粒子群优化算法的分析与改进

分析了惯性权值对粒子群优化(PSO)算法优化性能的影响，进而提出选择惯性权值的新策略．在随机选取惯性权值的同时，自适应地调整随机惯性权值的数学期望，有效地调整算法的全局与局部搜索能力．测试表明基于随机惯性权(RIW)策略的PSO算法，其全局搜优的速率与精度有明显提高．     

一种改进粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的性能,提出了一种惯性权值调整的改进粒子群优化算法,该算法的惯性权值满足不同。粒子对全局和局部搜索能力的不同需求,每次迭代后根据适应度值对惯性权值做相应的调整。对4个典型的测试函数进行仿真表明,该算法比标准粒子群优化算法有更好的收敛性和更快的收敛速度,改善了优化性能。     

基于Sigmoid惯性权值的自适应粒子群优化算法

针对粒子群优化算法存在的缺点,提出了基于Sigmoid惯性权值的自适应粒子群优化算法。一方面,引入粒子群早熟收敛的计算公式,以指导算法在进化过程中的具体执行策略,有效避免计算的盲目性,加快算法的收敛速度;另一方面,通过设定粒子群聚集程度的判定阈值,以使算法在线性递减惯性权值和基于Sigmoid函数思想的非线性递减惯性权值之间进行自适应地动态调整,从而有效减少了算法陷入局部最优的可能。测试函数仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

一种改进粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的性能,提出了一种惯性权值调整的改进粒子群优化算法,该算法的惯性权值满足不同粒子对全局和局部搜索能力的不同需求,每次迭代后根据适应度值对惯性权值做相应的调整.对4个典型的测试函数进行仿真表明,该算法比标准粒子群优化算法有更好的收敛性和更快的收敛速度,改善了优化性能.     

粒子群优化算法中惯性权值调整的一种新策略

惯性权值的设置对粒子群优化（PSO）算法的性能起着关键作用,现有的基于惯性权值的改进算法提高了算法的性能,但都把惯性权值作为全局参数,很难控制算法的搜索能力。本文在充分分析惯性权值的关键作用基础上给出一种新的惯性权值调整策略及其相应的粒子群优化算法,使用不同的惯性权值更新同一代种群。测试结果表明,新算法提高了算算法的性能,并具有更快的收敛速度和跳出局部最优的能力。     

粒距反馈的S函数粒子群权值调整策略

针对标准粒子群优化（PSO）算法把惯性权值作为全局参数,很难适应复杂的非线性优化的问题,提出了一种基于粒距和S型函数的粒子群权值调整策略（SFIW）。利用S型函数能够在非线性和线性之间平滑过渡的特性,构造了基于Logistic方程的惯性权值函数。在优化过程中根据每个粒子的粒距大小,调整每个粒子的惯性权值函数的非线性系数,使得粒距较大的粒子获得较大的惯性权值、粒距较小的粒子获得较小的惯性权值,从而平衡算法的局部开发和全局探测能力。最后,通过对基准函数的仿真并与其他PSO算法比较,验证了算法的有效性和可行性。     

一种混沌惯性权重的简化粒子群算法

惯性权值作为粒子群算法的一个全局参数,能够方便地控制算法的搜索能力和收敛速度,在算法运行过程中具有重要的作用。在分析惯性权值的作用基础上提出了一种混沌惯性权重的简化粒子群优化算法,利用混沌序列的内在随机性、遍历性和规则性,提高算法的寻优能力。测试结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力。     

基于受控混沌映射的简化粒子群优化算法

为了克服粒子群算法早熟收敛和收敛精度不高的缺陷,提出了基于受控混沌映射的简化粒子群优化算法。该算法在采用去除了速度项的简化粒子群算法结构基础上,用受控混沌变量来描述惯性权值,并且对进化停滞的个体和全局极值进行变异操作。数值实验结果表明,新算法在收敛速度和收敛精度方面较已有方法有了明显提高,具有更强的摆脱局部极值的能力。     

权重自适应调整的混沌量子粒子群优化

针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数收敛速度慢、易陷入局优的问题,利用混沌算子的遍历性提出了基于惯性权重自适应调整的混沌量子粒子群优化算法。该算法在运行过程中根据粒子适应值的优劣情况,相应采取不同的惯性权重策略,以调节粒子的全局搜索和局部搜索能力。对几个典型函数的测试结果表明,该算法在收敛速度和精度上有大幅度的提高,且有很强的避免陷入局优的能力,性能远远优于一般的粒子群算法和量子粒子群算法。     

结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法

传统K-means算法对初始聚类中心选择较敏感, 结果有可能收敛于一般次优解, 为些提出一种结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。设计了自调整惯性权值策略, 根据最优适应度值的变化率动态调整惯性权值。两子群分别采用基于不同惯性权值策略的粒子群算法进化, 子代间及子代与父代信息交流, 共享最优粒子, 替换最劣粒子, 完成进化, 该算法命名为双粒子群算法。将能平衡全局与局部搜索能力的双粒子群算法与高效的K-means算法结合, 每个粒子是一组聚类中心, 类内离散度之和的倒数是适应度函数, 用K-means算法优化新生粒子, 即为结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。实验结果表明, 该算法相对于K-means、PSO等文本聚类算法具有更强鲁棒性, 聚类效果也有明显的改善。     

惯性权值对粒子群算法收敛性的影响及改进

研究惯性权值对粒子群算法(PSO)收敛性的影响,在分析线性权值递减策略基础上,提出一种基于各粒子适应值的递减策略——FDIW。标准测试函数对比实验表明,该策略可以使粒子在搜索初期获得更好的多样性,从而使粒子具有更强的摆脱局部极值的能力,在搜索末期可以加快粒子收敛速度以提高PSO算法的性能。     

