带扰动因子的布尔型粒子群优化算法

对二进制布尔型粒子群优化算法提出改进,通过在其速度更新公式中引入扰动因子避免粒子过早的陷入局部极值,提出两种调整惯性权重和学习因子取1的概率的策略以平衡算法的收敛和发散,分别是按照粒子相似性自适应调整和线性调整,由此得到两种带扰动因子的布尔型粒子群优化算法。4个基准测试函数的对比,实验结果表明了两种改进算法的有效性和优良性能。     

自适应混沌粒子群优化算法

粒子群优化算法在求解复杂函数时,存在收敛速度慢、求解精度不高、易陷入局部最优点等问题。为此,提出一种自适应混沌粒子群优化算法。在基本粒子群算法中引入混沌变量,当算法陷入早熟收敛时进行混沌搜索,同时引入非线性递减的惯性权重。实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,能有效避免早熟收敛问题。     

多维异步随机扰动的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法存在易陷入局部最优和在多维空间中搜索效率降低的问题,结合惯性权重凹函数递减策略,提出了随机扰动和多维异步策略。该策略不仅能提高算法的全局搜索能力,而且还能改善维数的束缚。通过对四个典型基准函数的实验表明,该改进算法能够兼顾局部和全局搜索,使得搜索达优率得到较大提高,所得结果精度较高。     

基于距离代价的自适应惯性权重粒子群优化算法

由于不同等级种群的学习能力不一样,其步长大小也会不一样,该文提出了一种新的基于距离代价的自适应惯性权重粒子群优化算法.该算法在运行过程中根据粒子位置的距离代价,将种群分为三个等级,对不同等级的种群采用不同的惯性权重策略更新粒子的速度和位置,并在每次迭代的过程中对全局最优加入一个扰动因子来增加粒子的多样性.通过仿真实验,...     

基于分层多子群的混沌粒子群优化算法

在分层多子群结构模型的基础上,提出一种混沌粒子群优化算法(HCPSO).该算法对非线性递减的惯性权重进行混沌变异,并采用了混沌搜索方法.在更新全局历史最优位置每一维分量时,选取不同的若干个体作为学习对象,并计算它们的平均位置.混沌搜索区域半径可根据粒子个体最优位置与上述平均位置间的距离自适应地调整.通过对几种典型函数的测试结果表明,该算法具有较好的全局搜索和局部搜索能力,可有效避免早熟收敛问题.     

带变异算子的自适应粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在进化过程的后期收敛速度较慢,易陷入局部最优的缺点,对基本粒子群优化算法作了如下改进：在速度更新公式中引入非线性递减的惯性权重;改进位置更新公式;对全局极值进行自适应的变异操作。提出一种新的混合变异算子的自适应粒子群优化算法。通过与其他算法的数值实验对比,表明了该算法具有较快的收敛速度和较好的收敛精度。     

混沌粒子群优化算法研究

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出一种求解优化问题的混沌粒子群优化(CPSO)算法.该算法的基本思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.典型复杂函数优化仿真结果表明该方法是一种较简单有效的算法.     

自适应群体结构的粒子群优化算法

粒子群优化算法中,群体结构的组织模式直接决定了粒子间信息的共享和交流方式.根据复杂网络形成过程中的动力学原理,提出了一种自适应群体结构的粒子群优化算法.算法初期粒子空间分布分散,搜索过程中不断产生新的连接,群体的搜索模式由L_best? 模型逐渐进化为G_best? 模型,群体结构的这种进化方式有利于算法早期的“勘探”和后期的“开采”.实验结果表明,新算法在收敛性能上获得了较大提高.     

一种改进的自适应邻域粒子群优化算法

在对粒子群优化(PSO)算法进行深入分析的基础上,建立了自适应邻域更新机制,再对惯性权重更新机制进行自适应化,分别从拓扑邻域结构和惯性权重两个角度对局部版PSO算法进行了改进,提出了一种实用、高效的自适应邻域粒子群优化算法,经7个标准测试函数验证,该算法具有较高效率和精度。     

基于自适应扰动的粒子群优化算法

为了避免粒子群优化算法（PSO）早熟收敛,提出了一种自适应扰动的PSO算法（ADPSO）,以帮助停滞的粒子跳出局部最优。为了验证算法的有效性,实验测试了九个多峰函数,包括四个旋转函数。仿真结果表明,该算法优于其他五种PSO算法。     

一种新的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法容易早熟、收敛精度低等缺点,提出一种改进方案,使用随机惯性权重,在每一次迭代中,对可能陷入局部极值的粒子进行有效的随机初始化。通过对7个经典测试函数的数值仿真实验证明,该新算法能提高粒子群优化算法的寻优能力,并在维数较高时也能获得较好的优化效果。     

一种基于距离度量的自适应粒子群优化算法

惯性权值对粒子群优化((Particle Swarm Optimization,PSO)算法的性能起着重要作用。基本的PSO算法未考虑各粒子的差异而在一次迭代中所有粒子采用固定的惯性权值。为了体现各粒子相对于已知最优解的差异,提出了一种基于距离度量的自适应PSO算法DMAPSO(DistancE Measurement-based Adaptive PSO)。算法采用欧式距离计算粒子与已知全局最优粒子的差异,然后根据差异自适应调整各粒子的·贯r}权值。通过基准测试函数对算法进行了实验,结果表明,对于连续函数优化问题,提出的DMAPSO算法优于经典PSO算法,DMAPSO收敛到最优解的迭代次数比PsO平均减少了约60%.     

