独立自适应调整参数的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优和依赖参数的取值等问题,提出了一种独立自适应参数调整的粒子群优化算法。算法重新定义了粒子进化能力、种群进化能力以及进化率,在此基础上给出了粒子群惯性权重及学习因子的独立调整策略,更好地平衡了算法局部搜索与全局搜索的能力。为保持种群多样性,提高粒子向全局最优位置的收敛速度,在算法迭代过程中,采用粒子重构策略使种群中进化能力较弱的粒子向进化能力较强的粒子进行学习,重新构造生成新粒子。最后通过CEC2013中的10个基准测试函数与4种改进粒子群算法在不同维度下进行测试对比,实验结果验证了该算法在求解复杂函数时具有高效性,通过收敛性分析说明了算法的有效性。     

一种动态分组的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出一种动态分组的粒子群优化算法.通过对鸟群习性的研究,给出交互粒子的概念,并在粒子群优化过程中引入动态分组机制,将种群动态划分成多个子种群,且每次划分的子种群数目是从特定集合中随机选取,从而增加交互粒子划分到同一子种群的概率.每个子种群在收敛进化的同时,利用环拓扑结构提高种群多样性及算法搜索全局最优解的能力.实验结果表明,与其他粒子群优化算法相比,该算法具有更好的稳定性、寻优性能以及更高的收敛精度.     

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.     

自适应种群更新策略的多目标粒子群算法

针对粒子种群较差的局部搜索能力,提出了一种自适应种群更新策略的多目标粒子群算法。该算法在每次种群进行迭代时,根据种群的多样性测度以及每个粒子的适应度值,自适应地改变速度权重,以此来提高种群粒子在局部搜索时的活性,使算法具有较强的局部搜索能力同时又保留了足够的全局搜索能力。最后利用多组经典测试样例进行仿真,并与传统的粒子群算法以及速度线性衰减算法做比较,在单目标优化中,自适应粒子群算法能够更快地寻找最优位置;在多目标优化中,自适应粒子群算法能够更快速地收敛于帕累托最优边界。     

基于异构多种群策略的动态概率粒子群优化算法

结合动态概率粒子群优化算法(DPPSO)特点,针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的缺点,文中提出一种基于异构多种群策略的DPPSO.该算法在进化过程中保持多个子种群,每个子种群以不同的DPPSO变体进行进化,子种群之间根据一定规律进行通信,从而保持整个种群内部的信息交流,进而协调DPPSO的勘探和开采能力.通过典型的Benchmark函数优化问题测试并分析基于异构多种群策略的DPPSO性能,结果显示,使用该策略的算法收敛速度较快,稳定性有较显著提高,具有较强的全局搜索能力.     

一种结合灰狼算法的粒子群优化算法

针对粒子群算法有陷入局部最优的缺点,提出一种基于灰狼算法的粒子群优化算法.首先,根据自然界中优胜劣汰的生存法则,对每次迭代种群中的最差粒子进行进化,其次,由于粒子群算法中整个种群中的最优粒子有很强的引导能力,对最优粒子进行扰动,增大寻找全局最优的可能性;最后,结合灰狼优化算法,引导粒子群包围式进行搜索,增强全局搜索能力;将改进的粒子群算法与标准粒子群算法在9个测试函数上进行了寻优精度和收敛速度的对比,结果证明改进粒子群算法(PSO_GWO)在收敛速度和寻优精度上均优于粒子群算法(PSO).     

一种新型的动态粒子群优化算法

为了改进标准粒子群优化算法全局搜索性能,提出了一种种群动态变化的多种群粒子群优化算法。当算法搜索停滞时,把种群分裂成2个子种群,通过子种群粒子随机初始化及个体替代机制增强种群多样性,两个子种群并行搜索一定代数后,通过混合子种群来完成不同子种群中粒子的信息交流。收敛性分析表明,本文算法能以概率1收敛到全局最优解。实验结果表明,本文算法具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度。     

采用异构搜索的多子群协同进化粒子群算法

针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、搜索精度低的问题,提出一种异构多子群粒子群算法。算法由自适应子群、精英子群和若干普通子群构成,精英子群由普通子群和自适应子群中的优秀个体组成,每个子种群采用不同策略进行进化,根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值自适应地调整惯性权重,自适应子群根据普通子群的适应度值和速度自适应调整飞行方向,采用免疫克隆选择算子对精英子群进行精细搜索,普通子群、自适应子群与精英子群之间通过迁移操作实现信息的充分交流。针对典型的Benchmark 函数优化问题测试,仿真结果表明所提算法能较好地保持粒子多样性,收敛精度高且全局搜索能力强,具有良好优化性能。     

