群智能算法的研究进展

群智能是一种仿生自然界动物昆虫觅食筑巢行为的新兴演化计算技术。目前主要的群智能优化算法有蚁群算法、微粒群算法和人工鱼群算法。本文介绍了群智能算法的产生、发展和优点,并着力阐述了上述三种典型算法的基本原理,同时概述了各算法的应用现状,最后提出了算法将来有待研究的内容。     

粒子群算法在组合优化问题上的研究与发展

粒子群优化算法是一种新兴的基于群智能搜索的优化技术。该算法简单、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。介绍了算法的基本原理和算法在组合优化上一些改进方法的主要应用形式。最后,对粒子群算法作了一些深入分析并在此基础上对粒子群算法应用于组合优化问题做了一些总结。     

群智能优化算法研究

群智能优化算法是一种新型的优化算法。该文介绍了几种常见的群智能优化算法,包括粒子群优化算法、蚁群优化算法、人工免疫算法、人工鱼群算法,分析了它们的优缺点及使用情况,提出了群智能优化算法的发展方向。     

具有混合群智能行为的萤火虫群优化算法研究

萤火虫群优化算法是一种新型的群智能优化算法,基本的萤火虫群优化算法存在收敛精度低等问题。为了提高算法的性能,借鉴蜂群和鸟群的群体智能行为,改进萤火虫群优化算法的移动策略。运用均匀设计调整改进算法的参数取值。若干经典测试问题的实验仿真结果表明,引入混合智能行为大幅提升了算法的优化性能。     

基于Kalman滤波器原理的PSO算法

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的基于群智能方法的优化技术,该算法简单而且功能强大,但也存在易陷入局部极值的缺点。文章分析了PSO算法的特征,利用卡尔曼(Kalm an)滤波器原理对PSO算法作了改进,得到了一种新的改进粒子群优化KPSO(Kalm an PSO)算法。实验结果表明,KPSO算法取得了较好的应用,其收敛精度和速度都有了一定程度的提高。     

群体智能优化算法

群体智能优化算法利用群体的优势,在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下,为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。介绍了两种群体智能算法模型:蚁群算法模型和粒子群算法模型,研究了两种算法的原理机制、基本模型、流程实现、改进思想和方法;通过仿真把蚁群算法与其他启发式算法的计算结果作对比,验证了蚁群算法具有很强的发现较好解的能力,不容易陷入局部最优;微粒群算法保留了基于种群的、并行的全局搜索策略,采用简单的速度-位移模型操作,在实际应用中取得了较高的成功率。     

粒子群优化算法改进及展望

粒子群优化算法是一种启发式全局优化技术,一种基于群智能的演化计算方法。本文给出了多种改进形式以及与其他算法的比较,并提出了未来可能的研究方向。     

群体智能优化算法

群体智能优化算法利用群体的优势,在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下,为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础.介绍了两种群体智能算法模型:蚁群算法模型和粒子群算法模型,研究了两种算法的原理机制、基本模型、流程实现、改进思想和方法;通过仿真把蚁群算法与其他启发式算法的计算结果作对比,验证了蚁群算法具有很强的发现较好解的能力,不容易陷入局部最优;微粒群算法保留了基于种群的、并行的全局搜索策略,采用简单的速度-位移模型操作,在实际应用中取得了较高的成功率.     

微粒群算法参数的仿真分析

微粒群算法是近年来兴起的一种智能优化算法,而算法参数是影响算法性能和效率的关键,本文对微粒群算法的几个重要参数进行了深入的仿真分析,最终得出了能够保证算法收敛并具有一定指导性和有意义的结论。     

基于衰减因子和动态学习的改进樽海鞘群算法

樽海鞘群算法是一种新型的群智能优化算法.与其他智能优化算法相比,樽海鞘群算法的优化求解策略仍有待改进,以进一步提高该算法的求解精度和寻优效率.本文提出一种基于衰减因子和动态学习的改进樽海鞘群算法,通过在领导者更新阶段添加衰减因子,提高算法的局部开发能力,在跟随者更新阶段引入动态学习策略,提高算法的全局搜索能力.本文对16个测试函数进行实验,将提出的改进算法与其他智能优化算法比较,实验结果表明,本文提出的改进算法在收敛精度和收敛速度方面有较大提升,具有良好的优化性能.     

