基于函数变换的改进混沌粒子群优化*

粒子群在搜索过程中容易陷入局部而无法找到全局最优值,为了解决此早熟问题,提出基于函数变换的改进混沌粒子群优化算法。此方法将Logistic映射和改进的Tent映射引入到粒子群中代替随机数;将函数变换引入到粒子的速度、位置更新过程中以凸显全局最优值与局部极优值的差异,从而使粒子跳出局部极优值点,加细搜索进而找到全局最优值点。数值实验表明,基于函数变换的改进混沌粒子群在搜索时间和效率上要优于标准粒子群和基于Logistic映射的混沌粒子群。改进的算法是可行而有效的。     

一种基于混沌优化的混合粒子群算法

粒子群算法是一类基于群智能的优化搜索算法。该算法初期收敛很快,但后期易陷入局部最优点。为了提高粒子群算法的性能,将粒子群算法全局搜索的快速性和混沌算法的一定范围内的遍历性二者结合,提出一种基于混沌优化的混合粒子群算法。该算法首先用粒子群算法进行快速搜索,当出现早熟收敛时,对局部较优的部分粒子和全局极值采用混沌优化策略。对两个典型的测试函数进行仿真表明,该算法能够摆脱局部极值,得到全局最优。将其用于（N＋M）系统费用模型求解,得到最优解,同样验证了该算法搜索效率、精度优于一般的粒子群算法,同时具有较好的收敛稳定性。     

基于混沌局部搜索的粒子群算法及其应用

为提高混沌优化搜索结果的精度,在以粒子群算法进行全局搜索的基础上,根据全局搜索结果利用混沌优化进行局部搜索,实现在全局范围上搜索最优值。分析局部混沌搜索方法,设计基于混沌局部搜索的粒子群算法的流程,利用混沌优化进行粒子群局部搜索以跳出局部最优搜索区域,避免陷入局部极小值和实现在全局范围上搜索目标函数的最优值。以RMSE误差作为搜索结果精度评价指标,通过Rosenbrock函数算例对基于混沌局部搜索的粒子群算法精度进行分析,并将该算法应用于停车场最优选址实际问题的决策。研究结果表明,该算法搜索结果相较于混沌优化算法搜索结果具有更高的精度,其数值更逼近理论最优值,验证了其提高搜索结果精度的有效性和在解决实际问题上的可行性。     

混沌量子粒子群算法在模型修正中的应用

混沌粒子群算法和量子粒子群算法在一定程度上改进了标准粒子群算法的搜索质量,但两者仍存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题。混沌量子粒子群算法将混沌搜索机制引入量子粒子群算法,提高了搜索效率和计算质量。用粒子群算法、混沌粒子群算法、量子粒子群算法和混沌量子粒子群算法对一平板结构进行模型修正,结果表明,混沌量子粒子群算法具有较高的搜索效率和避免陷入局部最优的能力,修正后的模型比单独采用混沌或者量子粒子群算法具有更高的修正精度。     

基于混沌微粒群优化算法的阈值图像分割

混沌微粒群优化算法利用了粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动所具有的随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌状态引入到优化变量中,把混沌的遍历范围映射到优化变量的取值范围.在算法执行过程中对优秀个体混沌扰动,有利于跳出局部极值点,搜索到全局最优解.分别用微粒群优化算法和混沌微粒群优化算法求解函数优化问题,对算法的性能进行检验,检验结果显示:混沌微粒群优化算法搜索全局最优解的成功率和收敛速度都要优于微粒群优化算法.将混沌微粒群优化算法与阈值法相结合,在算法初始化阶段对粒子位置混沌初始化;在算法运行期间对优秀个体进行混沌扰动避免落入局部最优,较好地解决了传统的多阈值图像分割方法中运算量大的问题.实验结果表明,混沌微粒群优化算法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛率.     

