改进多目标粒子群优化算法在间歇蒸煮过程中的应用
多目标优化问题的粒子群算法研究与应用
多目标优化问题的粒子群算法研究与应用多目标优化问题是指在满足一定限制下，同时优化多个目标函数的问题。
在实际应用中，多目标优化问题广泛存在于工程领域、经济领域、物流领域等多个领域中。
由于多目标优化问题的目标函数个数、形式、限制条件等方面的不确定性，很难通过传统的优化算法得到有效的解决方案。
而粒子群算法（PSO）由于其优异的全局搜索能力和收敛速度，逐渐成为解决多目标优化问题的有效算法之一。
一、多目标优化问题概述在现实问题中，存在着多个冲突目标需要同时优化，如成本、效率、可靠性等。
这种情况下，优化其中一个目标可能会牺牲其他目标的优化程度，如何在多目标问题下找到平衡点是多目标优化问题需要解决的难点。
多目标优化问题不同于单目标优化问题，需要同时优化多个目标函数，进而求出一组解，这些解在解空间中被称为非支配解Pareto解。
Pareto解指的是在某个条件下，无法以任何一种方式改进其中一个目标函数而不破坏另一个目标函数的解，这种解的集合称为Pareto前沿。
二、传统的多目标优化算法传统的多目标优化算法一般分为两种：基于加权聚合函数的方法和基于演化算法的方法。
1.基于加权聚合函数的方法基于加权聚合函数的方法是将多个目标函数转化为单一的目标函数，然后使用单目标优化算法来解决。
其基本思路是将多个目标函数按照一定的比例组合起来，构造出一个加权聚合函数，然后将求解多目标优化问题变为求解加权聚合函数的单目标优化问题。
基于加权聚合函数的方法在处理简单的多目标问题上具有较好的效果，但对于复杂问题的优化结果会受到加权函数中权值的选择影响，且很难找到全局最优解。
2.基于演化算法的方法又称为基于群体智能算法的方法，其基本思路是采用一组多样性较高的解来代表Pareto前沿的不同区域，并通过不同的遗传、进化规则来改进和更新解的集合。
其中，常用的基于演化算法的方法包括遗传算法、NSGA-II算法等。
这些算法使用了进化优化的思想，通过不断地进化和选择过程，来搜索全局最优解集。
一种改进的粒子群多目标优化算法研究
一种改进的粒子群多目标优化算法研究刘慧慧【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2015(000)001【摘要】为了解决多目标优化过程中各个解之间存在的资源争夺、冲突，算法由于趋同性而带来的早熟无法收敛等缺点，文中提出了一种多子种群协同优化粒子群算法。
算法分别采用不同的种群优化不同的目标，并且在算法中引入外部档案和精英学习策略，使得算法能够得到更多的外部档案的解供选择，精英学习策略是为了使算法的分布性和收敛性更好。
最后将算法应用到多目标测试函数中，通过实验验证了改进后的算法的收敛性和分布性都比经典多目标算法NSGA-II要好。
%To solve the problem that resource contention and conflict between the various solutions in multi-objective optimization pro-cessing,and can't be convergence duo to the precocious brought by convergence,introduce a multi-sub-population co-evolution mecha-nism to overcome these shortcomings. The algorithm has adopted different populations to optimize different targets. Meanwhile,it intro-duces an external archive and elite learning strategies,in this way it can obtain more solutions of external archive to choose. Elite learning strategies makes the algorithm has a better distribution and convergence. Finally,the algorithm is applied into the multi-objective test function,the experimental results show that the improved algorithm has a better convergence and distribution than NSGA II.【总页数】5页(P87-90,95)【作者】刘慧慧【作者单位】南京邮电大学自动化学院，江苏南京 210046【正文语种】中文【中图分类】TP31【相关文献】1.一种改进的完全信息粒子群算法研究 [J], 刘衍民;赵庆祯;邵增珍2.一种改进的粒子群优化算法研究 [J], 颜翠翠;张线媚;柳美平3.一种改进的粒子群算法研究 [J], 董翠英;曹晓月4.一种改进的粒子群优化算法研究 [J], 吴清平5.一种改进的雁群扩展粒子群算法研究 [J], 刘浩然;崔静闯;卢泽丹;郭长江;丁攀因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种改进的多目标粒子群优化算法及其应用
ｐ ｅ ｆ ｒ ｏ ｒ ｍ ａ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｕ ｎ ｉ ￣ ｒ ｍ ｎ ｏ ｎ — ｉ ｎ ｆ ｅ ｒ ｉ ｏ ｒ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｅ ｔ ， ａ ｓ ｆ ａ ｒ ａ ｓ ｐ ｏ ｓ ｓ ｉ ｂ ｌ ｅ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ｘ ｉ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ａ ｌ ｎ ｏ ｎ — ｉ ｎ ｆ ｅ ｒ ｉ ｏ ｒ ｆ ｒ ｏ ｎ ｔ ． Ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ａ ｃ ｔ ！ ｃ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ
Ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ＭＯＰ Ｓ Ｏ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｆ ＥＮＧ Ｊ ｉ ｎ － ｚ ｈ ｉ ＣＨＥ Ｎ Ｘｉ ｎ ｇ Ｚ ＨＥＮＧ Ｓ ｏ ｎ ｇ — ｌ ｉ ｎ ，
性， 提 出了一种 改进 的 多 目标粒子 群优 化算 法 。通过 运 用 比例 分 布及 跳 数 改进 机 制 策略 的 方 法 ， 使 该 算 法 不仅 继
承 了 ＭＯ Ｐ Ｓ Ｏ算 法的优 点 ， 而且 具有很 强 的局 部搜 索能力和较 好 的鲁棒 性 能， 使 非劣解 集均 匀分布 ， 尽 可能逼 近 真 实的非 劣前 沿。通 过 对 多连杆 悬 架空间 结构硬 点的 多 目标优 化 ， 进 一步验证 了该 算 法的 实用性及 其优越 性 。
粒子群算法的改进及其在优化函数中的应用
Vol.45 No.7 1252计算机与数字工程Computer & Digital Engineering总第333期2017年第7期粒子群算法的改进及其在优化函数中的应用*马发民1张林1王锦彪2(1.商洛学院数学与计算机应用学院商洛726000)(2.中国民航大学计算机科学与技术学院天津300000)摘要针对粒子群优化算法自身的缺陷，即随着迭代次数的增大，种群多样性减小，引起早熟现象，从而可能出现局 部最优结果。
而生物免疫机制能够有效地克服这些缺点，因此将粒子群算法与免疫原理有机结合起来形成免疫粒子群优化 算法(IMPS0);其次对PS0算法的惯性系数和学习因子做了一定的改进;最后通过经典优化函数的计算，验证了算法改进的效果。
关键词粒子群优化算法；免疫原理；免疫粒子群优化算法；惯性系数；学习因子中图分类号TP301.6 DOI： 10. 3969/j. issn. 1672-9722. 2017. 07. 003Improvement of Particle Swarm Algorithm and Its Application inOptimization FunctionMAFamin1ZHANG Lin1WANG Jinbiao2(1. Institute of Mathematics and Computer Application,Shangluo University,Shangluo 726000)(2. College of Computer Science and Technology, Civil Aviation University of China,Tianjin 300000)Abstract The defection of particle swarm optimization algorithm means that an increase in iterations decreases swarm diversity and causes prematurity，thus probably producing local optimization results. However，immune mechanism of biology is capable of effectively overcoming these shortcomings. Firstly particle swarm algorithm is organically combined with immune principle to form immune particle swarm optimization algorithm (IMPSO) , then certain improvements will be made in inertia coefficient and learning factor of PSO algorithm and finally effect of algorithm improvement will be verified through calculation of typical optimization function.Key Words particle swarm optimization algorithm，immune theory，immune particle swarm optimization algorithm，inertia coefficient，learning factorClass Number TP301.61生物免疫原理免疫系统是生物必要的天然防御系统，它由一 些具有免疫功能的组织、器官和细胞等组成，可以 减免病原体对生物机体的侵害。
多目标优化的粒子群算法及其应用研究
多目标优化的粒子群算法及其应用研究多目标优化问题是指在优化问题中存在多个冲突的目标函数，需要找到一组解，使得所有目标函数能够达到最优或近似最优的解。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。
多目标优化的粒子群算法（Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO）是对传统的PSO算法进行改进和扩展，以解决多目标优化问题。
MOPSO算法通过在空间中形成一组粒子，并根据自身的经验和全局信息进行位置的更新，逐步逼近Pareto最优解集，以找到多个最优解。
其基本步骤如下：1.初始化一组粒子，包括粒子的位置和速度，以及不同的目标函数权重。
2.对于每个粒子，计算其目标函数值和适应度值。
3.更新个体最优位置和全局最优位置，以及粒子的速度和位置。
更新方式可根据不同的算法变体而有所差异。
4.检查是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或达到预设的精度要求。
5. 如果不满足终止条件，则返回第3步；否则，输出Pareto最优解集。
MOPSO算法在多目标优化中具有以下优点：-非依赖于目标函数的导数信息，适用于复杂、非线性、高维的优化问题。
-可以同时全局最优解和局部最优解，避免陷入局部最优点。
