改进粒子群优化算法求解旅行商问题

提出了一种改进粒子群学习算法,在改进的算法中,粒子不仅根据自身和同伴中最好的个体调整自己的飞行速度,而且按照一定的概率向其他个体学习。这种强化后的学习行为更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。同时借鉴单点调整算法思想,提出了调整因子和调整序概念用以重构粒子群算法。最后,用改进后的粒子群算法求解旅行商问题,数字仿真表明了算法的有效性。     

改进遗传算法与粒子群优化算法及其对比分析

进化算法作为一类新的优化搜索方法，广泛应用于各种优化问题．现对简单遗传算法进行了改进，采用实值编码，并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合，形成了改进遗传算法．同时还介绍了一种新的进化算法一粒子群优化算法．将这两种优化算法应用于函数优化，并对优化结果进行了对比分析．比较结果表明，改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性，但在找寻最优解的效率上，粒子群优化算法较好．     

一种带交叉算子的改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)固有的缺点,在研究标准的粒子群优化算法理论的基础上,提出了一种带交叉因子的改进的粒子群优化算法(MPSO),以解决算法的早熟收敛问题。该算法在搜索过程中引入了交叉因子,增加了粒子的多样性,克服了标准粒子群优化算法易陷入局部极优点的不足,并且算法有较快的收敛速度。该算法有较强的收敛性,还可以引入变异算子。将改进后的算法运用常见的几个测试函数进行了寻优仿真,仿真结果验证了带交叉因子的粒子群算法的可行性和有效性。     

基于改进二阶粒子群算法的微电网群优化调度

分布式电源（distributed generators,DG）在电网中渗透率不断提高,微电网群（multi-microgrid,MMG）作为就地消纳DG的小型电力系统,能有效解决DG出力不确定性带来的问题。针对MMG优化调度问题,建立了基于运行经济性的协同优化调度模型。为提高模型求解的精度与速度,提出了一种改进的二阶振荡粒子群算法。该算法首先通过Logistic映射初始化种群,然后采用自适应动态方法改变惯性权重,并引入4个振荡变量增加粒子群的多样性,仿照微分方程根的特性确定振荡变量范围,使算法前期全局振荡收敛,后期局部渐近收敛。最后利用仿真案例验证了所提算法求解MMG协同优化调度模型的有效性。     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法．介绍了PSO算法的基本原理和一些改进措施及PSO算法的应用，并对其将来的发展进行了展望．     

改进粒子群优化算法的PID交流伺服系统控制策略

交流伺服系统由于其具有稳定性好、响应速度快等优点,在工控领域得到了广泛应用.但是采用传统控制策略难以获得满意的控制效果.针对这一问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法的PID控制策略,利用粒子群算法对控制器的初始参数进行优化,消除控制器的初始值对控制效果的影响,同时克服不确定因素对系统响应性能的不利影响,使其达到最佳工作状态.Matlab仿真结果表明,该控制策略有收敛速度快、控制精确度高及抗干扰能力强等优越性,改善了常规PID控制器的性能.     

用离散粒子群优化算法求解WTA问题

为了提高武器-目标分配(WTA)问题的求解效率和性能,提出了一种用离散粒子群(DPSO)算法求解此问题的新方法.对粒子群算法中的速度和位置进行了重新定义,使其可求解WTA这类离散组合优化问题,并采用贪心的启发式策略对迭代产生的方案进行调整,以利于快速找到最优或次优的分配方案.算法测试表明新算法执行速度快,结果令人满意,...     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化的研究

针对电力系统无功优化问题多变量、不连续、非线性的特点,本文建立了以系统年运行费用最小为目标函数、以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求解.该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的特点.最后,通过对IEEE30节点系统进行无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性.     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法.介绍了PSO算法的基本原理和一些改进措施及PSO算法的应用,并对其将来的发展进行了展望.     

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。     

基于混沌和多群体的粒子群优化算法

由于基本粒子群优化算法存在初始化随机性和遍历性不强,全局搜索容易陷入局部最优的问题,提出了基于混沌和多群体的粒子群优化算法,利用混沌特性初始化粒子,增强其随机性和遍历性,并根据适应度值将粒子群划分为多个群体,对不同群体中粒子的速度和位置采取不同的计算方法,进一步提高算法的收敛速度和精度。     

求解CVaR投资组合优化问题之改进PSO算法

研究了基于CVaR约束的的最优投资决策问题,为避免维数障碍,针对Fredrik提出的CVaR投资组合优化线性规划模型还原为非线性规划。通过引入缩进因子,改进PSO算法,使粒子在迭代过程中保持在可行域内。最后,通过算例证明了该文方法的有效性,计算结果表明,投资组合优化后的损失期望收益率、标准差、受险价值、条件受险价值等重要风险衡量指标都有了较大改进。     

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.     

电力系统经济负荷分配的改进粒子群算法

为解决电力系统中的经济负荷分配问题,将改进粒子群算法用于其中。该算法是以基本粒子群算法为基础,利用优化惯性权重策略以及改进最优最差粒子策略,使改进粒子群算法具有高效率全局搜索能力。对三个算例进行仿真测试,证实该算法可有效地解决经济负荷分配问题;性能对比显示,该算法求得的解优于基本粒子群算法及其它优化算法所求得的解。     

一种具有随机变异性质的粒子群协同优化算法

给出了一种具有随机变异特性的改进型粒子群协同优化算法，该算法克服了传统粒子群算法易陷入局部最优解且后续迭代过程速度慢的缺点．在迭代过程中，粒子的变异概率取决于粒子的适应度值以及当前所有粒子的聚集度．通过变异，粒子可有效地探索新的空间领域，从而可以有效地避免陷入局部最优解．Benchma呔函数实验结果表明，优化后的粒子群算法比传统粒子群算法具有较快的收敛速度和较高的全局收敛能力．     

一种具有随机变异性质的粒子群协同优化算法

给出了一种具有随机变异特性的改进型粒子群协同优化算法,该算法克服了传统粒子群算法易陷入局部最优解且后续迭代过程速度慢的缺点.在迭代过程中,粒子的变异概率取决于粒子的适应度值以及当前所有粒子的聚集度.通过变异,粒子可有效地探索新的空间领域,从而可以有效地避免陷入局部最优解.Benchmark函数实验结果表明,优化后的粒子群算法比传统粒子群算法具有较快的收敛速度和较高的全局收敛能力.     

粒子群优化的异构多处理器任务调度算法

嵌入式异构多处理器系统有一套具有不同处理能力的处理器构成,任务调度成为改进系统性能的关键因素。该文提出了改进的粒子优化群算法。首先,通过分析每个处理器的计算能力建立性能指标,然后,调整惯性常量的策略用来提高全局收敛速度。仿真结果证明了该文提出的改进算法能够极短的时间内得到较好的调度结果。