基于粒子群优化算法的分类规则挖掘研究

对基于粒子群优化算法的分类规则挖掘技术作了研究,分析了分类规则的构造,在给出了分类规则编码的基础上,改进了分类规则适应度函数,进而设计了基于粒子群优化算法的分类器方案,并通过学校评教数据集样本对该分类器进行了测试,结果表明文章提出的基于粒子群优化算法的分类规则构造是一种有效、可行的设计构造方案。     

车间调度问题的量子粒子群优化算法设计

针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,将量子粒子群优化算法用于求解车间调度问题,按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解,并对量子粒子群算法的参数选择进行了研究。以典型的Job-Shop调度问题作为实验对象,实验结果表明QPSO算法相对PSO算法具有较好的全局搜索能力。     

采用近邻粒子群算法设计非规则曲面微带共形阵

采用近邻粒子群算法设计了一个安装于非规则曲面上的微带共形阵。通过测量安装于非规则曲面上的天线单元的方法，将载体对共形阵的影响计入天线设计中。采用近邻粒子群算法对单元进行了优化，根据优化结果制作了微带共形阵，给出了非规则微带共形阵的驻波曲线和远场方向图。实验结果表明，近邻粒子群算法能够有效地对复杂曲面上安装的共形阵进行设计。     

基于粒子群算法的矩形件优化排样

针对矩形件排样问题,提出了一种应用粒子群算法优化求解的方法.该方法首先将矩形件的排样问题转化为适于优化的排列问题,然后用粒子群优化算法对整个解空间进行高效搜索,在进化计算过程中应用了自适应调整规则,最终可获得全局最优的排样结果.排样实例表明,该优化排样算法行之有效,具有广泛的适应性.     

Fuzzy particle swarm algorithm for function optimization

在传统粒子群算法的基础上运用模糊规则表加入了新的扰动因子,提出了一种新的算法--模糊粒子群算法。算法结合了模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点,为实际问题提供了新的解决手段。将模糊粒子群算法应用于函数优化的问题上,通过多组实例数据进行测试,验证表明了本算法具有良好的有效性和鲁棒性。     

WSNs布局的粒子进化的多粒子群优化策略

在粒子进化的多粒子群算法基础上,提出了一种无线传感网络节点布局的优化策略.该策略通过多个粒子群彼此独立地搜索解空间,提高了算法的寻优能力,有效地避免了"早熟"问题,提高了算法的稳定性.仿真实验表明,与传统的粒子群算法相比,该算法有效覆盖率由75.36%提高到80.96%,收敛速度提高了19.4%.因此粒子进化的多粒子群优化策略具有比传统的粒子群算法更好的优化效果.     

基于单纯形法的量子粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点,进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点,提出了将单纯形搜索法与量子粒子群算法混合的改进算法,更好的平衡了全局搜索和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法效率高、优化性能好,其性能远远优于一般的粒子群算法与量子粒子群算法.     

中心粒子群优化算法

在线性递减权重粒子群优化算法(LDWPSO)中提到了中心粒子这一概念,进而提出了中心粒子群优化算法(中心PSO)。在线性递减权重粒子群优化算法中,中心粒子不像其它一般的粒子,中心粒子没有明确的速度,并且被始终置于粒子群的中心。此外,在神经网络训练算法中比较中心粒子群优化算法和线性递减权重粒子群优化算法,结果表明:中心粒子群优化算法的性能优于线性递减权重粒子群优化算法。     

基于异步粒子群优化算法的图像分割方法

在标准粒子群优化算法的每一次迭代中,粒子都是同时更新,然而在现实世界中(比如鸟群)粒子的更新并不是同时的.模拟现实的鸟群更新,找到一种异步粒子群优化算法.异步粒子群优化算法是将粒子的更新顺序进行改进,在每次迭代中将所有粒子按适应度的优劣排序,从而每个粒子在更新时都能利用到当代群体的信息,所以算法更易于收敛.提出一种基于异步粒子群优化算法的图像分割方法,用异步粒子群优化算法自适应选取图像的分割阈值.实验表明,与基本的粒子群优化算法相比,该算法比较稳定,易于收敛到最优解,分割速度较快.     

求解排列问题的分布估计离散粒子群优化算法

目前粒子群优化算法和分布估计算法较少用于解决排列编码组合优化问题,本文提出了一种新的适用于求解排列问题的分布估计离散粒子群优化算法.提出的算法结合粒子群优化算法和分布估计算法的思想,突破了标准粒子群优化算法速度-位移更新模式.新算法中每个粒子的信息一部分来自该粒子当前解排列与全局最优排列的最长公共子串,另一部分来自描述所有个体最优值分布信息的概率模型.这样粒子的当前解、所有个体最优值和全局最优值都参与了新解的生成过程,提出的算法秉承了粒子群优化算法的思想,同时具有更全面的学习能力,提高了算法的寻优能力以及避免陷入局部最优的能力.在两个经典的排列问题上的实验结果表明提出的算法具有良好的性能.     

基于三值多样性粒子群算法的MPRM电路综合优化

通过对离散三值粒子群算法的研究,提出一种三值多样性粒子群算法以求解MPRM（Mixed-Polarity Reed-Muller,MPRM）电路综合优化问题.首先根据混合极性XNOR/OR展开式的特点和几率换算法则,推导出三值粒子群算法的运动方程,在此基础上,采用广泛学习策略和三值变异操作进行算法改进;然后建立三值多样性粒子群算法的粒子与MPRM电路极性的参数映射关系,结合估计模型和XNOR/OR电路混合极性转换方法,将所提算法应用于MPRM电路的最佳功耗和面积极性搜索;最后对10个PLA格式MCNC Benchmark电路进行测试.结果表明：与已发表的方法相比,该文的优化算法表现出了总体显著性的性能优势.     