-通过自适应权重策略，得到一组不同的最优解，提供决策者进行选择。
MOPSO算法在许多领域都有广泛的应用-工程设计：多目标优化问题在工程设计中很常见，例如在汽车设计中优化油耗与性能的平衡。
-经济学：多目标优化可以用于投资组合优化问题，以平衡投资收益与风险。
-物流与运输：多目标优化问题可应用于货物分配与路线规划中，以实现最低成本与最短时间的平衡。
综上所述，多目标优化的粒子群算法（MOPSO）通过模拟鸟群觅食行为，以找到一组解，使得所有目标函数能够达到最优或近似最优的解。
MOPSO算法在工程设计、经济学、物流与运输等领域都有广泛的应用。
改进的多目标粒子群算法优化设计及应用
改进的多目标粒子群算法优化设计及应用张兰勇刘胜于大泳【摘要】摘要针对粒子群算法存在易陷入局部最优点的缺点，提出了一种改进的带变异算子的多目标粒子群优化算法。
采用非支配排序策略和动态加权法选择最优粒子，引导种群飞行，提高帕累托(Pareto)最优解的多样性。
与其他优化算法相比，该算法易于实现并且计算速度更快。
通过计算Pareto前沿最优解设计最佳多层电磁吸收体，在吸收体的厚度与反射系数之间取得最佳折衷。
通过对反射系数函数与吸收体厚度函数测试验证，该算法能够在保持优化解多样性的同时具有较好的收敛性。
【期刊名称】电波科学学报【年(卷),期】2011(026)004【总页数】7【关键词】关键词多目标粒子群算法；变异算子；电磁吸收体；优化设计1.引言在电磁兼容测试中，电磁吸收体的广泛应用促使工程师去开发有效的优化设计算法。
理想情况下，一个最薄最轻带宽最宽的吸收体是最好的。
但是这些特征是互相矛盾的。
比如，设计最高反射衰减的吸收体是可实现的，但是同时具有高厚度或重量。
另一方面，薄的和轻的吸收体可能只有较低的反射衰减。
因此，在电波暗室中铺设吸收体时，工程师经常会遇到很多强迫他们寻找在两个矛盾目标函数中最合适的折衷解的问题。
所以，如果存在一系列的最优解而不是一种解，设计师可以在每种情况下选择最适合的折衷解。
这些优化解的集合在最优化理论中被称为帕累托(Pareto)前沿最优解[1]。
目前，一些Pareto优化方法用来寻找吸收体的Pareto前沿，这些方法通常以遗传算法为基础[2]。
此外，多目标粒子群优化算法(MOPSO)也在这个问题中得到应用。
但是，一些MOPSO算法却得不到比非支配寻优遗传算法更好地结果[3]。
应用改进的MOPSO算法计算多层电磁吸收体的反射系数与厚度的关系，仿真测试结果证明该方法具有更好地优化效果。
2.改进的多目标粒子群优化算法粒子群优化算法(PSO)是一种模仿鸟群社会行为的智能优化算法，已成功地应用于许多工程优化问题中。
多目标优化的粒子群算法及其应用研究共3篇
多目标优化的粒子群算法及其应用研究共3篇多目标优化的粒子群算法及其应用研究1多目标优化的粒子群算法及其应用研究随着科技的发展，人们对于优化问题的求解需求越来越高。
在工程实践中，很多问题都涉及到多个优化目标，比如说在物流方面，安全、效率、成本等指标都需要被考虑到。
传统的单目标优化算法已不能满足这些需求，因为单目标算法中只考虑单一的优化目标，在解决多目标问题时会失效。
因此，多目标优化算法应运而生。
其中，粒子群算法是一种被广泛应用的多目标优化算法，本文将对这种算法进行介绍，并展示其在实际应用中的成功案例。
1. 算法原理粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种仿生智能算法，源自对鸟群的群体行为的研究。
在算法中，将待优化的问题抽象成一个高维的空间，然后在空间中随机生成一定数量的粒子，每个粒子都代表了一个潜在解。
每个粒子在空间中移动，并根据适应度函数对自身位置进行优化，以期找到最好的解。
粒子的移动和优化过程可以通过以下公式表示：$$v_{i,j} = \omega v_{i,j} + c_1r_1(p_{i,j} - x_{i,j}) + c_2r_2(g_j - x_{i,j})$$$$x_{i,j} = x_{i,j} + v_{i,j}$$其中，$i$ 表示粒子的编号，$j$ 表示该粒子在搜索空间中的第 $j$ 个维度，$v_{i,j}$ 表示粒子在该维度上的速度，$x_{i,j}$ 表示粒子在该维度上的位置，$p_{i,j}$ 表示粒子当前的最佳位置，$g_j$ 表示整个种群中最好的位置，$\omega$ 表示惯性权重，$c_1$ 和 $c_2$ 分别为粒子向自己最优点和全局最优点移动的加速度系数，$r_1$ 和 $r_2$ 为两个 $[0,1]$ 之间的随机值。
通过粒子群的迭代过程，粒子逐渐找到最优解。
2. 多目标优化问题多目标优化问题的具体表述为：给出一个目标函数集 $f(x) = \{f_1(x), f_2(x),...,f_m(x)\}$，其中 $x$ 为决策向量，包含 $n$ 个变量，优化过程中需求出 $f(x)$ 的所有最佳解。
粒子群优化算法的改进方法研究的开题报告
粒子群优化算法的改进方法研究的开题报告一、研究背景及意义粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于种群智能的优化算法，主要用于函数优化问题的解决。
采用了类似鸟群寻找饲料的方式，将候选解视为粒子，通过粒子之间的信息交流和学习，找到最优解。
PSO算法具有迭代速度快、易于实现、优化效果好等优点，在机器学习、数据挖掘和智能计算等领域都有广泛的应用。
但是，PSO算法在解决复杂问题时，常常存在早熟收敛、局部最优等问题。
为解决这些问题，目前已经涌现出了很多的改进方法。
例如，在速度方面，可考虑采用非线性速度衰减策略、引入基于时间的加速因子机制；在搜索范围方面，可引入自适应搜索范围机制等等。
因此，本文将研究PSO算法的改进方法，以提高其搜索效率和优化精度。
二、研究内容本文将研究PSO算法的改进方法，主要包括以下方面：1. 更优秀的适应度函数设计在PSO算法中，适应度函数的设计对算法的性能和效果具有重要影响。
本文将探讨更好的适应度函数设计方法，以优化算法性能和效果。
2. 引入多目标优化策略在实际应用中，存在多个决策变量需要优化，且它们之间可能存在相互制约或相互依赖的关系。
本文将引入多目标优化策略，以满足实际应用需求。
3. 优化搜索范围本文将研究如何优化粒子搜索的范围，以提高算法的效率和精度。
