群核进化粒子群优化方法

粒子群优化方法（PSO Particle Swarm Optimization）是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的进化计算技术,并成功应用于各类优化问题。其基本思想源于对鸟群捕食等群体行为的研究。本文对标准PSO方法进行了分析,给出了“群核”（Swarm-Core）的概念,并在此基础上,提出了群核进化粒子群优化方法（Swarm-Core Evolutionary Particle Swarm Optimization,SCEPSO）,同时把该方法与其它版本PSO方法进行了比较。试验结果表明：在相同环境下,SCEPSO方法能较好地克服传统PSO方法中的不足,测试结果较其它几个版本的PSO方法有很大提高,是非常有效的。     

一种更简化而高效的粒子群优化算法

针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremum disturbed particle swarm optimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(ext     

基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法

为改善粒子群优化算法对大规模多变量求解的性能，提出了基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法．对粒子群优化算法机理和本质并行性进行分析，设计和实现了一种并行粒子群优化算法．实验结果表明，基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法不仅提高了求解效率，而且改善了早收敛现象，算法的性能比经典粒子群优化算法有了很大提高．     

粒子群优化算法的性能分析和参数选择

惯性权重和加速因子是影响粒子群算法优化性能的重要参数.基于常用的12个测试函数,本文通过实验研究了不同参数组合下粒子的探索能力和算法的优化性能,在此基础上推荐了一组固定的参数组合.通过惯性权重和加速因子的不同变化策略组合对算法性能影响的实验分析,推荐了一种变化的参数设置方法.基于CEC2015发布的15个基准函数进一步验证了本文推荐的参数选取方法的有效性.最后讨论了粒子群优化（Particle swarm optimization,PSO）算法在连续优化和离散优化方面的应用问题.     

三群粒子群优化算法及其在丙烯腈收率软测量中的应用

提出了一种三群粒子群优化算法（THSPSO, three sub-swarms particle swarm optimization）．该算法将整个粒子群分为三群，第一群粒子朝全局历史最优方向飞行，第二群粒子朝着相反方向飞行，第三群粒子在全局历史最优位置周围随机飞行．分别将该算法和基本粒子群优化算法（PSO, particle swarm optimization）用于一些常用测试函数的优化问题；结果表明,与PSO相比，THSPSO具有更好的优化性能．然后，用THSPSO训练神经网络，并将其用于丙烯腈收率软测量建模，结果显示了三群粒子群优化算法在丙烯腈软测量建模中的可行性与有效性．     

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。     

粒子群优化算法研究综述

粒子群优化算法是一类基于群体智能的启发式全局优化技术，群体中的每一个微粒代表待解决问题的一个候选解，算法通过粒子间信息素的交互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。本文介绍了粒子群优化算法的基本原理．给出了多种改进形式以及研究现状，并提出了未来可能的研究方向。     

一种基于网格划分的自适应粒子群优化算法*

为了提升粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)的性能,提出了一种基于网格划分的自适应粒子群优化(grid-based adaptive particle swarm optimization, GAPSO)算法和基于网格划分的多样性计算方法,并设计了初始种群多样性最大化(maximal diversity algorithm for the initial swarm,MDAIS)算法。GAPSO分为两个阶段：根据粒子对多样性的贡献自适应调整粒子的进化方向,使种     

基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法

针对粒子群算法和克隆选择原理的特点,提出了基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法.该算法将整个群体分为若干子群体,在子群体内部应用基本的粒子群算法,以子群体作为抗体设计了克隆、变异、选择和受体编辑算子.交异算子使子群体动态变化实现子群体闻相互交换信息,具有良好的全局搜索能力.实验结果表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高的优点,可用于工程问题中具有各种特性的复杂函数优化.     

