一种混沌粒子群嵌入优化算法及其仿真

为克服混沌粒子群优化(CPSO)算法由于采用随机数作为算法参数而不能保证种群多样性和优化遍历性的缺陷,通过将混沌变量嵌入到常规粒子群优化算法(PSO)中,使PSO算法中的惯性权值和随机数用混沌随机序列来替代,提出了一种新的混沌粒子群嵌入优化算法(CEPSO),以充分利用混沌运动的随机性、遍历性克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点.通过复杂多维函数的寻优测试,验证了本算法的有效性,并将仿真结果与混沌粒子群优化算法进行比较,证明了CEPSO算法更具有较强的全局搜索能力和收敛速度.     

基于全局最优位置自适应选取与局部搜索的多目标粒子群优化算法

针对多目标粒子群优化算法全局最优位置〖BP(〗(gbest)〖BP)〗选取存在的缺陷和局部搜索能力弱的缺点,提出一种基于全局最优位置自适应选取与局部搜索的多目标粒子群优化算法MOPSO-GL。首先对Sigma法进行改进,引入拥挤距离机制,不再是粒子从档案中选择全局最优位置,而是档案成员从种群中选择合适的被引导粒子,引导种群均匀快速地向Pareto前沿飞行,提高了Pareto解的收敛性和多样性;其次当种群寻优能力减弱时,引入基于Skew Tent映射的变尺度全面搜索混沌优化策略对外部档案进行局部搜索,以提高算法的收敛性;最后通过与其他多目标优化算法的比较,结果表明MOPSO-GL具有更好的收敛性和分布性。     

基于种群分区的多策略自适应多目标粒子群算法

在多目标粒子群优化算法中, 平衡算法收敛性和多样性是获得良好分布和高精度Pareto前沿的关键, 多数已提出的方法仅依靠一种策略引导粒子搜索, 在解决复杂问题时算法收敛性和多样性不足. 为解决这一问题, 提出一种基于种群分区的多策略自适应多目标粒子群优化算法. 采用粒子收敛性贡献对算法环境进行检测, 自适应调整粒子的探索和开发过程; 为准确制定不同性能的粒子的搜索策略, 提出一种多策略的全局最优粒子选取方法和多策略的变异方法, 根据粒子的收敛性评价指标, 将种群划分为3个区域, 将粒子性能与算法寻优过程结合, 提升种群中各个粒子的搜索效率; 为解决因选取的个体最优粒子不能有效指导粒子飞行方向, 使算法停滞, 陷入局部最优的问题, 提出一种带有记忆区间的个体最优粒子选取方法, 提升个体最优粒子选取的可靠性并加快粒子收敛过程; 采用包含双性能测度的融合指标维护外部存档, 避免仅根据粒子密度对外部存档维护时, 删除收敛性较好的粒子, 导致种群产生退化, 影响粒子开发能力. 仿真实验结果表明, 与其他几种多目标优化算法相比, 该算法具有良好的收敛性和多样性.     

一种新型的动态粒子群优化算法

为了改进标准粒子群优化算法全局搜索性能,提出了一种种群动态变化的多种群粒子群优化算法。当算法搜索停滞时,把种群分裂成2个子种群,通过子种群粒子随机初始化及个体替代机制增强种群多样性,两个子种群并行搜索一定代数后,通过混合子种群来完成不同子种群中粒子的信息交流。收敛性分析表明,本文算法能以概率1收敛到全局最优解。实验结果表明,本文算法具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度。     

混沌动态种群数粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在整个迭代过程中粒子极易陷于局部极值区域,提出一种混沌动态粒子数的粒子群优化算法,也即在判定全局最优值处于停滞时,以混沌策略对粒子进行位置初始化后加入种群,从而有效地保证了粒子群的多样性。用4个测试函数验证了该算法具有很好的寻优能力和较高的搜索精度。     

一类求解复杂优化问题的改进粒子群算法

基本粒子群算法在求解多数非线性函数优化问题时容易陷入局部极小,而陷入局部极小会导致搜索失败,在很大程度上限制了它的搜索能力,为解决此问题,提出改进粒子群算法,介绍了该算法的关键技术和具体步骤.改进粒子群算法分别采用混沌扰动机制、自反向机制及在迭代过程中重新初始适应值最差粒子等策略,用以解决局部最优及增强算法的种群多样性...     

