一种多目标粒子群改进算法的研究

针对多目标粒子群优化过程中的粒子飞行偏向性和多样性损失问题,提出一种基于最大最小适应函数的改进算法．该算法在最大最小适应函数的计算中引入了函数相对值算法和ε-支配的概念,并提出了变ε-支配的策略,改进了最大最小适应函数的计算方法,解决了粒子飞行过程中的偏向性和多样性损失问题,加快了算法的收敛速度．将该改进算法应用于直流变频压缩机启动时峰值电流和启动转速的优化问题,应用结果表明该算法收敛速度快且效果良好．     

自适应进化多目标粒子群优化算法

提出一种自适应进化粒子群优化算法以求解多目标优化问题．采用非支配排序策略和动态加权法选择最优粒子,引导种群飞行,提高Ｐａｒｅｔｏ解的多样性．采用动态惯性权重,提高其全局寻优能力．当种群的寻优能力减弱时,采用变异操作以引导粒子群跳出局部最优．通过ＺＤＴ１～ＺＤＴ４ 基准函数验证,该算法能够在保持优化解多样性的同时实现较好的收敛性．与其他多目标进化算法和多目标粒子群优化算法相比,该算法具有较好的性能．

     

一类新的粒子群算法

提出一种新的模糊粒子群优化算法---收敛模糊粒子群优化算法.重点研究了收敛因子的确定和模糊隶属度函数的选择对算法性能的影响.在考虑计算效率的同时,提高了算法的精度.利用4个基准函数测试了收敛模糊粒子群优化算法的性能,并与模糊粒子群优化算法$收敛粒子群优化算法以及基本粒子群优化算法进行了对比.实验结果表明#新算法具有很好的性能.

     

基于搜索空间可调的自适应粒子群优化算法与仿真

针对收缩因子粒子群优化(CPSP)算法易陷入局部最优和发生过早收敛的问题.提出了基于搜索空间可调的自适应粒子群优化(APSO)算法. 该算法根据种群早熟收敛程度和个体适应值,在 算法停滞时,将全部粒子有效地划分在3 类不同的搜索空间,使种群始终保持搜索空间的多样性,易于跳出局部最优,从而有效地改善了算法后期的寻优能力.

     

一种采用抽样策略的PSO 算法

原始粒子群优化算法(PSO) 和各种改进方法存在着参数取值固定、收敛精度低等问题. 为此, 提出一种采用抽样策略的粒子群优化算法(SS-PSO). 通过拉丁超立方抽样(LHS) 策略更新粒子速度和位置, 以加快收敛速度; 提出一种基于随机采样的最优位置修正方法, 以微调全局最优; 提出“双抽样”LHS 局部搜索方法, 以提高收敛精度. 与其他新近提出的两个算法进行对比, 结果显示SS-PSO 在一定程度上提高了算法的性能.

     

一种全局收敛的PSO算法及其收敛分析

在分析了速度因子对微粒群算法影响的基础上,针对以往算法的弱点,提出了一种基于Gaussian变异全局收敛的粒子群算法.该算法使用全局变异因子使粒子具有了良好的全局搜索能力,并证明了它能以概率1收敛到全局最优解.同时使用了局部变异因子,使算法在局部搜索过程中具有较高的搜索精度.典型函数优化的仿真结果表明,该算法具有寻优能力强,搜索精度高,稳定性好等优点,适合于工程应用中的函数优化问题.

     

基于随机黑洞和逐步淘汰策略的多目标粒子群优化算法

提出一种基于随机黑洞粒子群算法(RBH-PSO) 和逐步淘汰策略的多目标粒子群优化(MRBHPSO-SE) 算法. 利用RBH-PSO 全局优化能力强和收敛速度快的优点逼近Pareto 最优解; 为了避免拥挤距离排序策略的缺陷, 提出逐步淘汰策略, 并将其应用到下一代粒子的选择策略中. 同时, 动态选择领导粒子, 运用动态惯性权重系数和变异操作 来增强种群全局寻优能力, 以及避免早熟收敛. 利用具有不同特点的测试函数进行验证, 结果表明, 与同类算法相比, 该算法具有较高的精度并兼顾优化解的多样性.

     

一种高速收敛粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟问题,提出一种克服早熟的高速收敛粒子群算法．该算法首先采用混沌序列初始化粒子位置,以增强搜索多样性;其次,在算法中嵌入有效判断早熟停滞的方法,一旦检索到早熟迹象,便随机地选择最优解任意一维的分量值,用一个随机值取代它,以扰乱粒子的当前搜索轨迹,使其跳出局部最优．大量仿真实验表明,大多数连续函数的寻优过程只需用几个粒子、迭代几十次便能完成,可实现全局寻优过程的高速收敛．

     

自适应动态重组多目标粒子群优化算法

提出一种自适应动态重组粒子群优化算法. 该算法采用凝聚的层次聚类算法, 将种群分成若干个子群体, 用一个精英集对非支配解进行存储; 根据贡献度和多样性, 对各子群体的粒子和整个种群进行自适应动态重组; 同时引入扰动算子对精英集存储的非支配解进行扰动, 实现对精英集进行动态调整. 利用具有不同特点的测试函数进行验证并与同类算法相比较, 结果表明, 所提出的算法可加快收敛速度, 提高种群的可进化能力.

     

辨识非线性MIMO系统的多输出ε-SVR模型研究

!针对非线性多输入多输出(MIMO)系统的黑箱辨识问题,提出一种基于ε不敏感损失函数的多输出支持向量回归机(SVR)模型,并给出了偏置的有效求取算法.在一个优化问题中,该模型能最小化所有输出带正则项的结构风险总和,并能为不同输出选择不同的核函数及模型参数.将多输出SVR模型应用于非线性MIMO系统的辨识,仿真结果表明,该模型克服了传统支持向量回归机必须为每个输出单独建模这一缺陷,并能提升系统的整体辨识能力.