具体而言，将考虑采用自适应搜索范围机制和非线性速度衰减策略等。
4. 基于自适应机制的参数选择本文将选取适当的参数来描述粒子在搜索空间中的行为。
将探索和研究自适应机制，以便自动地选择最佳参数组合。
三、研究方法与流程本文将采用以下流程来研究PSO算法的改进方法：1. 收集相关文献，并对PSO算法进行深入了解。
2. 建立模型，包括适应度函数、搜索范围等。
3. 针对PSO算法存在的问题，提出具体的改进方法。
4. 设计实验方案，并在不同情况下对比不同方法的优化效果。
5. 分析实验结果，评估各种方法的优缺点。
改进的粒子群优化算法研究及其若干应用
改进的粒子群优化算法研究及其若干应用一、本文概述随着和计算智能的快速发展，群体智能优化算法已成为解决复杂优化问题的重要手段。
其中，粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法作为一种模拟鸟群、鱼群等生物群体行为的优化算法，因其简单易实现、参数少、搜索速度快等优点，被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式识别、工程设计等多个领域。
然而，传统的粒子群优化算法也存在易陷入局部最优、收敛速度慢、全局搜索能力弱等问题。
因此，对粒子群优化算法进行改进，提高其优化性能和应用范围，具有重要的理论价值和现实意义。
本文首先介绍了粒子群优化算法的基本原理和发展历程，分析了其优缺点及适用场景。
在此基础上，重点研究了几种改进的粒子群优化算法，包括引入惯性权重的PSO算法、基于社会心理学的PSO算法、基于混合策略的PSO算法等。
这些改进算法在保持PSO算法原有优点的同时，通过调整粒子运动规则、引入新的优化策略、结合其他优化算法等方式，提高了算法的收敛速度、全局搜索能力和优化精度。
本文还将探讨这些改进的粒子群优化算法在若干实际问题中的应用，如函数优化问题、神经网络训练问题、路径规划问题等。
通过实际应用案例的分析和比较，验证了改进算法的有效性和优越性，为粒子群优化算法在实际问题中的应用提供了有益的参考和借鉴。
本文旨在深入研究和改进粒子群优化算法，探索其在复杂优化问题中的应用潜力，为推动群体智能优化算法的发展和应用做出贡献。
二、粒子群优化算法的基本原理粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化搜索技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。
该算法模拟了鸟群觅食过程中的社会行为，通过个体（粒子）之间的信息共享和协作，达到在搜索空间内寻找最优解的目的。
在PSO中，每个粒子代表问题解空间中的一个候选解，每个粒子都有一个适应度值，用于衡量其解的优劣。
多目标粒子群优化算法及其应用研究综述
多目标粒子群优化算法及其应用研究综述
叶倩琳;王万良;王铮
【期刊名称】《浙江大学学报（工学版）》
【年(卷),期】2024(58)6
【摘要】现有研究较少涵盖最先进的多目标粒子群优化(MOPSO)算法.本研究介绍了多目标优化问题(MOPs)的研究背景,阐述了MOPSO的基本理论.根据特征将其分为基于Pareto支配、基于分解和基于指标的3类MOPSO算法,介绍了现有的经典算法.介绍相关评价指标,并选取7个有代表性的算法进行性能分析.实验结果展示了传统MOPSO和3类改进的MOPSO算法各自的优势与不足,其中,基于指标的MOPSO在收敛性和多样性方面表现较优.对MOPSO算法在生产调度、图像处理和电力系统等领域的应用进行简要介绍.并探讨了MOPSO算法用于求解复杂优化问题的局限性及未来的研究方向.
【总页数】15页(P1107-1120)
【作者】叶倩琳;王万良;王铮
【作者单位】浙江工业大学计算机科学与技术学院;浙大城市学院计算机与计算科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.量子粒子群多目标优化算法及其在云计算调度优化中的应用研究
2.多目标粒子群优化算法研究综述
3.基于改进的粒子群算法的多目标混合流水车间调度研究——评《粒子群优化算法及其在电力电子控制中的应用》
4.基于多目标粒子群优化算法的某轻型商用车操纵稳定性优化研究
5.基于多目标粒子群优化算法的动力电池仿生冷板结构优化设计
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一种改进粒子群优化算法在多目标无功优化中的应用_李鑫滨
2010年7月电工技术学报Vol.25 No. 7 第25卷第7期TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY Jul. 2010一种改进粒子群优化算法在多目标无功优化中的应用李鑫滨1,2朱庆军1（1. 燕山大学电气工程学院秦皇岛 066004 2. 河北省数学研究中心石家庄 050000）摘要针对粒子群优化算法容易陷入局部最优等问题，提出了一种新的模糊自适应-模拟退火粒子群优化算法。
该算法首先是基于模糊推理的思想，将规范化的当前最好性能评价和粒子群算法的惯性权重、学习因子作为模糊控制器的输入，以算法参数变化量的百分数作为模糊控制器的输出，并根据参数设置经验建立了相应的模糊控制规则，使其能够自适应地调节粒子群优化算法的参数；对调节后粒子新位置的优劣，则通过采用模拟退火算法调节粒子的适应度来加以评价。
最后，采用改进后的粒子群优化算法对多目标无功优化模型进行了求解。
IEEE 30节点和IEEE 118节点的标准电力系统算例验证了本文所提出的模糊自适应-模拟退火粒子群优化算法的有效性和可行性。
