具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法.通过设定的阈值,算法将种群进化状态划分为正常状态和"早熟"状态: 若算法处于正常的进化状态,采用标准粒子群优化算法的进化模式;当粒子陷入"早熟"状态,运用反向学习和自适应逃逸功能,对个体最优位置进行反向学习,产生粒子的反向解,增加粒子的反向学习能力,增强算法逃离局部最优的能力,提高算法寻优率.在固定评估次数的情况下,对8个基准测试函数进行仿真,实验结果表明:所提算法在收敛速度、寻优精度和逃离局部最优的能力上明显优于多种经典粒子群优化算法,如充分联系的粒子群优化算法(FIPS)、基于时变加速度系数的自组织分层粒子群优化算法(HPSO-TVAC)、综合学习的粒子群优化算法(CLPSO)、自适应粒子群优化算法(APSO)、双中心粒子群优化算法(DCPSO)和具有快速收敛和自适应逃逸功能的粒子群优化算法(FAPSO)等.     

基于健康度的自适应过滤粒子群算法

针对标准粒子群算法存在收敛速度慢和难以跳出局部最优等问题,提出了基于健康度的自适应过滤粒子群算法。首先,通过对粒子健康度的动态检测,区分粒子状态,处理并标记异常粒子,自适应过滤懒惰粒子位置,避免算法陷入局部最优;其次,利用引导因子更新全局最差粒子值,过滤异常粒子数,避免无效搜索,加快算法收敛速度。通过对11个标准函数进行仿真实验,并与标准粒子群和其他改进算法进行对比,结果表明,基于健康度的自适应过滤粒子群算法寻优精度高,收敛速度快。     

一种新的自适应动态文化粒子群优化算法

为了克服粒子群优化算法在解决复杂问题时易陷入局部最优的缺陷, 提出了一种新的自适应动态文化粒子群优化算法。该算法引入评价粒子群早熟收敛程度的指标来判断种群空间粒子群状态, 以确定影响函数对种群空间粒子群的作用时机, 当算法陷入局部最优时, 自适应地利用影响函数对种群空间进行变异更新, 从而有效发挥文化粒子群算法的双演化双促进机制。并且根据种群的早熟收敛程度自适应地调整粒子的惯性权重, 使种群在进化过程中始终保持惯性权重的多样性, 在算法的全局收敛性与收敛速度之间作一个很好的折中。最后对四个经典的测试函数进行仿真, 结果表明该算法具有很强的搜索能力, 收敛速度和收敛精度也有所提高。     

基于RMSprop的粒子群优化算法

粒子群算法对所有粒子采用相同的惯性权重,忽视了单个粒子的特性,导致收敛精度偏低且易陷入局部最优.结合RMSprop算法中对每一个维度进行自适应设置的策略,提出一种自适应惯性权重粒子群优化算法RMSPSO.考虑粒子每一个维度的速度变化及动量,进行自适应动态惯性权重设置,使算法在全局寻优和局部寻优之间达到良好平衡.选取10...     

改进粒子群算法在乙烯收率软测量中的应用

针对粒子群算法(PSO)容易陷入局部收敛的问题,提出一种引入反动因子并结合引力定律的方法来改进算法,增强其寻优能力,该改进算法命名为:GPSO算法.该算法利用引力定律快速确定粒子的寻优方向,寻优过程中当粒子陷入局部最优时利用反动因子的引入使粒子跳出局部最优.仿真实验证明该改进算法在收敛速度和寻优能力上都取得了显著效果.最后,用改进的算法优化BP神经网络的参数,获得了乙烯裂解转化率模型,实验结果表明,基于改进算法的神经网络模型能够较好地预测乙烯裂解转化率.     

一种双层可变子群的动态粒子群优化算法

粒子间信息的共享方式对粒子群优化算法的收敛速度和全局搜索能力有重要的影响.针对全互联、环形拓扑结构,提出基于双层子群的信息共享方式,以收敛率作为子群规模变化的标识,实现子群规模动态变化,协调了算法的全局搜索能力和局部寻优能力.子群排斥机制使子群跳出局部最优解的束缚,提高解的多样性.选取目前比较流行的几种粒子群优化算法,通过五种经典的Benchmark高维函数优化问题进行实验仿真.结果表明基于双层可变子群的动态粒子群优化算法可以有效的避免算法陷入局部最优,在保证收敛速度的同时算法的全局搜索能力和精度有明显的提高.     

