并行协作骨干粒子群优化算法

为解决骨干粒子群优化(Bare-Bone Particle Swarm Optimization,BBPSO)的早期收敛问题,本文通过粒子的运动行为分析了导致BBPSO早期收敛的因素,并提出并行协作BBPSO,该算法采用并行的主群和从群之间的协作学习来平衡勘探和开采能力.为了增强主群的勘探能力,提出动态学习榜样策略以保持群体多样性;同时提出随机反向学习机制以实现从群的从全局到局部的自适应搜索功能.在14个不同特征的测试函数上将本文算法与6种知名的BBPSO算法进行对比,仿真结果和统计分析表明本文算法在收敛速度和精度上都有显著提高.     

强社会认知能力的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的"早熟"问题,提出了强社会认知能力粒子群优化算法,该算法通过学习概率和选择概率确定粒子跟踪的局部极值。算法中学习概率的自适应调整有效权衡了粒子的个体认知能力和社会认知能力。通过经典函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟问题。     

层次学习骨干粒子群优化算法

对骨干粒子群优化(BPSO) 种群多样性迅速丧失的原因进行分析, 提出层次学习骨干粒子群优化算法以克 服早熟现象. 该算法中粒子依不同的学习概率向粒子自身的最优粒子、优胜粒子和群体最优粒子学习, 该机制使群 体实现不同层次的搜索并有效维持群体的多样性. 此外, 群体最优粒子依概率采用跳跃策略以增强逃逸能力或采用 扰动策略以提高解的质量. 将所提出的算法与多种改进的粒子群优化算法进行对比, 仿真结果表明, 所提出算法的综 合表现优于其他算法.     

PSO模型种群多样性与学习参数的关系研究

粒子群优化(Particle Swarm Optimzation,PSO)算法在求解复杂多峰问题时,易陷入早期收敛.通过调整惯性权重和加速系数来控制种群多样性是缓解PSO早期收敛的一个重要手段,但是目前对惯性权重和加速系数的设置主要依赖于实验设计,缺乏必要的理论支撑.针对该问题,本文提出了一种以种群未来的多样性变化调整...     

多尺度正余弦优化算法

针对标准正余弦算法进化后期的停滞问题,对进化过程中的种群多样性进行分析,得出标准正余弦算法的种群多样性受控制因子的直接影响,且种群多样性表达式中控制因子指数随迭代次数的增加而下降.为了改善标准正余弦算法进化后期的探索和开采,提出多尺度正余弦优化算法.该算法通过自适应的多尺度控制因子调节群体多样性从而实现多层次的搜索;同时设计协助种群实施局部搜索,其种群独立进化,个体可以直接学习主群或协助种群中的最优个体,以加快收敛速度和提高解的质量.将所提出算法与改进的正余弦算法和新型群智能算法进行对比实验,实验结果表明,所提出算法能够较好地平衡进化过程中的探索和开采,提高全局优化能力.     

粒子群优化算法的概率特性分析及算法改进

群体多样性的丧失是导致粒子群优化（PSO）出现早期收敛的重要原因,鉴于此,对PSO运动方程进行概率特性分析,指出了方程中学习参数的概率分布及参数问的相依性与群体多样性丧失之间的关系,并提出了一种白适应学习的PSO算法．该算法通过调整学习参数的概率特性来保持种群多样性,同时设计了随进化状态白适应变化的学习参数来协调粒子的...     

一种动态学习对象的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易早熟、收敛精度低等问题,基于群体多样性反馈的思想,提出一种动态学习对象的粒子群优化算法.该算法采用群体多样性动态控制粒子的学习对象,减缓群体多样性的丧失速度,有利于群体的全局寻优.对3种典型多峰函数的仿真结果表明,该算法可以有效避免早熟问题,具有较好的全局寻优能力.     

相关性粒子群优化模型

在粒子群优化算法中,粒子如何合理地利用自身经验信息和群体共享信息的问题一直未能有效解决.针对这一问题,基于认知论的观点,对速度更新公式中的随机因子进行了分析,建立了粒子对自身经验信息和群体共享信息认知的内在联系,提出了相关性粒子群优化模型.该模型采用Copula函数去刻画随机因子间的相关结构,而不同的相关结构和相关性程度反映了粒子对自身经验信息和群体共享信息的利用策略的差异,同时给出了基于Gaussian Copula的相关性粒子群优化模型的实现方法.理论上给出了随机因子间相关程度与群体多样性的关系式,表明了当随机因子间正线性相关时有利于维持群体的多样性.证明了随机因子间相关程度与算法收敛性的关系,同时给出了相关性粒子群优化模型的收敛条件.仿真实验结果表明,随机因子间相关程度的水平设置对模型的优化性能有非常显著的影响,当粒子的自身经验信息和群体共享信息被同等利用时,模型表现出优良的整体性能.     

新型分阶段粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的"早熟"问题,提出了一种新型分阶段粒子群优化算法。该算法通过调整惯性权重和加速系数使粒子自组织地跟踪局部吸引域和全局吸引域来扩大粒子的搜索空间和提高粒子的收敛精度,同时根据粒子处于不同的阶段实施相应的变异策略来增加种群的多样性。通过经典函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟问题。     

变精度粗集模型的属性约简研究

针对大量存在的不一致决策表,研究了分配量函数和β分配量函数定义。依据Ziarko变精度粗糙集模型,提出利用计算条件属性组合的β重要度来选择属性的β重要度属性约简和利用β二进制可辨矩阵实现的β分配量属性约简,可有效解决不一致决策表属性约简问题。