关键词：粒子群优化多目标无功优化模糊自适应模拟退火中图分类号：TM714.3Application of Improved Particle Swarm Optimization Algorithm toMulti-Objective Reactive Power OptimizationLi Xinbin1,2 Zhu Qingjun1（1. Yanshan University Qinhuangdao 066004 China2. Hebei Mathematical Research Center Shijiazhuang 050000 China）Abstract In order to avoid the defect that a conventional particle swarm optimization (PSO) algorithm is easy to trap into a local optimization, a new fuzzy adaptive-simulated annealing PSO algorithm is proposed in this paper. Based on the principle of fuzzy logic, the inputs to the fuzzy controller are the normalized current best performance valuation, inertia weighing of the PSO algorithm and the learning factor, the outputs of the controller are the parameters rate of change. The fuzzy rules are formulated based on the experience of parameters settings so as to adjust the PSO parameters adaptively. The quality of particles’ new location after the adjustment is valued by simulated annealing (SA). Then, the modified PSO algorithm is introduced to solve multi-objective reactive power optimization problem. IEEE 30-bus and IEEE118-bus system are simulated to verify the effectiveness and feasibility of SA- fuzzy self-adaptive particle swarm optimization algorithm.Keywords：Particle swarm optimization (PSO)，multi-objective reactive power optimization, fuzzy logic, adaptive, simulated annealing (SA)1引言电力系统无功优化是保障电力系统安全、经济运行的有效手段，合理的无功分布可以降低网损、提高电压质量并保持电网的正常运行。
一种改进的多目标粒子群优化算法
一种改进的多目标粒子群优化算法
何骞;董轶群;徐文星
【期刊名称】《北京石油化工学院学报》
【年(卷),期】2016(024)003
【摘要】针对多目标粒子群优化算法在迭代过程中收敛速度和多样性方面的不足,提出一种改进的多目标粒子群优化算法(IMOPSO).采用基于栅格和拥挤距离的协同外部档案维护策略,通过更准确地选择收敛性和多样性性能更好的非劣粒子作为全局最优值,加快整个种群的收敛速度;采用分段Logistic混沌映射、外部档案检测机制及修改的粒子速度更新公式,分别在初始化阶段和迭代过程中增强种群的多样性;最后,通过对标准测试函数仿真测试证明了改进后的算法能够快速收敛至Pareto最优前沿并保持较好的多样性.
【总页数】7页(P37-43)
【作者】何骞;董轶群;徐文星
【作者单位】北京化工大学,北京100029;北京石油化工学院,北京102617;北京石油化工学院,北京102617
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种改进的小生境多目标粒子群优化算法 [J], 黄平;于金杨;元泳泉
2.一种改进的多目标粒子群优化算法 [J], 周刘喜;张兴华;李纬
3.一种改进的多目标粒子群优化算法及其应用 [J], FENG Jin-zhi;CHEN Xing;ZHENG Song-lin
4.基于改进多目标粒子群优化算法的配电网削峰填谷优化 [J], 邵振; 邹晓松; 袁旭峰; 熊炜; 袁勇; 苗宇
5.改进的多目标粒子群优化算法及其在雷达布站中的应用 [J], 何羚;舒文江;陈良;阎啸;王茜
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改进粒子群算法在多目标机炉协调控制中的应用
（ 华北 电力大学 控制与计算机工程学院 ，河 Ｅ保定 ０ １０ ） ７０ ３
摘要 ：应用改进 的粒子群 算法对 单元机 组 多 目 协调 优化 控制 问题 进行 了研 究 。为 了提 高粒 子群 算法 标 ＰＯ （ ａｉｅ ｗｒ ｐｍｚｉ ） 的收 敛性 ，引入 了选择机 制 ；同时为 了平衡 Ｐ Ｏ算 法的全局搜 索能力 Ｓ Ｐｒ ｌ Ｓ ａ Ｏ ｔ ｉ ｔｎ ｔ ｍ ｃ ｉ ａｏ Ｓ
． ）＝ ｌ１ 厂 （ 人Ｊ（ ）＋ ２ （， Ａ，（ Ａ ／ ／ ）＋ ３３ ）＋ ４ ｕ ６ Ａ．（ ）（ ） ，
和局部 改良能力 ，提 出了一种 构造惯 性权 重的 方法。 以 １０ＭＷ 燃 油锅 炉汽轮发 电机 组动 态模 型 为例 ， ６
进行 实例仿 真，所得 结果验证 了本算法的 实用性 、有效性 。 关键词 ：改进粒子群 算法 ；火电机 组 ；多目标优 化 ；协调 控制
中 图分 类 号 ：Ｔ ２３ Ｐ ７ 文献 标 识 码 ：Ａ
。
１ 多 目标 协调控 制优化模 型
火 电单元机组多 目标优化协调 控制策略的关 键是通过一个多 目标优化 的非线性 映射对锅炉 和 汽轮机发 电机组进行 协调控制。该 映射 可描述为
收稿 日期 ：２ １ ０ ２ 。 ０ １— ７— ９
．（ ）＝ｌ — Ｉ ， ｕ 。 Ｅｌ Ｅ ｄ （ ）： １ Ｕ ．（ ， ）＝ 一 ３ ２
影 响 。从 整个 热力 系 统 优 化 运 行 的角 度 来 看 ，优 为时间。单元机组模型 的多 目标优化函数可 以描 化控制的 目标应该是 多方面的。如对火 电单元机 述 为
组的 自动发 电控制 （ Ｇ ）来说 ，合理 的 目标除 求最优化目标 ＝［。 ：…， Ｔ ＡＣ ， ， ｕ］ 了要保证机组 的实发功率快 速跟踪 目标负荷 外 ， ｍｎ （ ＝｛ ） （ ， ， （ ） ｉ ） －（ ， ） … Ｊ “ ｝ Ｊ ， ｋ