一种混沌变参数粒子群优化算法

粒子群优化算法存在易陷入局部最优、收敛精度低、进化后期收敛慢等问题,混沌粒子群优化算法利用混沌运动的遍历性、随机性、规律性特点,很好地解决了粒子群优化算法陷入局部最优的问题,但混沌初始化会破坏已收敛的种群结构。在混沌粒子群优化算法的基础上,提出了一种混沌变参数粒子群优化算法。对陷入局部最优的种群进行混沌初始化,并采取一定的规则动态改变混沌运动的控制参数,以增强或减弱混沌方程的混沌特性,既可以减轻混沌初始化对已收敛种群结构的破坏性,又能利用混沌特性摆脱种群陷入局部最优问题,提高收敛精度,从而提高算法的全局寻优能力。通过仿真测试表明,混沌变参数的粒子群优化算法能有效避免种群陷入局部最优现象,收敛快、收敛精度高,全局寻优能力优于基本粒子群优化算法。     

基于概率突跳和模拟退火的改进自适应微粒群算法

在两种微粒群算法分析的基础上.针对算法存在局部最优和后期振荡的现象.提出一种改进自适应微粒群算法.新算法引入概率突跳因子改变了原算法中微粒的速度更新公式,引入模拟退火接受准则抑制了概率突跳的不可控制性.典型函数寻优结果表明.新算法能很快地收敛到全局最优解,大幅度降低了达到最优值所需要的迭代数,同时提高了算法的收敛率和收敛精度,在跳出局部搜索的能力上远优于标准微粒群算法和自适应微粒群算法.稳定性好.     

基于搜索空间可调的自适应粒子群优化算法与仿真

针对收缩因子粒子群优化(CPSO)算法易陷入局部最优和发生过早收敛的问题.提出了基于搜索空间可调的自适应粒子群优化(APSO)算法.该算法根据种群早熟收敛程度和个体适应值,在CPSO算法停滞时,将全部粒子有效地划分在3类不同的搜索空间,使种群始终保持搜索空间的多样性,易于跳出局部最优,从而有效地改善了CPSO算法后期的寻优能力.     

自适应双群微粒群优化算法

针对微粒群优化算法PSO（Particle Swarm Optimization Algorithm）容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种自适应双群微粒群优化算法（ATS-PSO）。该算法将种群分成两个子群,分别采用全局版本和局部版本两种不同的搜索策略,共同更新种群的历史最优解,并且在算法迭代期间根据群体适应值方差自适应调整两个子群的规模和结构。为了分析算法的性能,对几种典型的非线性函数进行了测试。结果表明,新算法的全局收敛能力有了明显改善,而且能有效缓解早熟收敛问题。     

一种带有梯度加速的粒子群算法

通过引入梯度信息来影响粒子速度的更新，构造了一种带有梯度加速的粒子群算法．为减小陷入局优的可能性，当群体最优信息陷入停滞时，对群体进行部分初始化来保持群体的活性，并讨论了改进算法的适用范围．仿真结果表明，对于单蜂函数和多蜂函数，改进算法都能够取得较好的优化效果．     

双群分段交换的改进微粒群优化算法研究

针对微粒优化算法在高维复杂函数寻优上容易陷入局部极值的问题,提出了一种双群分段交换的改进微粒群优化算法（TSME-PSO）。算法将群体分成规模相同的两个种群,两分群采用不同的进化模型更新微粒的位置与速度。算法搜索的不同阶段,交换不同数目的微粒,且数量是不断减少的。通过这些方法,可以有效地提高种群多样性,增强微粒寻优活力。仿真实验表明,TSME-PSO算法可以有效逃离局部极值,整体寻优性能良好,优于其他算法。     

基于平均速度的混合自适应粒子群算法

针对传统粒子群寻优速度慢和局部收敛等缺点,提出一种基于平均速度的混合粒子群优化算法.给出了粒子群平均速度的定义,用来表征粒子群的活跃程度,并作为粒子群惯性系数和学习因子调节的依据,加快了粒子群的寻优速度.设计了基于平均速度的切换模拟退火算法和退火温度的更新公式,使得粒子群在保持较快的寻优速度条件下,仍能很容易地跳出局部极小点.对3个典型测试函数的寻优问题进行实验,所得结果表明了该算法的有效性.     

