一种新的混合变异粒子群算法

针对基本PSO算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种新型的PSO算法——混合变异粒子群算法。在每次迭代中,符合变异条件的粒子,以多种变异函数方式进行变异,而这些变异函数被赋予了一定概率,概率的划分取决于特定的优化问题。对几种典型函数的测试结果表明:在变异函数概率分配设置合适的情况下,混合变异粒子群算法增强了全局搜索能力,提高了搜索成功率,克服了基本PSO算法易于收敛到局部最优点的缺点,也明显优于单变异粒子群算法。     

基于克隆选择的免疫粒子群优化算法

粒子群优化算法在进化中随种群多样性降低易出现早熟收敛等问题.针对这一问题,在粒子群算法中引入免疫克隆选择算法的思想,提出了基于克隆选择的免疫粒子群优化算法(Immune Particle Swarm Optimization,ImmunePSO),即在算法进化过程中,引入克隆复制算子、克隆高频变异算子、克隆选择算子.成比例克隆复制可以使优良个体得到保护,加快算法收敛;高频变异为新个体的产生提供了新的途径,可以增加种群的多样性;克隆选择算子从所有子代、父代中选择出最优个体,避免算法退化.最后通过对基本测试函数的仿真试验,验证了算法不仅可以增加种群的多样性,加快算法的收敛速度,而且提高了最优解的精度,有效地避免算法陷入到局部极值.     

一种改进的小波变异粒子群优化算法

为提高粒子群优化(PSO)算法的优化性能,提出一种改进的小波变异粒子群算法(IPSOWM)。在每次迭代时以一定的概率选中粒子进行小波变异扰动,从而克服PSO算法后期易发生早熟收敛和陷入局部最优的缺点。数值仿真结果表明,IPSOWM算法的搜索精度、收敛速度及稳定性均优于PSO和PSOWM算法。     

一种反演问题求解的免疫克隆粒子群优化算法

为了克服标准粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优以及进化后期收敛速度慢等缺陷,分析了标准PSO算法早熟收敛的原因,提出了基于混合变异机制的免疫克隆粒子群优化(ICPSO)算法并将其应用到波阻抗反演问题中.克隆选择算子能够在局部极值点接近全局最优点时有效增强最优粒子跳出局部解的能力;引入混沌映射Tent序列加速最优粒子的变异学习,在局部极值点与全局最优点距离较远时扩大遍历范围,避免陷入局部极值.通过理论模型试算表明,ICPSO算法在进行波阻抗反演时不仅收敛速度快,而且具有较高的反演精度和抗噪性能.     

基于边界变异的量子粒子群优化算法

将边界变异操作引入到量子粒子群优化算法中,提出基于边界变异的量子粒子群优化算法QPSOB。该算法将越界粒子随机分布在边界附近的可行域内,以增加种群的多样性、提高算法的全局搜索能力。仿真实验证明其全局收敛性能优于量子粒子群优化算法。     

一种新的基于三种进化模型的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法在优化多极值点复杂问题时容易陷入局部极值的缺陷,提出了一种新的采用不同进化模型分阶段进化的粒子群优化算法。该方法将粒子群进化过程分成三个阶段,第一阶段按cognitiononly模型进化,第二阶段按标准模型进化,第三阶段按socialonly模型进化。在不同进化阶段利用不同模型进化可以增加种群的多样性,达到降低群体陷入局部极值点的效果。仿真实验结果表明,对于复杂多极值函数优化问题,本文算法比标准算法的全局寻优性能更好。     

带邻近粒子信息的粒子群算法

针对标准粒子群算法易出现早熟的问题,提出了一种带邻近粒子信息的粒子群算法。该算法中粒子位置的更新不仅包括自身最优和种群最优,还包括粒子目前位置最近粒子最优的信息。为了有效地平衡算法的全局探索和局部开发,并使其收敛于全局最优值,采用了时变加速因子策略,两个加速因子随进化代数线性变化。通过对5个经典测试函数优化的数值仿真实验并与其他粒子群算法的比较,结果表明了在平均最优值和成功率上都有所提高,特别是对多峰函数效果更加明显。     

一种基于Cauchy变异的量子粒子群算法

和其他优化算法相比,粒子群算法有着简单易实现以及寻优结果快的优点,但研究结果表明标准粒子群算法在优化过程中存在着易于陷入最小的缺陷。文章提出了一种基于Cauchy策略的量子-粒子群算法。标准测试函数的仿真结果表明,新的算法不仅能够提高算法的全局搜索能力,而且能够加快算法的寻优速度,能够应用在实际工程中的函数优化问题。     

一种基于种群速度的自适应粒子群算法

分析了粒子群算法的收敛性,指出早熟是由于粒子速度降低而失去继续搜索可行解的能力.进而提出一种基于种群速度动态改变惯性权重的粒子群算法,该算法以种群粒子平均速度为信息动态改变惯性权重,避免了粒子速度过早接近0.通过5个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比,结果表明该算法在进化中期能很好地保持种群多样性,有效地改善算法的平均最优值和成功率.     

