基于分层多子群的混沌粒子群优化算法

在分层多子群结构模型的基础上,提出一种混沌粒子群优化算法(HCPSO).该算法对非线性递减的惯性权重进行混沌变异,并采用了混沌搜索方法.在更新全局历史最优位置每一维分量时,选取不同的若干个体作为学习对象,并计算它们的平均位置.混沌搜索区域半径可根据粒子个体最优位置与上述平均位置间的距离自适应地调整.通过对几种典型函数的测试结果表明,该算法具有较好的全局搜索和局部搜索能力,可有效避免早熟收敛问题.     

基于改进混沌粒子群优化算法的聚丙烯生产调优

通过算法混合提出了一种改进混沌粒子群优化算法。将混沌搜索融入到粒子群优化算法中,建立了早熟收敛判断和处理机制,显著提高了优化算法的局部搜索效率和全局搜索性能。将改进混沌粒子群优化算法应用于聚丙烯生产调优中,首先建立了聚丙烯最优牌号切换模型,然后采用改进混沌粒子群优化算法求解该最优牌号切换模型。优化结果:表明,与常规混沌粒子群优化算法相比,改进混沌粒子群优化算法具有更佳的优化效率和全局性能。     

变异自适应混沌粒子群算法求解线性超定方程

针对粒子群算法容易陷入局部最优值和全局局部搜索平衡能力较差的问题,提出来变异自适应混沌粒子群算法.根据进化代数调节惯性权重和加速因子,新算法较好平衡了粒子群算法中的全局和局部搜索模型,利用变异因子可以使得粒子跳出局部最优值,保证种群后期仍然具有进化潜力.新算法在5个测试函数上和标准粒子群算法,自适应粒子群算法,混沌粒子群算法进行了比较,通过三种比较标准,结果说明了新算法具有较快的收敛速度,和较强的进化潜力.通过对线性超定方程组的求解,说明了新算法在数学方面具有较高的使用价值.     

自适应任务分配的粒子群优化算法

针对基本粒子群优化(PSO)算法早熟收敛、易陷入局部极值的缺陷,提出自适应任务分配的粒子群优化算法。该算法根据粒子的多样性动态分配粒子任务,把种群粒子分为开发和探索两种类型,分别采用全局模型和动态邻域局部模型执行开发和探索任务以平衡算法的全局和局部搜索能力,维持种群多样性。动态邻域模型扩大了解的搜索空间,能有效抑制早熟停滞现象,采用高斯扰动对处于停滞状态的精英粒子进行学习,协助精英粒子跳出局部最优,进入解空间的其他区域继续进行搜索。针对6个标准复合测试函数进行实验,结果表明所提算法具有更强的全局搜索能力,求解精度更高。     

基于自适应混沌变异粒子群算法的路径规划

研究了一种全新的基于自适应混沌变异粒子群的路径规划算法。该方法首先进行环境建模,利用改进的粒子群算法获得一条较优路径。在改进的粒子算法中为防止早收敛,加入自适应混沌变异操作,在加强算法局部搜索能力的同时保证搜索过程中种群的多样性。仿真实验表明,即使在复杂的环境下,利用该算法也可以规划出一条全局较优路径,且能安全避碰。     

一种混沌差分进化和粒子群优化混合算法*

为了改善差分进化粒子群算法的局部搜索能力和收敛速度,提出了一种混沌差分进化的粒子群优化算法。该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力。通过对三个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与DEPSO算法相比,全局搜索能力、抗早熟收敛性能及收敛速度大大提高。     

求解约束优化问题的动态邻域粒子群算法*

粒子群算法(PSO)求解约束优化问题存在较严重的早熟收敛现象,为了有效抑制早熟收敛,提出了基于改进的约束自适应方法的动态邻域粒子群算法(IPSO)。算法采用动态邻域策略提高算法的全局搜索能力,设计了一种改进的自适应约束处理方法,根据迭代代数线性增加搜索偏向系数,在早期偏向于搜索可行解,在后期偏向于搜索最优解,并引入序列二次规划增强算法的局部搜索能力。通过基准测试函数实验对比分析,表明该算法对于约束优化问题具有较好的全局收敛性。     

基于自适应混沌粒子群的聚类算法

针对模糊c均值聚类算法自适应性不强、易陷入局部极小值及聚类效果不理想等问题,提出一种基于自适应混沌粒子群的聚类算法。对粒子群的加速因子进行动态设置,使粒子搜索机制具有自适应调节的功能;利用混沌扰动优化,使种群的多样性和全局搜索能力得到提高,利用边界缓冲墙对越界粒子进行处理,避免正负粒子飞越边界的干扰。选取 UCI机器学习库中的4种数据样本集进行测试,测试结果表明,该算法具有良好的性能。     

分层粒子群优化算法

针对粒子群优化算法存在进化后期局部搜索能力不强、收敛速度变慢的问题,提出一种分层粒子群优化算法。利用标准粒子群优化算法在整个搜索空间内进行全局搜索,由全局搜索获得的较优个体产生局部搜索区域,在局部区域内进行进一步搜索。为避免陷入局部最优,采用动态调整局部搜索区域的策略,保持算法的全局收敛性。通过典型测试函数计算表明,该算法的收敛速度和局部搜索能力有明显改善。     

