一种改进的粒子群优化算法

针对基本粒子群算法在处理复杂问题时有可能陷入局部极小的现象,引入群体适应度方差及群体位置方差,协调算法的种群多样性,使之能有效地克服基本粒子群算法容易陷入局部收敛的问题。在算法的中后期,根据粒子的表现不同,自适应调整惯性权重,保持群体惯性权重的多样性。通过选取4个基准函数进行测试,验证了改进算法可提高粒子群算法的优化性能。     

一种速度更快的粒子群优化算法

由于标准粒子群算法(SPSO)存在后期搜索效率太低的问题,提出了一种速度更快的粒子群优化算法(FPSO).FPSO保留了SPSO前期的全局搜索能力,但改变了SPSO算法后期的搜索策略,使其迭代次数随当前适应度值的变化而自适应改变,从而提高了SPSO算法后期的计算效率.通过实验对FPSO算法中适应度函数的设计进行了讨论,并分析了FPSO算法的应用前景.仿真结果表明,FPSO算法在单峰、多峰和带约束条件的测试函数中都有良好的效果.     

一种新改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷于局部最优的情况,将蚁群算法的信息素机制引入到粒子群算法中,保证了粒子间的多样性,从而有效克服了粒子群算法容易发生早熟停滞的缺陷。最后通过仿真实验证明了算法应用于软件测试的可行性和高效性。     

一种改进的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,把Hooke-Jeeves模式搜索方法作为粒子群优化算法的一个局部搜索算子,嵌入到粒子群算法中,Hooke-Jeeves的强局部搜索能力提高了粒子群优化算法的局部收敛速度和精度,从而提出了一种混合粒子群优化算法。通过基准函数和实例测试进行了验证,结果表明,提出的混合算法的收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。     

一种基于粒子群优化的粒子滤波改进算法

粒子群优化粒子滤波算法能有效改善粒子退化问题,但其适应度函数受量测噪声方差影响较大,限制了滤波精度的提高.为此,提出了一种基于粒子群优化的粒子滤波改进算法.该算法给出一种新的适应度函数,用当前状态估计值与各粒子状态的差值大小作为评价标准,使得最终优化粒子受噪声方差影响减小,在量测模型精度高的场合中提高了滤波精度.理论分析及仿真结果表明,本文所提算法的滤波性能优于标准粒子滤波与粒子群优化粒子滤波算法.     

一种信息点多样性的粒子群优化算法

针对PSO在寻优后期尤其在高维搜索空间中无法得到满意结果,提出了一种信息点多样性的改进粒子群优化算法。粒子个体最优位置及全局粒子最优位置是两个有用的精确的信息点,而PSO的信息交互方式正依赖于这两个信息点,从多样性方面考虑,将该有用的信息点增加为粒子个体最优位置附近随机的一点。实验仿真结果表明,新算法的全局搜索能力、收敛速度、精度和稳定性均有了显著提高。     

一种新改进的粒子群优化算法

由于粒子群优化算法对多极值复杂问题求解时容易陷入局部极值,提出一种新改进的粒子群优化算法。该改进算法是将粒子群进化过程分为两个不同的阶段,每个阶段应用不同的进化模型,通过结合这两种进化模型的各自优点有效地降低群体陷入局部最优。由仿真实验结果可知,对于复杂多极值函数优化问题,本文算法比标准粒子群优化算法的全局寻优能力更强。     

一种新型的被动启发式粒子群优化算法

标准粒子群优化(SPSO)算法具有参数少、鲁棒性好、易于实现等优点,但同时也具有收敛慢、易于陷入局部极值点等缺点.在SPSO算法基础上,通过在其粒子速度更新公式的自我认知部分和社会经验部分引入惯性学习因子(ωc1,ωc2),提出一种新型的被动启发式粒子群优化算法(PHPSO).分别采用SPSO和PHPSO两种优化算法对测试函数进行求解,将这两种算法的优化过程进行比较分析,结果表明,与SPSO算法相比,该文提出的PHPSO算法收敛速度大幅提高,且更易得到全局最优解,收敛精度更高.     

一种改进的粒子群优化算法及其应用

介绍了粒子群优化算法及其原理,针对其后期容易陷入局部极值的缺陷,提出了一种改进粒子群算法.改进算法采用全局最优粒子变异策略和部分粒子群部分维初始化策略.通过将其应用于(N M)容错系统模型的实例,对改进算法的性能进行了分析,结果表明,改进算法的搜索效率和精度均优于一般的粒子群算法,同时具有较好的收敛稳定性.     

一种基于混沌序列的粒子群优化算法

提出了一种基于混沌思想的粒子群优化算法,它利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性的特点,对于陷入局部极小点的粒子,引入混沌序列重新初始化,从而使惰性粒子能够跳出束缚并快速搜寻到全局最优解。对几个经典函数的测试计算表明,其在收敛速度和精度上均优于标准的PSO算法。     

一种改进的多目标粒子群优化算法

针对多目标粒子群优化算法在迭代过程中收敛速度和多样性方面的不足,提出一种改进的多目标粒子群优化算法(IMOPSO).采用基于栅格和拥挤距离的协同外部档案维护策略,通过更准确地选择收敛性和多样性性能更好的非劣粒子作为全局最优值,加快整个种群的收敛速度;采用分段Logistic混沌映射、外部档案检测机制及修改的粒子速度更新公式,分别在初始化阶段和迭代过程中增强种群的多样性;最后,通过对标准测试函数仿真测试证明了改进后的算法能够快速收敛至Pareto最优前沿并保持较好的多样性.     

