混合微粒群算法在非线性约束优化中的应用

本文将微粒群算法(PSO)与罚函数法结合,提出了一种求解非线性约束优化问题的新算法,数值试验表明该算法具有很强的全局寻优能力。     

微粒群优化算法在传感器非线性自校正中的应用

微粒群优化(PSO)算法是一种进化算法,包含的概念简单。介绍了不同于传统的传感器非线性校正方法,将PSO算法应用于传感器非线性校正的参数估计,并通过电涡流微位移传感器非线性校正进行PSO算法效果测试。实验研究表明:PSO算法简单、得到的传感器非线性校正曲线精度高。PSO算法为传感器的非线性校正提供了一种新方法。     

基于微粒群优化的非线性方程组求解研究

在科学技术和工程应用中经常遇到求解非线性方程组的问题。提出了一种求解非线性方程组的通用数值方法。将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,通过微粒群优化对其进行求解,最终得到非线性方程组较高精度的解。一系列测试实例显示了该算法在求解非线性方程组时具有简单性、高效性和普适性。     

基于线性搜索的混沌优化及其在非线性约束优化问题中的应用

提出基于线性搜索的混沌优化方法,利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性来跳出局部最优点,而线性搜索可以提高局部空间的搜索速度和精度。结合精确不可微罚函数求解非线性约束优化问题。仿真结果表明,该算法简单易行,求解精度、收敛速度和可靠性较高,是解决优化问题一种有效方法。     

混沌微粒群优化算法在图像匹配中的应用

针对传统图像匹配计算量较大、匹配速度慢、抗干扰能力差的问题,将混沌算子与微粒群优化算法相结合,提出一种鲁棒性强、计算速度快的图像匹配方法。该算法利用微粒群优化算法的收敛快速性和混沌运动的遍历性、随机性等特点,实现了非遍历性搜索。在算法初始化阶段,对粒子位置混沌初始化;在算法运行期间,对优秀个体进行混沌扰动避免落入局部最优。提高了算法对多维空间的全局搜索能力,并可以有效避免早熟现象。实验结果表明该算法的图像匹配具有快速性和较高的准确性,对解决噪声情况下的图像匹配问题十分有效。     

微粒群优化算法

介绍了微粒群优化（PSO）算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响．讨论了各种改进的PSO算法．分析了多相微粒群优化算法（MPPSO）的原理、算法方程、算法参数及其对算法性能的影响．最后归纳了PSO算法的应用概况，并就PSO算法进一步的研究工作进行了探讨和展望．     

用正弦函数描述非线性惯性权重的微粒群算法

为改进标准微粒子群算法,提出了一种用Sin函数非线性描述惯性权重动态调整微粒群的方法。由于原算法存在早熟收敛和搜索效率低,提出改进基本微粒群算法的惯性权重参数,将微粒群算法中的惯性权重用正弦函数来描述,通过对粒子位置和速度进行自适应非线性调整,使算法在前期阶段具有较快的收敛速度,在算法后期局部搜索能力也不错,减少了微粒陷入局部极值的机会,使结果收敛于全局最优解,为了验证算法的有效性,采用Shaffer’s F6和Levy No.5函数进行测试,实验结果表明,新方法具有比较好的效果。     

改进的粒子群算法求解非线性约束优化问题

提出了一种改进的粒子群算法（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）,使用了一种新型的变异策略,并在搜索过程中将部分邻近的个体聚集成核,从而形成多子群引导粒子探测新的搜索区域,采用了简单易行的罚函数约束处理机制,使算法在求解较难的非线性约束优化问题时具有很强的全局搜索能力与效率。对比数值实验结果表明,该算法能够有效、稳定地求解非线性约束优化问题。     

增强型微粒群优化算法及其在软测量中的应用

对微粒群优化算法(PSO)进行分析,提出一种增强型微粒群优化算法(EPSO),用EPSO和PSO对几种常用函数的优化问题进行测试比较,结果表明EPSO比PSO更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高,将EPSO用于催化裂化装置主分馏塔粗汽油干点软测量,建立了基于EPSO算法的粗汽油干点神经网络软测量模型,研究结果表明,基于EPSONN的软测量模型比基于BPNN的软测量模型具有更高的精度和更好的性能。     

基于微粒群算法的非线性系统模型参数估计

微粒群优化(PSO)算法是一种进化算法,包含的概念简单.本文不同于传统的非线性模型参数估计方法,将微粒群优化算法应用于非线性系统模型(NSM)的参数估计,并通过重油热解三集总模型参数估计进行PSO算法效果测试.实验结果表明:微粒群算法为非线性系统模型参数估计提供了一种新方法.     