基于分层克隆粒子群算法的航空发动机性能仿真

针对传统的迭代算法在求解航空发动机非线性模型存在的受初值影响不易收敛问题,引入粒子群算法进行求解,并针对粒子群算法的局部收敛现象对其进行改进,设计一种分层克隆粒子群算法:将种群分为顶层和底层两个种群,通过对顶层粒子的克隆选择和底层粒子的混沌变异,分别提高算法的局部搜索能力和全局搜索能力,有效避免了出现局部收敛等问题。对测试函数求解的结果表明改进算法性能较遗传算法和粒子群算法有显著提高。将改进算法应用于某型混合排气涡扇发动机性能仿真,也得到满意的结果。     

多分支混沌变异的头脑风暴优化算法

头脑风暴优化算法是一种受人类群体行为启发的新型群智能优化算法。该算法通过模拟人类使用头脑风暴创造性解决问题的行为,在解空间中分析个体分布,并使用变异生成新个体,多次迭代求得最优解,具有较高的鲁棒性和自适应能力。针对头脑风暴优化算法精度较差、易陷入局部最优导致早熟收敛的缺陷,提出了一种多分支混沌变异的头脑风暴优化算法。该算法选取8种混沌映射,设计了一种多分支混沌变异算子。当原始算法陷入局部最优时,使用多分支混沌变异生成新个体,利用多种混沌运动的遍历性、随机性和多样性,扩大了混沌空间的范围,增强了算法全局搜索的能力。对10个经典测试函数的10、20、30维问题进行测试,并与原始头脑风暴优化算法、粒子群优化算法、遗传算法和布谷鸟搜索算法进行对比,实验结果表明,所提出的算法可以有效避免陷入局部最优,具有更高的稳定性和全局搜索能力。     

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.     

一种动态分级的混合粒子群优化算法

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题,提出一种动态分级的混合粒子群优化算法．该算法采取３种级别的并行粒子群算法,分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合,并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目．在全局搜索中,将混沌机制引入算法中以增强算法的全局搜索能力;在局部搜索中,采用单纯形法对适应度最优解进行局部寻优．仿真实验表明,该算法比其他优化算法具有更好的性能．     

基于樽海鞘和自适应差分进化的相机内参优化

该文针对相机标定过程中因优化算法所引起的精度不足、稳定性差、易陷入局部最优的问题,提出将樽海鞘优化算法和自适应差分进化算法相结合的相机标定优化算法。该混合算法利用樽海鞘优化算法提高精度,利用自适应差分进化算法增强局部搜索能力,在不同迭代阶段对适应度函数采用分段优化方式,实现平衡局部和全局搜索能力。实验采用每格50 mm×50 mm标准的棋盘格作为标定板,选取15张不同角度的标定图片,图片有效像素为4608 pixe×l3456 pixel,分别利用张正友标定法、樽海鞘算法以及本文提出的樽海鞘-自适应差分进化混合算法进行相机内参的优化。实验结果表明该文提出的混合算法比传统标定方法重投影误差更小,标定精度更高。     

并行定向扰动的混合粒子群优化算法

针对全向变异易使粒子失去已有的有利搜索信息的问题, 提出了一种并行定向变异的混合粒子群优化算法。该算法以当前群体最优位置为基准, 用变异信息矩阵和混沌位置变异矩阵对群体进行并行定向扰动, 有效利用了现有的有利搜索信息。该算法将并行定向变异与序列二次规划法融为一体, 实现了全局搜索和局部寻优的统一。仿真实验和比较分析结果表明并行定向变异混合粒子群优化算法具有良好的、稳定的优化效果。     

基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法

为避免粒子群算法后期出现早熟收敛,提出一种基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法。将混沌变量嵌入到标准粒子群算法中,且对参数进行自适应调整。算法采用Tent映射生成的混沌序列来取代基本粒子群算法中的随机数,充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性;惯性权重和学习因子采用非线性的自适应调整策略;建立平均粒距与适应度方差相结合的早熟收敛判断机制,并且以混沌搜索的方式来跳出局部最优。测试函数仿真结果表明,该算法具有良好的全局搜索能力,寻优精度较高,鲁棒性好。     

具有量子行为的粒子群优化算法的改进

为改善基本粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度、计算精度,基于标准PSO算法和量子理论基础之上,提出一种改进的基于量子行为的PSO算法—WbQPSO算法。新算法中,采用全同粒子系更新位置,并引入混沌思想,对每个粒子进行混沌搜索,另外通过在Mbest_i中加入权重系数,试图改善粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度。对经典函数的测试计算表明：改进算法的性能优于经典的PSO算法,基于量子行为的PSO算法。     

协同智能的蝙蝠差分混合算法

为解决差分进化算法后期收敛易陷入局部最优和早熟收敛的问题,提出一种群体智能优化算法,即协同智能的蝙蝠差分混合算法。利用蝙蝠个体脉冲回声定位的特点,与差分种群相互协作,在当前最优解gbest附近进行一次详细搜索,有效增加种群的多样性,跳出局部最优。通过蝙蝠种群和差分种群两个种群的相互协作,较好平衡全局搜索和局部开发之间的能力。为验证算法有效性,选用9个常用的基准测试函数和5个0-1背包问题,与标准粒子群算法、带高斯扰动的粒子群算法、蝙蝠算法、差分算法、烟花算法相对比,仿真实验表明,所提算法总体性能优于其它5种算法。