粒子群优化算法专利技术浅析

粒子群优化算法又称微粒群算法,是-种智能优化算法,主要用于优化函数、训练神经网络,以及其他进化算法的应用领域。本文简介了粒子群优化算法的发展历史及现状、主要分类,并以国内外专利申请数据为分析样本,从专利逐年变化的申请量和申请人分布等角度进行了分析和研究。     

新的进化计算算法——粒子群优化算法

Particle Swarm Optimization (PSO),rooting from simulation of swarm of bird, is a new branch of Evolution Algorithms based on Swarm Intelligence.Concept of PSO,which can be described with only several lines of codes,is more easily understood and realized than some other optimization algorithms.PSO has been successfully applied to much engineering.Firstly,this paper depicts natural explanation about PSO,secondly,introduces its basic theory and several development versions of PSO,and presents some applications of PSO.At last,a brief conclusion and further research direction are given.     

神经网络基于粒子群优化的学习算法研究

研究神经网络基于粒子群优化的学习算法，将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练，并与遗传算法进行了比较，结果表明，神经网络基于粒子群优化的学习算法简单容易实现，而且能更快地收敛于最优解。     

粒子群优化算法研究

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的,用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。本文首先介绍PSO算法的基本原理和工作机制;然后介绍粒子群优化算法的优化策略,包括提高收敛速度﹑算法离散化﹑提高总群多样性;最后对其将来的发展进行了展望。     

粒子群优化算法训练神经网络辨识混沌系统

提出利用粒子群优化算法训练神经网络的算法,进行混沌系统辨识,并与神经网络、遗传神经网络对同一混沌系统辨识的结果进行比较。实验表明,利用粒子群优化算法训练神经网络进行混沌系统辨识,在不明显增加执行时间的基础上,寻求最优解的质量有显著提高,并且原理简单,容易实现,可有效用于混沌系统的辨识。     

基于MATLAB的粒子群优化算法及其应用

该文探讨了粒子群优化算法及其改进，并提出了算法的离线性能评估准则和在线性能评估准则。在此基础上重点研究了MATLAB环境中粒子群优化算法的仿真方法，主要包括数据结构设计、参数编码以及进化信息跟踪等关键内容。最后，对典型的多峰函数优化试验表明：作者开发的粒子群优化算法结构简单，运行快，是一个通用有效的优化工具。     

基于改进粒子群算法的PID参数优化方法研究

针对标准粒子群算法的一些缺点进行了改进，提出了MWPSO优化算法，即Multi-Weight PSO。将MWPSO优化算法用几个标准测试函数进行测试，结果表明该算法优化结果的指标参数比标准PSO算法有所提高。在此基础上，用MWPSO优化算法对PID控制中的参数进行优化并将结果与遗传算法的结果进行比较，优化结果在保证PID控制稳定性基础上提高了PID控制的精度，且编码简单、易于实现。具有较好的应用前景。     

粒子群优化算法研究

粒子群优化算法是一种启发式全局优化技术,是一种基于群智能的演化计算方法,其源于鸟群群体运动行为的研究。群体中的每一个微粒代表待解决问题的一个候选解,算法通过粒子间信息素的交互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。本文介绍了粒子群优化算法的基本原理。     

粒子群优化算法的改进研究

本文针对粒子群优化算法(PSO)存在早熟收敛的问题,提出了一系列改进措施,分别将混沌理论、遗传算法和免疫算法应用到PSO算法中。计算机仿真实验表明:改进算法基本保持了PSO算法简单、易实现的特点,且能够有效避免算法的早熟收敛问题,具有很强的全局搜索能力。     

基于广义遗传粒子群优化算法的供应链优化求解

供应链优化研究是供应链管理中的一个重要问题,也是一个难题,首先提出了一个新型供应链优化模型,针对该优化问题的求解,构造了融入特殊自然演化规则的广义遗传算法(GA),并且与粒子群优化结合,得到了广义遗传粒子群优化算法,克服了粒子群优化算法局部收敛的缺陷,提高了其全局收敛的能力。实验表明,对供应链优化问题的求解,广义遗传粒子群优化算法优于传统的遗传算法、粒子群优化算法和分枝界定法。     

