基于自适应人工鱼群的粒子滤波算法

针对粒子滤波算法中存在粒子退化及粒子枯竭的问题,本文提出一种自适应的人工鱼群粒子滤波算法,该算法通过把觅食行为和聚群行为引入粒子滤波算法中,并自适应调整人工鱼的移动步长和视野范围,从而增加了粒子的多样性,克服了粒子退化及粒子枯竭问题;驱动粒子向最优位置靠近,克服粒子易陷入局部最优问题,增强了粒子的全局搜索能力。仿真实验表明,本文提出的算法与人工鱼群粒子滤波及标准粒子滤波算法相比,滤波精度有显著的提高。     

带变异算子的自适应粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在进化过程的后期收敛速度较慢,易陷入局部最优的缺点,对基本粒子群优化算法作了如下改进：在速度更新公式中引入非线性递减的惯性权重;改进位置更新公式;对全局极值进行自适应的变异操作。提出一种新的混合变异算子的自适应粒子群优化算法。通过与其他算法的数值实验对比,表明了该算法具有较快的收敛速度和较好的收敛精度。     

基于自适应飞蛾扑火优化算法的三维路径规划

三维路径规划问题是在干扰环境下寻找出发点到目的地之间最优路径的组合优化问题。针对传统群智能算法在求解该问题时存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种自适应飞蛾扑火优化算法对该问题进行优化求解。改进算法通过引入飞行方向动态调整策略和位置交叉策略,在动态调整飞蛾飞行方向的同时不断产生新个体,有效避免了算法陷入局部最优;通过自适应调整火焰的数量,在算法全局探索阶段增强了种群多样性,避免了早熟收敛。将自适应飞蛾扑火优化算法与其他群智能算法用于三维路径规划问题求解,实验结果表明,改进的自适应飞蛾扑火优化算法在所有算法中代价值最小,收敛速度最快,说明该算法在三维路径规划问题中具有更好的求解能力。     

一种基于动态惯性权重的鸟群优化算法

鸟群算法（BSA）作为一种新型的元启发式群智能算法,存在易陷入局部最优、收敛速度慢和求解精度低等问题。针对原鸟群算法在求解最优化问题中的不足,提出一种基于动态惯性权重的鸟群优化算法(DBSA)。该算法通过引入非线性动态惯性权重修正鸟群飞行间隔,平衡种群全局搜索与局部搜索能力;在模拟鸟群生产者觅食的过程中引入莱维飞行,替换原算法中生产者的觅食策略提高算法活力和有效性。实验表明改进后的鸟群算法有效提高了算法的收敛速度和寻优精度。     

基于改进粒子群算法的三维路径规划

针对粒子群算法解决建造项目中的无人机三维路径规划问题时,易陷入局部最优问题,提出了一种混合惯性牵引力的粒子群优化算法。通过在初始阶段起始点与目标点位置关系,引入自适应初始化机制,对粒子群的初始种群进行优化;采用线性递减的惯性权重方式,加强算法前期的全局搜索与后期的局部搜索性能;借助万有引力思想在速度更新中引入加速度,加强搜索的性能。采用有无自适应初始化机制的改进算法进行对比试验,结果验证了该机制更有利于提高算法的求解质量;通过IPSO算法、IHPSO算法与改进算法进行仿真实验,结果表明改进算法所的求解质量上更好,稳定性相对于IPSO较好69.75%,相对于IHPSO较好17.41%。     

基于自适应粒子群的SVM参数优化研究

针对粒子群算法在优化SVM参数时,存在着易陷入局部最优,早熟收敛的问题,首先提出了一种用自适应权重来代替惯性权重的粒子群算法,再引入自适应变异对粒子群算法进行优化,增强粒子的种群多样性,使其能够跳出局部最优解,从而达到全局最优.最后,将改进后的算法(GPSO-SVM)应用到UCI标准数据集上进行验证,实验结果表明,改进后的算法提高了粒子的搜索性能,是一种有效的SVM参数优化算法.     

混合策略改进的蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法存在的求解精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出混合策略改进的蝴蝶优化算法.首先,利用Circle映射初始化蝴蝶个体的位置,增加初始个体的多样性;其次,在局部搜索阶段利用动态切换概率控制改进正弦余弦算法与蝴蝶优化算法的转换,充分利用少量的蝴蝶个体,增强算法的局部开发能力;然后,在全局和局部位置更新处引入自适应余切权重系数,控制蝴蝶个体下一代的移动方向和距离,提高算法的收敛速度和精度;最后,引入逐维变异策略,对全局最优位置变异,引导种群向最优位置进化,避免陷入局部最优.对八个基准函数进行仿真实验,结果表明,改进算法的收敛性能更佳,与其他改进算法相比具有一定的竞争力.     