多目标优化的粒子群算法及其应用研究
多目标优化的粒子群算法及其应用研究多目标优化是指在优化问题中存在多个冲突的目标函数，而粒子群算法 (Particle Swarm Optimization，PSO) 是一种常用的群智能算法，被广泛用于求解单目标优化问题。
近年来，研究者们开始将PSO算法扩展到多目标优化问题上，并取得了一系列重要的研究成果。
本文将对多目标优化的粒子群算法及其应用进行论述。
多目标优化的粒子群算法 (Multi-Objective Particle Swarm Optimization，MOPSO) 是在传统的PSO基础上进行了扩展和改进。
传统PSO算法中，每个粒子只有一个全局最优位置，而在MOPSO算法中，每个粒子包含多个全局最优位置，用于求解不同的目标函数。
MOPSO算法的核心思想是通过不同的位置准则和速度更新策略来进行粒子的位置和速度更新。
其中，位置准则主要包括最小距离准则和半径准则。
最小距离准则用于保持粒子之间的多样性，使其在空间中分散；半径准则则用于保证粒子和Pareto最优集之间的一定距离，避免落入局部最优解。
速度更新策略通常采用惯性权重因子和加速度因子来控制粒子的行为。
MOPSO算法通过不断迭代更新粒子的位置和速度来全局最优解的近似集合，即Pareto最优集。
Pareto最优集是指在多目标优化中，不存在其他解能同时优于其所有目标函数取值的解。
因此，Pareto最优集中的解是互不可比的，形成了一个优劣均衡的解集。
MOPSO算法在工程优化和决策支持等领域有着广泛的应用。
例如，在水资源管理中，可以利用MOPSO算法寻找最优的水资源配置方案，使得不同目标函数（如水量供应和成本支出）达到最优平衡；在电力系统规划中，可以利用MOPSO算法求解最优的发电机容量分配方案，使得系统运行的安全性、经济性和环境友好性等目标得到最优协调。
此外，MOPSO算法还可以应用于生产调度、交通路径规划、机器学习和图像处理等领域。
通过将多个目标函数进行合理的权衡和规划，可以得到一系列最优解，提供决策者进行对应问题的决策支持。
基于粒子群优化算法的多目标优化技术研究
基于粒子群优化算法的多目标优化技术研究随着科技的飞速发展和数学理论的不断完善，多目标优化技术得以广泛应用。
多目标优化技术是指在多个约束和目标函数下进行优化，而这些目标可能存在着相互冲突或依存的关系。
如何找到最合适的解决方案？基于粒子群优化算法的多目标优化技术引起了研究者的极大兴趣。
一、粒子群优化算法的基本原理粒子群优化算法是由美国社会模拟研究中心的Eberhart和Kennedy于1995年提出的，它是一种进化算法，是模拟自然界中群体行为规律的一种数学模型。
把目标函数映射到一个高维空间中，粒子在这个空间中自由移动，不断寻找最优解。
粒子群的运动包括两种情况：①粒子本身在探寻最佳的位置，也就是局部寻优；②群体之间的信息共享，也就是全局寻优。
基本的粒子群优化算法采用了简单的三个步骤：初始化粒子位置和速度、根据粒子最优位置和群体最优位置更新粒子位置和速度、结束条件满足时输出最终最优解。
在算法运行的过程中，每一个粒子的位置代表一个状态解，每一个维度代表的是状态解中的一个决策变量值。
二、粒子群优化算法在多目标优化中的应用针对多目标优化问题，有许多粒子群优化算法的衍生模型，如Nondominated Sorting Particle Swarm Optimizer(NSPSO)、Pareto Particle Swarm Optimization(P-PSO)等。
相比遗传算法等多目标优化算法，粒子群优化算法具有以下特点：①算法执行效率高、搜索过程较快；②对搜索空间的搜索能力较强；③可对约束条件进行有效处理，有很强的鲁棒性；④不会出现“早熟”和“过度”现象。
因此，基于粒子群优化算法的多目标优化技术在工程、经济、管理等领域中得到了广泛的应用。
以下是一些实际应用场景。
2.1 多机械臂任务协同规划在多机械臂任务协同规划中，每个机械臂都有自己的控制参数，因此会涉及到多目标优化的问题。
基于NSPSO的多目标协同规划算法可以寻找到最优的协同决策方案，从而提高协同规划的效率和精度。
改进的多目标粒子群优化算法
改进的多目标粒子群优化算法项铁铭;王建成【摘要】为提高解决多目标优化问题的能力,提出一种改进的多目标粒子群优化算法.该算法采用均匀随机初始化方法初始种群,采用快速支配策略选取非支配解,生成外部档案;通过比较粒子连续几代的更新情况来判断是否陷入局部最优并相应地采取不同的更新策略,同时引入变异因子对粒子进行扰动.实验结果表明,在世代距离GD(Generational Distance)和空间评价方法SP(Spacing)性能指标上,改进之后的算法与另外几种对等算法相比,具有显著的整体优势.%In order to improve the ability to solve the problem of multi-objective optimization (MOPSO),an improved multi-objective particle swarm optimization algorithm (IMOPSO) is ing IMSPSO,initial population was produced by a uniformly random initialization approach,and non-dominated solutions were selected by fast control strategy to generate the external archive.By comparing the successive generations of particles,we could judge whether they felled into local optima and adopted different updating strategies.At the same time,a disturbance item was added to the particle's updating.The experimental results show that the proposed algorithm significantly surpasses other algorithms in terms of GD(GenerationalDistance),SP(Spacing).【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2017(034)009【总页数】4页(P302-305)【关键词】外部档案;均匀初始化;快速支配策略;多目标粒子群优化算法;粒子信息档案【作者】项铁铭;王建成【作者单位】杭州电子科技大学天线与微波技术研究所浙江杭州310018;杭州电子科技大学天线与微波技术研究所浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TP181与单目标问题不同，多目标之间相互关联并且相互矛盾[1-2,9-10]。
