基于禁忌搜索的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法（PSO）易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题,利用禁忌搜索算法较强的“爬山”能力,搜索时能够跳出局部最优解,转向解空间的其他区域的特点,提出了一种新的基于禁忌搜索（TS）的混合粒子群优化算法（TS—PSO）,并选用两个函数进行测试．结果表明,TS—PSO比其他改进粒子群算法更能提高收敛速度,获得全局最优解．     

基于层次分析粒子群算法的可靠性稳健优化设计

利用多目标优化策略,将机械零部件的可靠性稳健优化设计转化为多目标问题。为提高零部件可靠性稳健优化设计多目标模型的求解效率,将所提出的基于层次分析法的多目标粒子群算法应用于可靠性稳健优化设计的多目标模型求解中。该方法简便易行,能迅速准确地得到机械零部件扭杆的可靠性稳健优化设计信息。     

基于改进量子粒子群算法的微网多目标优化调度

根据微网与主网之间不同的交互方式制定2种不同的优化策略,建立以微网经济成本和环境效益为目标的优化调度模型,采用蜂群搜索策略的改进量子粒子群(BQPSO)算法进行求解。该算法具有较强的全局搜索能力,能够提高计算精度,避免陷入局部最优解,有效改善多目标优化调度的Pareto前沿分布特性。最后,以典型的微型燃气轮机、柴油发电机和燃料电池组成的微网系统为例,验证了所建模型和所提方法的有效性。     

基于差分进化的量子粒子群优化算法的研究

为了提高量子粒子群算法(QPSO)的性能,利用差分进化对量子粒子群算法进行了优化.该优化算法(DE -QPSO)在粒子更新过程中,首先通过添加一个扰动来产生一个变异粒子,然后对变异粒子进行交叉操作产生新的试验粒子,最后对试验粒子进行选择操作,确定进入下一次迭代的个体.用5种标准测试函数对DE -QPSO、QPSO和 粒子群算法(PSO)的性能进行对比测试,结果表明DE-QPSO算法的性能明显优于PSO和QPSO算法,具有较好的应用价值.     

基于量子粒子群算法的测试数据自动生成算法

本文针对现在流行的进化算法生成测试数据存在参数设置难、算法复杂度高、易陷入局部最优解等缺点,提出了一种应用于软件测试中的基于量子粒子群算法（QPSO）的测试数据自动生成算法。该算法是在粒子群（PSO）算法基础上引入量子理论的思想。解决了PSO算法搜索空间有限,容易陷入局部最优解的问题。通过具体实验证明,该方法是有效可行的,其效率也明显高于GA算法和PSO算法。     

基于粒子群的模糊聚类算法研究

利用模糊c均值（FCM）算法是一种最流行的模糊聚类的方法,因为它的效率,计算简单,容易实现.但是针对FCM对初始化敏感和易陷入局部最优解,在本文出了一种基于粒子群算法的模糊聚类.仿真实验结果表明了该方法对有效性和全局性优化.     

多目标粒子群优化算法及其应用研究综述

现有研究较少涵盖最先进的多目标粒子群优化（MOPSO）算法.本研究介绍了多目标优化问题（MOPs）的研究背景,阐述了MOPSO的基本理论.根据特征将其分为基于Pareto支配、基于分解和基于指标的3类MOPSO算法,介绍了现有的经典算法.介绍相关评价指标,并选取7个有代表性的算法进行性能分析.实验结果展示了传统MOPSO和3类改进的MOPSO算法各自的优势与不足,其中,基于指标的MOPSO在收敛性和多样性方面表现较优.对MOPSO算法在生产调度、图像处理和电力系统等领域的应用进行简要介绍.并探讨了MOPSO算法用于求解复杂优化问题的局限性及未来的研究方向.     