基于文化粒子群算法的约束优化问题求解

提出一种基于文化算法的粒子群优化算法(PSO)。该算法在群体空间采用基于高斯概率分布和柯西概率分布的改进PSO算法,在信念空间根据形势知识和规范化知识指导种群的进化,充分利用优秀个体所包含的信息,提高了算法的进化速度。实验表明,该算法的优化性能和效率优于基本PSO算法。     

非线性粒子群算法

提出了一种新型的粒子群算法一非线性粒子群算法,给出了计算公式并进行了实验模拟.非线性粒子群算法采用非线性计算公式调整粒子速度.由于非线性计算公式的多样性,因此可以构建种类繁多的具体的非线性粒子群算法.非线性粒子群算法一方面保持了标准粒子群算法的简单性,同时也具有更强的搜索能力.实际计算表明,只要能够选好非线性项中的参数,就可以提高算法的效率.     

一种非线性系数的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization-PSO）存在算法初期容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和精度低的缺点,提出了一种用非线性函数调整惯性权重和加速系数的粒子群优化算法（nfPSO）。nfPSO通过一个与当前迭代次数相关的非线性函数控制惯性权重和加速系数,从而提高了算法的收敛速度与精度。通过与两个算法对三个基准测试函数的仿真实验结果对比,说明了nfPSO算法具有良好的收敛速度与精度。     

解非线性约束规划问题的分组粒子群算法

文章运用分组粒子群的方法来解决非线性约束规划问题,将粒子群分成几个小组分别进化,几个小组的参数各自随机产生。在一定的间隔时刻对各个小组的粒子进行重新分组和参数的调整,并根据收敛性检查的情况将劣质粒子淘汰重新初始化,这不仅有助于在不同环境进化出的粒子相互取长补短,而且可以有效的防止陷入局部最优。     

带变异算子的非线性惯性权重PSO算法

为了克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、早熟收敛的缺点,提出了一种带有变异算子的非线性惯性权重粒子群优化算法。该算法以粒子群算法为基础,首先采用非线性递减策略对惯性权重进行调整,平衡粒子群优化算法的全局和局部搜索能力。当出现早熟收敛时,再引入变异算子,对群体粒子的最优解做随机扰动提高算法跳出局部极值的能力。用三种经典测试函数进行测试,试验结果表明,改进算法与粒子群算法相比,能够摆脱局部最优,得到全局最优解,同时具有较高的收敛精度和较快的收敛速度。     

基于带变异算子粒子群优化算法的约束布局优化研究

该文研究二维带平衡及不干涉约束的圆集在圆容器内的布局优化问题(如卫星舱布局),属于NP-Hard问题,难于求解．文章提出了带变异算子的PSO算法(PSO with Mutation Operator),在算法搜索的后期引入变异算子,使算法摆脱后期易于陷入局部极优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性．将改进后的算法应用于约束布局问题,建立了此类问题的粒子群算法,并进行了3个算例(其中一个为已知最优解的算例)的数值计算,验证了带变异算子PSO算法在约束布局问题上的可行性和有效性．     

基于改进粒子群优化算法的约束多目标优化

针对约束多目标优化问题,提出一种改进的粒子群优化算法,采用距离量度和自适应惩罚函数相结合的约束处理技术,通过可行解比例有效均衡目标函数和约束条件,提高算法的边界搜索能力。定义新的k最近邻聚集密度,保持解集分布性,并将聚集密度和轮盘赌选择相结合选取全局最优粒子。仿真结果表明,该算法在Pareto解集均匀性及逼近性方面均具有优势。     

基于自适应粒子群算法的约束布局优化研究

二维带平衡及不干涉约束的圆集在圆容器内的布局优化问题（如卫星舱布局）在理论上属于带性能约束的布局优化M题,它是NP—hard问题的难点,由于它的复杂性,传统的粒子群优化算法难于求解．通过对传统的粒子群优化算法的多重改进,提出了一种自适应粒子群优化算法,该算法在整个搜索过程中,既能保持粒子群原有基本结构,同时又能扩大搜索范围,在提高多样性的同时保证搜索精度,从而加快了收敛速度,有效避免早熟收敛问题,得到最优解．将改进后的算法应用于约束布局问题,建立了此类问题的粒子群算法,通过3个算例的数值计算,验证了该算法的可行性和有效性．     

非线性整数规划的粒子群优化算法

提出了一种新的粒子群优化算法来求解无约束的整数规划问题，粒子在[0，1]空间内运动，并与整数空间对应。对粒子群优化算法参数的合理选取进行了实验分析，给出了算法参数选取的基本原则。数值试验计算结果表明该方法比较有效，并具有通用性。