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粒子群优化算法研究进展 总被引:6,自引:0,他引:6
粒子群优化(PSO)算法作为一种仿生进化算法,是受到自然界生物群体行为机制的启发而提出的.本文首先介绍PSO算法的基本原理和工作机制.然后着重就PSO算法的理论和应用研究现状进行综述,包括PSO算法的改进、PSO算法的参数设置、PSO算法的收敛性、PSO算法与其它算法的融合以及PSO算法在优化领域的典型应用,并进一步分析它们的研究重点和发展方向.最后是关于PSO算法面临的问题和研究展望,提出PSO算法研究中值得探讨的一些课题. 相似文献
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粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点,在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO(IPSO)算法,以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能,而且还具有良好的稳定性。 相似文献
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为了解决虚拟企业中的任务分配问题,建立了任务分配的多目标决策优化模型。分析了传统的PSO算法,通过设置算法中速度惯性权重和加速度系数的自动调整,以及引入遗传算法中的变异操作,实现了对该算法的改进。基于改进的PSO算法求解任务分配模型,研究了求解问题与粒子的映射以及采用TOPSIS计算粒子位置适应度的方法,进而设计了一种基于改进PSO算法的任务分配算法。通过应用实例及仿真实验,证明了改进的PSO算法应用于任务分配的可行性和有效性。 相似文献
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为改善基本粒子群优化(PSO)算法的电网无功优化性能,提出了一种新的综合改进型PSO算法,该算法将蜜蜂进化机制、遗传选择机制与PSO算法相结合.在寻优前期,为提高粒子的全局寻优能力,采用蜜蜂进化机制与粒子群相结合的蜜蜂进化PSO算法,可有效地增加粒子的多样性;在寻优后期,为增加粒子的收敛速度,采用遗传选择机制与PSO算法相结合的选择PSO算法.利用综合改进型PSO算法和其他典型优化算法,分别对IEEE 14标准电网以及某地实际运行电网进行对比分析,结果显示,综合改进后的PSO算法进行无功优化时,其收敛速度明显加快,收敛能力显著提高,电网无功优化性能有了很大改善,验证了该算法的正确性和有效性. 相似文献
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针对基本微粒群优化(PSO,particle swarm optimization)算法存在早熟、易陷入局部极值等缺点,提出了一种改进的PSO优化算法。该算法分为全局搜索和局部搜索两个阶段。在全局搜索阶段采用基本PSO算法快速收缩搜索范围;在局部搜索阶段将PSO算法与模拟退火(SA,simulated annealing)算法结合,通过产生部分变异微粒确保算法能够跳出局部极值。同时为提高搜索效率,动态地减少种群规模。仿真结果表明,该算法具有较好的优化性能以及较高的执行效率。 相似文献
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粒子群优化技术的研究与应用进展 总被引:3,自引:1,他引:3
粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的基于群智能搜索的优化技术,它是通过粒子追随个体最优解和群体最优解来完成优化,且算法简单、易实现、参数少,具有较强的全局优化能力,可有效应用于科学与工程实践中。文中综述了PSO各种改进技术、研究热点问题及其应用进展情况并指出了PSO的发展趋势及未来研究方向。 相似文献
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针对单机场地面等待问题,已有人采用遗传算法进行了求解,但其搜索最优解的能力差,且搜索效率低。粒子群优化(PSO)算法对该问题解空间及粒子编码设计难度较大,因而还未曾用于解决地面等待问题。针对确定型单机场地面等待数学模型,分别采用基本PSO、线性递减惯性权重加收缩因子PSO、随机惯性权重加收缩因子PSO、模拟退火PSO算法四种方法对该模型进行优化求解,并和采用遗传算法的结果进行了对比,仿真实验表明这四种方法在寻优能力和寻优效率方面显著提高,其中模拟退火PSO方法最好。 相似文献
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Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a population-based algorithm for finding the optimal solution. Because of its simplicity in implementation and fewer adjustable parameters compared to the other global optimization algorithms, PSO is gaining attention in solving complex and large scale problems. However, PSO often requires long execution time to solve those problems. This paper proposes a parallel PSO algorithm, called delayed exchange parallelization, which improves performance of PSO on distributed environment by hiding communication latency efficiently. By overlapping communication with computation, the proposed algorithm extracts parallelism inherent in PSO. The performance of our proposed parallel PSO algorithm was evaluated using several applications. The results of evaluation showed that the proposed parallel algorithm drastically improved the performance of PSO, especially in high-latency network environment. 相似文献
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Particle swarm optimization (PSO) is a novel metaheuristic inspired by the flocking behavior of birds. The applications of PSO to scheduling problems are extremely few. In this paper, we present a PSO algorithm, extended from discrete PSO, for flowshop scheduling. In the proposed algorithm, the particle and the velocity are redefined, and an efficient approach is developed to move a particle to the new sequence. To verify the proposed PSO algorithm, comparisons with a continuous PSO algorithm and two genetic algorithms are made. Computational results show that the proposed PSO algorithm is very competitive. Furthermore, we incorporate a local search scheme into the proposed algorithm, called PSO-LS. Computational results show that the local search can be really guided by PSO in our approach. Also, PSO-LS performs well in flowshop scheduling with total flow time criterion, but it requires more computation times. 相似文献
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主要研究了粒子群算法在异常检测中的应用,包括PSO算法结合聚类方法、PSO结合神经网络、PSO 结合支持向量机以及单一的PSO算法,分析了各种算法的性能特点,指出了粒子群算法在异常检测中的研究方向,对后续研究工作具有一定参考价值. 相似文献
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针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法。通过构造单个粒子的多个进化方向和类似于蚂蚁群算法信息素表的选择机制,保留了粒子的多种可能进化方向。提高了粒子间的多样性差异,从而改善算法能力。改进后的混合粒子群算法的性能优于带线性递减权重的粒子群算法。 相似文献