一种基于距离的自适应模糊粒子群优化算法

传统的粒子群优化算法((Particle Swarm Optimization,PSO )在更新粒子的速度时忽略了各粒子间的差异,在一次迭代中,各粒子采用相同的惯性权值来更新粒子的速度。为了体现各粒子的差异,提出了一种基于距离度量的自适应模糊粒子群优化算法(Distance-based Adaptive Fuzzy Particle Swarm Optimization, DAFPSO)。DAFPSO根据各粒子与最优粒子的差异,设计了相应的隶属函数来自适应地调整粒子的惯性权值。通过基准测试函数对算法进行了实验,从而验证了DAFPSO算法的有效性。     

基于S型函数的自适应粒子群优化算法

针对粒子群算法求解精度低和后期收敛速度慢等问题,提出了一种基于S型函数的自适应粒子群优化算法SAPSO (S-shaped function based Adaptive Particle Swarm Optimization)。该算法利用倒S型函数的特点,实现了对惯性权重的非线性调整,从而更好地平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力;同时,在算法的位置更新公式中引入S型函数,并利用个体粒子自身的适应度值与群体平均适应度值的比值自适应地调整搜索步长,从而提高算法的搜索效率。在若干经典测试函数上的仿真实验结果表明,与已有的几种改进粒子群算法相比,SAPSO在收敛速度和求解精度方面均有较大优势。     

一种具有初始化功能的自适应惯性权重粒子群算法

提出了一种改进的具有初始化功能的自适应惯性权重粒子群优化(PSO)算法.该算法首先引入自适应惯性权重策略均衡全局和局部搜索能力,并针对运行过程中出现停滞现象的粒子群,围绕其加权重心位置重新初始化,引导粒子突破了局部极值的限制,提高了算法的收敛速度.最后,将此算法、PSO算法及惯性权重线性递减的PSO(LDW-PSO)算法进行了比较.实验结果表明,该算法不仅有效地增强了粒子突破局部极值的能力,而且算法的收敛速度和稳定性也有了一定的提高.     

具有随机惯性权重的PSO算法

微粒群算法（PSO算法）是模拟鸟类、鱼群等的群体智能行为的一种优化算法,当前,在相关领域内,倍受国内外学者关注。该文在分析基本PSO算法的速度进化方程的基础上,提出一种能更好描述微粒进化过程的速度方程,由其引出一种具有随机惯性权重的PSO算法;通过五个典型测试函数的仿真实验,验证了其可行性,同时也表明具有随机惯性权重的PSO算法较具有线性递减惯性权重的PSO算法在收敛速度和全局收敛性方面有明显提高。     

自适应变异的粒子群优化算法

针对粒子群算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值,根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增强算法跳出局部最优的能力,增大寻找全局最优的几率。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明显的提高,有效避免了早熟收敛问题。     

Interactive Self Improvement Based Adaptive Particle Swarm Optimization

One of the most familiar stochastic heuristic search algorithm is Particle swarm optimization (PSO), which is motivated by social behavior of animals like birds, fishes, and so forth. The significant advantages of PSO algorithm are simple structure and limited parameters to be used. Among the parameters, inertia weight is considered as the most crucial one in PSO which brings trade-off between the characteristics of exploitation and exploration. A novel Interactive Self-Improvement based Adaptive PSO (ISI-APSO) method that traits better searching efficiency and accuracy than the traditional particle swarm optimization is proposed. More precisely, it can achieve faster convergence speed while on global search over the entire search space. The simulation results show that the performance of our proposed ISI-APSO is substantially improved than other heuristic algorithms in terms of the search efficiency and convergence speed.     

一种新的自适应粒子群优化算法

基于粒子分工与合作的思想,提出一种自适应粒子群优化(PSO)算法。该算法为不同的粒子分配不同的任务,对性能较好的粒子使用较大的惯性权,对性能较差的粒子采用较小的惯性权,加速系数根据惯性权自适应调整。将标准PSO算法中的全局最优位置与个体最优位置分别替换为相关个体最优位置的加权平均,更好地平衡了算法的全局与局部搜索能力,提高了算法的多样性与搜索效率。5个经典测试函数的仿真结果及与其他PSO算法的比较结果验证了该算法的有效性。