一类新的粒子群算法

提出一种新的模糊粒子群优化算法---收敛模糊粒子群优化算法.重点研究了收敛因子的确定和模糊隶属度函数的选择对算法性能的影响.在考虑计算效率的同时,提高了算法的精度.利用4个基准函数测试了收敛模糊粒子群优化算法的性能,并与模糊粒子群优化算法$收敛粒子群优化算法以及基本粒子群优化算法进行了对比.实验结果表明#新算法具有很好的性能.

     

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.     

一种适于求解离散问题的二进制粒子群优化算法è

分析了二进制粒子群优化算法(BPSO)的缺陷.为克服此缺陷提出了"粒子位置的双重结构编码"的概念,以此为基础给出一种新的二进制粒子群优化算法--具有双重结构编码的二进制粒子群优化算法(简称DS_BPSO).DS_BPSO算法既保留了PSO的优点,又非常适用于求解离散优化问题.对随机3-SAT测试实例的数值计算表明:该算法的性能远远超过BPSO算法.     

一类新的粒子群算法

提出一种新的模糊粒子群优化算法--收敛模糊粒子群优化算法.重点研究了收敛因子的确定和模糊隶属度函数的选择对算法性能的影响,在考虑计算效率的同时,提高了算法的精度.利用4个基准函数测试了收敛模糊粒子群优化算法的性能,并与模糊粒子群优化算法、收敛粒子群优化算法以及基本粒子群优化算法进行了对比.实验结果表明,新算法具有很好的性能.     

一种弹性粒子群优化算法

当某个粒子与最优粒子很接近时,其飞行速度将趋于零,这是粒子群优化算法容易陷入局部极小的主要原因.为此,提出一种弹性粒子群优化算法.算法中,粒子速度不依赖其与最优粒子之间距离的大小,而仅依赖于其方向信息,并采用一种自适应策略弹性地修正粒子速度的幅值.将弹性粒子群优化算法应用于几种典型测试函数的优化,数值仿真结果表明,弹性粒子群优化算法能有效地找出全局最优点.     

基于差分演化的粒子群算法

粒子群优化算法是一种简单有效的随机全局优化算法.但粒子群优化算法有易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢,精度较差的缺点.为了改进粒子群优化算法,将差分演化算法融合到粒子群优化算法中,在算法中,将粒子每代的所有局部最优位置进行变异、杂交、选择操作,提出了基于差分演化的粒子群算法.使粒子群算法和差分演化的探测和开发能力得到有效利用与平衡,提高了求解进度和效率,并通过仿真验证算法的性能优于带线性递减权重的粒子群优化算法和差分演化算法.     

一种混沌编码的粒子群优化算法及其应用

研究粒子群优化算法.传统的粒子群算法采用实数编码,收敛速度慢.为了提高收敛速度,提出了一种混沌编码的粒子群优化算法.混沌编码作为一种全新的数学编码方式,更能准确地表达编码对象的多样性,将混沌编码应用到粒子群优化算法中,使算法在初期的搜索区域更大,更快找到全局最优解.把混沌编码的粒子群算法与BP算法相结合用来优化神经网络.利用混沌编码的粒子群算法快速找到全局最优位置的邻域,然后再用BP算法进行局部寻优,收敛到全局最优位置.仿真结果证明混沌编码的粒子群神经网络比实数编码的粒子群神经网络分类收敛速度更快,验证了算法的有效性.     

基于动态维度交叉的粒子群高维函数优化

提出一种优化高维函数的改进粒子群算法.粒子群算法在高维函数优化方面精度比较低,种群容易陷入停滞,分析粒子群算法在针对高维函数方面难以优化的原因,提出一种基于动态维度交又的改进粒子群算法,通过对五个典型测试函数的仿真,说明该算法具有摆脱较快的收敛能力和较高的收敛精度.     

加速收敛的粒子群优化算法

在基本粒子群优化算法的理论分析的基础上,提出一种加速收敛的粒子群优化算法,并从理论上证明了该算法的快速收敛性,同时对该算法中的参数进行了优化.为了防止其在快速收敛的同时陷入局部最优,采用依赖部分最差粒子信息的变异操作.最后通过与其他几种经典粒子群优化算法的性能比较,表明了该算法的高效和稳健,且明显优于现有的几种经典的粒子群算法.     

改进的粒子群算法在VRP中的应用

将粒子群算法和禁忌搜索算法相结合构造禁忌搜索粒子群算法.提出一种对粒子群算法中全局最优解进行禁忌搜索的混合算法,扩展了粒子群算法进化方式.将其用于车辆路径优化问题求解.与基本粒子群算法相比较,结合禁忌搜索算法的粒子群算法明显提高了算法收敛速度和优化性能.     