基于多样性检测的双子群多目标粒子群算法

为了平衡多目标粒子群算法的多样性和收敛性,提出一种基于多样性检测的多子群多目标粒子群算法.首先,将多样性检测方法引入到多目标粒子群算法中,并结合多目标粒子群算法的特点进行改进.然后,将种群分为两个不同分工的子群,一个子群保持较好的多样性,在搜索空间进行全局搜索;另一个子群保持较好的收敛性,在Pareto前沿附近进行局部搜索.最后,根据多样性度量指标调整两个子群的搜索行为,以达到兼顾多样性和收敛性的目的.在标准测试问题上的仿真结果表明了所提算法的有效性.     

基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法

研究粒子群算法优化问题,由于标准粒子群优化算法(PSO)在高维复杂函数优化中易早收敛,影响全系统优化。为改进的混合粒子群优化算法,提出了一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法(CDEHPSO)。把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化操作中。在算法进化过程中,通过一种粒子早熟判断机制,在基本粒子群优化算法中引入了差分变异、交叉和选择操作,对早熟粒子个体进行差分进化操作,从而维持了种群的多样性并有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,相比于粒子群优化算法和差分进化算法(DE),CDEHPSO算法具有收敛速度快、搜索能力强的优点。     

基于拓扑结构与粒子变异改进的粒子群优化算法

为使粒子群优化算法(PSO)优化过程的多样性与收敛性得到合理解决,以提高算法优化性能,基于种群拓扑结构与粒子变异提出两种粒子群改进算法RSMPSO和RVMPSO.改进算法将具有信息定向流动的闭环拓扑结构与星型拓扑结构或四边形拓扑结构相结合,促使粒子在前期寻优过程中具有较高的多样性,保证搜索的广度,而在后期满足粒子群的整体收敛性,保证寻优的精度.同时,将布谷鸟搜索算法(CS)中的偏好随机游走变异策略引入改进算法中,增强粒子跳出局部最优的能力.对标准测试函数的仿真实验表明,所改进的PSO算法与其他6个对比算法相比不仅操作简单,优化精度高,而且在算法收敛性及稳健性方面都有着更出色的表现.     

教与学信息交互粒子群优化算法

针对单一种群在解决高维问题中收敛速度较慢和多样性缺失的问题,提出了一种教与学信息交互粒子群优化（PSO）算法。根据进化过程将种群动态地划分为两个子种群,分别采用粒子群优化算法和教与学优化算法,同时粒子利用学习者阶段进行子种群之间信息交互,并通过评价收敛性和多样性指标让粒子的收敛能力和多样性在进化过程中得到平衡。与粒子群优化算法、混合灰狼粒子群算法、重选精英个体的非线性收敛灰狼优化（GWO）算法等多个进化算法在15个标准测试函数的不同维度下进行对比实验,所提算法在多个测试函数上可以收敛到理论最优值,速度相对于其他算法提高了1~6倍。实验结果表明,所提算法在收敛精度和收敛速度上具有较好的效果。     

电力系统无功优化的柯西粒子群算法

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出了柯西粒子群算法,并首次将其应用于电力系统无功优化问题.柯西粒子群算法是基于柯西分布的期望和方差均不存在的原理,对每一代粒子的全局极值进行柯西变异,以此来增加种群的多样性,扩大全局最优粒子的搜索区域,以尽快获得适应度更优的个体,从而可以避免算法陷入局部最优解,同...     

基于搜索空间可调的自适应粒子群优化算法与仿真

针对收缩因子粒子群优化(CPSO)算法易陷入局部最优和发生过早收敛的问题.提出了基于搜索空间可调的自适应粒子群优化(APSO)算法.该算法根据种群早熟收敛程度和个体适应值,在CPSO算法停滞时,将全部粒子有效地划分在3类不同的搜索空间,使种群始终保持搜索空间的多样性,易于跳出局部最优,从而有效地改善了CPSO算法后期的寻优能力.     