量子粒子群优化算法在运输问题中的应用

将量子粒子群优化算法用于运输问题求解。用粒子的位置表示运输路径,建立运输路径的数学模型。与遗传算法相比,实验结果表明,该算法在求解运输问题中提高了最优解的精度,且具有较快的收敛速度。     

量子粒子群算法在结构模态参数识别中的应用

量子粒子群算法作为粒子群算法的改进,具有参数少、好编程、易收敛等优势而备受关注.通过将由结构输入、输出数据计算而得的实测频响函数与包含所需识别的结构模态参数的理论频响函数之差最小化作为优化目标,经过对理论频响函数中的结构模态参数搜索取值而使目标函数最小,此过程将结构模态参数识别问题转化为优化问题.采用量子粒子群算法进行优化而得到结构模态参数.为验证该方法的有效性,对一数值模拟的三层混凝土框架结构进行分析,结果表明,量子粒子群可以有效地识别结构模态参数.     

基于粒子群优化BP神经网络的采煤机可靠性预测

为研究采煤机在截割过程中的可靠性,通过粒子群算法对BP神经网络进行优化改进,建立采煤机可靠性预测模型。采用高斯型隶属度函数,构建材料应力-结构可靠度之间的隶属函数,通过正交仿真实验确定具有代表性工况下采煤机整机的可靠度,以实验结果建立学习样本,对预测模型的准确度进行检验,结果表明,预测结果与实验结果最大相对误差为2.61%,满足精度要求。利用预测模型对采煤机在不同牵引速度和截深条件下截割不同硬度煤层的可靠度进行分析,找出采煤机可靠度随三者的变化规律:随着煤层硬度以及牵引速度增加,可靠度降低幅度变大;随着截深增大,可靠度降低幅度逐渐趋于平缓。     

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.     

基于微粒群优化算法的文本模糊聚类方法

针对模糊C-均值算法(FCM)具有局部最优问题和初值敏感性的缺陷,将微粒群优化算法应用于文本模糊聚类, 提出了基于微粒群优化算法的模糊C-均值算法PFCM．该算法首先采用实数编码方式对聚类原型进行编码,利用微粒群优化算法的全局搜索性能对初始聚类原型的选取进行指导,然后利用模糊C-均值算法进行聚类．使用算法PFCM对文本集合进行聚类实验,并用目标函数值和划分系数来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的全局收敛性和较好的聚类结果．     

基于动态模糊混沌粒子群算法的含电动汽车微电网多目标优化调度研究

提出一种基于动态模糊混沌粒子群算法的微电网多目标优化调度方法.利用动态目标函数与模糊理论解决多目标主观权值的缺陷,建立以运行维护成本、环境污染物成本为目标的微电网多目标调度模型.微电网多目标优化调度属于多变量、强非线性优化问题,针对传统粒子群算法求解时容易陷入局部最优等问题,在粒子初始化时,引入一种结合Chebyshev映射和Logistic映射的组合混沌映射,在粒子更新过程中,引入Logistic映射,从而增加粒子寻优的遍历性,加强算法全局优化能力.针对惯性权重在粒子群更新过程中的取值问题,采用迭代次数梯度改变惯性权重的策略.仿真结果证明了算法具有更高的收敛效率和更好的收敛效果.     

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。     

基于免疫进化的粒子群算法在灌区水资源优化配置中的应用研究

结合已有水资源优化配置模型,提出了基于免疫进化的粒子群算法,并将该方法应用于濮阳灌区,对其农业水资源进行优化配置.实例计算表明,该混合算法克服了已有算法中初期信息素匮乏,易陷于局部最优解等不足,结果合理,且计算较为简单,可为灌区水资源配置提供理论依据和决策参考.     

基于粒子群聚类算法的图像边缘检测

提出了一种基于动态粒子群的聚类算法应用于图像边缘检测。由于FCM算法容易陷入局部最优,并对初始化敏感,这种算法利用粒子群较强全局寻优能力与局部寻优能力,动态确定聚类数目和中心,在此基础上又进行FCM聚类。两者有效地结合起来能搜索到有效的全局最优解。仿真实验表明,该算法应用与图像边缘检测是可行和有效的。     

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Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

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。     

基于约束的单纯形-粒子群混合优化DEUCE测向算法

文章介绍一种新的基于特征结构的DOA估计算法,并对算法中非线性多维搜索问题限制算法应用这个缺点提出了一种基于约束的单纯形-粒子群混合优化DEUCE测向算法,改进算法把罚函数方法、粒子群算法、单纯形算法有机结合并应用到DEUCE算法中去;仿真结果表明改进算法在保持低收敛门限和高估计精度的优点下,具有更快的运算速度。