基于混沌序列的自适应粒子群优化算法

提出一种改进粒子群局部搜索能力的自适应优化算法。通过大量仿真试验,考察粒子平均速度和收敛性之间的关系,给出一种新的自适应调整权重策略。以粒子平均速度作为反馈信息,动态调整权重因子,控制粒子速度并使其沿理想速度曲线下降。在搜索过程中引入混沌序列以改进算法的局部搜索能力。对经典函数的测试结果表明,改进的混合算法通过微粒自适应更新机制确保了全局搜索性能和局部搜索性能的动态平衡,在稳定性和精度上均优于普通PSO算法。     

混沌粒子群优化算法

将混沌融入到传统粒子群提出了混沌粒子群算法。该方法利用了混沌运动的遍历性、随机性以及对初值的敏感性等特性,根据早熟判断机制,在基本粒子群算法陷入早熟时,进行群体的混沌搜索．数值仿真结果表明该方法能跳出局部最优,进一步提高了计算精度和收敛速度,以及全局寻优能力。     

混沌粒子群优化算法研究

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出一种求解优化问题的混沌粒子群优化(CPSO)算法.该算法的基本思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.典型复杂函数优化仿真结果表明该方法是一种较简单有效的算法.     

混沌粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。本文把混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中,这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前杠子群体中的最优粒子进行混沌寻优,然后把混沌手优的结果随机替换粒子群体中的一个粒子。通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而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。仿真结果表明混沌粒子群优化算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。     

基于混沌搜索的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术。文章把混沌优化搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于混沌搜索的粒子群优化算法。该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高的算法的收敛速度和计算精度。仿真计算表明,该算法的性能优于基本PSO算法。     

基于混沌粒子群优化的新型VRP求解算法

标准粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优,且精度较低、收敛速度慢,难以满足求解VRP的需求。本文提出了一种适用于求解VRP模型的新型混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法引入混沌序列,利用混沌对粒子的初始位置进行初始化,提高了样本的质量,并且对当前粒子附加混沌扰动,促使其跳出局部最优,提高了全局搜索能力,有利于在全局范围内寻找到最优值。实验结果表明,本文算法的收敛速度、精度及稳定性高于PSO算法,是一种有效的VRP求解算法.     

有限作用域的混沌粒子群优化算法

针对粒子群可能会陷入局部极优值所导致的早熟问题,提出一种有限作用域的混沌粒子群优化方法。利用特定的初始分布涵盖全局最优值,利用混沌序列良好的非线性性质,影响粒子速度更新过程,增加粒子种群的多样性。以有限作用域外的粒子遍历优化问题的可行域,增加粒子对可行域的广度搜索,以作用域内的粒子搜索最优值,提高全局最优值的精度搜索效率。数值实验表明提出的算法优于标准粒子群和传统的混沌粒子群,并能解决粒子群的早熟问题。     

基于粒子群优化的积单元网络预测混沌序列

提出一种基于粒子群优化(PSO)的积单元神经网络(PUNN)预测混沌时间序列的方法．PUNN信息存储能力强,但是它的训练却很困难．PSO是一类基于群智能的随机全局优化技术,故该文用PSO算法训练PUNN．对Mackey-Glass混沌序列分别用PUNN和模糊神经网络方法做的单步及多步预测对比实验结果说明不仅用PSO算法训练PUNN是有效的,而且用PUNN预测混沌时间序列是一种有效的方法。     

基于动态参数优化的混沌粒子群算法

针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值点的问题,将混沌运动的遍历性,随机性以及初值敏感性等特点融入粒子群优化过程中,并通过模拟退火的方法对参数实现局部优化,使得粒子群优化算法的参数随着优化算法的进行不断改变,以适应不断变化的优化需要.通过对经典函数的仿真实验,证明了该方法在提高收敛性的前提下,收敛精度较传统算法也有了提高,且克服了易陷入局部极值区域的问题.     