改进的速度变异粒子群算法

论文提出了一种新的PSO算法——改进的速度变异粒子群算法(iPSOVMO)。其变异策略是:在每次迭代循环中,对具有m个粒子的粒子群的每一维d上的速度的绝对值｜v1,d｜,｜v2,d｜,…,｜vm,d｜最小的速度vTd,d以一定的概率进行变异:使vTd,d随机而均匀地分布于[-vmax,vmax]上。对四个多峰的测试函数所做的对比实验表明,无论是全局版还是局部版,iPSOVMO都大大优于原始的PSO和传统变异PSO,也优于速度变异PSO(PSOVMO)。     

采用粒群优化的免疫克隆算法

利用免疫系统的克隆选择机制,结合粒群优化算法的进化方程,提出一种用于函数优化的算法。算法的主要特点是利用免疫处理操作,提高种群的多样性,利用进化方程提高收敛速度。仿真程序表明,该算法能以较快速度完成给定范围的搜索和全局优化任务。     

基于变异粒子群的聚类挖掘

聚类可以看成是寻找K个最佳聚类中心的过程。把一组聚类中心视为一个粒子,把总类内离散度和的倒数看成优化函数,采用变异概率作为粒子变异的条件,从而提高了粒子群的探索能力,克服粒子群收敛到局部最优值的缺点。因此通过变异粒子群算法能够找到最佳聚类中心。实验结果表明该算法有很好的稳定性,提高了聚类效果。     

一种混合粒子群优化算法的研究

结合粒子群优化算法和拟牛顿法的优点,提出了一种混合粒子群优化算法。该算法首先运行粒子群优化算法,到进化到一定程度时,把当代的最好点作为拟牛顿法的初始点,再利用拟牛顿法,对其进行二次优化。算法充分发挥了粒子群优化算法的全局搜索性和拟牛顿法的局部精细搜索性,同时也克服了粒子群算法后期搜索效率低和拟牛顿法对初始点敏感的缺陷。数值实验结果表明,该算法具有很高的收敛速度和求解精度。     

基因变异的群智能优化算法研究

粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）是一种重要的群智能（Swarm Intelligence,SI）方法。早期收敛和较低的局部搜索能力是PSO的不足。提出一种新颖的基因变异PSO（Gene Mutation PSO,GMPSO）,依据概率使粒子的分量发生变异,并做了大量的实验。研究和实验的结果表明,该方法可显著改变PSO的性能,在理论上是可靠的,技术上是可行的。     

改进的粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法(PSO)易陷入局部极值点,进化后期收敛慢,精度较差等缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法用一种无约束条件的随机变异操作代替速度公式中的惯性部分,并且使邻居最优粒子有条件地对粒子行为产生影响,提高了粒子间的多样性差异,从而改善了算法能力.通过与其它算法的对比实验表明,该算法能够有效地进行全局和局部搜索,在收敛速度和收敛精度上都有显著提高.     

结合局部优化算法的改进粒子群算法研究

提出了结合局部优化算法的改进粒子群算法（Combination Particle Swarm Optimization,CPSO）,粒子群算法虽然通过群体规模来规避早熟,但缺乏局部快速搜索能力,因此将局部优化算法与改进粒子群算法相结合,并尝试不同的局部优化算法,例如牛顿法、最速下降法,通过典型函数优化实验表明,与其他改进粒子群算法相比,CPSO具有较强的寻优能力,鲁棒性和较快的收敛速度;实验也表明不同的局部优化算法在不同的特征函数上体现出不同的优势。     

基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法

为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法.在该算法中,整个优化过程可分为标准粒子群优化层、粒子进化与学习层和档案信息交换层3个层次.粒子进化与学习层保证了每次迭代都能得到更好的粒子位置;档案信息交换层可以提供更好的全局最优.优化算法各个层次之间通过信息交互,共同提高算法的收敛性和多样性.与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比分析表明,所提出算法具有良好的性能,能够有效解决多目标优化问题.     

复形法粒子群优化算法研究

针对基本粒子群优化算法对复杂函数优化时难以获得最优解的缺陷,提出了一种复形粒子群优化算法。该算法采用复形法来提高粒子的局部搜索能力,从而保证了算法能够跳出局部最优,获得全局最优解。实验结果表明,与文献算法相比,该算法在基准函数优化时具有更强的寻优能力和更高的搜索精度。     

新型的动态粒子群优化算法

为了解决动态改变惯性权重的自适应粒子群算法不易跳出局部最优的问题,提出了一种自适应变异的动态粒子群优化算法。在算法中引入了自适应学习因子和自适应变异策略,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优。对几种典型函数的测试结果表明,该算法的收敛速度明显优于文献算法,收敛精度也有所提高。     

基于布尔型粒子群优化算法的网络编码优化

针对布尔型粒子群优化算法存在容易陷入局部极值和收敛速度慢的缺点,提出一种带扰动因子的自适应调整惯性权重和学习因子取1概率的布尔型粒子群优化算法,并把这种改进的布尔型粒子群优化算法用于网络编码的优化以得到具有最小编码边的编码方案.对两个人工拓扑进行优化得到的结果表明,基于布尔型粒子群优化算法最小化编码边方案的收敛速度和精度都优于基于遗传算法最小化编码边的方案的速度和精度,能有效用于网络编码的优化.