带有权重函数学习因子的粒子群算法

粒子群算法(PSO)中惯性权重和学习因子的独自调整策略削弱了算法进化过程的统一性和粒子群的智能特性,很难适应复杂的非线性优化,为此提出一种利用惯性权重来控制学习因子的PSO算法。该算法将学习因子视作惯性权重的线性、非线性以及三角函数,在惯性权重随时间线性或非线性递减的过程中,学习因子发生相应的递减或递增变化,进而通过增强两者之间的相互作用来平衡算法的全局探索和局部开发能力,更好地引导粒子进行优化搜索。同时为了分析惯性权重和学习因子的融合性能,采用线性和非线性权重法进行比较,测试函数的优化结果表明了采用非线性递减权重的优越性。最后通过对多个基准测试函数的优化分析,并与带有异步线性变化和三角函数学习因子调整方法的PSO进行比较发现,该策略利用惯性权重调整学习因子,能达到平衡粒子个体学习能力和向群体学习能力的作用,提高了算法的优化精度。     

基于改进的粒子群算法的多元线性回归模型参数估计

针对基本粒子群算法易陷入局部解的不足,本文基于基本粒子群算法,着重对惯性权重因子进行改进,在非线性递减惯性权重策略基础上增加随机因素的考虑,给出了改进的算法—非线性递减随机惯性权重粒子群算法。并利用国际常用基准测试函数进行仿真实验,测试结果验证了改进算法的计算性能优于基本粒子群算法。在此前提下,本文针对多元线性回归分析中的参数计算复杂问题,又提出一种基于上述改进算法的参数估计方法,以最大似然准则作为粒子群优化算法的适应度函数,建立多元线性回归分析中的参数估计计算模型。算例仿真结果显示,该方法是高效和实用的。     

融合隶属度函数的自适应惯性权重模式的粒子群优化算法

粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的性能极大地依赖于其惯性权重参数的选择策略。当在一次迭代中更新粒子速度时,PSO忽略了粒子间的差异,在所有粒子上应用了相同的惯性权重。针对这一问题,提出一种自适应惯性权重的粒子群算法PSO-AIWA,有效合理地均衡PSO的全局搜索和局部搜索能力。根据当前粒子与全局最优粒子间的差异,算法可以通过基于粒子间距的隶属度函数动态调整粒子的惯性权重,使得每次迭代中,粒子可以根据当前状态在每个维度上的搜索空间内选择合适的惯性权重进行状态更新。在6种基准函数下进行了算法的性能测试,结果表明,与随机式惯性权重PSO算法与线性递减惯性权重PSO-LDIW算法相比,该算法可以获得更好的粒子分布和收敛性。     

复合策略惯性权重的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法中典型线性递减策略的惯性权重不能和运算过程中非线性变化的特点相匹配的问题,提出一种用典型线性递减策略和动态变化策略相结合的方法来确定惯性权重的粒子群优化算法(L-DPSO)。该算法充分利用了线性递减策略的线性和动态变化策略的非线性特点,对两种策略赋予了相应的权重。然后将L-DPSO算法和单独使用典型线性递减策略来确定惯性权重的粒子群优化算法(LPSO)及单独使用动态变化策略来确定惯性权重的粒子群优化算法(DPSO)进行比较,用Griewank和Rastrigin函数进行测试,结果表明,适当调整典型线性递减策略和动态变化策略的权重,L-DPSO算法的收敛速度明显优于LPSO和DPSO算法,收敛精度也有所提高。最后,对L-DPSO算法和几种常用的惯性权重计算方法确定的粒子群优化算法作比较,用Griewank和Rastrigin函数进行测试,结果表明L-DPSO算法也有明显优势。     

基于强化学习的适应性微粒群算法

惯性权重足微粒群算法(PSO)的重要参数,它可以甲衡算法的全局和局部搜索能力的关系,改善算法的性能.对此,提出一种基于强化学习的适应性微粒群算法(RPSO).首先将不同惯性权重调整策略视为粒子的行动集合;然后通过计算Q函数值.考察粒子多步进化的效果;进而选择粒_了最优进化策略,动态调整惯性权重,以增强算法寻找全局最优的...     

基于粒距和动态区间的粒子群权值调整策略

由于标准粒子群优化(PSO)算法把惯性权值作为全局参数,因此很难适应复杂的非线性优化过程。针对这一问题,提出了一种基于粒距和动态区间的权值调整策略（PSSIW）,根据粒子的粒距大小在动态区间内选取不同的权值,并通过区间的动态变化来控制算法的收敛速度。设计了四种不同的动态区间,并采用三个常用的标准测试函数测试不同区间对算法性能的影响。通过与标准粒子群算法比较发现,该策略提高了算法摆脱局部极值的能力,是一种新型全局收敛粒子群算法。     

基于改进粒子群算法的中药提取过程PID优化控制

提出了一种适合于中药提取过程的基于改进粒子群算法的PID优化控制方法;针对粒子群算法存在早熟和局部收敛的问题对算法进行了改进,采用一种非线性动态自适应方法作为惯性因子权值调整策略,使惯性权值随粒子目标值的变化而自动改变;将该法应用于中药提取温度控制系统PID控制器参数优化设计,首先利用广义Hermite-Biehler定理计算控制对象的PID控制器参数稳定域;然后在参数稳定域范围内采用改进粒子群算法寻优得到了满足指定性能指标(ITAE)最小的最佳控制器参数值;最后针对中药提取工段的温度控制二阶时滞系统进行了仿真,验证了该方法的有效性。