混沌粒子群优化算法在柴油排产中的应用

针对柴油生产过程中的加氢精制与调合优化问题,建立加工和库存成本优化模型,采用改进粒子群算法进行计算。通过对某炼油厂一个月的柴油生产数据进行测试,结果表明该算法有较好的应用效果,对柴油排产有一定的指导作用。     

一种嵌入局部混沌搜索的混合微粒群优化算法

该文研究了基于种群演化的微粒群优化算法,针对此算法在迭代的过程中陷入局部极小点而产生群体演化停滞的现象,提出了一种嵌入局部混沌搜索的混合微粒群优化算法。此混合方法利用混沌迭代的遍历性来增强算法的局部精确搜索能力从而达到全局搜索性能和局部搜索性能的平衡,使群体快速脱离停滞状态。实验结果表明,相比于其他演化搜索算法如标准微粒群算法,标准遗传算法和改进微粒群算法,嵌入局部混沌搜索的混合微粒群算法在收敛性和鲁棒性方面得到了较大的改善,很大程度上避免了演化停滞现象的发生,是一种高效的搜索方法。     

一种带混沌变异的粒子群优化算法

为了克服粒子群算法在进化后期存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了一种混沌变异粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率对种群中非优胜粒子进行变异操作,并对全局最优位置进行小范围混沌扰动,以增强算法跳出局部最优的能力。对几种复杂典型函数与标准粒子群算法进行了仿真测试,结果表明该算法明显改善了全局搜索能力和抗早熟收敛性能。     

基于混沌的PSO粒子滤波算法

粒子群优化(PSO)粒子滤波算法容易陷入局部最优,从而降低算法精度。针对该问题,提出一种基于混沌的PSO粒子滤波算法。该算法通过混沌搜索算法找到全局最优位置,驱散聚集在局部最优的粒子群,使其向全局最优位置靠近,增加有效估计粒子数,抑制粒子退化与枯竭问题。仿真结果表明,与传统的粒子滤波算法和PSO粒子滤波算法相比,改进算法的估计精度有较大提高。     

基于动态参数的杂交粒子群优化算法

粒子群优化算法的局部搜索能力较差,搜索精度不够高,容易陷入局部极小解,且搜索性能对参数具有一定的依赖性。本文针对这些缺点,在借鉴遗传算法中杂交概念的基础上,进一步通过在速度进化方程中引进动态参数来提高算法的收敛速度和收敛率。经LevyNo. 5函数对改进算法的测试表明,相对杂交粒子群优化算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均得到了不同程度的提高。     

嵌入层叠混沌策略的随机粒子群算法

鉴于求解复杂问题时粒子群优化算法易出现早熟收敛的问题,通过引入轨迹扰动因子,提出随机粒子群进化迭代方程.该方程在统计行为中保证粒子向特定的收敛中心逼近,但对“旧址”的依赖性呈现出随机特性,从而使粒子群的快速跳转和迁移成为可能,避免过早落入局部陷阱.同时该进化方程还利用层叠混沌策略和对称极值扰动策略进一步增强算法的局部收敛性和全局搜索性.实验表明,由上述进化方程和改进策略构成的随机混沌粒子群算法具有鲁棒性较强、收敛速度较快和精度较高等优势,性能优于其他同源粒子群算法.     

基于信息熵的粒子群优化算法

粒子群算法是一种进化计算技术,并成功的运用于广泛的数值优化问题。PSO算法在求解高维复杂函数优化问题时容易陷入局部最优。有鉴于此,本文提出了一种基于信息熵的粒子优化算法。该算法提高设计了一种兼顾种群选择性压力以及种群多样性的选择策略,从而提高了粒子在运行过程中的多样性。实验表明,该算法有效避免了陷入局部最优,提高了全局最优解的搜索精度。     

一种改进的微粒群优化算法

提出了一种基于差分进化算子变异的改进微粒群优化算法，为减小陷入局优的可能性，在群体最优信息陷入停滞时引入差分进化算子变异，使算法摆脱局部极优点的束缚，同时又保持前期搜索速度快的特性，提高全局搜索能力。仿真实验表明：与标准微粒群优化算法相比，该文算法的全局收敛性能得到了显著提高，能有效避免微粒群优化算法中的早熟收敛问题。     

基于Tent混沌序列的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易陷入局部极值和进化后期收敛速度缓慢的问题,提出基于Tent混沌序列的粒子群优化算法,应用Tent映射初始化均匀分布的粒群,提高初始解的质量,设定粒子群聚集程度的判定阈值,并引入局部变异机制和局部应用Tent映射重新初始化粒群的方法,增强算法跳出局部最优解的能力,有效避免计算的盲目性,从而加快算法的收敛速度。仿真实验结果表明,该算法是有效的。     

基于模式优选思想改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法（PSO）容易陷入局部最优值的缺点,提出一种基于遗传算法模式定理思想改进的粒子群优化算法（IPSO）．新算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力．对典型函数的测试表明,IPSO算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能有效地避免早熟收敛问题．将改进的粒子群优化算法用于氧化反应动力学参数的优化,计算结果表明,新算法优化结果明显优于文献报道．