改进粒子群算法的多峰值优化研究

粒子群优化算法对于多维函数的最优解搜索存在前期易陷入局部最优,后期收敛速度缓慢的问题.将改进的k-中心点聚类分析与PSO相结合提出了一种混合粒子群算法KM-PSO,用于多峰值问题的优化.在算法中,利用k-中心点聚类分析方法将粒子群划分成若干个子群,结合PSO的隐含并行搜索的优势增强了寻优性能.不仅增加了粒子间的信息交换,抑制了早熟收敛,还提高了全局寻优速度和计算精度.仿真实验结果表明,KM-PS0性能优于基本粒子群优化算法.     

一种易跳出局部最优的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)中出现的极易陷入局部最优的问题,本文提出了一种易跳出局部最优的粒子群优化算法.该算法是在算法陷入局部最优时,通过加大惯性权重来改变群体多样性,从而使得该算法能够跳出局部最优.最后,通过大量仿真试验表明,对于求解高维、多峰等复杂的非线性优化问题,该算法能表现出很好的搜索性能.     

基于改进粒子群算法的光伏最大功率点跟踪策略分析

阐述光伏电池最大功率点跟踪的问题，传统算法有容易陷入局部最优和收敛速度慢的特点，探讨利用天牛须搜索更新惯性权重并引入混沌扰动和“跳出”机制，对标准粒子群算法进行改进。将改进的粒子群算数法与标准粒子群算法在标准环境下仿真对比分析，改进的粒子群算法输出波动小，输出功率高。并应用改进的粒子群算法光照变化时进行最大功率点跟踪，验证算法有效性。     

改进的粒子群优化算法用于方向图阵列综合

为了克服粒子群优化算法早熟收敛,本文提出了一种改进的小波变异粒子群优化算法,由于该算法每次迭代时以一定的概率选中粒子进行小波变异扰动,能够克服算法后期易发生早熟收敛和陷入局部最优的缺点。同时将改进的算法应用于天线阵列方向图综合问题中,综合效果好于现有文献。     

基于交叉和自适应权重的混合粒子群优化算法

针对粒子群算法易陷入"局部最优解"和搜索精度逐渐降低的缺点,提出了基于交叉和自适应权重的混合粒子群优化算法.加入的交叉操作使得种群在粒子数目不变的情况下多样性得以维持,而自适应权重有效地平衡了整个算法的全局与局部搜索能力.通过函数测试实验表明,新的算法能够避免早熟收敛问题,有效地提高了其寻优能力.     

一种新的粒子群优化的图像匹配算法

针对粒子群算法在图像匹配中易陷入局部最优、搜索速度慢以及匹配精度不高的问题,提出一种新的粒子群优化的图像匹配算法。首先,以改进的非线性惯性权重对粒子群算法进行优化,以此来平衡粒子在全局和局部的搜索能力;其次,提出添加动态扰动项对速度进行扰动,避免粒子在算法后期速度停滞为零而陷入局部最优。仿真结果表明,该算法提高了粒子的全局搜索能力和收敛精度,有效防止早熟现象,与基于标准的PSO图像匹配算法相比,所提算法具有收敛速度快、鲁棒性好以及匹配精度高的特点。     

一种新的数字调制信号分类特征选择算法

针对调制信号分类特征选择问题,提出了自适应惯性权重模拟退火二进制离散粒子群算法。该算法将模拟退火算法嵌入到离散粒子群算法循环体中,利用模拟退火算法具有较强的局部搜索能力和避免陷入局部最优解的特点,解决了简单智能优化算法早熟收敛和局部搜索能力弱等问题。仿真结果表明,该算法能有效选取最优特征,性能优于简单离散粒子群算法和遗传算法。     

基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法

 本文提出了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法.首先针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,提出了根据目标点自适应调整启发函数,提高算法的收敛速度;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新,避免搜索陷入局部最优.其次为了优化改进蚁群算法的性能,提出用粒子群算法对改进蚁群算法的重要参数进行优化选择.最后实现了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划并完成了仿真实验,实验结果证明了该方法的可行性和有效性.     

自适应粒子群优化算法及其在测试数据生成中的应用研究

针对粒子群算法易陷入局部最优解及搜索精度低的问题,本文提出一种约简的自适应粒子群优化算法并应用于测试数据的自动生成.首先对粒子群进化方程约简,提出无速度项的粒子群进化方程;然后,对约简后的方程提出基于惯性权重的自适应调整方案,将惯性权重直接作用于粒子的位置,并根据粒子的适应度及聚集度将种群划分为三部分.实验表明,该方法可以有效地提高自动生成测试数据的效率.     

一种改进的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种群体智能进化计算方法,但在搜索过程中粒子紧跟最优粒子运动降低了粒子多样性和全局搜索能力,从而易陷入局部极值.本文提出一种新的粒子群优化算法(PSO-EWD),主要改进体现在2个方面:将惯性权重与进化因子相关联,根据种群的进化状态而改变权重大小,以平衡全局搜索能力与局部搜索能力;将时变的分布式时延引入速度更新公式中,以增加粒子的多样性.本文通过5种算法在9个基准函数上的实验对比,证明了新提出的算法相较于另外4种算法具有更优的适应度值、稳定性和收敛速度.     

