基于PSO与K-均值聚类算法优化结合的图像分割方法

为了提高图像分割的质量和效率,同时,针对粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）容易陷于局部最优和K-均值算法对初始聚类中心敏感的问题,本文将PSO和K-均值算法相结合,提出一种通过调整惯性权重和学习因子的优化算法。首先,对图像进行去噪预处理,并将处理后的颜色图像转换到HSV空间,以提高色彩质量。然后,改进粒子群算法中的惯性权重和学习因子公式及参数,避免陷入局部最优。最后,根据粒子的适应度切换到K-均值算法执行局部搜索,使聚类中心不断更新实现快速收敛。实验结果表明,在图像分割的过程中,改进的算法具有全局搜索能力强的优点,能够实现更快的收敛速度和更高的分割精度。     

基于权重QPSO算法的PID控制器参数优化

传统的PID控制器参数优化方法容易产生振荡和较大的超调量,因此智能算法如遗传算法（SGA）和粒子群算法（PSO）被用于参数优化,弥补传统算法的不足,但是遗传算法在进化过程中收敛速度慢,粒子群算法存在易于早熟的缺点。在分析量子粒子群算法（QPSO）的基础上,在算法中引入了权重系数,提出使用改进的量子粒子群算法（WQPSO）优化PID控制器参数。将改进量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较。最后,通过三个传递函数实例,分别使用Z-N、GA、PSO方法和改进的量子粒子群算法进行了PID控制器参数优化设计,并对结果进行了分析。     

基于改进粒子群优化和极限学习机的网络安全态势预测

针对网络安全态势预测模型预测精度不高、收敛较慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化极限学习机（IPSO-ELM）算法的预测方法。首先,通过改进粒子群优化（PSO）算法中的惯性权重和学习因子来实现两种参数随着迭代次数增加的自适应调整,使PSO初期搜索范围大、速度高,后期收敛能力强、稳定。其次,针对PSO易陷入局部最优的问题,提出一种粒子停滞扰动策略,将陷入局部最优的粒子重新引导至全局最优飞行。改进粒子群优化（IPSO）算法既保证了全局寻优的能力,又对局部搜索能力有所增强。最后,将IPSO与极限学习机（ELM）结合来优化ELM的初始权值及阈值。与ELM相比,结合IPSO的ELM的预测精度提高了44.25%。实验结果表明,与PSO-ELM相比,IPSO-ELM的预测结果拟合度可达到0.99,收敛速度提升了47.43%。所提算法在预测精度和收敛速度等指标上明显优于对比算法。     

腰部外骨骼机器人线性自抗扰控制器参数优化

针对腰部外骨骼机器人线性自抗扰控制器参数难以调整的问题,本文提出一种基于天牛须搜索的改进粒子群算法(PSO)。建立腰部外骨骼机器人模型,采用线性自抗扰控制器,进一步引入改进的PSO对其进行参数优化。该算法通过混沌初始化种群,提高粒子执行效率;采用非线性策略调整惯性因子和学习因子,加强粒子的搜索能力;引入天牛须搜索算法与PSO结合,并采用自适应权重,使得粒子可对周边环境进行较好地判断,避免粒子陷入局部最优。分别通过6个测试函数和建立系统评价指标进行仿真实验,结果表明所提出的算法有更好的收敛精度,优化后的控制器具有更好的控制性能。     

基于改进粒子群算法的PID参数优化与仿真

提出了一种基于改进的粒子群优化（PSO）算法的PID控制器参数整定方法。该方法采用了PSO的惯性权值自适应调整机制和粒子种群的动态更新策略，用以加速优化算法的收敛和维持群体的多样性。与常规的PSO算法相比，该方法简单易行，更容易找到全局最优解，优化效率和性能明显提高。将该算法应用非最小相位、一阶滞后等系统的PID控制器参数的优化，能够使控制系统获得较好的动态特性和很强的鲁棒性。仿真实验表明了所提出算法的有效性和优越性。     

一种非线性权重的自适应粒子群优化算法

针对粒子群优化算法中出现早熟和不收敛问题,分析了基本PSO算法参数对其优化性能的影响,提出了基于非线性权重的自适应粒子群优化算法（NWAPSO）。在优化过程中,惯性权重随迭代次数非线性变化,改进的算法能使粒子自适应地改变搜索速度进行搜索,并与基本粒子群算法以及其他改进的粒子群算法进行了比较。实验结果表明,该算法在搜索精度和收敛速度等方面有明显优势。特别对于高维、多峰等复杂非线性优化问题,算法的优越性更明显。     

基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法

针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖参数选取等缺点,提出了一种基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法。对算法中的惯性权重参数采用动态自适应变化方式,在迭代过程中根据粒子适应度差值将种群划分为三个等级,对不同等级的粒子采用不同的惯性权重策略,使粒子能根据自己所处的位置选择合适的惯性权重值,更快地收敛到全局最优位置;同时分别用个体极值和全局极值的线性组合取代PSO算法中的全局最优位置与个体最优位置。通过实验仿真与对比,验证了新算法性能优于标准PSO及其它一些改进的PSO算法,能够用较少的迭代次数找到最优解,具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。     

基于改进惯性权重的粒子群优化算法

惯性权重是粒子群算法中平衡全局搜索和局部搜索能力的重要参数,提出了一种基于改进惯性权重的粒子群优化算法。该算法在进化初期采用基于不同粒子不同维的动态自适应惯性权重策略,加快收敛速度,在进化后期采用线性递减权重策略,同时为防止陷入局优,适时引入混沌变异增加种群多样性。对5个典型测试函数的测试结果表明,NPSO在收敛速度、收敛精度、稳定性和全局搜索能力等方面比线性权重PSO(LDIWPSO)均有很大程度上的提高。     