一种催化粒子群算法及其性能分析

针对粒子群算法（PSO）在解决高维、多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题,提出了一种新颖的混合算法—催化粒子群算法（CPSO）。在CPSO优化过程中,种群中的粒子始终保持其个体历史最优值pbests。CPSO种群更新由改造PSO、横向交叉以及垂直交叉三个搜索算子交替进行,其中,每个算子产生的中庸解均通过贪婪思想产生占优解pbests,并作为下一个算子的父代种群。在CPSO中,纵横交叉算法（CSO）作为PSO的加速催化剂,一方面通过横向交叉改善PSO的全局收敛性能,另一方面通过纵向交叉维持种群的多样性。对6个典型benchmark函数的仿真结果表明,相比其它主流PSO变体,CPSO在全局收敛能力和收敛速率方面具有明显优势。     

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。     

Cellular particle swarm optimization

This paper proposes a cellular particle swarm optimization (CPSO), hybridizing cellular automata (CA) and particle swarm optimization (PSO) for function optimization. In the proposed CPSO, a mechanism of CA is integrated in the velocity update to modify the trajectories of particles to avoid being trapped in the local optimum. With two different ways of integration of CA and PSO, two versions of CPSO, i.e. CPSO-inner and CPSO-outer, have been discussed. For the former, we devised three typical lattice structures of CA used as neighborhood, enabling particles to interact inside the swarm; and for the latter, a novel CA strategy based on “smart-cell” is designed, and particles employ the information from outside the swarm. Theoretical studies are made to analyze the convergence of CPSO, and numerical experiments are conducted to compare the proposed algorithm with different variants of PSO. According to the experimental results, the proposed method performs better than other variants of PSO on benchmark test functions.     

一类简约的粒子群算法

针对标准粒子群的早熟和局部粒子群的最优位置信息利用率低的问题,提出一类简约的粒子群算法,该算法包含两种改进的策略:初始阶段有区别的更新粒子速度,减少更新频率,当粒子的速度有利于种群的进化时,那么下一代粒子的速度则保持不变;当粒子位置变化不大时,采用基于正态分布的随机采样搜索策略来改变寻优方式,有效地控制种群多样性,避免了早熟现象的发生.仿真实验表明该算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性.     

基于文化微粒群算法的丙烯腈收率软测量模型

丙烯腈收率是丙烯腈装置的关键指标,如何得到丙烯腈收率是厂家很关注的研究,将新型优化算法用于丙烯腈收率软测量建模是1种较好的尝试。将新型微粒群优化算法用于同样新型的文化算法种群空间的优化,设计文化微粒群优化算法。它由种群空间和信念空间2部分组成,在种群空间和信念空间分别采用各自算法并行演化,同时,2个空间又根据一定的协议相互联系。分别将该算法和基本微粒群算法用于一些常用测试函数的优化问题;结果表明,与基本微粒群算法相比,文化微粒群算法加强了全局搜索能力,更容易收敛于全局最优解。最后将文化微粒群优化算法用于优化神经网络,构成文化微粒群神经网络,并将其应用于丙烯腈收率软测量建模。结果表明,此模型精度高,应用前景广阔。     

基于CPSO的无线传感器网络路由优化

研究无线传感器网络路由优化问题,由于无线传感器节点的能量受到限制,通信过程能量损耗,影响网络的性能。传统粒子群算法难以获得最优网络路由方案。为延长网络生存时间,结合粒子群的快速性和混沌的遍历性优点,提出了一种混沌粒子群(CPSO)的无线网络路由优化方法。通过粒子群算法的自组织、动态寻优能力,并通过混沌机制对粒子群进行混沌扰动,增加多样性,加快最优路由优化速度,使网络最优路由和能量消耗间尽量平衡。仿真结果表明,相对于传统优化算法,CPSO提高了无线传感器网络路由优化速度,减少网络能量消耗,有效延长了网络生存时间,为提高整个网络通信效率提供了参考。     

带组织的粒子群优化同步并行算法

提出带组织的粒子群优化同步并行算法.粒子群优化算法是一种基于群体智能的演化算法,具有良好的优化性能.但由于群体的迅速收敛和多样性低,导致算法早熟收敛.带组织的粒子群优化同步并行算法虽然克服了早熟收敛问题,但无形中却增加了计算时间.结合已有的并行计算技术,构造出了该方法的同步并行计算算法,仿真试验证明并行算法具有更快的收敛速度.     

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。