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。     

柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法

针对基本蝴蝶优化算法（Butterfly Optimization Algorithm,BOA）存在的收敛精度较低、容易陷入局部最优解的问题,提出柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法（Cauchy variation and adaptive Weight Butterfly Optimization Algorithm,CWBOA）。通过在全局位置更新处引入柯西分布函数进行变异,在局部位置更新处引入自适应权重因子,改进了蝴蝶算法的局部搜索能力;并且引入动态切换概率[p]来权衡全局探索与局部开发过程的比重。改进的算法通过对多个单峰、多峰和固定测试维度的函数进行求解,结果表明,CWBOA对大多数测试函数有更好的求解精度、速度和稳定性。     

基于AKPSO算法的加速度计快速标定方法

针对粒子群优化（ PSO）算法在加速度计标定优化后期出现的早熟、陷入局部最优的不足,以及KalmanPSO（ KPSO）算法在设计与应用过程中存在的缺陷,提出了基于自适应 Kalman 滤波的改进 PSO （ AKPSO）算法,并将其成功应用于加速度计快速标定。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立了粒子群系统状态方程和观测方程;采用指数加权的自适应衰减记忆Kalman滤波来对粒子的位置进行估计。加速度计标定仿真结果表明：所提出的算法在收敛速度、收敛精度方面都要优于PSO,KPSO算法,有效地提高了加速度计的标定精度。     

基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群算法

针对粒子群优化(PSO)算法易出现早熟收敛及寻优精度低等问题,为提高粒子群优化算法寻优能力,提出了一种基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群优化算法(CEPSO)。首先,使用各粒子的适应度计算权重系数;然后,分别使用各粒子当前位置和迄今为止最优位置构造了加权的种群质心和最优个体质心,使用平均粒距来度量群体状态,并依据群体状态设计了分段指数惯性权重;最后,结合使用分段指数惯性权重和双质心调整了粒子速度更新公式。仿真结果表明,CEPSO能增强寻优能力,并具有较强的稳定性。     

基于自适应参数与混沌搜索的PSO算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统粒子群优化(PSO)算法在求解柔性作业车间调度问题中的不足,提出了基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法。对粒子群算法中的惯性系数等参数采用基于迭代搜索而自适应调整的方式,使粒子在初期以较大惯性进行大范围搜索,后期逐渐减小惯性而转入精细搜索。这种方法改变了传统粒子群算法在求解过程中的盲目随机与求解精度不高的问题;同时,通过在局部搜索过程中引入混沌技术,扩大对最优解的寻找范围,以此避免算法陷入局部最优,有效提高算法的全局寻优能力。实验结果表明,基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时能够获得更优粒子适应度平均值及更好的优化目标。所提算法对求解柔性作业车间调度问题可行,有效。     

基于改进布谷鸟粒子滤波算法的WSN目标跟踪

为了解决粒子滤波(PF)的无线传感器目标跟踪中样本贫化导致的精度较低的问题,提出了改进布谷鸟粒子滤波的WSN目标跟踪方法。通过改进布谷鸟算法的滤波算法取代粒子滤波重采样过程,主要通过改进布谷鸟算法中的搜索步长值 和发现外来鸟卵的物种的概率 的自适应调节,同时在步长更新方程中实时引入函数值的变化趋势,引导粒子整体上向较高的随机区域移动, 有效调整全局探索和局部探索适应能力、改善粒子贫化和局部极值问题,增加粒子群多样化从而提高跟踪性能。实验结果表明,改进布谷鸟粒子滤波算法重采样方法可以防止粒子的退化,增加粒子的多样性,减少跟踪误差,可以减少算法的运行时间,实时追踪性能大幅提高。与CS-PF算法和PF算法相比较,ICS-PF 算法的计算时间是最短的,ICS-PF算法的位置和速度的平均平方根误差最小(位置0.0306、0.0213、速度0.0253、0.0102),PF算法的跟踪精度是最低的,而ICS-PF跟踪精度较高,ICS-PF算法被证明具有良好的跟踪性能。     

一种基于模糊学习子群的多目标粒子群算法

为提高多目标粒子群算法的局部搜索能力,提出了一种模糊学习子群多目标粒子群算法(FLSMOP-SO).在搜索过程中,每个粒子模糊自适应学习生成不确定的p个粒子形成一个子群而不是只产生一个新粒子,然后在其中选择模糊满意解作为其下一代新粒子.对四个典型测试函数的实验结果表明,新算法比NSGAⅡ和MOPSO两种经典多目标优化算法有显著的优越性.     

