分别用改进的粒子群优化算法和改进的差分进化算法求解柔性作业车间调度问题 问题规模以(工件J*工序P*机器M)表示，例如J20P10M10表示共有20个工件，每个工件有10个工序，总共有10个加工机器可供选择。data文件夹中的文件表示程序所用的数据，其中data_first文件的问题规模是J10P5M6，data_second文件的问题规模是J20P10M10，data_third文件的问题规模是J20P20M15。对于其中数据的解释：横向表示工序，纵向表示机器，每个数值表示机器加工工序的耗时，工序和机器都是按顺序排列的。以data_first.txt文件为例，前五行分别表示第一个工件的5个工序分别在6台机器上加工的时间，第5-10行表示第二个工件的5个工序分别在6台机器上加工的时间，以此类推。 关于编码，本项目采用的是同类问题常用的编码方式，参考论文“基于改进遗传算法的柔性作业车间调度问题研究”，与该论文所述的编码方式不同的是，本项目的编码中第一段为工序编码，第二段为机器编码。DE文件夹中的三个文件分别采用三种不同的初始化方式，其中DE_first.py采用的是完全随机的

PSO粒子群优化算法.doc

闭环时滞模型参数的辨识一直是先进工业控制领域的一个重要课题。然而由于时滞的存在,被控量不能及时地反映系统所承受的扰动,从而产生明显的超调,使得控制系统的稳定性变差。本文充分利用粒子群优化算法收敛速度较快和混沌运动遍历性的优点,提出了一种基于混沌优化思想的混沌粒子群优化算法来直接辨识含有滞后环节的被控对象的闭环传递函数,而不用将其转化为状态方程。将闭环时滞系统的传递函数通过z变换转化为离散的差分方程,对于滞后环节的处理,用一阶Pade近似。利用CPSO的全局优化能力来极小化误差准则函数,从而获得模型参数的估

大数据-算法-高维粒子群优化算法.pdf

在智能领域，大部分问题都可以归结为优化问题。常用的经典优化算法都对问题有一定的约束条件，如要求优化函数可微等，仿生算法是一种模拟生物智能行为的优化算法，由于其几乎不存在对问题的约束，因此，得到广泛应用。本次毕业设计将基于群体智能的粒子群优化算法作为研究课题，主要任务及目标为：熟悉和掌握基本粒子群优化算法的基本原理，分析影响算法性能的参数，熟悉基本粒子群优化算法的改进算法和改进策略，利用Matlab科学计算语言进行算法仿真，掌握科学研究的基本过程和方法。提出一种改进的粒子群优化算法，并进行仿真比较。

安全技术-网络信息-微粒群优化算法与动态神经网络建模预测研究.pdf

基于蚁群优化算法的路线规划避障仿真,matlab2021a测试，输出优化迭代曲线，同时得到避障路线规划结果。 MM=size(G,1); % G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物 Tau=ones(MM*MM,MM*MM); % Tau 初始信息素矩阵 Tau=8.*Tau; K=100; %迭代次数（指蚂蚁出动多少波） M=50; %蚂蚁个数 S=1 ; %最短路径的起始点 E=MM*MM; %最短路径的目的点 Alpha=1; % Alpha 表征信息素重要程度的参数 Beta=7; % Beta 表征启发式因子重要程度的参数 Rho=0.3 ; % Rho 信息素

提出通过提高需求侧和供应侧资源的协调可控性来应对当前电力系统双侧随机问题的新思路，在此基础上设计需求侧响应模型、储能设备充放电模型、风电及光伏发电出力预测模型，并构建以系统成本及污染排放最小化为目标函数的“源-网-荷-储”优化调度模型及相应的多目标粒子群优化算法。通过算例分析比较有无需求侧资源情况下的系统成本和污染排放，验证了所提模型和算法的科学性与合理性，以及需求侧资源在提高系统稳定性、节能减排方面的重要作用。

组个比较全面的PSO粒子群优化算法的MATLAB仿真，matlab2021a仿真。

母线负荷预测对于电网安全稳定调度具有重要意义，但母线负荷随机波动性较强，其负荷类型因供电区域的差异而不同。为此，提出一种基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合的短期母线负荷预测方法。基于XGBoost建立多个母线负荷预测元模型，组合构成Stacking模型融合的元模型层，连接一个XGBoost模型对元模型进行融合，整体构成综合预测系统，并采用粒子群优化算法优化系统参数。通过对具有不同负荷属性的220 kV母线进行实例分析，验证了所提方法的有效性与适用性。