新的全局-局部最优最小值粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的收敛速度,克服陷入局部最优的缺点,在全局-局部最优粒子群优化算法的基础上,提出了一种新的改进粒子群优化算法——全局-局部最优最小值粒子群优化算法.该算法把惯性权重和学习因子分别通过结合全局和局部最优最小值来进行改写,速度更新公式也做了相应的简化.仿真实验表明该算法在收敛速度和寻优质量上都优于基于LDIW策略改进的粒子群算法和全局-局部最优粒子群算法.     

简化粒子群优化方法的改进研究

为了有效提高粒子群优化算法的收敛速度和搜索精度,增强算法跳出局部最优,寻得全局最优的能力,提出了一种改进的简化粒子群优化算法。该算法考虑了粒子惯性、个体经验和全局经验对于位置更新影响力的不同,改进了位置更新公式,克服了粒子群优化算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点。标准函数测试结果表明该改进算法的收敛速度和搜索精度有了很大的提高。     

基于模拟退火的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。该文把模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中,给出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法。该算法基本保持了粒子群优化算法简单容易实现的特点,但改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。四个基准测试函数的仿真对比结果表明,该算法不仅增强了全局收敛性,而且收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。     

一种基于竞争策略的粒子群优化算法

为提高粒子群优化(Particle Swarm optimization,PSO)算法的收敛精精度与速度,提出了一种基于竞争策略的粒子群优化算法.算法通过对两粒子相似度的判定,来决定是否对粒子进行变换操作,能够提高粒子的多样性,避免局部最优,提高了收敛精度,片且当两个粒子被判定为同一个粒子时,根据适者生存的思想,适应度较优的粒子保留下来,适应度较差的粒子则需进行高斯变异变换,在保证粒子多样性的基础上减少了运算量,提高了收敛速度.并且通过多峰函数(Achley函数、Schaffer函数、Grienwank函数)验证,结果表明,改进后的粒子群优化算法在收敛精度与收敛速度方面都优于基本的粒子群优化算法.     

基于高斯扰动的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的缺点,提出一种基于高斯扰动的粒子群优化算法。该算法采用对粒子个体最优位置加入高斯扰动策略,有效地防止算法陷入局部最优,加快收敛并提高收敛精度。在固定评估次数的情况下,对8个常用的经典基准测试函数在30维上进行了仿真。实验结果表明,所提算法在收敛速度和寻优精度上优于一些知名的粒子群优化算法。     

基于高斯扰动的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的缺点,提出一种基于高斯扰动的粒子群优化算法。该算法采用对粒子个体最优位置加入高斯扰动策略,有效地防止算法陷入局部最优,加快收敛并提高收敛精度。在固定评估次数的情况下,对8个常用的经典基准测试函数在30维上进行了仿真。实验结果表明,所提算法在收敛速度和寻优精度上优于一些知名的粒子群优化算法。     

基于IPSO的模糊神经网络优化及交通流量预测

在基于模糊神经网络的交通流量预测中,神经网络的各节点参数优化是最关键的。采用粒子群算法优化模糊神经网络的参数。针对粒子群算法易于陷入局部最优的缺点,提出一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法用于路口交通流量预测。仿真结果表明,该算法的收敛速度和预测精度优于传统粒子群算法、BP算法,提高了交通流量预测的精度和速度。     

基于自适应混沌粒子群优化的防空目标分配

粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度较低的问题.为此,提出一种基于自适应混沌粒子群的优化算法.采用自适应权重和遗传算法中的交叉、变异操作更新粒子群,增加种群粒子的多样性,运用早熟判断机制判断粒子的当前状态,当粒子处于早熟状态时,利用混沌搜索的方法引导群体快速跳出局部最优.仿真结果表明,该算法可以有效解决粒子群算法的早熟问题,提高搜索精度和收敛速度.     

一种改进的粒子群优化算法及其仿真

为了提高粒子群算法的性能,针对粒子群算法的早熟收敛和收敛速度问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.在分析了粒子群算法不足的基础上,提出了两个提高算法性能的改进途径.该算法对动态惯性权重策略进行了扩展,并引入随机扰动策略,从两个方面同时改进以提高算法的收敛速度和克服局部极值的能力.函数测试的结果表明,该算法能显著提高收敛速度,并能有效克服局部极值.     

一种动态改变权值的简化粒子群算法

基本粒子群优化算法(bPSO)具有容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢、精度低等缺陷,而舍弃了速度项的简化粒子群算法(sPSO)在保证了收敛速度和精度的同时使算法更加简练.文中提出了一种动态改变权值的简化粒子群算法.并经实验证明,该算法在搜优精度和收敛速度上具有明显的优势.     