带自变异算子的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法中出现的早熟收敛问题,论文提出了一种带自变异算子的粒子群优化算法。该算法在运行过程中增加了随机变异算子,通过对当前最佳粒子进行随机变异来增强粒子群优化算法跳出局部最优解的能力。对几种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛问题。     

基于改进粒子群优化算法的IIR数字滤波器设计

针对粒子群优化(PSO)算法存在早熟收敛问题,提出了一种改进算法——带有柯西扰动的重分布粒子群优化(RPSO)算法,并应用于IIR数字滤波器的优化设计。RPSO在检测到粒子群早熟收敛时,自动触发粒子重分布机制,帮助粒子逃离局部收敛区域,同时在迭代过程中对种群的全局最优位置施加柯西扰动以保持种群的多样性。仿真实验结果表明,在对IIR数字滤波器设计时,RPSO算法的性能优于粒子群、量子粒子群以及基于混沌变异的粒子群优化等算法。     

基于分层自主学习的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化（PSO）算法容易陷入局部最优、收敛精度不高、收敛速度较慢的问题，提出一种基于分层自主学习的改进粒子群优化（HCPSO）算法。首先，根据粒子适应度值和迭代次数将种群动态地划分为三个不同阶层；然后，根据不同阶层粒子特性，分别采用局部学习模型、标准学习模型以及全局学习模型，增加粒子多样性，反映出个体差异的认知对算法性能的影响，提高算法的收敛速度和收敛精度；最后，将HCPSO算法与PSO算法、自适应多子群粒子群优化（PSO-SMS）算法以及动态多子群粒子群优化（DMS-PSO）算法分别在6个典型的测试函数上进行对比仿真实验。仿真结果表明，HCPSO算法的收敛速度和收敛精度相对给出的对比算法均有明显提升，并且算法执行时间和基本PSO算法执行时间差距在0.001量级内，在不增加算法复杂度的情况下算法性能更高。     

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。     

基于惩罚机制的自适应交叉粒子群算法

粒子群算法存在容易陷入局部收敛的问题,尤其在求解约束条件优化问题时。提出一种基于惩罚机制的自适应交叉粒子群算法,其分3个层次克服局部收敛,获得最优解。首先引入交叉操作,根据粒子群进化过程中的种群多样性模型得到全局最优解。其次为求解约束优化问题,提出了基于惩罚机制的交叉粒子群算法,改进了H策略和简化了P策略惩罚机制。验证了所提算法在算法复杂度没有明显增加的情况下,性能得到了提高。最后分析得出在解决约束条件优化问题时,根据问题本身单峰和多峰的不同特性,粒子群算法的参数对收敛速度和最优解有关键影响。提出用通用公式计算参数,使算法得到最优解,从而推广粒子群算法的应用。     

局部随机搜索扰动的粒子群优化算法

在粒子群优化（PSO）算法中,gBest粒子的行为对算法的收敛性能有较大的影响。提出一种新的改进粒子群优化算法——SLS-PSO算法。该算法以基本PSO算法为框架,融合随机局部搜索算法（SLS）对进化中的gBest粒子进行局部寻优计算,以改善PSO算法在进化中特别是进化后期的收敛性能。通过典型测试函数的计算表明,该算法在收敛速度和精度上都有不同程度的改善。     

基于空间缩放和吸引子的粒子群优化算法

为解决粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法中粒子越界、算法进化后期收敛速度慢和早熟收敛的问题,通过分析PSO算法中粒子运动行为和算法稳定性,提出了一种基于空间缩放和吸引子的粒子群优化(PSO with search space zoomed factor and attrac...     

Enhanced leader PSO (ELPSO): A new PSO variant for solving global optimisation problems

Particle swarm optimisation (PSO) is a well-established optimisation algorithm inspired from flocking behaviour of birds. The big problem in PSO is that it suffers from premature convergence, that is, in complex optimisation problems, it may easily get trapped in local optima. In this paper, a new PSO variant, named as enhanced leader PSO (ELPSO), is proposed for mitigating premature convergence problem. ELPSO is mainly based on a five-staged successive mutation strategy which is applied to swarm leader at each iteration. The experimental results confirm that in all terms of accuracy, scalability and convergence rate, ELPSO performs well.     

面向钻削路径规划问题的微粒群优化算法研究

提出一种基于微粒群优化（PSO）算法的方法,用于解决离散空间的群孔钻削路径规划问题．为了满足钻削路径规划问题中整数编码的需要,建立了算子中元素的二元转换方法和操作方式,对算法的操作算子进行改进．针对基本微粒群算法全局收敛率较低的问题,本文在算法数学模型的基础上,引入了重新生成“停止进化微粒”的方式对算法加以改进．实验表明,改进的算法全局收敛率较基本算法提高3倍多;新的算法具有实现简单、收敛速度快、能够实现全局收敛的优点．实际应用中,采用新的PSO优化算法对钻削路径优化后,可以节省17.9%的机床工作台移动时间．     

基于周期性演化策略的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法(PSO)在寻优过程中容易出现早熟的问题,提出一种基于周期性演化策略的粒子群优化算法.该策略通过在速度更新方程中构建基于粒子群能量的粒子群最优值扰动项,使得粒子群能量在演化过程中可以周期性变化.相比标准PSO算法,当粒子群能量较大时,能够增强局部搜索能力;当粒子群能量较小时,能够增强全局搜索能力.典型优化问题的仿真结果表明,所提出的算法与线性下降惯性权重粒子群优化(LWPSO)和PSO算法相比,优化性能得到了显著提高.