基于粒子群分类器的遥感图像目标识别

设计了一种用于遥感图像目标识别的粒子群分类算法。首先对数据样本预处理，利用粒子群优化算法通过训练数据进行分类规则的提取，根据提取得到的规则对遥感图像的目标进行分类识别。通过对实测遥感图像中飞机和舰船目标的识别实验，验证了此算法对遥感图像目标具有较高的识别率。     

基于余弦距离的多目标粒子群优化算法

针对粒子群优化算法具有的个体分布不均匀以及重复个体较多等缺陷,提出了一种基于余弦距离的多目标粒子群优化算法,该算法根据外部精英存储策略,利用余弦距离排挤机制来选取最分散的粒子,扩大 Pareto最优解集的收敛性和多样性,增强算法的全局寻优能力。通过采用标准多目标优化问题ZDTl～ZDT3进行仿真实验与粒子群算法、混沌粒子群算法、基于拥挤距离的多目标优化算法对比表明,该算法在Pareto前沿的收敛性和多样性方面均优于基于拥挤距离排挤机制,并具有较高的效率     

一种求解矩形排样问题的遗传-离散粒子群优化算法

针对制造业领域的矩形优化排样问题,提出一种遗传-离散粒子群优化算法.引入交换子和交换序概念,解决了标准粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子的更新难以描述问题;融合遗传算法的交叉与变异思想,增强了粒子群的多样性和稳定性;同时采用改进的最低水平线搜索算法加快算法的收敛速度,并解码形成排样方案.通过实验数据对比,验证了该算法在求解矩形排样问题中的高效性和鲁棒性.     

基于PPSO-GRADS算法的盲信号分离

该文将联姻策略应用在粒子群算法中,提出一种并行分阶段的基于粒子群优化算法的盲信号分离方法(PPSO-GRADS)。该算法具有收敛速度快,分离精度高的特点。通过仿真证明该算法比未使用联姻策略的粒子群算法有更好的性能,在收敛速度和分离效果上比传统的梯度算法,遗传算法都有较明显的改善。     

基于离散三值粒子群算法的MPRM电路面积优化

Having the advantage of simplicity,robustness and low computational costs,the particle swarm optimization (PSO) algorithm is a powerful evolutionary computation tool for synthesis and optimization of ReedMuller logic based circuits.Exploring discrete PSO and probabilistic transition rules,the discrete ternary particle swarm optimization(DTPSO) is proposed for mixed polarity Reed-Muller(MPRM) circuits.According to the characteristics of mixed polarity OR/XNOR expression,a tabular technique is improved,and it is applied in the polarity conversion of MPRM functions.DTPSO is introduced to search the best polarity for an area of MPRM circuits by building parameter mapping relationships between particles and polarities.The computational results show that the proposed DTPSO outperforms the reported method using maxterm conversion starting from POS Boolean functions.The average saving in the number of terms is about 11.5%;the algorithm is quite efficient in terms of CPU time and achieves 12.2%improvement on average.     

基于VB和Access的温度采集系统的设计与实现

针对函数优化问题,提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度,选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类,利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中,数值结果比较表明,提高了算法搜索能力,全局最优解的精度和收敛速度。     

Application of Multi-agent Particle Swarm Algorithm in Distribution Network Reconfiguration

An improved algorithm based on Multiagent particle swarm (MAS) is proposed to solve the distribution network reconflguration problem in this paper.The approach is a combination of the learning,competition and cooperation mechanism of multi-agent technology and the strategies of Particle swarm optimization (PSO) algorithm.Using the Von Neumann topology structure in PSO algorithm,each particle represents an agent;each agent not only competes and cooperates with its neighborhood,but also absorbs the evolutionary mechanism of PSO algorithm,so as to share the information with the agent of global optimal.The rules of particle renovating reduce unfeasible solution in the process of particle renovating,and it is able to converge to global optimal accurately and quickly.Test on the IEEE 16-node,32-node and 69-node system shows both a rapid convergence and a good robustness of this proposed approach.     

基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法

针对粒子群优化算法（PSO）在优化过程中易陷入局部极值而产生“早熟”现象,文中提出一种基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法。粒子群优化算法与细菌觅食优化算法的结合,增强了算法的全局搜索能力,使算法具有全局搜索能力强的优点。选用Matlab进行仿真实验,实验结果进一步显示了改进混合算法的优化能力优于基本PSO算法和基本BFO算法,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性。     

基于改进PSO的非对称BoucWen模型参数辨识

为了辨识压电陶瓷中的迟滞非线性,该文提出一种改进的粒子群算法(PSO)对非对称BoucWen模型进行参数优化。首先在归一化BoucWen模型中引入非对称因子描述非对称特性,解决该模型只适用于描述对称迟滞的问题。其次通过引入混沌映射、收缩因子和动态学习因子来对传统PSO进行改进,动态改变粒子群的权重和学习因子,有效地提高算法的搜索能力和收敛速度。最后通过改进的PSO对非对称BoucWen模型进行参数辨识。结果表明,改进的粒子群算法能较好地辨识BoucWen模型参数,验证了方法的有效性。