基于Q学习的多任务多目标粒子群优化算法

多任务粒子群优化算法(multi-task particle swarm ptimization, MTPSO)通过知识迁移学习,具有快速收敛能力,广泛应用于求解多任务多目标优化问题.然而, MTPSO难以根据种群进化状态自适应调整优化过程,容易陷入局部最优,收敛性能较差.针对此问题,利用强化学习的自我进化与预测能力,提出一种基于Q学习的多任务多目标粒子群优化算法(QM2PSO).首先,设计粒子群参数动态更新方法,利用Q学习方法在线更新粒子群算法的惯性权重和加速度参数,提高当前粒子收敛到Pareto前沿的能力;其次,提出基于柯西分布的突变搜索策略,通过全局和局部交替搜索多任务最优解,避免算法陷入局部最优;最后,设计基于正向迁移准则的知识迁移方法,采用Q学习方法更新知识迁移率,改善知识负迁移现象.与已有经典算法的对比实验结果表明所提出的QM2PSO算法具有更优越的收敛性.     

基于粒子群优化算法的系统可靠性优化

系统可靠性优化问题是典型的NP难题,建立了可靠性冗余优化模型,采用粒子群优化算法对其进行求解。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明了算法对求解可靠性优化问题的可行性和有效性。     

多目标优化的粒子群算法研究

本文介绍了粒子群优化算法PSO中的多目标优化的粒子群算法及其应用,并将其运用在防守对方多个前锋球员的进攻威胁,以粒子群算法随机性来适应不断变化的形势。     

粒子群优化算法改进及展望

粒子群优化算法是一种启发式全局优化技术,一种基于群智能的演化计算方法。本文给出了多种改进形式以及与其他算法的比较,并提出了未来可能的研究方向。     

一种新的融合粒子群算法的混合蟑螂群算法

针对连续蟑螂算法存在初始解质量不高和算法评价次数过多的问题,提出了一种融合了粒子群算法的混合蟑螂群算法并应用于函数优化问题.首先由基本粒子群算法快速收敛到解空间内一个相对优的解,然后由一种改进的蟑螂算法完成全局寻优.仿真结果显示:混合蟑螂算法具有收敛速度快、求解精度高的特点,其算法整体性能优于已存在的连续蟑螂算法.     

一种随机粒子群算法及应用

为提高粒子群算法的优化效率,在分析量子粒子群优化算法的基础上,提出了一种随机粒子群优化算法。该算法只有一个控制参数,搜索步长由一个随机变量的取值动态决定,通过合理设计控制参数的取值,实现对目标位置的跟踪。标准测试函数极值优化和聚类优化的实验结果表明,与量子粒子群和普通粒子群算法相比,该算法在优化能力和优化效率两方面都有改进。     

粒子群优化算法研究

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的,用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。本文首先介绍PSO算法的基本原理和工作机制;然后介绍粒子群优化算法的优化策略,包括提高收敛速度﹑算法离散化﹑提高总群多样性;最后对其将来的发展进行了展望。     

一种改进的粒子群优化算法及其仿真

粒子群优化算法（particle swarm optimization，PSO）是一种新兴的优化技术，其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点，在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题，提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO（IPSO）算法，以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试，结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能，而且还具有良好的稳定性。     

一种改进的粒子群优化算法及其仿真

粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点,在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO(IPSO)算法,以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能,而且还具有良好的稳定性。     

粒子群算法求解连续优化问题的性能分析

粒子群优化(PSO)算法是一类有效的随机全局优化技术,适用于求解连续优化问题.它利用一个粒子群搜索解空间,通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.本文介绍了基本的PSO算法,使用3类代表性的标准测试函数对粒子群算法进行了实验分析,并进一步讨论了PSO算法的寻优性能,提出了PSO求解连续优化问题的性能分析策略.     

粒子群算法在组合优化问题上的研究与发展

粒子群优化算法是一种新兴的基于群智能搜索的优化技术。该算法简单、易实现、参数少,具有较强的全局优化能力,可有效应用于科学与工程实践中。介绍了算法的基本原理和算法在组合优化上一些改进方法的主要应用形式。最后,对粒子群算法作了一些深入分析并在此基础上对粒子群算法应用于组合优化问题做了一些总结。