一种改进的粒子群优化算法及其仿真

粒子群优化算法（particle swarm optimization，PSO）是一种新兴的优化技术，其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点，在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题，提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO（IPSO）算法，以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试，结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能，而且还具有良好的稳定性。     

一种改进的粒子群优化算法及其仿真

粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点,在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO(IPSO)算法,以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能,而且还具有良好的稳定性。     

一种更简化而高效的粒子群优化算法

针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremum disturbed particle swarm optimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(ext     

一种基于粒子群算法求解约束优化问题的混合算法

通过将粒子群算法(PSO)与差别进化算法(DE)相结合，提出一种混合算法PSODE，用于求解约束优化问题．PSODE是在PSO算法中适当引入不可行解，将粒子群拉向约束边界，加强对约束边界的搜索，同时与DE算法结合以加强搜索能力．基于典型高维复杂函数的仿真表明，该算法简单高效，鲁棒性强．     

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.     

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。     

基于粒子群优化算法的系统可靠性优化

系统可靠性优化问题是典型的NP难题,建立了可靠性冗余优化模型,采用粒子群优化算法对其进行求解。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明了算法对求解可靠性优化问题的可行性和有效性。     

随机交叉粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点,设计了一种随机交叉算子,提出了随机交叉粒子群优化算法。该算法在每次迭代中,对当前粒子和整个粒子群的最优粒子进行随机交叉,产生新的较优粒子并代替原来的粒子,从而加快了算法的收敛速度,增强了算法的寻优能力。仿真结果表明,该算法具有较高的优化性能。     

一种改进的粒子群优化算法

作为群体智能的代表性方法之一,粒子群优化算法(PSO)通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。提出了一种改进的粒子群优化算法(MPSO),该算法以广泛学习粒子群优化算法(CLPSO)的思想为基础,主要引入了选择墙的概念。同时在参数的设置中结合高斯分布的概念,以提高算法的收敛性。实验结果表明,改进后的粒子群算法防止陷入局部最优的能力有了明显的增强。同时,算法使高维优化问题中全局最优解相对搜索空间位置的鲁棒性得到了明显提高。     

一种改进的粒子群优化算法

介绍PSO算法原理和特点,通过在粒子选取、惯性权重和局部搜索上改进,提出一种改进的粒子群优化算法,并与0．618法相结合,结合学习经验进行迭代更新,用于局部函数优化问题。同时提出根据最佳熵最值将PSO算法应用于图像分割,对于图像分割领域有一定的参考价值。     

随机微粒群优化算法

微粒群优化算法是继蚁群算法之后又一种新的基于群体智能的启发式全局优化算法,其概念简单、易于实现,而且具有良好的优化性能,目前已在许多领域得到应用。但在求解高维多峰函数寻优问题时,算法易陷入局部最优。该文结合模拟退火算法的思想,提出了一种改进的微粒群优化算法——随机微粒群优化算法,该算法在运行初期具有更强的探索能力,可以避免群体过早陷入局部极值点。基于典型高维复杂函数的仿真结果表明,与基本微粒群优化算法相比,该混合算法具有更好的优化性能。     

新的进化计算算法——粒子群优化算法

Particle Swarm Optimization (PSO),rooting from simulation of swarm of bird, is a new branch of Evolution Algorithms based on Swarm Intelligence.Concept of PSO,which can be described with only several lines of codes,is more easily understood and realized than some other optimization algorithms.PSO has been successfully applied to much engineering.Firstly,this paper depicts natural explanation about PSO,secondly,introduces its basic theory and several development versions of PSO,and presents some applications of PSO.At last,a brief conclusion and further research direction are given.     

基于高斯加权的GeesePSO改进算法

为了提高粒子群算法的优化性能,通过观察和分析雁群结队飞行的智能群体现象,国内学者提出了基于雁群启示的粒子群优化算法(GeesePSO,GPSO)。该算法虽然在一定程度上提高了PSO算法的性能,但是在GPSO算法中存在着不合理的加权平均机制,即最小值寻优方面的加权缺陷。针对该问题,本文通过采用高斯加权方法对GPSO进行合理改进,提出一种基于高斯加权改进的粒子群优化算法(Gaussian-Weighted GPSO,GWGPSO)。实验结果表明:新算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性等指标上得到了提高,从而证明高斯加权方式是合理的和正确的。     

一种带逆反的粒子群算法

粒子群算法（PSO）是一种典型的基于群体智能的优化算法,但其在速度较小时,容易陷入局部最优解;本文提出一种带逆反的粒子群算法（PSORTP）,并对其全局收敛性进行了理论分析,证明该算法能够以概率1收敛于全局最优解,最后以典型的函数优化问题的仿真实验及与经典方法的PSO的对比,验证了PSORTP的有效性。     

微粒群优化算法研究现状及其进展

对进化计算中引起广泛兴趣的微粒群优化(PSO)算法的研究现状进行了考察,介绍了一些最新研究进展,包括：杂交PSO、基于邻域算子的PSO和基于不同搜索方向的PSO,并简要介绍了PSO在求解复杂优化问题如多目标优化和带约束优化中的优势。最后给出了一些应用实例,讨论了将来可能的研究内容。     

改进的基本粒子群优化算法

提出一种基本粒子群算法(BPSO)改进方案,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点和全局极值点,使得粒子能够获得更多的信息量来调整自身的状态。用3个基准函数对新算法进行了实验,结果表明,新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于基本粒子群算法．     

车辆路径问题的改进混合粒子群算法研究

针对各种启发式算法在求车辆路径问题(VRP)中的缺陷,提出了改进的混合粒子群算法(MHPSO)的求解方法.分析了基于速度-位置更新策略传统粒子群算法在解决离散的和组合优化问题的不足.考虑到算法在求解过程中种群多样性的损失过快,引进了种群的多样性测度参数-平均粒距,以保持种群的多样性.同时利用混沌运功的随机性、遍历性和规律性等特性,采用混沌初始化粒子编码.详细讨论了该算法在车辆路径问题中的求解策略.针对同一个实例,将改进的混合粒子群算法与遗传算法从多个角度进行比较.仿真结果表明,论文所提出的算法性能较好,可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解.     

一种权重递增的粒子群算法

粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是仿真生物群体的社会行为的一种智能优化算法,现在已广泛应用到各种优化计算中。PSO算法的权重参数采用随迭代而递减的时变策略,权重时变值一般是根据试验结果来确定的,很少通过理论分析来选择权重。利用PSO算法的理论模型,分析权重值对算法的影响,并说明PSO算法采用时变权重的合理性。进一步根据分析模型,提出一种权重可以随迭代而递增的PSO算法模型。通过利用经典的基准函数,经仿真试验验证,这种权重递增的PSO算法优于传统权重递减的PSO算法,并且其性能与标准PSO算法相当。     

基于信息熵的粒子群优化算法

粒子群算法是一种进化计算技术,并成功的运用于广泛的数值优化问题。PSO算法在求解高维复杂函数优化问题时容易陷入局部最优。有鉴于此,本文提出了一种基于信息熵的粒子优化算法。该算法提高设计了一种兼顾种群选择性压力以及种群多样性的选择策略,从而提高了粒子在运行过程中的多样性。实验表明,该算法有效避免了陷入局部最优,提高了全局最优解的搜索精度。