 被 广 泛 用 产