基于改进粒子群优化算法求解旅行商问题

本文提出了一种改进粒子群优化算法:在算法中引入了速度变异机制和粒子自探索机制。这种改进后的学习行为更符合自然界生物的学习规律,更有利于粒子发现问题的全局最优解。用改进后的粒子群算法求解标准的旅行商问题,数字仿真表明了算法有效性。     

基于布朗运动的改进粒子群优化算法*

为了改善粒子群优化算法的收敛速度,在布朗运动和伊藤过程的启示下,提出了一种混合布朗运动和粒子群优化算法这两种思想的改进算法。通过对布朗运动和伊藤过程进行抽象,设计了漂移算子和波动算子。漂移算子保留了粒子的位置属性,但没有了速度属性,并引入了吸引子的概念,借鉴差分变异算子设计了波动算子。通过解决典型的复杂函数优化问题,实验结果表明,改进算法具有收敛速度快的特点,并具有良好的健壮性和稳定性。     

基于改进粒子群优化算法的锌电解过程模型研究

针对锌电解过程各参数之间耦合严重、能耗高、建模困难,研究了锌电解电流效率与各工艺过程参数之间关系的数学模型,提出了一种改进的粒子群优化算法(IPSO)进行模型参数估计,该算法在粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,避免了算法陷于局部最优解,改善了优化算法性能;以锌电解过程实验数据为样本,采用改进的粒子群优化算法对模型进行参数估计和检验,并与基本粒子群算法和BP神经网络模型进行比较,仿真结果证明了模型的有效性。     

改进的粒子群优化算法

将基本粒子群算法粒子行为基于个体极值点和全局极值点变化为基于个体极值中心,并且按一定概率选择其他粒子的个体极值点,设计了一种新的粒子群优化算法.新算法的学习行为符合自然界生物的学习规律,更有利于粒子发现问题的全局最优解.实验结果表明了算法的有效性.     

混合型粒子群优化算法研究

为了改进粒子群算法的性能,提出了融合其他算法优点的混合型粒子群算法。对三种主流的混合粒子群优化算法(基因粒子群、免疫粒子群、混沌粒子群)分别从混合目的、混合方式、实现步骤、算法优化性能等多个方面进行了研究,给出了这三种混合粒子群算法的优缺点及适用范围。     

改进粒子群算法优化微生物连续发酵过程

针对微生物连续发酵生产1,3-丙二醇动力学模型,以稳态时刻1,3-丙二醇的浓度最大化为目标函数,建立以注入甘油浓度和稀释速率为优化变量的优化模型。证明了该模型最优解的存在性。进一步,构造了改进的粒子群优化算法求解此优化模型。数值结果表明稳态时刻1,3-丙二醇的浓度比已有结果有显著提高。     

分合粒子群优化算法*

基于社会系统中普遍存在“分久必合,合久必分”的现象,提出了基于分合思想的粒子群优化算法。分策略提高了演化群体的多样性,克服了粒子群优化算法局部收敛的缺陷。合策略吸取了不同群体的优良特性,提高了算法的全局搜索能力。函数优化的仿真结果证明了算法的有效性。     

基于改进粒子群优化的电容层析成像图像重建算法

Landweber电容层析成像ECT图像重建算法与粒子群优化算法PSO结合后能够进一步提高成像质量,但标准粒子群优化算法用于图像重建优化时存在陷入局部最优的现象。针对该问题,提出一种基于改进粒子群优化结合Landweber算法的电容层析成像图像重建算法。新算法在Landweber算法的基础上加入改进的惯性权值指数衰减粒子群优化策略,通过增加以指数规律衰减的粒子速度更新公式的约束因子,以保证算法在开始阶段具有较强的全局寻优能力,而在后期具有较强的局部寻优能力,从而实现对Landweber算法初始重建结果的进一步优化,以提高重建图像的质量。为验证新算法的有效性,选取较典型的LBP、改进Tikhonov迭代算法及Landweber图像重建算法,完成了ECT图像重建的对比实验。仿真结果表明,相对于其他算法,对于常见的几种流型,新算法在重建图像的主观及客观质量方面均有明显提高。     

粒子群优化算法改进及展望

粒子群优化算法是一种启发式全局优化技术,一种基于群智能的演化计算方法。本文给出了多种改进形式以及与其他算法的比较,并提出了未来可能的研究方向。     

基于改进粒子群算法的物流中心选址优化

物流配送中心的选址问题在当今经济,尤其是任电子商务发展迅速与繁荣的社会中有着举足轻重的地位。本文采用提出的改进粒子群算法对该问题的模型进行了求解,仿真结果表明改进算法对于该问题求解的有效性。     

一种改进的均值粒子群算法

为了解决粒子群算法存在“早熟”现象和收敛速度慢的问题,本文提出一种改进的均值粒子群算法. 该算法采用非线性惯性权重,同时在每个迭代步,将粒子历史最优和种群全局最优取均值再乘以一个非线性权重的方法,以提高算法的全局搜索能力和收敛速度. 通过4个标准函数的测试,实验结果表明该算法的有效性.     

