一种双层可变子群的动态粒子群优化算法

粒子间信息的共享方式对粒子群优化算法的收敛速度和全局搜索能力有重要的影响.针对全互联、环形拓扑结构,提出基于双层子群的信息共享方式,以收敛率作为子群规模变化的标识,实现子群规模动态变化,协调了算法的全局搜索能力和局部寻优能力.子群排斥机制使子群跳出局部最优解的束缚,提高解的多样性.选取目前比较流行的几种粒子群优化算法,通过五种经典的Benchmark高维函数优化问题进行实验仿真.结果表明基于双层可变子群的动态粒子群优化算法可以有效的避免算法陷入局部最优,在保证收敛速度的同时算法的全局搜索能力和精度有明显的提高.     

一种基于可变多簇结构的动态概率粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法中全连接型拓扑和环形拓扑的特点,引入了一种粒子群信息共享方式——多簇结构,进而基于多簇结构提出了动态可变拓扑策略以协调动态概率粒子群优化算法的勘探和开采能力,并从理论上分析了最优信息在各种拓扑中的传播,同时从图论角度分析了几种经典拓扑以及动态可变多簇结构的统计特性.通过典型的Benchmark函数优化问题测试并比较了几种经典拓扑以及可变拓扑在高斯动态粒子群优化算法中的性能.实验结果表明,基于多簇结构的可变拓扑策略在求解复杂优化问题时优势明显,可以有效地避免算法陷入局部最优,在保证收敛速度的同时增强了算法的全局搜索能力.     

新的全局-局部最优最小值粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的收敛速度,克服陷入局部最优的缺点,在全局-局部最优粒子群优化算法的基础上,提出了一种新的改进粒子群优化算法——全局-局部最优最小值粒子群优化算法.该算法把惯性权重和学习因子分别通过结合全局和局部最优最小值来进行改写,速度更新公式也做了相应的简化.仿真实验表明该算法在收敛速度和寻优质量上都优于基于LDIW策略改进的粒子群算法和全局-局部最优粒子群算法.     

改进粒子群算法在高维复杂函数寻优中的应用

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结构,命名为多阶段多子群粒子群算法（Multi-stage Multi-subpopulation Particle Swarm Optimization,MMPSO）,该方法主要通过多子群之间阶段性的重分组策略,强化不同群体之间的信息交流,增大其搜索到全局最优解的概率,同时,为了保留粒子群算法高效优化的特点,通过分阶段搜索模式的转变,将全局最好模型收敛的快速性和局部最好模型收敛的全局最优性进行折中,确保改进后的粒子群算法拥有更强的全局搜索能力和尽量高的收敛速度。仿真实验证明,MMPSO算法相对于基本粒子群算法而言具有明显的精度优势。     

带变异算子的非线性惯性权重 PSO 算法

为了克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、早熟收敛的缺点,提出了一种带有变异算子的非线性惯性权重粒子群优化算法.该算法以粒子群算法为基础,首先采用非线性递减策略对惯性权重进行调整,平衡粒子群优化算法的全局和局部搜索能力.当出现早熟收敛时,再引入变异算子,对群体粒子的最优解做随机扰动提高算法跳出局部极值的能力.用三种经典测试函数进行测试,试验结果表明,改进算法与粒子群算法相比,能够摆脱局部最优,得到全局最优解,同时具有较高的收敛精度和较快的收敛速度     

一种引入复合形算子的变异粒子群算法

针对粒子群算法存在的收敛速度较慢和早熟收敛两大难题提出了一种新的改进型粒子群算法:搜索初期由粒子群算法进行全局寻优,当判断粒子群体已经进入局部最优区域时,引入复合形算法迅速达到局部收敛,从而有效地提高粒子群算法的局部搜索能力。同时引入自适应变异惯性权重提高摆脱局部最优的能力,增加种群的多样性。通过典型优化函数的实验验证,该算法是一种兼顾局部性能和全局搜索能力的高效算法。     

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。     

一种改进的自适应惯性权重粒子群优化算法

研究粒子群算法优化问题,针对基本粒子群算法早熟收敛,易收敛于局部极值的缺点,提出了一种改进的粒子群算法,采用对全局最优微扰和调整惯性权重的方法,改善算法的优化速度和收敛精度.利用个体寻优能力来定义惯性权重,并且将其控制在0.9-0.4范围内,从而合理地调整全局探索能力和局部开发能力.在每次迭代时对当前全局最优粒子进行微扰,改变它的位置,避免它陷入局部最优.经过对一系列测试函数的计算和比较,证明改进方法无论收敛速度、搜索精度及稳定性均有显著改善.     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出一种基于信息分享策略的改进型粒子群算法,并首次将其应用于电力系统无功优化问题.改进的粒子群算法通过调整学习因子而获得合理有效的收敛速度;采用信息分享策略以保证种群的多样性;在位置的更新过程中加入扰动项,从而避免算法陷入局部最优解.用改进型粒子群算法对IEEE-14节点标准测试系统进行无功优化计算,实验结果表明:与其他算法相比,该改进粒子群算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速度快,鲁棒性好,能有效地解决电力系统无功优化问题.     

简化粒子群优化方法的改进研究

为了有效提高粒子群优化算法的收敛速度和搜索精度,增强算法跳出局部最优,寻得全局最优的能力,提出了一种改进的简化粒子群优化算法。该算法考虑了粒子惯性、个体经验和全局经验对于位置更新影响力的不同,改进了位置更新公式,克服了粒子群优化算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点。标准函数测试结果表明该改进算法的收敛速度和搜索精度有了很大的提高。