求解工程约束优化问题的PSO-ABC混合算法*

针对包含约束条件的工程优化问题,提出了基于人工蜂群的粒子群优化PSO-ABC算法。将PSO中较优的粒子作为ABC算法的蜜源,并使用禁忌表存储其局部极值,克服粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷。采用可行性规则进行约束处理,将粒子种群分为可行子群和不可行子群,并在ABC算法产生蜜源的过程中保留部分较优的可行解和不可行解的信息,弥补了可行性规则处理最优点位于约束边界附近的问题时存在的不足。四个典型工程优化设计的实验结果表明,该算法能够寻得更优的约束最优化解,且稳健性更强。     

一种多微粒群协同进化算法

受自然界共生现象的启发,将微粒群算法和协同进化相结合,提出了一种多微粒群协同进化算法。进化过程中,粒子不仅要与本子群的其他微粒交换信息,还要受其他子群体的影响。通过对三个标准函数优化的实验结果表明,此算法在一定程度上避免了陷入局部极值点并且提高了收敛精度。     

一种改进惯性权重的变异微粒群优化算法

针对微粒群优化算法的早熟收敛和进化后期收敛速度慢等问题,提出了一种改进惯性权重的变异微粒群优化算法。在算法运行过程中,对适应度值不同的微粒赋予不同的惯性权重,使算法既具有良好的空间探索能力又有良好的局部挖掘能力;在群体最优信息陷入停滞时引入变异算子,对聚集在局部最优微粒附近的微粒的位置和速度进行变异操作,使算法摆脱局部最优点的束缚。对4种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力和收敛速度都得到了提高,并且能够有效避免早熟收敛问题。     

基于粒子空间扩展的协同微粒群优化算法

针对协同微粒群优化存在的停滞现象,提出了一种新的基于粒子空间扩展的协同微粒群优化算法。该算法通过引入粒子半径来确定粒子间是否发生相互碰撞,如果两个粒子一旦发生碰撞,则按预先设定的位置更新公式跳出原来的位置,从而避免陷入停滞状态。对三个典型函数的测试结果表明,新算法不仅能够有效地克服了停滞现象,而且显著提高了搜索更优解的能力和鲁棒性。     

一种基于模糊学习子群的多目标粒子群算法

为提高多目标粒子群算法的局部搜索能力,提出了一种模糊学习子群多目标粒子群算法(FLSMOP-SO).在搜索过程中,每个粒子模糊自适应学习生成不确定的p个粒子形成一个子群而不是只产生一个新粒子,然后在其中选择模糊满意解作为其下一代新粒子.对四个典型测试函数的实验结果表明,新算法比NSGAⅡ和MOPSO两种经典多目标优化算法有显著的优越性.     

一种新型的动态粒子群优化算法

为了改进标准粒子群优化算法全局搜索性能,提出了一种种群动态变化的多种群粒子群优化算法。当算法搜索停滞时,把种群分裂成2个子种群,通过子种群粒子随机初始化及个体替代机制增强种群多样性,两个子种群并行搜索一定代数后,通过混合子种群来完成不同子种群中粒子的信息交流。收敛性分析表明,本文算法能以概率1收敛到全局最优解。实验结果表明,本文算法具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度。     

混沌动态种群数粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在整个迭代过程中粒子极易陷于局部极值区域,提出一种混沌动态粒子数的粒子群优化算法,也即在判定全局最优值处于停滞时,以混沌策略对粒子进行位置初始化后加入种群,从而有效地保证了粒子群的多样性。用4个测试函数验证了该算法具有很好的寻优能力和较高的搜索精度。