基于平衡搜索策略的多目标粒子群优化算法*

鉴于平衡全局和局部搜索在多目标粒子群优化算法获取完整均匀Pareto最优前沿方面的重要性,设计平衡全局和局部搜索策略,进而提出改进的多目标粒子群优化算法(bsMOPSO).文中策略在局部搜索方面设计归档集自挖掘子策略,通过对归档集中均匀分布的部分粒子进行柯西扰动,使归档集涵盖整个前沿面的局部搜索.在全局搜索方面设计边界最优粒子引导搜索子策略,以边界最优粒子替换部分粒子的全局最优解,引导粒子向各维目标的边界区域搜索.选取4种对比算法在ZDT和DTLZ系列的部分测试函数上进行实验,结果表明bsMOPSO具有更快的Pareto最优前沿收敛效率和更好的分布性.     

基于混沌变异的自适应双粒子群优化

针对粒子群优化在解决高维优化问题时收敛性差、搜索效率不高的问题,在对粒子群优化算法收敛性分析的基础上,提出了混沌变异对极值进行扰动的方法,以增强算法摆脱局部最优解的能力.采用自适应惯性权重和局部邻域搜索保持较高的局部搜索性能,并结合双粒子群协同进化的方法,综合平衡优化算法的全局搜索和局部搜索能力.通过对4个典型测试函数进行的对比实验,表明了所提出的算法能大大提高粒子群优化的搜索效率和收敛精度.     

基于高斯函数递减惯性权重的粒子群优化算法

为了有效地平衡粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索能力,提出了一种基于高斯函数递减惯性权重的粒子群优化(GDIWPSO)算法。此算法利用高斯函数的分布性、局部性等特点,实现了对惯性权重的非线性调整。仿真过程中,首先对测试函数优化以确定惯性权重的递减方式;然后比较了该算法与权重线性递减、凸函数递减、凹函数递减的粒子群算法优化不同测试函数的性能;最后结果表明,提出的算法在搜索能力、收敛速度及执行效率等方面均有很大提高。     

基于指数衰减惯性权重的分裂粒子群优化算法

针对粒子群优化算法因种群多样性丧失而陷入局部最优、早熟收敛的问题,提出一种基于指数衰减惯性权重的分裂粒子群优化算法（EDW-DPSO）。首先,采用半均匀初始化种群,使种群以整体均匀、局部随机的方式分布;其次,引入动态分裂算子,对满足分裂条件的粒子执行分裂操作,增加种群多样性,避免粒子陷入局部最优;最后,采用指数衰减的惯性权重,平衡粒子全局搜索和局部开发能力。实验结果表明,该算法在前期有较大的搜索空间,种群多样性增加,后期则强调局部开发,提高收敛精度和优化能力,加快粒子跳脱局部极值逼近全局最优。     

基于自适应学习的多目标粒子群优化算法

将进化算法应用于某些多目标优化问题时,采用增加种群规模和进化代数的方法往往耗费大量的目标函数计算开销,且达不到提高种群进化效率的目的,为此提出了一种基于自适应学习最优搜索方向的多目标粒子群优化算法。采用自适应惯性权值平衡算法的全局和局部搜索能力,采用聚类排挤方法保持Pareto非支配解集的分布均匀性,使用最近邻学习方法为每个粒子在Pareto非支配解集中寻找一个最优飞行目标来提高其收敛速度并保持粒子群搜索方向的多样性。实验结果表明,提出的算法可在显著地降低函数评估成本的前提下实现快速的搜索,并使粒子群均匀地逼近Pareto最优面。     

融合反向学习和黄金正弦的改进粒子群算法

提出一种融合反向学习和黄金正弦的改进粒子群算法。通过反向学习策略优化初始种群的质量，提高算法的收敛速度；结合黄金正弦算法优化位置更新公式，并通过双面镜理论处理边界外的粒子，使粒子在搜索空间内分布更均匀，增强算法的搜索能力；利用柯西变异的方法对全局最优粒子的位置进行扰动，提高粒子跳出局部最优的能力。对8个测试函数进行实验，并与其他的五种算法进行比较，结果表明，本文改进之后的粒子群优化算法有着更快的收敛速度和更高的寻优精度。     