改进的粒子群计算智能算法及其多目标优化的应用研究
改进的粒子群计算智能算法及其多目标优化的应用研究一、本文概述本文旨在对改进的粒子群计算智能算法及其在多目标优化问题中的应用进行深入研究和探讨。
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法作为一种群体智能优化技术，自其提出以来，已在多个领域展现出优秀的优化性能。
然而，传统的PSO算法在求解多目标优化问题时，常常面临诸如局部最优解、计算效率低等问题。
因此，本文的研究重点在于如何改进PSO算法，以提高其在多目标优化问题中的求解效率和性能。
本文将详细介绍粒子群优化算法的基本原理和流程，以及其在多目标优化问题中的挑战和难点。
然后，本文将重点阐述几种改进的粒子群优化算法，包括算法改进的具体思路、实现方法以及改进后的算法性能评估。
这些改进算法包括但不限于引入惯性权重、引入局部搜索策略、采用混合优化策略等。
接下来，本文将通过一系列实验和案例分析，验证这些改进算法在多目标优化问题中的有效性。
实验将包括不同类型、不同规模的多目标优化问题，以全面评估改进算法的性能。
本文还将讨论改进算法在不同领域的应用，如机器学习、函数优化、工程优化等。
本文将对改进的粒子群优化算法在多目标优化问题中的应用前景进行总结和展望，以期为后续研究提供参考和启示。
通过以上研究，本文旨在为粒子群优化算法在多目标优化问题中的应用提供新的思路和方法，推动群体智能优化技术的发展和应用。
二、相关文献综述粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法自1995年由Eberhart和Kennedy提出以来，已成为一种广受欢迎的优化算法。
其基于群体智能的思想，通过模拟鸟群觅食行为中的信息共享机制，实现了在复杂搜索空间中的快速收敛。
然而，原始的PSO算法也存在一些问题，如易陷入局部最优、全局搜索能力不足等。
因此，众多学者对PSO算法进行了改进，以提高其性能。
在改进PSO算法方面，一种常见的方法是引入惯性权重。
基于改进多目标粒子群优化算法的企业再制造物流网络优化
基于改进多目标粒子群优化算法的企业再制造物流网络优化企业再制造物流网络优化是指通过合理的物流网络规划、再制造中心的位置选择和资源配置，最大化企业再制造物流网络的效益。
再制造是一种将废旧物品通过修复、加工、改造等方式重新变为可用产品的过程，目的是降低资源消耗、减少环境污染和减少新产品生产。
传统的物流网络优化问题常常是单目标优化，例如最小化物流总成本或最小化供应链成本。
然而，再制造物流网络优化涉及到多个目标，包括最小化物流成本、最小化能源消耗、最小化碳排放等。
为了解决这个多目标优化问题，可以采用改进的多目标粒子群优化算法。
多目标粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟鸟群在和收敛过程中的行为，通过粒子的位置和速度来最优解。
改进的多目标粒子群优化算法在传统的粒子群优化算法的基础上引入了多目标优化的概念，使得算法能够在多个优化目标下寻找最优解。
在企业再制造物流网络优化中，可以将粒子看作是再制造中心的位置和资源配置方案，目标函数可以设置为物流成本、能源消耗和碳排放等多个目标的加权和。
算法首先初始化一群粒子，并计算每个粒子的适应度值。
然后，利用粒子的位置和速度更新公式，更新粒子的位置和速度，并重新计算每个粒子的适应度值。
通过迭代更新这些粒子的位置和速度，直到达到收敛条件。
改进的多目标粒子群优化算法在企业再制造物流网络优化中具有一定的优势。
首先，它能够同时考虑多个目标，更准确地反映问题的复杂性。
其次，通过引入多目标优化的概念，可以得到一系列的最优解，给决策者提供了多样化的选择。
此外，算法具有较好的收敛性和全局能力，可以到较优的解，提高企业再制造物流网络的效益。
综上所述，基于改进的多目标粒子群优化算法的企业再制造物流网络优化是一个较为复杂的问题。
通过合理地设置目标函数、初始化粒子群和更新公式，并根据实际情况调节权重和参数，可以得到较为满意的优化结果，提高企业的再制造物流网络的效益。
改进的粒子群算法在多目标优化问题上的研究和应用
在整个工程施工阶段合理组织立体交叉作业,充分利用场地、空间,加快施工进度。
3.2.3.5
充分利用技术、新工艺等科技手段,加快施工进度。
3.2.3.6
科学地制订季节性施工方案,合理安排冬雨季施工期内的工作内容,采取切实可行的有效措施确保产品质量,使工程持续和均衡进行,促进工程进度。
3.2.3.7
QJ=0.8*(54.09+27.54+46.2+23.15+11.07+61.27+25.62+ 12.24+13.2+7.09)=0.8×281.47=225.18KVA
SJ= =318KVA
现场供电为三级配电,即总箱、二级箱、三级箱(手提箱及插座箱),两级空开、三级漏电保护。配电方式以放射和串接结合,采用三相五线制,供电选重型橡套电缆。考虑到现场实际情况及工程各个施工阶段的用电负荷情况,配电箱平面位置见施工平面布置图。
2、临水设计
a、临水计算
根据本工程现场实际布置特点,现场临时用水管道采用聚乙烯PE管。现场临时用水包括:施工用水Q1,现场
生活用水Q2,现场消防用水Q3。其中计算如下: Q1=K1q1N1K1/8/3.6/300=1.15(16000+4000)÷8÷3.6÷300=
2.7L/s)