Multi-objective test case prioritization based on multi-population cooperative particle swarm optimization

Test case prioritization (TCP) technique is an efficient approach to improve regression testing activities. With the continuous improvement of industrial testing requirements, traditional single-objective TCP is limited greatly, and multi-objective test case prioritization (MOTCP) technique becomes one of the hot topics in the field of software testing in recent years. Considering the problems of traditional genetic algorithm (GA) and swarm intelligence algorithm in solving MOTCP problems, such as falling into local optimum quickly and weak stability of the algorithm, a MOTCP algorithm based on multi-population cooperative particle swarm optimization (MPPSO) was proposed in this paper. Empirical studies were conducted to study the influence of iteration times on the proposed MOTCP algorithm, and compare the performances of MOTCP based on single-population particle swarm optimization (PSO) and MOTCP based on non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) with the MOTCP algorithm proposed in this paper. The results of experiments show that the test case prioritization algorithm based on MPPSO has stronger global optimization ability, is not easy to fall into local optimum, and can solve the MOTCP problem better than test case prioritization algorithm based on the single-population PSO and NSGA-II.     

基于混合PSO算法的加速度计快速标定

针对粒子群优化算法(PSO)在加速度计标定中存在早熟及陷入局部最优的不足,提出了基于差分进化(DE)的双种群信息共享及并行进化的混合PSO算法,并将该算法应用于加速度计快速标定。为提高混合算法的优化性能,提出了一种平衡DE算法全局探索和局部开发能力的加权变异算子,将Logistic函数的非线性特性引入到PSO算法惯性权重和DE算法加权系数的动态调整中。基准测试函数仿真表明所提出的混合算法在收敛速度、收敛精度、全局搜索性能和鲁棒性等方面明显优于PSO、DE算法;加速度计标定仿真结果表明,提出的混合算法能有效提高加速度计的标定精度。     

雷达干扰资源的粒子群分配技术研究

粒子群算法是一种群智能的优化算法,其理论来源于人工生命和演化计算理论.该论文建立了雷达干扰资源分配的数学模型,基于粒子群算法,采用了交叉策略.为了避免陷入局部最优,该论文还采用了进化策略,从而改进了粒子群分配技术.最后,仿真实现了干扰资源的优化分配并详细分析了仿真结果.     

基于粒子群优化算法的雷达目标相关匹配识别

粒子群优化算法易实现,鲁棒性强,对复杂线性和非线性问题均具有较强的寻优能力,是一种高性能智能优化算法。文中采用高分辨率一维距离像和宽带去极化系数作为目标特征矢量,基于相关匹配算法设计分类器,并针对相关匹配算法计算量过于庞大的问题,引入粒子群算法对分类器搜索最大相关匹配系数的过程进行优化,极大地提高了分 类器的性能和效率。     

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.     

基于双更新策略加权差分进化粒子群的双目相机标定

针对空间目标位姿测量下的相机多参数标定问题,提出基于双更新策略加权差分进化粒子群优化的相机参数标定方法。通过引入自适应判断因子来控制每一次迭代过程中加权差分进化(WDE)算法和粒子群优化(PSO)算法的调用比例,根据概率规律考虑对个体使用PSO算法或WDE算法来进行更新,并通过信息交流机制利用WDE操作得到的个体去引导PSO操作中的个体进化过程,所提出的WDEPSO算法能够保证种群个体进化的多样性和有效性,并且与相机非线性标定模型参数进行耦合,同步实现相机内外参数的组合非线性、全局连续优化,克服目标空间背景饱和光强造成的有限特征点失效引发的局部收敛问题。实验表明,文中方法优化得到的目标函数值更小,获得了较高的标定精度;利用标定参数得到的标准杆测量精度优于0.40 mm,目标大幅度角运动状态下的重构姿态误差小于0.30°,可重复性测量结果稳定。     

基于粒子群算法的PID控制器参数优化

粒子群算法是一种智能算法,在PID控制器参数整定的应用中可取得更优的效果。为解决传统的粒子群算法早熟收敛和收敛速度慢的缺点,文中采用了一种基于相似度动态调整惯性权重的方法,即越靠近目前最优粒子的个体被赋予越小的惯性权重值。最后用MATLAB对等温连续搅拌釜反应器仿真。与标准的PSO算法整定方法相比,改进的粒子群算法稳定时间为230.1 s,比传统粒子群算法524.7 s的稳定时间缩小了一半,表明改进的算法对PID控制器的参数优化有着较优的收敛效果。     

基于混沌自适应变异粒子群优化的解相干算法

针对相干信源波达方向估计的需要,结合粒子群优化算法,论文提出了一种基于混沌自适应变异粒子群优化的广义极大似然算法(CAMPSOGML),算法对阵列的几何结构没有任何约束,分辨的信源数可大于阵元数,算法把混沌初始化和自适应变异策略引进粒子群算法中,有效地提高了收敛速度,克服了粒子群算法容易陷入局部最优值的缺点。计算机仿真表明:与基于实数遗传算法和粒子群算法的广义极大似然估计方法相比,CAMPSOGML算法在收敛速度和估计精度上都有优势,是一种新颖的有效的解相干算法。     

Structural Parameter Optimization of Multilayer Conductors in HTS Cable

In this paper, the design optimization of the structural parameters of multilayer conductors in high temperature superconducting （HTS） cable is reviewed. Various optimization methods, such as the particle swarm optimization （PSO）, the genetic algorithm （GA）, and a robust optimization method based on design for six sigma （DFSS）, have been applied to realize uniform current distribution among the multilayer HTS conductors. The continuous and discrete variables, such as the winding angle, radius, and winding direction of each layer, are chosen as the design parameters. Under the constraints of the mechanical properties and critical current, PSO is proven to be a more powerful tool than GA for structural parameter optimization, and DFSS can not only achieve a uniform current distribution, but also improve significantly the reliability and robustness of the HTS cable quality.