混沌映射的多种群量子粒子群优化算法

针对量子粒子群优化算法存在早熟收敛的问题,提出一种基于Logistics混沌映射变异的多种群量子粒子群优化算法（CMQPSO）,采用分段Logistics混沌映射生成初始粒子群,根据适应度值将群体分为顶层和底层种群。顶层出现聚集时才进行高斯扰动,底层种群则按概率通过Logistics混沌变异生成分布更为均匀的粒子,提高种群的多样性,从而较好地平衡了算法的局部和全局搜索能力。对测试函数的计算表明算法较QPSO等其他算法在搜索能力和收敛速度方面有明显改进。分析了算法重要参数停滞阈值[Cσ]和比例系数[S]对搜索性能的影响,给出合理的取值范围。     

随机摄动粒子群优化算法

基于粒子群优化算法种群结构相对独立的特点，提出了一种改进的粒子群优化算法一随机摄动粒子群优化算法。该算法通过对每一次进化计算后记忆中的最优粒子进行随机摄动操作来提高解的精度和算法的搜索效率，同时通过对种群中的最差粒子重新进行初始化来保持种群的多样性以避免陷入局部最优解。通过典型复杂函数测试表明，随机摄动粒子群优化算法的优化性能和效率远远超过基本粒子群优化算法。     

一类求解复杂优化问题的改进粒子群算法

基本粒子群算法在求解多数非线性函数优化问题时容易陷入局部极小,而陷入局部极小会导致搜索失败,在很大程度上限制了它的搜索能力,为解决此问题,提出改进粒子群算法,介绍了该算法的关键技术和具体步骤.改进粒子群算法分别采用混沌扰动机制、自反向机制及在迭代过程中重新初始适应值最差粒子等策略,用以解决局部最优及增强算法的种群多样性...     

基于全局最优位置自适应选取与局部搜索的多目标粒子群优化算法

针对多目标粒子群优化算法全局最优位置〖BP(〗(gbest)〖BP)〗选取存在的缺陷和局部搜索能力弱的缺点,提出一种基于全局最优位置自适应选取与局部搜索的多目标粒子群优化算法MOPSO-GL。首先对Sigma法进行改进,引入拥挤距离机制,不再是粒子从档案中选择全局最优位置,而是档案成员从种群中选择合适的被引导粒子,引导种群均匀快速地向Pareto前沿飞行,提高了Pareto解的收敛性和多样性;其次当种群寻优能力减弱时,引入基于Skew Tent映射的变尺度全面搜索混沌优化策略对外部档案进行局部搜索,以提高算法的收敛性;最后通过与其他多目标优化算法的比较,结果表明MOPSO-GL具有更好的收敛性和分布性。     

多维异步随机扰动的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法存在易陷入局部最优和在多维空间中搜索效率降低的问题,结合惯性权重凹函数递减策略,提出了随机扰动和多维异步策略。该策略不仅能提高算法的全局搜索能力,而且还能改善维数的束缚。通过对四个典型基准函数的实验表明,该改进算法能够兼顾局部和全局搜索,使得搜索达优率得到较大提高,所得结果精度较高。     

一种改进粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的性能,提出了一种惯性权值调整的改进粒子群优化算法,该算法的惯性权值满足不同。粒子对全局和局部搜索能力的不同需求,每次迭代后根据适应度值对惯性权值做相应的调整。对4个典型的测试函数进行仿真表明,该算法比标准粒子群优化算法有更好的收敛性和更快的收敛速度,改善了优化性能。     

改进的粒子群算法在烧结配料中的应用

为提高计算机烧结配料的自适应性和通用性,提出了基于改进粒子群算法优化求解的方法。该方法采用柯西分布函数演化而来的调整函数,根据迭代次数惯性权重动态调整,对粒子群算法的全局和局部搜索能力进行平衡调整,使算法初期有较快的收敛速度,后期又保持较高的寻优精度,从而提高了粒子群算法的全局和局部搜索能力。仿真结果表明,所提出的改进粒子群算法收敛速度快、精度高、具有较强的全局寻优能力,能有效降低钢铁企业烧结成本,为实际工程应用提供了一个新思路。     