基于概率选择学习对象的粒子群优化算法

针对标准微粒群算法容易陷入局部极小的缺陷,对标准粒子群速度进化公式进行改进,提出一种基于概率选择学习对象的粒子群算法。找出比当前个体好的粒子,形成候选学习对象集,计算候选集中每个粒子被选中的概率,形成学习对象集,并加权利用学习对象集信息。该算法使得每个粒子可以充分利用整个种群的信息,有效地保证粒子群的多样性。对3个Benchmark测试函数进行了仿真,结果显示,该算法能有效地改善寻优性能,具有摆脱局部极值的能力。     

多目标微粒群优化算法

通过设计一种Pareto解集过滤器,并在此基础上给出多目标优化条件下的微粒群算法群体停滞判断准则,基于该准则提出了一种多目标微粒群优化算法。算法利用Pareto解集过滤器提高了候选解的多样性,并使用图形法将所提算法与经典的多目标优化进化算法在一组标准测试函数上进行了比较,结果表明算法具有更好的搜索效率。     

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。     

A hybrid algorithm based on particle swarm and chemical reaction optimization

In this paper, a hybrid method for optimization is proposed, which combines the two local search operators in chemical reaction optimization with global search ability of for global optimum. This hybrid technique incorporates concepts from chemical reaction optimization and particle swarm optimization, it creates new molecules (particles) either operations as found in chemical reaction optimization or mechanisms of particle swarm optimization. Moreover, some technical bound constraint handling has combined when the particle update in particle swarm optimization. The effects of model parameters like InterRate, γ, Inertia weight and others parameters on performance are investigated in this paper. The experimental results tested on a set of twenty-three benchmark functions show that a hybrid algorithm based on particle swarm and chemical reaction optimization can outperform chemical reaction optimization algorithm in most of the experiments. Experimental results also indicate average improvement and deviate over chemical reaction optimization in the most of experiments.     

一种随机粒子群算法及应用

为提高粒子群算法的优化效率,在分析量子粒子群优化算法的基础上,提出了一种随机粒子群优化算法。该算法只有一个控制参数,搜索步长由一个随机变量的取值动态决定,通过合理设计控制参数的取值,实现对目标位置的跟踪。标准测试函数极值优化和聚类优化的实验结果表明,与量子粒子群和普通粒子群算法相比,该算法在优化能力和优化效率两方面都有改进。     

权重自适应调整的混沌量子粒子群优化

针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数收敛速度慢、易陷入局优的问题,利用混沌算子的遍历性提出了基于惯性权重自适应调整的混沌量子粒子群优化算法。该算法在运行过程中根据粒子适应值的优劣情况,相应采取不同的惯性权重策略,以调节粒子的全局搜索和局部搜索能力。对几个典型函数的测试结果表明,该算法在收敛速度和精度上有大幅度的提高,且有很强的避免陷入局优的能力,性能远远优于一般的粒子群算法和量子粒子群算法。     

A perturbed particle swarm algorithm for numerical optimization

The canonical particle swarm optimization (PSO) has its own disadvantages, such as the high speed of convergence which often implies a rapid loss of diversity during the optimization process, which inevitably leads to undesirable premature convergence. In order to overcome the disadvantage of PSO, a perturbed particle swarm algorithm (pPSA) is presented based on the new particle updating strategy which is based upon the concept of perturbed global best to deal with the problem of premature convergence and diversity maintenance within the swarm. A linear model and a random model together with the initial max–min model are provided to understand and analyze the uncertainty of perturbed particle updating strategy. pPSA is validated using 12 standard test functions. The preliminary results indicate that pPSO performs much better than PSO both in quality of solutions and robustness and comparable with GCPSO. The experiments confirm us that the perturbed particle updating strategy is an encouraging strategy for stochastic heuristic algorithms and the max–min model is a promising model on the concept of possibility measure.     

一种采用完全学习策略的量子行为粒子群优化算法

为了进一步提高量子行为粒子群优化（QPSO）算法的全局收敛性能,有效改善算法中存在的粒子早熟问题提出一种基于完全学习策略的改进QPSO算法（CLQPSO）.该学习策略改变了QPSO中局部吸引子的更新方式,充分利用了种群的社会信息.采用8个测试函数对算法性能进行比较分析.实验结果表明,所提出的改进算法不仅收敛速度快,而且全局收敛能力好,收敛精度优于PSO算法和QPSO算法.     

双群体随机微粒群算法

以保证全局收敛的随机微粒群算法为基础,文章提出了一种双群体随机微粒群算法——DB-SPSO。该方法采用两个群体同时进化,一个群体在进化过程中所出现的停止微粒由另一群体的微粒来代替,并和此群体中其余的微粒一起继续进化。通过对此算法的参数适用范围及收敛率进行讨论,给出了此算法的适用范围。其仿真结果表明:对于单峰函数和多峰函数,此算法都能够取得较好的优化效果。     

二进制粒子群算法在路径规划中的应用

全局路径规划是智能机器人的一个重要研究领域,将二进制粒子群算法应用于路径规划是一种新的尝试.提出一种机器人路径全局路径规划方法,介绍了利用改进的二进制粒子群算法进行路径规划的详细实现过程.机器人工作空间中的障碍物表示为多边形,对多边形顶点进行编号.利用二进制粒子群算法进行路径规划,粒子的长度定义为工作环境中障碍物顶点的个数,每一位为0或1表示路径是否经过该顶点.为了克服传统的二进制粒子群算法的早熟收敛问题,在改进的算法中采用了双重编码结构,并引入变异操作.最后给出仿真结果证明该方法的正确性和有效性.