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。     

一种基于引导策略的自适应粒子群算法

为解决粒子群算法前期搜索“盲目”,后期搜索速度慢且易陷入局部极值的问题,对算法中粒子更新方式和惯性权重进行了改进,提出了一种基于引导策略的自适应粒子群算法。该算法在种群中引入4种粒子,即主体粒子、双中心粒子、协同粒子和混沌粒子对粒子位置更新进行引导,克服算法的随机性,从而提高搜索效率;为进一步克服粒子群优化算法进化后期易陷入早熟收敛的缺点,引入聚焦距离变化率的概念,通过聚焦距离变化率的大小动态调整惯性权重,以提高算法的收敛速度和精度,两者结合极大地提高了搜索到全局最优解的有效性。对4个标准测试函数进行仿真,实验结果表明IPSO算法在收敛速度、收敛精度以及成功率上都明显优于LDWPSO和WPSO算法。     

基于微粒群算法与模拟退火算法的协同进化方法

提出了一种基于模拟退火与微粒群算法的协同进化方法,利用了微粒群算法的易实现性、局部快速收敛性以及模拟退火算法的全局收敛性.通过两种算法的协同搜索,可以有效克服微粒群算法的早熟收敛.仿真结果表明,本文的协同进化方法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度.文章从理论上证明了该方法以概率1收敛于全局最优解.     

加权微粒群算法在模型配准中的应用

微粒群算法目前已经在很多领域得到了广泛的应用。根据微粒群算法收敛较快的权值范围,建立加权函数,将其运用到速度进化过程中,并在进化过程中分群优化,使得改进的微粒群算法在迭代初期具有较好的全局收敛能力,在迭代后期具有较好的局部收敛能力,从而可以实现维护全局和局部搜索能力的平衡。将该算法运用于散乱点云与三维CAD模型的配准问题中,并与基本微粒群算法进行对比,具有更好的配准结果,迭代收敛更快。     

基于QPSO算法的作业车间调度问题的研究

针对现行的遗传算法存在进化速度过慢和过早收敛的局限,以及粒子群优化算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法应用于作业车间调度问题.将该问题中的每个调度组成一个多维向量,以此向量作为量子粒子群优化算法中的粒子进行进化,由此在解空间内搜索最优解.实例仿真结果表明,该算法收敛速度快、全局收敛性能好,可以得到比遗传算法、粒子群优化算法更佳的调度效果,证明了算法的有效性.     

一种基于单纯形法的随机微粒群算法

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法--SM-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以单纯形法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。这样既可以利用单纯形法的收敛快速性,又可以利用SPSO的全局收敛性。通过对两个多峰的测试函数进行仿真,其结果表明在搜索空间维数相同的情况下,SM-SPSO的收敛率及收敛速度均大大优于SPSO。     

压缩因子综合信息粒子群算法

在群体智能算法中个体种群的多样性在进化后期逐渐消失,个体趋同性增加,因此粒子群算法的主要缺点是容易陷入局部最优值。提出了一种新的改进粒子群算法,该算法结合了压缩因子和综合信息策略,其中压缩因子可以平衡粒子群算法中的局部和全局搜索,综合信息可以较好地加强种群的多样性。改进后的粒子群算法与基本粒子群算法、自适应粒子群算法和压缩因子粒子群算法在7个测试函数上分别进行了精度对比测试、成功概率测试和收敛速度测试,结果表明新算法获得了较高的搜索精度和较快的收敛速度。     

分层粒子群优化算法

针对粒子群优化算法存在进化后期局部搜索能力不强、收敛速度变慢的问题,提出一种分层粒子群优化算法。利用标准粒子群优化算法在整个搜索空间内进行全局搜索,由全局搜索获得的较优个体产生局部搜索区域,在局部区域内进行进一步搜索。为避免陷入局部最优,采用动态调整局部搜索区域的策略,保持算法的全局收敛性。通过典型测试函数计算表明,该算法的收敛速度和局部搜索能力有明显改善。     

基于随机扩散搜索的协同差分进化算法

针对差分进化算法存在的收敛速度慢、稳健性差等问题,借鉴多种群并行机制和随机搜索策略,提出一种基于随机扩散搜索的协同差分进化算法。引入反向混沌搜索的初始化机制,利用随机扩散搜索策略将种群分为成功和失败2个子群并进行改进,对改进的成功和失败子群分别采用不同的差分策略,克服单一差分策略的缺陷,同时定期使子群的部分最好与最差个体实现一对一的信息交流,从而达到协同进化的目的。仿真结果证明,与粒子群优化算法及差分进化算法相比,该算法具有较好的收敛速度和寻优能力。     

改进的粒子群算法在VRP中的应用

将粒子群算法和禁忌搜索算法相结合构造禁忌搜索粒子群算法。提出一种对粒子群算法中全局最优解进行禁忌搜索的混合算法,扩展了粒子群算法进化方式。将其用于车辆路径优化问题求解。与基本粒子群算法相比较,结合禁忌搜索算法的粒子群算法明显提高了算法收敛速度和优化性能。     

双群体随机微粒群算法

以保证全局收敛的随机微粒群算法为基础,文章提出了一种双群体随机微粒群算法——DB-SPSO。该方法采用两个群体同时进化,一个群体在进化过程中所出现的停止微粒由另一群体的微粒来代替,并和此群体中其余的微粒一起继续进化。通过对此算法的参数适用范围及收敛率进行讨论,给出了此算法的适用范围。其仿真结果表明:对于单峰函数和多峰函数,此算法都能够取得较好的优化效果。     