     

基于混沌的弹性粒子群全局优化算法

为了克服粒子群优化容易陷入局部极小的缺陷,利用粒子速度不依赖于其与最优粒子之间距离的大小,而仅依赖其方向信息的特点,采用自适应策略弹性地修正粒子速度的幅值．同时,充分利用混沌运动的遍历性、随机性及对初值的敏感性等特性,提出一种基于混沌的弹性粒子群优化（ＣＲＰＳＯ）算法,并将其成功用于典型多极点函数优化．仿真结果表明,该算法增强了摆脱局部极值点的能力,提高了收敛速度和精度．

     

基于剪枝策略的骨干粒子群算法

为了优化算法的全局探索能力和局部开发能力, 提出一种基于两方面改进的骨干粒子群算法. 提出一种进化方程, 通过即时搜索域的分析说明该方程可以改善粒子多样性. 提出粒子群“剪枝”策略: 每当粒子搜索到新的群体最优位置时, 剪去该粒子, 同时初始化一个新位置以安插该粒子. 理论分析指出, 在增强全局探索能力的同时, 合适的剪枝策略能增加局部开发能力. 实验结果表明, 所提出算法的性能较几种经典PSO 算法有显著的提升.

     

一种动态分级的混合粒子群优化算法

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题,提出一种动态分级的混合粒子群优化算法．该算法采取３种级别的并行粒子群算法,分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合,并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目．在全局搜索中,将混沌机制引入算法中以增强算法的全局搜索能力;在局部搜索中,采用单纯形法对适应度最优解进行局部寻优．仿真实验表明,该算法比其他优化算法具有更好的性能．

     

基于随机摄动粒子滤波器的故障预报算法

针对粒子滤波算法在故障预报中的大计算量和粒子退化问题,提出一种基于随机摄动粒子滤波器的故障预报算法.当粒子退化严重时,对粒子用随机摄动方式进行再采样,一方面可改进样本的多样性,缓解粒子退化;另一方面可缩短再采样时间,减少计算量,从而提高粒子滤波算法的跟踪能力.仿真结果表明该算法可行,能及时准确地对系统故障进行预报.

     

一种改进的全局粒子群优化算法

为了改善粒子群优化算法的优化性能, 提出一种改进的全局粒子群优化(IGPSO) 算法. 该算法基于开采能力和搜索能力相均衡的思想提出全局邻域搜索策略和扰动策略, 使算法减少陷入局部极值的可能性, 同时以一定概率对全局最优粒子进行摄动操作, 加快算法收敛. 与其他智能算法相比较, 测试结果从寻优精度、收敛速度和非参数统计显著性方面验证了IGPSO 算法的有效性.

     

基于二阶插值滤波的粒子滤波改进算法研究

粒子退化等问题严重制约了粒子滤波的工程应用.通过对粒子滤波的分析与总结,提出一种基于二阶插值滤波的粒子滤波改进算法.利用二阶插值滤波器计算出更优的重要性函数,从而有效抑制粒子滤波的退化,降低了计算量.通过对导弹再入时的非线性导航参数估计问题进行实例仿真分析,所得结果验证了该算法的有效性.

     

基于诺兰模型思想的改进混沌粒子群优化算法及评价

针对粒子群优化算法(PSO) 在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值、收敛速度慢的缺陷, 从系统的认知分析过程和角度出发, 提出一种基于诺兰模型(NM) 思想的改进PSO 算法. 该算法在Tent 混沌映射选择的参数的基础上, 结合NM信息融合和协调的思想, 在速度更新过程中增加均衡项, 并设计粒子群的欧氏距离指数以防止早熟, 从而实现对粒子的自动调整、保证多样性和提高算法的全局搜索能力. 最后, 运用典型函数对所提出算法进行测试, 并与最新相关算法进行比较, 结果表明, 所提出算法在全局搜索能力、效率和稳定性方面均具有明显的优势.

     

一种二进制编码的量子粒子群优化算法

针对离散空间优化问题,给出二进制编码的量子粒子群优化（ＢＱＰＳＯ）算法的设计思路,重新定义粒子的位置矢量和粒子之间的距离,提出了ＢＱＰＳＯ 算法的进化方程．通过泛函分析的方法分析了ＢＱＰＳＯ 算法的收敛性,得出全局收敛的结论,并通过多个测试函数测试了ＢＱＰＳＯ 算法的性能．求解结果验证了算法的优越性．

     

一种新的模糊自适应模拟退火遗传算法

针对遗传算法收敛速度慢,容易"早熟"等缺点,结合模糊推理,模拟退火算法和自适应机制,提出一种改进的遗传算法---模糊自适应模拟退火遗传算(FASAGA),并分析了该算法的性能和特点.实验研究表明,该算法比标准的遗传算(SGA)具有更快的收敛速度和寻优效果.

     

基于交叉模型的改进遗传算法

提出一种解决早熟收敛问题的改进遗传算法. 通过最小生成树聚类将种群划分为若干个子种群, 子种群内的个体之间及不同子种群间的个体之间同时进行遗传操作. 同子种群间个体的遗传操作可以保证算法的进化方向和收敛速度, 不同子种群间个体的遗传操作可以避免近亲繁殖, 提供多样性. 分别采用二进制和实数编码, 在经典的 23 个基准函数上的对比测试结果表明, 所提出算法具有较好的收敛速度和寻优能力.