随机装卸工问题的粒子群算法

在装卸工问题的基础上提出了随机装卸工问题及其求解策略。根据问题的特点设计了相应的粒子群优化算法,并通过数值算例就其求解精度和速度与标准遗传算法进行了对比分析。     

基于免疫粒子群优化算法的增量式PID控制

基于粒子群优化算法的收敛速度快简单易实现的特点和免疫算法的免疫记忆、免疫自我调节和多峰值收敛的特点,本文设计出免疫粒子群算法,并将其应用于PID控制器中。仿真结果表明,免疫粒子群优化算法适用于增量式PID控制,并且基于免疫粒子群优化算法的增量式PID控制的跟踪效果和抗干扰能力比粒子群优化算法的PID控制和基于免疫算法的增量式PID控制跟踪效果和抗干扰能力都要好。     

一种混合量子粒子群算法在神经网络设计中的应用

将混合量子粒子群算法（HQPSO）应用于神经网络设计,可以在对网络拓扑结构优化的同时对连接权重进行求解。该算法引入了选择机制,使优势粒子得以保留,并在训练后期使用BP算法提高训练精度,具有较高的进化效率。通过对混沌时序信号的预测,表明HQPSO算法改进了神经网络的学习性能和泛化能力。     

基于混沌搜索的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术。文章把混沌优化搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于混沌搜索的粒子群优化算法。该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高的算法的收敛速度和计算精度。仿真计算表明,该算法的性能优于基本PSO算法。     

求解矩形包络问题的量子行为粒子群优化算法

介绍了一种利用量子行为粒子群算法（QPSO）求解矩形包络的方法。矩形包络是将二维不规则形状样片用它们的最佳包络矩形来代替,是服装排料的第一步。实验结果表明量子行为粒子群算法比粒子群算法,遗传算法能更好地解决求二维不规则形状样片的矩形包络的问题。     

基于粒子群优化的QoS组播路由算法

QoS(QualityofService)组播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已证明了该问题是NP完全问题。论文将基于群智能演化计算技术的粒子群优化算法用于此类问题的求解。算法引入了交换,插入,删除,增量等操作算子和操作算子序列等概念,并在此基础上对基本的粒子群优化算法进行改进,使之适合于QoS组播路由的求解,仿真结果显示,该算法取得了满意的效果,在寻优速度上优于遗传算法。     

具有自适应弹射机制的粒子群算法

针对粒子群算法容易陷入局部最优和停滞的问题,提出自适应弹射机制的粒子群算法.为了保持粒子群的活力,在算法内引入弹射操作.当粒子满足条件,当前位置赋予很大的速度,使其飞到很远的区域.弹射方式可以选择全维弹射和概率弹射.为了配合弹射操作,提出粒子优劣的判断机制,使粒子可以被弹射飞出可行域.在算法中设定自适应判别函数,当粒子满足该判别函数,对粒子实施弹射.数值实验表明,文中算法具有较强的全局搜索能力和较快的搜索速度.     

基于粒子群优化算法的模糊聚类分析

提出一种基于模糊C-均值算法和粒子群优化算法的混合聚类算法,该算法利用粒子群优化算法全局寻优的特点,有效地克服了模糊C-均值算法对初始值敏感、易陷入局部最优的缺点.实验表明,该算法具备良好的聚类效果.     

粒子群算法研究与展望

介绍了基本粒子群算法,归纳了粒子群算法的研究现状和改进,包括:增加惯性因子的改进;基于收敛性分析的改进;导入其他演化算法思想的改进;建立非数值问题模型的改进.简要分析了PSO算法的应用.最后对PSO的研究现状做出总结和展望,提出未来的几个研究热点.