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。     

自适应多位变异粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出一种改进的自适应多位变异粒子群优化算法.根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,在理论上保证了算法具有良好的性能.对几种典型函数的测试结果表明：该算法的全局搜索能力有了显著改善,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题.     

采用异构搜索的多子群协同进化粒子群算法

针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、搜索精度低的问题,提出一种异构多子群粒子群算法。算法由自适应子群、精英子群和若干普通子群构成,精英子群由普通子群和自适应子群中的优秀个体组成,每个子种群采用不同策略进行进化,根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值自适应地调整惯性权重,自适应子群根据普通子群的适应度值和速度自适应调整飞行方向,采用免疫克隆选择算子对精英子群进行精细搜索,普通子群、自适应子群与精英子群之间通过迁移操作实现信息的充分交流。针对典型的Benchmark 函数优化问题测试,仿真结果表明所提算法能较好地保持粒子多样性,收敛精度高且全局搜索能力强,具有良好优化性能。     

一种新的自适应动态文化粒子群优化算法

为了克服粒子群优化算法在解决复杂问题时易陷入局部最优的缺陷, 提出了一种新的自适应动态文化粒子群优化算法。该算法引入评价粒子群早熟收敛程度的指标来判断种群空间粒子群状态, 以确定影响函数对种群空间粒子群的作用时机, 当算法陷入局部最优时, 自适应地利用影响函数对种群空间进行变异更新, 从而有效发挥文化粒子群算法的双演化双促进机制。并且根据种群的早熟收敛程度自适应地调整粒子的惯性权重, 使种群在进化过程中始终保持惯性权重的多样性, 在算法的全局收敛性与收敛速度之间作一个很好的折中。最后对四个经典的测试函数进行仿真, 结果表明该算法具有很强的搜索能力, 收敛速度和收敛精度也有所提高。     

自适应二次变异差分进化算法

提出一种基于群体适应度方差自适应二次变异的差分进化算法．该算法在运行过程中根据群体适应度方差的大小，增加一种新的变异算子对最优个体和部分其他个体同时进行变异操作，以提高种群多样性，增强差分进化算法跳出局部最优解的能力．对几种典型Benchmarks函数进行了测试，实验结果表明，该方法能有效避免早熟收敛，显著提高算法的全局搜索能力。     

一种自适应指导的文化粒子群算法

针对文化粒子群算法中影响函数对群体空间的全局变异操作,易导致粒子群算法结构失效及不易收敛的缺点,将群体适应度方差引入到群体空间,提出一种自适应指导的文化粒子群算法。算法通过计算群体适应度方差判断群体空间状态,当算法陷入局部最优时,自适应地利用影响函数对群体空间进行变异更新,从而有效发挥了文化粒子群算法“双演化双促进”机制。将该算法与基本粒子群算法（PSO）、文化粒子群算法（CPSO）和自适应变异粒子群算法（AMPSO）进行比较,实验结果证明该算法不仅具有较好的全局收敛性,算法收敛速度和稳定性也都有显著提高。     

一种引入复合形算子的变异粒子群算法

针对粒子群算法存在的收敛速度较慢和早熟收敛两大难题提出了一种新的改进型粒子群算法：搜索初期由粒子群算法进行全局寻优,当判断粒子群体已经进入局部最优区域时,引入复合形算法迅速达到局部收敛,从而有效地提高粒子群算法的局部搜索能力。同时引入自适应变异惯性权重提高摆脱局部最优的能力,增加种群的多样性。通过典型优化函数的实验验证,该算法是一种兼顾局部性能和全局搜索能力的高效算法。     

基于自适应选择和变异的改进粒子群算法

针对基本粒子群优化算法搜索精度低和易早熟的缺点,提出了一种基于自适应选择和变异算子的改进粒子群算法。选择算子可提高粒子群的整体适应度,增强粒子群的局部搜索能力;变异算子则能扩大粒子群的搜索范围,防止粒子群陷入局部最优。搜索时,根据全局极值在迭代过程中的变化情况,自适应地调整选择算子和变异算子使粒子群飞向全局最优。典型函数的算例测试表明,改进的粒子群算法较传统算法具有更高的搜索精度和更强的抗早熟能力。     

一种个性化变异的免疫粒子群算法

为了克服粒子群算法易早熟、后期收敛慢的缺点,根据免疫优化理论,提出一种改进的个性化变异免疫粒子群算法。该算法通过对适应度较低的弱势抗体群采用疫苗启发式变异、柯西变异和对称变异,加快了算法收敛速度,增强了算法逃离局部最优的能力;通过对适应度较高的记忆抗体群采用正态变异和改进的混沌扰动,提高了算法的收敛精度。同时,算法中的交叉变异率均实行自适应调整。实验结果表明该算法优于几种典型的粒子群算法和基本免疫克隆算法。     

基于自适应混沌粒子群优化的防空目标分配

粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度较低的问题.为此,提出一种基于自适应混沌粒子群的优化算法.采用自适应权重和遗传算法中的交叉、变异操作更新粒子群,增加种群粒子的多样性,运用早熟判断机制判断粒子的当前状态,当粒子处于早熟状态时,利用混沌搜索的方法引导群体快速跳出局部最优.仿真结果表明,该算法可以有效解决粒子群算法的早熟问题,提高搜索精度和收敛速度.     

