基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法

针对基于粒子群的属性约简算法易陷入局部最优、效率不高等问题,充分利用小生境技术在寻求最优解方面优势,提出一种基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法（NCNPSO-IAR）。该算法通过圆锥分层空间构造小生境半径邻域子集向量,避免过多地依赖于先验领域知识生成小生境半径和早熟收敛,始终保持种群多样性,提高算法收敛速度。另外粒子种群在圆锥解空间充分进行约简集子矢量的协同学习,使属性约简集较好收敛到最优集。相关仿真实验表明：该属性约简优化算法是高效和鲁棒的,适用于不完备、含噪音决策表的属性约简。     

基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法

针对基于粒子群的属性约简算法易陷入局部最优、效率不高等问题,充分利用小生境技术在寻求最优解方面优势,提出一种基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法(NCNPSO-IAR)。该算法通过圆锥分层空间构造小生境半径邻域子集向量,避免过多地依赖于先验领域知识生成小生境半径和早熟收敛,始终保持种群多样性,提高算法收敛速度。另外粒子种群在圆锥解空间充分进行约简集子矢量的协同学习,使属性约简集较好收敛到最优集。相关仿真实验表明:该属性约简优化算法是高效和鲁棒的,适用于不完备、含噪音决策表的属性约简。     

基于IRAPSO的组合测试用例生成方法

最小覆盖表的生成是组合测试研究领域的一个关键问题,虽然粒子群优化算法是生成最小覆盖表的方法之一,但该算法存在易陷入局部最优和搜索精度低等问题。针对该问题提出了一种改进的约简自适应粒子群算法。该方法首先对粒子群优化算法的进化方程进行约简,消去其速度项,得到约简的粒子群进化方程;然后提出了惯性权重的自适应调整策略并且在适应值策略中引入汉明距,以提高该算法生成测试用例的覆盖率。与已有算法的比较结果表明,该算法在克服粒子群优化算法易陷入局部最优等问题的同时能够在较短的时间内生成规模更小的覆盖表。     

马斯京根模型参数反演的改进粒子群算法

针对传统粒子群算法容易陷入局部最优(即"早熟"现象)的问题,将基于适应值共享原则的小生境策略与粒子群算法相结合,提出了一种改进的粒子群算法——小生境粒子群算法,并将之应用于4个典型测试函数的数值仿真以及基于马斯京根模型的参数反演计算。数值模拟结果显示,相比于传统的粒子群算法,小生境粒子群算法具有精度高、收敛速度快的特点,但其抗噪性较差。为了进一步提高算法的抗噪性,将基于小波多分辨分析的多尺度反演策略和小生境粒子群算法相结合构造了多尺度小生境粒子群算法。带有5%随机噪声的马斯京根模型参数反演结果显示,新提出的多尺度小生境粒子群算法能够有效提升小生境粒子群算法的抗噪性,从而使反演结果的精度得到较大的改善。     

基于免疫量子粒子群优化的属性约简

受生物免疫系统启发,把疫苗提取和疫苗接种思想应用到量子粒子群算法,提出了免疫量子粒子群算法。免疫接种可以指导粒子朝着更优方向进化,提高了量子粒子群的收敛速度和寻优能力。分别采用Hu算法、粒子群算法、量子粒子群、免疫量子粒子群多种算法应用于粗糙集属性约简。实验结果表明,基于免疫量子粒子群优化的约简算法在收敛速度和寻优能力都取得了更好的效果。     

一种遗传量子粒子群的属性约简算法

针对粒子群算法收敛速度不佳和易陷入局部最优的问题,提出了一种遗传量子粒子群优化(GQPSO)的属性约简算法,GQPSO算法利用量子系统较大的搜索范围,并借鉴遗传算法的选择、变异等操作,从而避免了算法过早收敛至局部最优,且能得到可观的收敛速度。实验结果表明,GQPSO算法具有更快的收敛速度和全局搜索能力,提高了属性约简的效率。     

基于粗集约简的群智能算法的储层识别

提出了一种基于粗集约简的粒子群储层识别方法,即应用粗糙集进行属性约简,应用粒子群(PSO)聚类算法对约简和正规化后的数据进行处理。实验表明,约简后的PSO聚类较约简前在识别率上有明显的提高。     

二维排样中小生境粒子群算法的研究与应用

提出将基于小生境技术的粒子群算法引入二维不规则零件排样求解问题的方法,通过二维图 形坐标离散化的方式,将不规则零件轮廓转化为一系列的坐标区间,在经典粒子群优化算法的基础 上加入小生境的思想,运用基于小生境的粒子群算法来搜索排样结果．实验表明：该算法具有良好 的搜索性能,它为解决二维不规则零件排样提供了有效的决策方案．     

