带惯性权重的粒子群优化算法性能仿真

粒子群优化算法是一种随机搜索算法,并能以较大概率收敛到全局最优,微粒群算法中关键参数的选择方法对算法特性有显著影响.文中针对微粒群算法中的加速常数、惯性权重、取值范围、种群规模的设置对算法基本性能的影响进行了分析.实验结果证明:选择适合的参数设置水平,能够获得稳健和高效的优化效果.     

基于粒子群优化的传感器管理算法研究

本文在分析基于二进制粒子群优化的传感器管理算法缺点的基础上,通过对粒子的降维处理和位置矢量更新式的改进,提出了一种基于实值粒子群优化的传感器管理算法.并针对中段弹道目标跟踪这一特殊应用背景,分析跟踪的约束条件,提出了一种新的优化目标函数.通过对中段弹道目标跟踪典型场景下的仿真实验分析,给出了目标函数加权系数的优选方案,并对所提方法的性能和适用范围进行了详细分析和比较.仿真实验表明,基于实值粒子群优化的传感器管理算法是一种更加高效的方法.     

粒子群优化算法用于阵列天线方向图综合设计

粒子群优化算法是基于一群粒子的智能运动而产生的一类随机进化算法,其优点是算法非常利于理解和应用.本文介绍了粒子群算法的原理和流程,研究了如何将这种方法运用于天线阵的方向图综合上,给出了PSO算法在综合阵列方向图的应用实例,表明粒子群算法在天线阵列综合中具有广泛的应用前景.     

求解连续空间优化问题的量子粒子群算法

为提高粒子群算法的搜索能力和优化效率并避免早熟收敛,将量子进化算法融合到粒子群算法中,提出一种求解连续空间优化问题的量子粒子群优化算法.用量子位的概率幅对粒子位置编码,用量子旋转门实现粒子移动,完成粒子搜索;用量子非门实现变异,提高种群多样性.因每个量子位有两个概率幅,故每个粒子同时占据空间两个位置,在粒子数目相同时,能加速粒子的搜索进程.实验结果表明,本算法优于基本粒子群算法.     

自适应的分数阶达尔文粒子群优化算法

针对分数阶达尔文粒子群算法收敛性能依赖于分数阶次α,易陷入局部最优的特点,提出了一种自适应的分数阶达尔文粒子群优化（AFO-DPSO）算法,利用粒子的位置和速度信息来动态调整分数阶次α,并引入自适应的加速系数控制策略和变异处理机制,以获取更优的收敛性能。对几种典型函数的测试结果表明,相比于现有的粒子群算法,所提的AFO-DPSO算法的搜索精度、收敛速度和稳定性都有了显著提高,全局寻优能力得到了进一步提高。     

一种基于高维粒子群算法的神经网络结构优化研究

为克服传统BP神经网络在运算过程的不足,提出一种基于高维粒子群算法的神经网络优化方法。通过在高维PSO算法中引入随机变化的加速常数来获得最优权值,对BP神经网络进行优化和训练,再将优化好的高维BP神经网络运用到交通事件自动检测中,通过检测训练算法,并对训练后的数据进行分类测试,把分类测试的结果与传统BP神经网络和经典事件检测算法比较。结果显示,经过优化后的高维粒子群BP神经网络的检测率、算法性能均优于BP神经网络算法和经典算法,其中97,50个测试样本中仅有2个测试样本与应该达到的数值不一致,其他样本都满足测试要求,并且平均优化测试时间是传统BP神经网络检测时间的一半,因此,优化后的BP神经网络算法的性能十分优越。     

无线电设备、电信设备

TN802 2007011063粒子群优化算法用于阵列天线方向图综合设计/焦永昌,杨科,陈胜兵,张福顺(西安电子科技大学天线与微波技术国家重点实验室)//电波科学学报.―2006,21(1).―16～20,25.粒子群优化算法是基于一群粒子的智能运动而产生的一类随机进化算法,其优点是算法非常利于理解和应用。该文介绍了粒子群算法的原理和流程,研究了如何将该方法运用于天线阵的方向图综合上,给出了PSO算法在综合阵列方向图的应用实例,表明粒子群算法在天线阵列综合中具有广泛的应用前景。图6表3参13     

一种基于扰动项的混合粒子群优化算法

为了保持粒子种群的多样性而避免发生"早熟"的问题,本文提出一种基于扰动项混合粒子群优化算法(PSO),该方法通过提高粒子群多样性来提高PSO的收敛性能.首先用标准PSO来迭代,当粒子群失去多样性时,在包含粒子群的超球外随机设置一粒子对全局最优粒子干扰,并在PSO更新公式中加入扰动项来干扰每个粒子.最后将该改进的PSO应用于函数逼近,实验结果验证了本文提出的PSO性能优于几种经典的PSO算法.     

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.     

基于改进协同量子粒子群的小波去噪分析研究

小波阈值函数中,因信号之间的不连续性及小波估计系数与原信号的小波系数存在误差等原因,图像无法得到最优还原.为此提出一种基于改进协同量子粒子群算法优化小波函数的去噪方法.该方法在协同量子粒子群优化(CQPSO)算法的基础上引入了自适应收缩扩张因子,用改进的协同量子粒子群算法优化小波阈值函数中的调节因子和阈值.仿真图像和数...