一种基于显著特征的图像融合算法

充分利用小波变换的多分辨率分析特性,文章提出了一种基于显著特征的小波变换图像融合方法。首先对待融合图像进行小波分解,得到低频系数和高频系数;然后对低频系数提出了一种基于显著特征——空间频率的融合规则,对高频分量使用系数绝对值选大的规则进行融合;最后对融合后的低频系数和高频系数进行小波反变换得到融合图像。同时探讨了多聚焦图像中存在的虚假轮廓现象并提出了一种简便的定位方法。仿真实验表明,文中算法得到的融合图像在视觉效果上较传统算法及其一些改进算法有所提高,同时熵、标准差和互信息等客观评价指标值也得到了提高。     

一种新的集群优化方法--粒子群优化算法

系统地介绍了粒子群优化算法、各种改进算法以及算法的应用情况。对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望,指出了其在机械系统优化设计中的应用前景。     

一种改进的粒子群与人工蜂群融合算法

针对标准的粒子群算法和人工蜂群算法收敛性能差、在复杂优化问题易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的融合算法.改进融合算法拥有双种群并行进化,其中粒子群采用改进的反向学习策略,以增加群体的多样性;蜂群中跟随蜂根据个体停滞次数,自适应地改变进化策略,以平衡全局探索与局部开发能力.同时算法将交替共享两个种群的全局最优位置,通过相互引导使融合算法具有更好的寻优能力.8个经典函数和CEC2013的8个复合函数的实验结果表明,与最新的一些改进粒子群和人工蜂群算法相比,该算法的收敛速度和收敛精度均有较显著的优势.     

一种高维多模态优化的量子粒子群优化算法

为求解实际工程中的高维多模态优化问题,提出了基于动态邻域的多策略进化的量子粒子群优化算法(QPSO).针对QPSO算法存在的粒子"早熟"问题,首先定义了一种动态邻域选择机制以保持种群的"活跃性";然后结合动态邻域机制,定义了三个不同策略的局部吸引子更新方程以保持种群进化的"多样性".为了防止算法的进化方向不发散,对收敛到全局最优解的局部吸引子更新策略赋予了较大权重;最后为了拓展最优解空间引入了狼群优化算法中的综合评价方法.通过对不同类型的高维多模态基准测试函数的仿真实验结果表明:相比于其余四种优化算法,本文提出的优化算法在收敛精度和稳定性方面具有明显优势,并且随着测试维度的增加,这种优势更加凸显,展现出了较好的解决高维多模态优化问题的性能.文中引入的综合评价方法在所有的测试函数中均具有较高的生效次数,综合评价生效意味着为下一次的进化找到一个更加有利的进化方向,这样能够减少算法找到最优解的次数,也能进一步提升算法的收敛精度.     

改进多目标粒子群优化算法及在图像融合中的应用

在深入研究图像融合算法的基础上,受多目标粒子群优化算法(MOPSO)的启发,提出了一种改进的MOPSO算法,并将该改进算法用于图像融合方面。这种算法提出了两次调节指数收敛函数,使得寻优速率得到更为平滑地过渡,从而让搜索结果更好的接近Pareto最优解集。实验结果表明,与传统的融合算法比较在客观性能指标上得到提高。     

一种改进的粒子群算法

粒子群算法是求解函数优化问题的一种新的进化算法,然而它在求解高维函数时容易陷入局部最优.为了克服这个缺点,提出了一种新的粒子群算法,算法对粒子的速度和位置更新公式进行了改进,使粒子在其最优位置的基础上进行位置更新,增强了算法的寻优能力.通过对5个基准函数的仿真实验,表明了改进算法的有效性.     

一种改进的粒子群算法

针对粒子群算法搜索精度不高的问题,提出了一种改进的粒子群算法。该算法一方面通过跟踪个体极值、全局极值和周围极值来搜索解空间的最优值;另一方面通过引入3种非线性递减函数对惯性权重进行调整,仿真结果表明改进的粒子群算法具有更强的寻优能力及更高的搜索精度。     

一种自适应混合多目标粒子群优化算法

文章针对多目标粒子群优化算法多样性损失和收敛性不好的问题,提出了一种自适应混合多目标粒子群优化算法。首先,使用Sobol序列映射决策变量初始值,使得初始解集在全决策空间范围有更均匀的分布。使用线性递减权重法调整粒子群算法的权重,增强算法收敛性。提出了使用基于多样性指标SP的自适应变异算子增加种群多样性的同时,还提出了在最优档案集中,使用基于改进的世代距离指标GD的自适应混沌搜索增强算法局部搜索能力。最后,将文中提出的改进算法与MOPSO(基本多目标粒子群优化算法)和NSGA2对比,结果显示出该算法能够在保持优化解收敛性的同时获得更好的多样性。     

一种带变异算子的粒子群优化粒子滤波降噪算法

提出一种面向机械故障诊断非线性振动信号特征提取及实时滤波降噪的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法,是基于带变异算子的粒子群优化粒子滤波算法。应用变异控制函数和操作算子,通过改善粒子滤波(PF)算法粒子贫乏、利用率不高等问题,加速粒子集收敛,减少整个算法运行的时间。仿真结果通过与PF算法和PSO-PF算法相比,论证了提出的NPSO-PF算法具有更低的均方根误差、更短的运行时间、更高的信噪比和更稳定的滤波性能。