基于改进粒子群算法的柔性神经树优化①

神经树采用树结构编码,具有非常好的预测能力和函数逼近能力。模型中的相关参数通常用粒子群优化算法来优化,可是传统的粒子群算法具有容易陷入局部最优值,并且进化后期的收敛速度慢、精度低等缺点,因此会影响神经树的性能。将一种新的改进的粒子群优化算法应用到神经树模型中,并与传统的粒子群算法在柔性神经树的应用比较,表明该改进粒子群算法具有更好的收敛精度,从而改善了神经树的性能。     

飞行时间自适应调整的粒子群算法

为改善粒子群优化算法的搜索性能，提出一种飞行时间自适应调整的粒子群算法（FAA-PSO）。该算法在粒子群进化过程中随着进化代数增大自适应调整粒子的飞行时间，从而克服了传统粒子群算法中粒子飞行时间固定为1导致的粒子在迭代后期搜索性能下降的困难。数值结果表明，该算法有利于加速收敛，提高收敛精度。     

一种混沌粒子群算法

针对传统的粒子群算法易陷入局部最小,且算法后期的粒子速度下降过快而失去搜索能力等缺陷,本文提出了一种基于混沌思想的新型粒子群算法。该算法通过生成混沌序列的方式产生惯性权重取代传统惯性权重线性递减的方案,使粒子速度呈现多样性的特点,从而提高算法的全局搜索能力;根据算法中粒子群体的平均粒子速度调节惯性权重,防止粒子速度过早降低而造成的搜索能力下降的问题;最后通过引入粒子群算法系统模型稳定时惯性权重和加速系数之间的约束关系,增强了粒子群算法的局部搜索能力。对比仿真实验表明,本文所提改进的混沌粒子群算法较传统粒子群算法具有更好的搜索性能。     

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。     

基于改进型粒子群优化算法的BP网络在股票预测中的应用

本文提出了基于改进型粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,首先改进了传统的BP算法,有效地使得网络中输入层、隐含层和输出层结点个数达到一个最优解。然后,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点,并将该算法应用在了股票预测的应用设计中。结果证明明：该算法能够明显减少迭代次数,提高收敛精度,其泛化性能也优于传统BP算法。     

基于内分泌思想的改进粒子群算法

借鉴神经系统和内分泌系统对行为的高级调节作用,结合传统粒子群算法的原理,设计一种新的改进粒子群算法,充分考虑粒子周围的环境,引入内分泌调节项,对粒子的飞翔方程进行修改,达到改善粒子群算法的性能。为验证算法的有效性,将其与Dijkstra算法结合,实现机器人全局路径规划。结果表明,此方法比传统粒子群算法有较好的性能。     

基于粒子群优化算法的BP网络学习研究

文章提出了基于粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点。并将该算法应用在了高速公路动态称重系统的设计中,实验证明:这种算法能够明显减少迭代次数、提高收敛精度,其泛化性能也优于传统BP算法。     

基于内分泌思想的改进粒子群算法

借鉴神经系统和内分泌系统对行为的高级调节作用,结合传统粒子群算法的原理,设计一种新的改进粒子群算法,充分考虑粒子周围的环境,引入内分泌调节项,对粒子的飞翔方程进行修改,达到改善粒子群算法的性能.为验证算法的有效性,将其与Dijkstra算法结合,实现机器人全局路径规划.结果表明,此方法比传统粒子群算法有较好的性能.     

免疫粒子群优化算法求解旅行商问题

受生物体免疫系统免疫机制的启发，论文把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中，设计了求解旅行商问题的免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制，并且实现简单，改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力，提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。实验表明本文提出的算法具有较好的性能。     

一种求解高维复杂函数优化问题的混合粒子群优化算法

对于高维复杂函数,传统的确定性算法易陷入局部最小,而单一的全局随机搜索算法收敛速度慢.本文通过将粒子群优化算法和单纯形法相结合,利用前者搜索速度快、搜索范围广和后者收敛速度快的特 性,提出一种快速、易实现的混合粒子群优化算法.基于典型高维复杂函数的仿真表明:该混合算法效率高、优化性能好、对初值具有很强的鲁棒性,其性能大大优于单一的优化方法.     

一种求解离散优化问题的粒子群算法

粒子群算法在求解连续变量问题有了比较成功的应用,但是对离散变量问题方面的应用研究却相对滞后.针对离散优化问题,提出了一种遗传粒子群算法.算法使用了交叉、变异等遗传算子替代传统粒子群算法的速度-位移公式,克服了传统粒子群算法对组合优化问题编码时出现的信息冗余的问题,提高了搜索效率.应用该算法求解了车辆路径问题,实验结果表明,该算法具有较好的全局收敛能力和较快的收敛速度.在同等条件下,求解效果要明显好于遗传算法和基于速度位移公式的粒子群算法     