基于动态混沌扰动的粒子群优化及其应用

针对混沌粒子群算法中存在的盲目搜索问题,提出基于动态混沌扰动的粒子群优化算法。对标准粒子群优化引入动态混沌扰动,在最优值改变时进行较小扰动,在多次不变时进行动态扰动范围的混沌扰动,减少混沌粒子群算法中存在的盲目搜索,提高搜索速度和效率,使有限的时间用在最有效的搜索上。将该算法应用到K均值算法中,可以克服K均值算法的局部最优和对初值和孤立点敏感的缺点,使K均值算法得到全局最优解。通过仿真实验证实该算法的高效性和稳定性。     

改进CPSO-SVM在人脸识别中的应用

为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,增强全局的搜索能力,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出了一种改进型混沌粒子群算法。该算法采用Circle映射,产生了分布均匀的混沌变量轨道点,并结合动态调整惯性权重的思想来避免粒子群算法陷入局部最优。同时,给出了应用混沌粒子群算法训练SVM的方法,并将其应用于人脸识别。仿真实验结果表明,改进CPSO-SVM方法比基本粒子群方法能获得更好的识别性能。     

粒子群优化算法简介

介绍了基本PSO算法以及两种典型的改进算法:1)全局邻域模式和局部邻域模式对粒子群优化算法的影响,全局邻域模式粒子群优化算法收敛快,但容易陷入局部极小值;局部邻域模式粒子群优化算法由于粒子倾向于在不同的局部区域搜索因而收敛速度慢,但能在较大程度上避开局部极小值;2)混沌粒子群优化算法,它具有混沌的随机性、遍历性、规律性等特性引导粒子及其组成的群落搜索全局最优解。     

吸引子权重改变内嵌区域震荡搜索粒子群算法

针对粒子群算法搜索精度不高、搜索最优解较慢的问题,提出了一种改进的粒子群算法。该算法通过调整全局最优解和个体最优解,形成一个新的全局吸引子解指导粒子收敛,优化种群粒子来搜索解空间的最优值。再将优化方案融入到内嵌区域震荡搜索的粒子群算法（RSPSO）中,仿真结果表明,改进的粒子群算法在寻优能力及搜索精度方面都得到了进一步的提高。     

基于IPSO混沌支持向量机的网络流量预测研究

针对传统混沌支持向量机参数寻优算法的不足,提出了一种改进的粒子群(IPSO)算法。该算法通过延长迭代的开始阶段和最后阶段的搜索时间,实现了算法的全局搜索与局部搜索能力之间的平衡,进而优化模型参数,建立了基于IPSO优化的混沌支持向量机预测模型。应用实例结果表明,该模型对网络流量预测是有效可行的,并具有较高的寻优效率、预测精度和较好的稳态性能。     

机器人逆运动学差分自适应混沌粒子群求解

采用D-H法通过连杆坐标系变换矩阵建立机械臂运动控制模型,该模型呈现非常严重的非线性特性,传统方法难以求解。由于动态差分算法具有很强的全局搜索能力,而粒子群算法具有精确的局部搜索能力的特点,融合改进的动态差分算法和粒子群算法,并引入混沌映射初始种群和粒子群学习因子与惯性权重的自适应算法,提出多子群分层差分自适应混沌粒子群算法。该算法采用的多子群分层结构能提升个体共享群体信息的能力,底层利用动态差分算法进行全局搜索,顶层精英群利用改进的粒子群算法进行局部搜索。仿真试验和实际应用表明该算法在稳定性、搜索成功率以及收敛精度有显著提高,能有效解决机器人逆运动学模型的求解。     

基于自适应变异的混沌粒子群优化算法

粒子群优化算法参数少,寻优速度快,但其寻优效率低且在寻优后期易早熟收敛。为改善其寻优性能,在标准粒子群优化算法中,通过引入混沌映射和自适应变异策略,提出具有自适应变异的混沌粒子群优化（ACPSO）算法,以增强种群的全局寻优性能和局部寻优效率。六个基准测试函数的仿真结果表明,ACPSO算法比已有的五个算法具有更好的寻优能力。     

改进粒子群算法的三维空间路径规划研究

提出一种自适应混沌粒子群优化算法（SACPSO）用于三维空间路径规划。首先进行三维空间环境建模，并考虑使用路径长度、障碍物危险程度和路径平滑度三个评价函数来制定适应度函数；然后对算法中的三个控制参数提出了一种新的自适应更新策略，以此来动态调整算法的全局探索和局部开发能力；最后当种群陷入局部极值时，利用提出的自适应Logistic混沌映射对全局最优粒子进行混沌优化，引导种群跳出局部极值点。将该算法与其他改进的粒子群算法比较，结果表明，该算法在收敛到全局最优解时所用迭代次数更少，生成路径质量更高，有效地提高了粒子群算法应用于三维空间路径规划时的计算效率和可靠性。     