基于遗传-粒子群混合算法的测试用例生成研究

针对传统遗传算法(GA)容易产生早熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于遗传-粒子群混合算法(GA-PSO)的软件测试用例自动生成算法。用混沌序列搜索产生初始种群,使所有测试用例在局部区域中再次寻找最优值,从而避免过早收敛,改进搜索最佳值的能力。仿真实验表明该混合算法具有更快的收敛速度,保持了种群的多样性,提高了全局搜索能力。     

自适应变异粒子群算法

为了解决粒子群种群多样性低、容易陷入局部最优的缺点,结合最优粒子和其他粒子在种群中的不同作用,给出了一种自适应变异粒子群算法。算法中最优粒子根据种群进化程度,自适应调整自身搜索邻域大小,增强种群的局部搜索能力;对非最优粒子的位置进行小概率的随机初始化,当其速度为零时,速度自适应变化,以便增强种群多样性和全局搜索能力。仿真实验中,将算法应用于6个典型复杂函数优化问题,并与其他变异粒子群算法比较,结果表明,增强种群多样性的同时提高了局部搜索能力。     

一种新的自适应动态文化粒子群优化算法

为了克服粒子群优化算法在解决复杂问题时易陷入局部最优的缺陷, 提出了一种新的自适应动态文化粒子群优化算法。该算法引入评价粒子群早熟收敛程度的指标来判断种群空间粒子群状态, 以确定影响函数对种群空间粒子群的作用时机, 当算法陷入局部最优时, 自适应地利用影响函数对种群空间进行变异更新, 从而有效发挥文化粒子群算法的双演化双促进机制。并且根据种群的早熟收敛程度自适应地调整粒子的惯性权重, 使种群在进化过程中始终保持惯性权重的多样性, 在算法的全局收敛性与收敛速度之间作一个很好的折中。最后对四个经典的测试函数进行仿真, 结果表明该算法具有很强的搜索能力, 收敛速度和收敛精度也有所提高。     

一种新型的多种群微粒群算法

针对微粒群算法容易出现早熟问题,提出一种动态种群与子群混合的微粒群算法（SPSDPSO）。该算法在微粒群搜索停滞时对微粒进行分群,在子群内部通过微粒随机初始化以及个体替代策略提高优化性能,在子群进化一定代数后重新混合为一个种群继续优化,种群进化与子群进化交替进行直至满足算法终止条件。SPSDPSO的种群与子群混合进化策略增强了群体多样性,并且使得子群体之间能够进行充分的信息交流。收敛性分析表明,SPSDPSO以概率1收敛到全局最优解。函数测试结果表明,新算法的全局收敛性能有了显著提高。     

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。     

基于维正弦惯性权重和t变异的PSO算法

针对高维优化问题,随机初始化的粒子群算法中不同维的收敛情况不同,常用惯性权重不能很好地平衡全局搜索和局部搜索,且算法也易陷入局部最优。本文提出一种基于惯性权重维正弦调整和t分布维变异的粒子群优化算法,兼顾各维的收敛情况,较好地保持了种群的多样性。通过4个典型函数的测试,结果表明改进算法提高了收敛速度和精度。     

一种自适应柯西变异的反向学习粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法易出现早熟的问题,提出了一种自适应变异的反向学习粒子群优化算法。该算法在一般性反向学习方法的基础上,提出了自适应柯西变异策略(ACM)。采用一般性反向学习策略生成反向解,可扩大搜索空间,增强算法的全局勘探能力。为避免粒子陷入局部最优解而导致搜索停滞现象的发生,采用ACM策略对当前最优粒子进行扰动,自适应地获取变异点,在有效提高算法局部开采能力的同时,使算法能更加平稳快速地收敛到全局最优解。为进一步平衡算法的全局搜索与局部探测能力,采用非线性的自适应惯性权值。将算法在14个测试函数上与多种基于反向学习策略的PSO算法进行对比,实验结果表明提出的算法在解的精度以及收敛速度上得到了大幅度的提高。     

多自适应策略粒子群优化算法及应用

为了平衡粒子群优化算法的全局和局部搜索能力,提出了一种多自适应策略粒子群优化算法。该算法在粒子进化过程中,采用了基于粒子进化度和局部开启混沌搜索相结合的速度自适应调节策略。将算法应用于模拟电路故障诊断的BP神经网络训练中,有效地解决了常规BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小的问题。仿真结果表明算法具有较快的收敛速度和较高的诊断精度。     

一类简约的粒子群算法

针对标准粒子群的早熟和局部粒子群的最优位置信息利用率低的问题,提出一类简约的粒子群算法,该算法包含两种改进的策略:初始阶段有区别的更新粒子速度,减少更新频率,当粒子的速度有利于种群的进化时,那么下一代粒子的速度则保持不变;当粒子位置变化不大时,采用基于正态分布的随机采样搜索策略来改变寻优方式,有效地控制种群多样性,避免了早熟现象的发生.仿真实验表明该算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性.     

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。