改进的粒子群算法在化工过程优化中的应用

在现有自适应粒子群优化算法的研究基础上本文引入1种反弹机制(Rebound Mechanism),提出了1种改进的粒子群算法——反弹自适应粒子群优化算法。RAPSO能在搜索过程中充分利用粒子的飞行速度和方向等信息(下文称为动量信息),维持粒子的多样性以提升算法的搜索性能。通过比较,本文提出的RAPSO在一定程度上改进了现有的自适应粒子群算法的优化性能。运用RAPSO对催化裂化装置进行优化试验,其结果表明无论在单变量优化还是在多变量优化中,该装置的转化率都得到了一定程度的提高。     

基于PSO的BP神经网络学习算法

针对标准反向传播(BP)算法收敛速度慢和易陷入局部极值等缺陷,提出一种基于粒子群优化的BP神经网络学习算法。采用标准BP梯度下降法调整权值,利用粒子群优化算法进行网络权值及阈值的修正。将该算法与标准BP算法及传统基于粒子群优化BP网络算法进行仿真比较。实验结果表明,该算法能够克服标准BP算法的缺点,性能优于其他2个BP网络优化模型。     

离散粒子群优化算法求解旅行商问题

在优化领域,粒子群算法适用于求解连续优化问题,而在离散优化上的应用还相对较少。本文在介绍基本粒子群优化算法的基础上,分析了粒子群优化算法在经典旅行商问题 中的应用性能及粒子群算法求解旅行商问题的相关操作。使用Ulysses等标准TSP测试数据进行了相关实验,并通过不同的参数设置对实验结果进行了性能分析和比较。     

求解旅行商问题的混合粒子群优化算法

结合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的思想，提出用混合粒子群算法来求解著名的旅行商问题．与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较，24种混合粒子群算法的效果都比较好，其中交叉策略D和变异策略F的混合粒子群算法的效果最好，而且简单有效．对于目前仍没有较好解法的组合优化问题，通过此算法修改很容易解决．     

基于粒子群优化神经网络的矿井安全预评价

提出一种将粒子群算法(PSO)与BP算法相结合,用于BP网络权值调整的新算法.该算法在传统的BP算法的权值调整的基础上,引入粒子群算法的权值修正量,并依据矿井安全预评价指标及其分级标准,将新的算法应用于矿井安全预评价建模.其评价结果与用集对分析法的评价结果进行了比较,表明该方法不仅可以克服传统的BP算法收敛速度慢和易于陷入局部极小的局限,而且模型精度较高,具有泛化性能好和客观、实用的特点.     

基于种群划分与变异策略的粒子群优化算法

粒子群算法因其形式比较简洁，参数设置灵活，操作简便易行，并且能够快速收敛，从而引起广泛关注。但是传统的粒子群算法也有缺陷：收敛速度慢以及容易陷入局部最优等。针对这些问题，本文借鉴小生境的方法，在进化初始阶段，对种群进行划分，将初始种群分为子种群，对不同的子种群进行不同的变异策略；在进化过程中，针对不同的子种群，设置不同的惯性权重因子ω，用来增强全局搜索能力与局部搜索能力。实验结果表明，本文提出的算法较传统的粒子群算法具有较快的收敛性以及找寻的全局最优解更接近真实解集，收敛精度比较高。     

一种改进的粒子群算法在WSN中的定位研究

针对无线传感网中的节点定位问题,采用RSSI测距技术测量未知节点之间的距离,并采用粒子群算法进行优化,针对粒子群算法的不足,首先通过引入动态扰动因子和惩罚函数提高算法的性能,其次采用距离误差修正和修正定位误差模型来优化节点定位的效果。通过仿真实验将所提算法与基本粒子群算法进行比较,结果表明所提算法在算法的收敛性能和定位精度上取得了比较好的效果,提高了节点的定位效果。     

自适应粒子群优化算法研究及其化工报警阈值优化应用

生产装置能否安全有效地运行,已经成为衡量工业生产发展水平的主要标志之一。面临日益复杂的化工过程生产装置,提高化工过程报警系统的性能有着重要的指导意义。传统的报警阈值参数设置方法局限性大,为了提升化工过程报警系统性能,需要对某些过程参数的报警阈值进行优化设置。本文针对传统粒子群算法的不足,采用了参数自适应的粒子群算法,该自适应粒子群算法通过实时调节自身的参数,使得能够较快地寻找到最优个体,且不容易陷入局部最优解。通过对一标准函数的研究,结果表明该自适应粒子群算法比传统的粒子群算法能够较快的达到最优解。随后,用该算法优化TE过程某一参数的报警阈值,降低了报警过程中误报和漏报的总次数,提高了报警系统的性能。本文所提方法为指导生产装置的安全运行提供了有效策略。     

基于粒子群优化与BP算法的协同神经网络学习方法

针对标准BP算法易陷入局部极值及收敛速度慢等问题,提出一种基于粒子群优化与BP算法的协同神经网络学习方法。该方法在网络的学习过程中,同时利用PSO优化算法与BP算法进行最优网络权值的协同搜索,从而充分利用粒子群算法的全局搜索性及BP算法的反向传播特点。将该算法应用于4个复杂函数的拟合仿真,并与标准BP算法以及传统的粒子群优化BP神经网络算法进行比较。实验结果表明所提的协同算法的性能优于传统的BP网络优化算法。