耗散粒子群算法的性能分析

研究算法的计算性能问题,自组织耗散理论的引入,极大提高了粒子群算法性能,尤其改善了-粒子群算法搜索精度不高特别是对高维函数优化性能不佳的问题。但关于跳变因子的选择对算法性能影响显著。为保证结果精度和稳定性,通过大量的实验对耗散粒子群算法中的跳变因子对算法基本性能的影响进行了深入的分析,给出了跳变因子参数设置的指导原则。实验结果表明采用上述原则设计耗散粒子群算法既保证算法的运行效率又能有效地提高算法的全局搜索精度。     

双群分段交换的改进微粒群优化算法研究

针对微粒优化算法在高维复杂函数寻优上容易陷入局部极值的问题,提出了一种双群分段交换的改进微粒群优化算法（TSME-PSO）。算法将群体分成规模相同的两个种群,两分群采用不同的进化模型更新微粒的位置与速度。算法搜索的不同阶段,交换不同数目的微粒,且数量是不断减少的。通过这些方法,可以有效地提高种群多样性,增强微粒寻优活力。仿真实验表明,TSME-PSO算法可以有效逃离局部极值,整体寻优性能良好,优于其他算法。     

Tent 混沌人工蜂群与粒子群混合算法

针对人工蜂群和粒子群算法的优势与缺陷,提出一种Tent混沌人工蜂群粒子群混合算法.首先利用Tent混沌反向学习策略初始化种群;然后划分双子群,利用Tent混沌人工蜂群算法和粒子群算法协同进化;最后应用重组算子选择最优个体作为跟随蜂的邻域蜜源和粒子群的全局极值.仿真结果表明,该算法不仅能有效避免早熟收敛,而且能有效跳出局部极值,与其他最新人工蜂群和粒子群算法相比具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力.     

基于Arnold映射的改进粒子群算法

粒子群算法是一种广受关注的启发式全局最优搜索算法.在分析现有的一些改进算法的基础上,提出了一种利用Arnold混沌映射和单维度扰动项的改进粒子群算法.算法通过改善单个粒子的搜索活力来增强粒子群的全局最优搜索能力.仿真测试表明,该算法能够较好地保持种群的多样性,粒子群优化性能有较大提高.     

求解最小属性约简的病毒协同进化微粒群算法

提出一种基于病毒协同进化微粒群的最小属性约简算法.在算法中,进化在宿主与病毒种群之间协同进行,通过满足约简分辨力不变条件的最优病毒种子复制操作产生病毒库,病毒通过感染操作在宿主种群完成横向局部搜索,以提高算法局部精确解搜索能力;同时通过删减操作完成自我更新,实现增加局部搜索范围的目的.最后对UCI数据集进行属性约简实验,结果表明该算法在搜索最小属性约简解方面优于其他进化算法,同时收敛速度及寻优效率也有较大提高.     

模糊需求下转运联盟车辆路径及混沌粒子群优化

建立了基于模糊需求的企业间转运联盟车辆路径问题,并基于模糊结构元理论将模糊需求问题转化为清晰需求问题．针对该模型,提出了一种混沌粒子群算法,该算法在经典粒子群算法的基础上融入了两次混沌变换,有效的利用了粒子群算法和混沌算法各自的优势．     

基于改进粒子群算法的电路板测试路径规划

针对飞针测试机检测电路板时检测时间长、测试效率低、单针检测容易撞针等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的测试路径规划算法.首先,使用分区检测的方式解决两针相撞问题;其次,提出一种改进的粒子群算法,在粒子群算法的基础上加入混沌初始化公式用于约束和更新搜索的最大速度,引入遗传算法的交叉、变异的思想,改进粒子群算法易于趋于局部最优的缺陷,提升了算法的全局搜索能力.与粒子群算法、遗传算法进行有效性的对比分析与实机测试.结果表明:此算法可以有效解决测试时两针相撞问题;比起其他两种算法改进粒子群算法在更少的迭代数的同时全局搜索能力更强,可以减少30%算法运算时间、降低10%的测试距离,具有一定的工程应用价值.