基于改进粒子群算法的车辆配装问题求解

为解决普零货物的车辆配装问题,通过引入合并策略对标准蚁群算法进行了改进。算法中构造了和配装问题相适应的粒子,使得粒子每一维对应一个货物票号并且其取值为装载此货物的车辆编号,即一个粒子对应一个配装方案。考虑车辆的容积、载重等约束条件,在计算粒子适应度时引入了超载惩罚系数,并为改善粒子局部优化能力提出了合并策略。此算法优化过程运算简单、并行,粒子根据群体和个体历史经验逐步向最优解靠近。实例验证结果表明,该算法是有效和可行的。     

基于差分演化和粒子群优化的改进WSN覆盖算法

动态部署传感器节点随机性大,无法保证特定目标区域的覆盖质量,引入智能优化算法后有效提高了节点动态部署的质量,但一般的智能优化算法在动态部署时存在“早熟”等缺陷。为了进一步提高节点动态部署的质量,针对节点的覆盖问题进行研究,结合粒子群优化和差分演化的优点,前期用粒子群优化算法,发挥粒子群擅长前期搜索收敛较快的特点,后期用差分演化算法,发挥差分演化擅长局部搜索的特点,这样取双方所长,克服双方所短,从而使算法有更好的搜索能力。仿真结果表明,本文提出的算法相对于改良惯性权重的粒子群算法、结合虚拟力的粒子群算法以及基本差分演化算法,具有更好的搜索能力,优化后的网络覆盖率更高。     

基于参数方程处理等式约束优化的粒子群算法

针对目前已有的粒子群优化算法求解有等式约束优化问题时对收敛速度和解的精度的影响,提出了一种新的基于参数方程的粒子群优化算法.它是粒子群在初始化和选代进化过程中使用求解参数方程的方法处理等式约束设计出的粒子群优化算法.数值实验结果表明,新算法是有效的.它不仅提高了收敛速度和解的精度,而且是一种通用的智能算法.     

Ensemble particle swarm optimizer

According to the “No Free Lunch (NFL)” theorem, there is no single optimization algorithm to solve every problem effectively and efficiently. Different algorithms possess capabilities for solving different types of optimization problems. It is difficult to predict the best algorithm for every optimization problem. However, the ensemble of different optimization algorithms could be a potential solution and more efficient than using one single algorithm for solving complex problems. Inspired by this, we propose an ensemble of different particle swarm optimization algorithms called the ensemble particle swarm optimizer (EPSO) to solve real-parameter optimization problems. In each generation, a self-adaptive scheme is employed to identify the top algorithms by learning from their previous experiences in generating promising solutions. Consequently, the best-performing algorithm can be determined adaptively for each generation and assigned to individuals in the population. The performance of the proposed ensemble particle swarm optimization algorithm is evaluated using the CEC2005 real-parameter optimization benchmark problems and compared with each individual algorithm and other state-of-the-art optimization algorithms to show the superiority of the proposed ensemble particle swarm optimization (EPSO) algorithm.     

基于多种群量子粒子群优化的属性约简

现代工业发展要求迅速、可靠地实现故障诊断。针对粒子群约简算法易陷入局部最优等问题,提出了一种多种群量子粒子群优化算法（MIQPSO）。该算法对量子粒子群算法进行分群,并通过接种疫苗,指导粒子朝更优化方向进化,提高了量子粒子群的收敛速度和寻优能力。利用UCI相关数据集,通过对Hu算法、粒子群算法、量子粒子群算法、多种群量子粒子群算法的粗糙集属性约简验证,结果表明,基于多种群量子粒子群优化的约简算法具有良好的约简效果。     

基于模拟退火的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。该文把模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中,给出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法。该算法基本保持了粒子群优化算法简单容易实现的特点,但改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。四个基准测试函数的仿真对比结果表明,该算法不仅增强了全局收敛性,而且收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。     

基于差分演化的粒子群算法

粒子群优化算法是一种简单有效的随机全局优化算法.但粒子群优化算法有易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢,精度较差的缺点.为了改进粒子群优化算法,将差分演化算法融合到粒子群优化算法中,在算法中,将粒子每代的所有局部最优位置进行变异、杂交、选择操作,提出了基于差分演化的粒子群算法.使粒子群算法和差分演化的探测和开发能力得到有效利用与平衡,提高了求解进度和效率,并通过仿真验证算法的性能优于带线性递减权重的粒子群优化算法和差分演化算法.     

多种群并行协作的粒子群算法

针对高维复杂优化问题在求解时容易产生维数灾难导致算法极易陷入局部最优的问题,提出一种能够综合考虑高维复杂优化问题的特性,动态调整进化策略的多种群并行协作的粒子群算法。该算法在分析高维复杂问题求解过程中的粒子特点的基础上,建立融合环形拓扑、全连接形拓扑和冯诺依曼拓扑结构的粒子群算法的多种群并行协作的网络模型。该模型结合3种拓扑结构的粒子群算法在解决高维复杂优化问题时的优点,设计一种基于多群落粒子广播-反馈的动态进化策略及其进化算法,实现高维复杂优化环境中拓扑的动态适应,使算法在求解高维单峰函数和多峰函数时均具有较强的搜索能力。仿真结果表明,该算法在求解高维复杂优化问题的寻优精度和收敛速度方面均有良好的性能。