基于高斯混沌变异和精英学习的自适应多目标粒子群算法

为平衡多目标粒子群的全局和局部搜索能力, 提出一种基于高斯混沌变异和精英学习的自适应多目标粒子群算法. 首先, 提出一种新的种群收敛状态检测方法, 自适应调整惯性权重和学习因子的值, 以达到探索和开发的最佳平衡. 然后, 当检测到种群收敛停滞时, 采用一种带有高斯函数和混沌特性的变异算子协助种群跳出局部最优, 以增强全局搜索能力. 最后, 外部档案中的精英解相互学习, 增强算法的局部搜索能力. 在多目标标准测试问题上的仿真结果表明了所提出算法的有效性.

     

一种单个粒子自适应修正的粒子群算法

在各类优化问题的解决过程中,群智能优化算法的局部搜索与全局搜索性能都起着重要的作用。在粒子群优化算法中,惯性权值的引入对粒子群算法的收敛性与稳定性都具有一定的影响。因此,在分析现有权值递减策略的基础上,提出一种基于单个粒子适应值的权值修正策略,区别对待同次迭代中适应值好与差的粒子,通过不同的权值赋值策略,以充分发挥各粒子的优势,以增强全局搜索和跳出局部最优的能力。通过对标准测试函数所做的对比实验,该策略可以使粒子在搜索初期获得更好的多样性,使粒子具有更强的摆脱陷入局部极值点的能力;在搜索末期可以加快粒子收敛速度以提高粒子群优化算法的快速性能。改进算法有效减少了早熟的发生,提高了粒子的收敛性能,取得了比较满意的仿真结果。     

基于混沌序列的自适应粒子群优化算法

提出一种改进粒子群局部搜索能力的自适应优化算法。通过大量仿真试验,考察粒子平均速度和收敛性之间的关系,给出一种新的自适应调整权重策略。以粒子平均速度作为反馈信息,动态调整权重因子,控制粒子速度并使其沿理想速度曲线下降。在搜索过程中引入混沌序列以改进算法的局部搜索能力。对经典函数的测试结果表明,改进的混合算法通过微粒自适应更新机制确保了全局搜索性能和局部搜索性能的动态平衡,在稳定性和精度上均优于普通PSO算法。     

多阶段动态扰动和动态惯性权重的布谷鸟算法

针对布谷鸟仿生智能优化算法存在着的易陷入局部最优、求解精度低以及收敛速度慢等问题,提出了基于多阶段动态扰动和动态惯性权重的布谷鸟搜索算法（MACS）。利用多阶段动态扰动策略对布谷鸟算法的全局位置的最优鸟巢位置根据方差可调的正态随机分布进行扰动,有利于增加种群的多样性和鸟窝位置的灵活性,提高算法全局搜索能力。在局部位置处引入动态惯性权重,使得算法有效克服易陷入局部最优的缺陷,提高局部寻优搜索能力。引入了动态切换概率[p]代替固定概率,可以动态平衡全局搜索和局部搜索。通过与4种算法相比和11个测试函数的仿真结果表明：改进布谷鸟算法（MACS）的寻优性能明显提高,收敛速度更快,求解精度更高,具有更强的全局搜索能力和跳出局部最优能力。     

基于改进粒子群算法的反舰导弹航路规划研究

针对飞行器航路规划问题,提出了一种改进粒子群算法.在标准粒子群算法的基础上,对惯性权重系数进行了非线性的调整,对学习因子进行线性和非线性的优化,并引入遗传算法中的交叉算子,将较好粒子与较差粒子进行交叉,保证了种群的多样性,从而提高算法的全局搜索能力.为了验证算法的可行性与有效性,对其进行仿真测试.实验结果表明,与标准粒子群算法、线性惯性权重相比,改进的粒子群算法表现出较强的全局搜索能力和较好的收敛性.