改进的布谷鸟算法优化粒子滤波研究

针对布谷鸟算法易限于局部最优的问题，通过对布谷鸟算法的搜索步长值[α]和发现外来鸟卵的物种的概率[pα]进行改进，来平衡布谷鸟算法局部寻优与全局寻优的能力。改进的布谷鸟算法与粒子滤波结合，代替粒子滤波的重采样过程，解决粒子贫化和估计精度低的问题。实验结果表明，改进的布谷鸟优化粒子滤波算法中，粒子的多样性提高，从而保证了估计精度的提高。     

融合多策略的鸟群算法及油层识别ELM模型优化

为了改进鸟群算法易陷入局部最优、收敛速度慢以及种群多样性不足的缺点,提出融合多策略的鸟群算法.引入混沌权重和对称切线混沌加速系数以及高斯扰动策略,增强算法跳出局部最优的能力;引入混合多步选择和自适应步长因子策略,加快算法的收敛速度;引入小波变异策略,丰富算法的种群多样性.实验采用10个基准测试函数,将改进的算法与另外5...     

基于自适应蝙蝠粒子滤波算法的WSN目标跟踪

为了解决粒子滤波(PF)的无线传感器目标跟踪中样本贫化导致的精度较低的问题,提出了自适应蝙蝠粒子滤波的WSN目标跟踪方法。通过自适应的蝙蝠算法的滤波算法优化粒子重采样过程,结合最新的观测值定义粒子的适应度函数,引导粒子整体上向较高的随机区域移动。同时利用动态自适应惯性权重探索新的粒子位置更新为设计机制,引入动态适应惯性权重值, 有效调整全局探索和局部探索适应能力、改善粒子贫化和局部极值问题,增加粒子群多样化从而提高跟踪性能。实验结果表明,自适应蝙蝠粒子滤波算法重采样方法可以防止粒子的退化,增加粒子的多样性,减少跟踪误差,可以减少算法的运行时间,实时追踪性能大幅提高。与BA-PF算法和PF算法相比较,IBAPF 算法的计算时间是最短的,IBA-PF算法的位置和速度的平均平方根误差最小(位置0.0311、0.0202、速度0.0262、0.0101),PF算法的跟踪精度是最低的,而IBA-PF跟踪精度较高,IBA-PF算法被证明具有良好的跟踪性能。     

多策略融合的改进万有引力搜索算法

为解决传统万有引力搜索算法（GSA）易陷入局部最优和开发能力弱等问题,提出了一种多策略融合的改进万有引力搜索算法（MFGSA）。首先,提出动态调整引力常数G的更新策略,以增强算法的探索能力和收敛精度;其次,为保留粒子的多样性,提出了基于对称思想的粒子越界处理策略,以提高算法的收敛精度;为适应前两个策略,还引入精英思想,用最优粒子改善最差粒子位置策略,以避免算法陷入局部最优;同时,提出了自适应因子更新粒子速度和位置策略,以提高算法的收敛速度。为验证改进算法的性能,将改进算法与传统万有引力搜索算法和其他四种改进万有引力搜索算法在10个基准函数上进行了对比实验,结果表明MFGSA在收敛速度、搜索精度方面优势较大,表明MFGSA性能的优越性。     

融合多策略的增强海鸥优化算法

针对海鸥优化算法(SOA)求解精度低、种群多样性差、易陷入早熟收敛的缺点,提出了一种融合多策略的海鸥优化算法(ESOA)。首先,在每次迭代的过程中,引入改进的自适应差分变异策略,对单个海鸥个体进行差分变异操作并通过自适应机制扩大海鸥的全局搜索范围及提高种群的多样性;其次,设置了基于粒子群算法的机制来处理最差的海鸥个体位置;最后,针对海鸥的最优位置,采用了动态透镜映射的策略增加算法跳出局部最优的能力。采用CEC2017测试函数中的14个函数作为基准测试函数,将ESOA与麻雀算法(SSA)、飞蛾扑火算法(MFO)、灰狼算法(GWO),以及改进的GSCSOA、CCSOA进行性能对比。实验结果表明ESOA在统计学意义上具有显著的性能优势。     

Fault diagnosis of sensor by chaos particle swarm optimization algorithm and support vector machine

Fault diagnosis of sensor timely and accurately is very important to improve the reliable operation of systems. In the study, fault diagnosis of sensor by chaos particle swarm optimization algorithm and support vector machine is presented in the paper, where chaos particle swarm optimization is chosen to determine the parameters of SVM. Chaos particle swarm optimization is a kind of improved particle swarm optimization, which can not only avoid the search being trapped in local optimum and but also help to search the optimum quickly by using chaos queues. The wireless sensor is employed as research object, and its four fault types including shock, biasing, short circuit and shifting are applied to test the diagnostic ability of CPSO-SVM compared with other diagnostic methods. The diagnostic results show that CPSO-SVM has higher diagnostic accuracy of wireless sensor than PSO-SVM and BP neural network.