群体智能典型算法研究综述

群体智能是指无智能的或具有简单智能的个体通过协作表现出群体智能行为的特性,它在没有集中控制且不提供全局模型的前提下,为寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础。群体智能潜在的并行性和分布式特征使之成为计算机领域一个重要的研究方向。在介绍群体智能模型的基础上,分别对基于该模型的蚁群优化算法和粒子群优化算法这两类代表性算法进行较为详尽的归纳阐述并进行比较,最后就目前应用最为广泛的蚁群算法对群体智能的发展趋势进行展望。     

基于群集智能的蚁群优化算法研究

群集智能是近年来人工智能领域研究的一个新的热点课题。介绍了这一研究的思想方法和数学模型，以蚂蚁群体的智能行为研究对象，阐述了基于群集智能的蚁群优化算法，并介绍了该算法的工程应用。     

基于量子粒子群搜索策略的混合蛙跳算法

混合蛙跳算法（SFLA）是一种全新的群体智能优化算法。针对基本混合蛙跳算法局部搜索能力差,因而优化精度低、收敛速度慢的缺点,引入量子粒子群算法的搜索策略,提出了一种基于量子粒子群搜索策略的混合蛙跳算法（QPSO-SFLA）。通过对基准函数进行测试,实验结果表明改进的算法大大提高了算法的收敛速度,增强了算法的寻优能力。     

基于改进量子猫群算法的流水车间调度研究

猫群算法（Cat Swarm Optimization,CSO）是近年来提出的一种新型群体智能算法,针对猫群算法在求解大规模调度问题中出现的不足,如易早熟、搜索效率低下等,提出了一种改进的量子猫群算法。将猫群算法的跟踪模式和搜寻模式中猫群位置的更新,通过基于量子旋转门的量子位概率幅更新的方式来实现,并提出了随时间可变的猫群模式选择配比MR。在求解流水线调度问题的仿真实验结果中表明,改进量子猫群算法的性能远远优于基本猫群算法。     

一种基于群体智能的人工神经网络学习算法

将群体智能优化理论引入一种前馈式人工神经网络——径向基函数（RBF）神经网络的学习训练过程,提出了基于智能微粒群算法的RBF神经网络学习算法,并与传统RBF神经网络学习算法进行了比较,实验结果证明了该方法的有效性。     

QPSO算法在非线性观测器设计中的应用*

具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法是继粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法.提出了运用QPSO算法设计的非线性观测器方法.该方法属于滚动时域估计方法,利用具有量子行为的粒子群算法优化获得系统状态的最优估计.仿真结果显示该方法对初始条件不敏感,具有很强的跟踪能力.     

若干新型群智能优化算法的对比研究

随着计算机技术的发展,算法技术也在不断交替更新。近年来,群体智能算法受到了广泛的关注和研究,并在诸如机器学习、过程控制、工程预测等领域取得了进展。群智能优化算法属于生物启发式方法,广泛应用在解决最优化问题上,传统的群智能算法为解决一些实际问题提供了新思路,但是也在一些实验中暴露出不足。近年来,许多学者相继提出了很多新型群智能优化算法,选取了最近几年国内外提出的比较典型的群智能算法,蝙蝠算法（Bat Algorithm,BA）、灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization,GWO）、蜻蜓算法（Dragonfly Algorithm,DA）、鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）、蝗虫优化算法（Grasshopper Optimization Algorithm,GOA）和麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）,并进一步通过22个标准的CEC测试函数从收敛速度、精度和稳定性等方面对比了这些算法的实验性能,并对比分析了其相关的改进方法。最后总结了群智能优化算法的特点,探讨了其今后的发展潜力。     

基于博弈模型的合作式粒子群优化算法

粒子群算法作为一种新兴的进化优化方法,能够大大减轻复杂的大规模优化问题的计算负担. 根据博弈论的思想,在传统粒子群基础上提出了一种基于博弈模型的合作式粒子群优化算法,算法基于重复博弈模型,在重复博弈中利用一个博弈序列,使得每次博弈都能够产生最大效益,并得到了相应博弈过程的纳什均衡. 通过典型基准测试函数对算法的性能进行对比实验,实验结果表明算法是可行的、有效的,对拓展粒子群算法研究具有重要的理论意义与实际意义.     

基于流形的微粒群优化

起源于群体智能的微粒群优化技术已经得到广泛的应用.一般情况下,我们假定微粒处于均匀分布的线性空间内.流形是几何学中的概念,概括地说,它是一个非线性空间.提出了一种基于流形即非线性空间上的微粒群优化框架MPSO,它用于非线性、非均匀数据分布,并对其进行了收敛性分析和算法性能评估.