具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法.通过设定的阈值,算法将种群进化状态划分为正常状态和"早熟"状态: 若算法处于正常的进化状态,采用标准粒子群优化算法的进化模式;当粒子陷入"早熟"状态,运用反向学习和自适应逃逸功能,对个体最优位置进行反向学习,产生粒子的反向解,增加粒子的反向学习能力,增强算法逃离局部最优的能力,提高算法寻优率.在固定评估次数的情况下,对8个基准测试函数进行仿真,实验结果表明:所提算法在收敛速度、寻优精度和逃离局部最优的能力上明显优于多种经典粒子群优化算法,如充分联系的粒子群优化算法(FIPS)、基于时变加速度系数的自组织分层粒子群优化算法(HPSO-TVAC)、综合学习的粒子群优化算法(CLPSO)、自适应粒子群优化算法(APSO)、双中心粒子群优化算法(DCPSO)和具有快速收敛和自适应逃逸功能的粒子群优化算法(FAPSO)等.     

一种最优粒子逐维变异的粒子群优化算法

针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入局部最优、收敛速度过慢、精度低等问题,提出一种新的变异策略,对全局最优粒子进行逐维的重心反向学习变异.逐维变异降低了维间干扰,通过更新全局最优位置引领粒子向更好的位置飞行,同时加强了种群的多样性.仿真实验与基于柯西变异的混合粒子群算法(HPSO)及重心反向粒子群优化算法(COPSO)在9个标准测试函数上进行了对比.实验表明逐维重心反向变异算法(DCOPSO)具有较高的收敛速度及精度.     

小生境粒子群优化算法

针对粒子群算法容易早熟收敛和后期收敛速度慢的缺点,结合进化论中小生境技术,提出了小生境粒子群优化算法。通过粒子之间的距离找到具有相似距离的粒子个体组成小生境种群,然后在该种群里面利用粒子群优化算法进化粒子,所有个体经过其小生境群体的进化之后,找到最优的个体存入到下一代的粒子群中,直到找到满意的适应值为止。最后利用Shaffer函数验证了该算法的性能,并且与其他算法进行比较,结果表明该文算法能获得比较好的解,收敛成功率高,并且代价也比较小。     

混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入早熟收敛等缺点,提出了混合粒子群优化算法。它借鉴群体位置方差的早熟判断机制,把基因换位和变异算子引入到算法中,构造出新的个体和个体基因的适应值函数,将适应值最差的基因进行变异。为减少算法计算量,采用耗散的粒子群算法结构。实验表明,该算法比只有一个适应值的粒子群算法具有更快的收敛速度。且具有很强的避免局部极小能力,其性能远远优于单一优化方法。     

基于改进粒子群优化算法的AGV全局路径规划

分析了用人工神经网络模型描述环境时,采用Sigmoid函数作为神经网络作用函数的不足之处,提出采用双曲正切函数作为神经网络的作用函数,使网络更有利于路径优化算法的寻优计算。粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法具有收敛速度快,需要调节的参数少等优点,但优化过程中容易发生“早熟”收敛,使优化陷入局部极小值。通过引入模拟退火算法、“交叉算子”和“变异算子”,提出了一种新的改进粒子群优化算法（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）来解决AGV全局路径规划问题。仿真结果表明,IPSO具有很强的全局寻优能力,并且收敛速度比PSO快,能够为AGV规划出理想的路径。     

保持粒子活性的改进粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法（particle swarm optimization, 简称PSO）存在的早熟收敛问题,提出了一种保持粒子活性的改进粒子群优化（IPSO）算法。当粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索。通过对4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,而且能够更有效地进行全局搜索。     

一种群活性反馈粒子群优化算法

为解决粒子群优化(PSO)算法的早熟收敛问题,提出一种群活性反馈PSO进化算法SAF-PSO。利用群活性加速度作为多样性测度,当群活性加速下降时,对粒子的位置和速度分别执行进化和变异操作,增强粒子跳出局部最优的能力,提高寻找全局最优的几率。对基准函数的仿真结果表明,与其他PSO算法相比,该算法具有更强的全局搜索能力和更高的寻优精度。     

基于改进粒子群优化算法的TSP问题研究

针对标准粒子群优化算法易出现问题,提出一种改进粒子群算法。该算法为不同的粒子分配不同的任务,对性能较好的粒子使用较小的惯性权重,对性能较差的粒子采用较大的惯性权重,惯性权重根据适应度函数自适应调整,更好地平衡算法的全局与局部搜索能力,提高算法的多样性与搜索效率。用14点TSP标准数据对算法性能进行测试,结果表明该算法能够较早跳出局部最优,具有较高的收敛速度和收敛率。     

基于小波变异粒子群和模糊熵的图像分割

基于粒子群和模糊熵的图像分割算法用于各种图像分割时,由于基本粒子群算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点,使得该算法难以得到理想的分割效果。针对此问题,提出了一种基于小波变异粒子群和模糊熵的图像分割算法,利用小波变异粒子群来搜索使模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值。通过与其他两种粒子群算法的分割结果进行比较,表明该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间较小,具有很好的自适应性。     

最优粒子增强探索粒子群算法

针对粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）存在收敛速度慢、寻优精度低和早熟收敛的问题,提出一种最优粒子增强探索粒子群算法（Optimal particle Enhanced Exploration Particle Swarm Optimization,OEEPSO）。OEEPSO将最优粒子在空间中的位置信息以二维一组划分,按4种方式计算每二维的适应值,选择适应值最小的方式更新对应维度的速度值和位置值。该策略加强了对最优粒子周围区域的探索,使粒子群能更快地向全局最优解靠近,提高了算法的收敛速度和求解精度。当算法陷入局部最优时,根据群体历史最优解的适应值,动态调整各粒子的速度值和位置值,使算法最终收敛到全局最优解。实验结果表明,OEEPSO具有收敛速度快、求解精度高的特点。