改进PSO算法在主汽温系统PID参数优化中的应用

提出了一种基于改进的粒子群优化（PSO）算法的PID控制器参数整定方法。通过对粒子赋予不同的初始惯性权重,较好地协调了粒子的全局与局部搜索能力。通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温被控对象的仿真研究,结果表明：改进的粒子群算法在保证PID控制稳定性基础上提高了PID控制的精度,且编码简单,易于实现,具有较好的应用前景。     

改进粒子群优化算法在服务组合中的应用

针对标准粒子群优化(PSO)算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,提出一个改进的PSO算法,该算法设计一种新的惯性权重,在粒子搜索的不同阶段采用不同的计算公式计算惯性权重,并引入自适应变异策略和线性变化的学习因子。实验结果表明,该算法的收敛性等性能比基本粒子群算法有明显提高,能较好地解决非线性问题。     

Optimal design of fractional-order PID controller for five bar linkage robot using a new particle swarm optimization algorithm

This paper introduces a new version of the particle swarm optimization (PSO) method. Two basic modifications for the conventional PSO algorithm are proposed to improve the performance of the algorithm. The first modification inserts adaptive accelerator parameters into the original velocity update formula of the PSO which speeds up the convergence rate of the algorithm. The ability of the algorithm in escaping from local optima is improved using the second modification. In this case, some particles of the swarm, which are named the superseding particles, are selected to be mutated with some probability. The proposed modified PSO (MPSO) is simple to be implemented, fast and reliable. To validate the efficiency and applicability of the MPSO, it is applied for designing optimal fractional-order PID (FOPID) controllers for some benchmark transfer functions. Then, the introduced MPSO is applied for tuning the parameters of FOPID controllers for a five bar linkage robot. Sensitivity analysis over the fractional order of the PID controller is also provided. Numerical simulations reveal that the MPSO can optimally tune the parameters of FOPID controllers.     

基于高斯扰动和自然选择的改进粒子群优化算法

为了有效地平衡粒子群算法的全局与局部搜索性能,提出一种基于高斯扰动和自然选择的改进粒子群优化算法。该算法在采用简化粒子群优化算法的基础上,考虑到个体最优粒子间的相互影响,使用所有融入高斯扰动的个体最优的平均值代替每个粒子的个体最优值,并且借鉴自然选择中适者生存的进化机制提高算法优化性能;同时通过含有惯性权重停止阈值的自适应调节余弦函数递减策略来实现对惯性权重的非线性调整并采用异步变化调整策略来改善粒子的学习能力。仿真实验结果表明,所提算法在收敛速度和精度等方面均有提高,寻优性能优于近期文献中的几种改进的粒子群优化算法。     

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。     

Intelligent identification and control using improved fuzzy particle swarm optimization

This paper presents a novel improved fuzzy particle swarm optimization (IFPSO) algorithm to the intelligent identification and control of a dynamic system. The proposed algorithm estimates optimally the parameters of system and controller by minimizing the mean of squared errors. The particle swarm optimization is enhanced intelligently by using a fuzzy inertia weight to rationally balance the global and local exploitation abilities. In the proposed IFPSO, every particle dynamically adjusts inertia weight according to particles best memories using a nonlinear fuzzy model. As a result, the IFPSO algorithm has a faster convergence speed and a higher accuracy. The performance of IFPSO algorithm is compared with advanced algorithms such as Real-Coded Genetic Algorithm (RCGA), Linearly Decreasing Inertia Weight PSO (LDWPSO) and Fuzzy PSO (FPSO) in terms of parameter accuracy and convergence speed. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

独立自适应调整参数的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优和依赖参数的取值等问题,提出了一种独立自适应参数调整的粒子群优化算法。算法重新定义了粒子进化能力、种群进化能力以及进化率,在此基础上给出了粒子群惯性权重及学习因子的独立调整策略,更好地平衡了算法局部搜索与全局搜索的能力。为保持种群多样性,提高粒子向全局最优位置的收敛速度,在算法迭代过程中,采用粒子重构策略使种群中进化能力较弱的粒子向进化能力较强的粒子进行学习,重新构造生成新粒子。最后通过CEC2013中的10个基准测试函数与4种改进粒子群算法在不同维度下进行测试对比,实验结果验证了该算法在求解复杂函数时具有高效性,通过收敛性分析说明了算法的有效性。     

用改进的人工蜂群算法设计AVR系统最优分数阶PID控制器

分数阶PID控制器（FOPID）是标准PID控制器的一般形式.与PID控制器相比,FOPID有更多的参数,其参数整定也更复杂.本文提出一种基于环交换邻域和混沌的人工蜂群算法（CNC-ABC）,用于FOPID控制器的参数整定.CNC-ABC算法由于应用了环交换邻域,增加了解的搜索范围,从而能加快人工蜂群算法的收敛速度;同时利用混沌的遍历性使算法跳出局部最优解.用CNC-ABC算法优化AVR系统的FOPID控制器的参数.仿真结果表明,CNC-ABC算法整定的FOPID控制器比其它FOPID及PID控制器有较好的性能.     

基于改进粒子群算法的反舰导弹航路规划研究

针对飞行器航路规划问题,提出了一种改进粒子群算法.在标准粒子群算法的基础上,对惯性权重系数进行了非线性的调整,对学习因子进行线性和非线性的优化,并引入遗传算法中的交叉算子,将较好粒子与较差粒子进行交叉,保证了种群的多样性,从而提高算法的全局搜索能力.为了验证算法的可行性与有效性,对其进行仿真测试.实验结果表明,与标准粒子群算法、线性惯性权重相比,改进的粒子群算法表现出较强的全局搜索能力和较好的收敛性.