Q2:现场施工高峰期施工人员按200人计算。
施工作业人员
第二章施工部署及总平面布置
本工程质量标准要求高、计划施工总工期180日历天,期间经历雨期,工期较紧张。为了保证基础、面层、照明均尽可能有充裕的时间施工,优质高效地完成本工程,须充分考虑到各方面的影响因素,从任务划分、人力、资源、时间、空间的充分利用与合理配置上,科学部署,严密组织工程流水施工。
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ISSN 1001-9081 CODEN JYIIDU
2012-12-31 http: / / www． joca． cn
改进多目标粒子群优化算法在间歇蒸煮过程中的应用
刁东宇 ， 曹正锋
（ 国电南瑞科技股份有限公司，南京 210061 ） ( * 通信作者电子邮箱 ddy8322@ gmail． com)
*
要： 对间 歇蒸煮 过程 进行 了分析建模， 分 别 建 立 了 纸浆 质 量、 污染 指 标 和制 浆 成 本 三 个 数 学 模型， 从 而 构成 多目标优化问题。在典型的多目标优化算法 NSGAⅡ 的基 础 上， 采 用 粒 子 群 算法的 消 息 传 递 机制 来 进行求 解， 新算 法在全局极值的选择上借鉴了分布估计算法的概率抽样 思想来 产生 新 的 gbest。 最 后 就 该 算法 进行 了 仿 真计 算并和 实际参数进行了对比， 说明实际生产在能耗和污染两项指标上确实存在改进的余地。 关键词： 多目标; 粒子群; 间歇蒸煮; 分布估计算法 中图分类号： TP301 文献标志码： A
摘
Application of improved multiobjective particle swarm optimization algorithm in batch cooking process
DIAO Dongyu ， CAO Zhengfeng
( Nari Technology Development Limited Company， Nanjing Jiangsu 210061 ， China)
*
Abstract: For batch cooking process were analyzed the modeled respectively， the models of pulp quality， pollution index and pulping cost were established， which constitute a multiobjective optimization problem． On the basis of typical multiobjective optimization algorithm named NSGAⅡ， using the message passing mechanism of the particle swarm algorithm to solve， the new algorithm adopted the probability sampling thought of distribution estimation algorithm to generate new gbest in the chioce of the global extremum selection． Finally the improved algorithm was simulated and compared to the actual parameters， showing that the actual production in energy consumption and pollution index exist room for improvement． Key words: multiobjective; Particle Swarm Optimization ( PSO) ; batch cooking; distribution estimation algorithm 随着人们环境保护观念的不断增强， 可持续发展已经成 为现代企业的立身之本 。制浆造纸企业作为国民经济的重要 组成部分， 由于其生产工艺存在许多物理化学变化， 因此一直 存在高污染、 高能耗的难题。 本文以硫酸盐法制浆中常见的 建立了纸浆质量、 污 卡米尔（ Kamyr） 连续蒸煮器为研究对象， 染指标和生产成本的多目标优化数学模型， 并采用改进的多 目标粒子群优化算法对该模型进行了优化 。 小， 纸浆的质量越高， 因此纸浆质量目标函数为： f1 = min（ K） 1． 2
（ 4）
污染指标目标函数 2］ ， 蒸煮塔产生的蒸煮废液中含有大量的碱， 根据文献［
在蒸煮过程大量脱木素阶段， 初始碱浓度 E s 和残碱浓度 E f 与 卡伯值有如下关系： K = aE s + b歇蒸煮过程优化问题
1． 3
纸浆质量目标函数 纸浆的质量指标主要是指纸浆中木素的含量， 通常用卡伯 ［ 1 ］ 值 （ Kappa） 来表示。卡伯值的具体数学定义如式（ 1） 所示： αD β （ 1） K = μ δ H Ef 其中： α， 可以通过实际蒸煮过程回归获 β， μ 和 δ 为常系数， 得； D 为蒸煮白液与原料木材的质量比（ g / g） ； E f 为残碱浓度 （ g / L） ； H 为 H 因子， 由各锅温度通过积分运算求得， 具体描 述如式（ 2 ） 所示。 29 003 29 003 1 tf 43． 18 －1． 8T 1 43． 18 －1． 8T + 491 ． 69 dt = + 491 ． 69 ·t H = e e f （ 2） 60 0 60 T 为蒸煮温度。把式（ 2 ） 代入到式 其中： t f 为蒸煮结束时间， （ 1 ） 中可得： 29 003 αD β ·60 μ （ 3） K = ·e － μ ( 43． 18 －1． 8T +491． 69 ) δ tμ f Ef T， Ef ） ， K越 由此可以得到 K ～ （ t f ， 对于纸浆质量来说，
考虑到把 E f 作为自变量， 因此污染指标目标函数为： f2 = min（ E f ） （ 6） 制浆成本目标函数 3］ 文献［ 较为全面地考虑了制浆生产成本的问题， 综合 碱消耗量和蒸煮过程中蒸汽消 计算了蒸煮过程的纸浆得率 、