基于改进粒子群算法的Hammerstein模型辨识

提出辨识非线性Hammerstein模型的新方法。将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题,采用粒子群算法获得该优化问题的解。为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出采用速度变异粒子群对整个参数空间进行搜索得到系统参数的最优估计。仿真结果验证了该方法的有效性。     

利用粒子群优化算法求解圆排列问题

针对已有算法搜索时间较长,且易于过早地收敛于非最优解的缺陷,利用粒子群优化算法给出了圆排列问题的求解方法.首先,在分析了圆排列问题与旅行商问题关系的基础上,将圆排列问题转化为旅行商问题,从而得到一个相应的组合优化问题.然后,利用粒子群优化算法进行了求解.接着,为了进一步提高算法的精度,文中给出了一种利用混合粒子群优化算法的方案.最后,在仿真实验中,与已有算法进行了比较,实验结果表明,文中所给方法是有效的.     

一种改进的求解TSP混合粒子群优化算法

为解决粒子群算法在求解组合优化问题中存在的早熟性收敛和收敛速度慢等问题,将粒子群算法与局部搜索优化算法结合,可抑制粒子群算法早熟收敛问题,提高粒子群算法的收敛速度。通过建立有效的局部搜索优化算法所需借助的参照优化边集,提高了局部搜索优化算法的求解质量和求解效率。新的混合粒子群算法高效收敛于中小规模旅行商问题的全局最优解,实验表明改进的混合粒子群算法是有效的。     

二次分配问题的粒子群算法求解

文章采用了一种新的算法,即粒子群算法(PSO)去解决二次分配问题(QAP),构造了该问题的粒子表达方法,建立了此问题的粒子群算法模型,并对不同的二次分配问题算例进行了实验,结果表明:粒子群算法可以快速、有效地求得二次分配问题的优化解,是求解二次分配问题的一个较好方案。PSO算法在很多连续优化问题中已经得到较成功的应用,而在离散域上的研究和应用还很少。文章应用PSO算法解决QAP问题是一种崭新的尝试,它对于将PSO算法应用于离散问题,特别是组合优化问题无疑具有启发性,并为进一步深入研究奠定了基础。     

一种求旅行商问题的离散粒子群算法

针对旅行商问题提出一种离散粒子群算法。算法重新定义了速度及其与粒子位置的相关算子,设计了"距离排序矩阵"(保存距离城市由近到远的其他城市的矩阵),并根据它生成可动态变化的优秀基因库来指导粒子高效地进行全局搜索。本文用TSPLIB中的部分案例进行实验,实验结果表明,该算法在求解旅行商问题上有很好的性能,并且具有很好的鲁棒性。     

二次分配问题的改进粒子群优化算法

粒子群优化算法已经成功地应用于求解连续域问题,但是对于离散域问题的求解,尤其涉及组合优化问题的研究和应用还很少。二次分配问题本身是一个离散域问题,因此,使用粒子群算法求解二次分配问题是一个新的研究方向。文章引入交叉策略和变异策略对粒子群优化算法进行改造,使得粒子群优化算法可以用来解决二次分配问题。     

粒子群优化算法研究

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的,用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。本文首先介绍PSO算法的基本原理和工作机制;然后介绍粒子群优化算法的优化策略,包括提高收敛速度﹑算法离散化﹑提高总群多样性;最后对其将来的发展进行了展望。     

双中心粒子群优化算法

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,由于其原理简单、参数少、效果好等优点已经广泛应用于求解各类复杂优化问题.而影响该算法收敛速度和精度的2个主要因素是粒子个体极值与全局极值的更新方式.通过分析粒子的飞行轨迹和引入广义中心粒子和狭义中心粒子,提出双中心粒子群优化(double center particle swarm optimization, DCPSO)算法,在不增加算法复杂度条件下对粒子的个体极值和全局极值更新方式进行更新,从而改善了算法的收敛速度和精度.采用Rosenbrock和Rastrigrin等6个经典测试函数,按照固定迭达次数和固定时间长度运行2种方式进行测试,验证了新算法的可行性和有效性.     

一种改进的离散粒子群优化算法

针对旅行商问题，提出了一种改进的离散粒子群优化算法，根据优化问题及离散量的特点，对粒子的速度、速度的相关运算规则和粒子的运动方程进行了重新定义，为防止算法的早熟停滞现象，提出用扰动速度来增加粒子群的多样性，为提高算法的求精能力，设计了一种高效的近邻搜索算子来提高粒子的适应值，使算法在空间探索和局部精化间取得了很好的平衡．与领域中的其它典型算法进行了仿真比较，结果表明，该算法具有很好的性能．