基于小生境粒子群算法的SPWM逆变器准PR控制优化研究

研究了一种采用小生境粒子群算法优化设计SPWM逆变器准比例谐振(PR)控制器参数的方法。逆变器采用输出电压瞬时值反馈和电感电流反馈双闭环控制。PR控制可以克服常规PI控制难以消除交流输入系统稳态误差的缺陷,但在控制器参数设计上没有成熟技术。为此,给出采用LCL滤波器双环控制SPWM逆变器的数学模型和结构框图;用小生境粒子群算法构造灾变算子、迁徙算子和隔离算子,增强种群的多样性和算法的优化性能。介绍了采用小生境粒子群算法优化准PR控制器的步骤。对开环控制、PI控制和准PR控制的控制效果进行比较,验证了小生境粒子群算法的性能。     

粒子群优化的模糊粗糙集双约简算法

为了提升下游模型的性能,获得质量更好的约简数据集,提出基于粒子群优化（PSO）的模糊粗糙集特征和实例联合选择算法,引入基于ε-双约简的适应度函数来评估约简集的质量,引导搜索过程快速逼近最优解.实验结果表明,基于PSO算法的模糊粗糙集双约简算法有效约简了实例和特征,获得了高质量的约简集,在分类任务中取得了优于原始数据集的准确度.     

一种新型的带有小生境技术和精英集策略的多目标粒子群算法

为提高多目标粒子群算法的有效性和运行效率,利用小生境技术求解适应度,采取轮盘赌的方法根据精英集中各个粒子的适应度选取全局最佳位置,提出一种新型的带有小生境技术和精英集策略的多目标粒子群算法。论文对算法运行的过程作了调整,加入小概率变异方法,采用测试函数验证算法的有效性。结果表明,在相同的实验环境中本文算法的运行时间为2.113 s,比基于粒子群的多目标优化算法(4.157s)缩短近一半,即本算法的运算效率大大提高了。仿真结果还表明本文中的算法不仅有很好的收敛性,所得的解还有较好的均匀性。     

基于粒子群优化的汽温系统神经网络自整定PID控制

为了使神经网络PID取得更好的控制性能,采用改进的粒子群算法对神经网络的权值进行优化,通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主蒸汽温度被控对象进行的仿真研究结果表明,所提出的嵌入混沌序列的小生境粒子群算法可以避免局部极小,具有全局优化的能力,对神经网络PID的权值优化是成功和有效的,使得具有多模型特性的汽温控制系统在不同的负荷下均获得很好的调节品质。     

基于简化差别矩阵的增量式属性约简

新对象添加到决策表后,已有的属性约简将会发生改变,需要对其动态更新.为此,首先给出简化决策表和简化差别矩阵的定义,并证明了基于简化差别矩阵的属性约简与正区域的属性约简是等价的;然后,分析增量对象的不同情况,将增量属性约简映射到简化决策表上来实现,由此设计基于简化差别矩阵的增量式属性约简算法,并对算法进行改进;最后,利用实例和实验验证了所提出算法的正确性和高效性.     

粒子群算法在阵列天线方向图综合中的应用

针对目前粒子群优化算法在多零点低旁瓣约束的阵列天线方向图综合中早熟收敛、易陷入局部极值的问题,融合混沌优化算法和粒子群优化算法的优点,提出了一种新的混合优化算法.当种群进化停滞时,新算法在种群最优位置的邻域内进行混沌搜索以寻找更优解,其混沌搜索范围可自适应地调整.新的种群最优位置在更新其每一维分量时,选取不同的粒子作为学习对象,提高了粒子的多样性.将此算法应用于阵列天线方向图综合中,能有效地生成多零陷,并抑制旁瓣.     

信息系统的一种启发式属性约简算法

针对文献[8]中加权平均属性重要度中权值人为确定的不足,提出改进的属性重要度定义,并以实例说明其应用情况.提出约简质量的定义,从属性约简率和近似质量两方面来衡量约简效果.基于改进的属性重要度定义（标准）,构造了两种启发式属性约简算法,并利用UCI数据库中的一些典型算例验证了算法的有效性;说明在某些情况下,提出的属性约简算法在一定程度上能够提高数据的约简质量.     

小生境遗传算法在机械优化设计中的应用

针对在机械设计中经常遇到的多个变量、多个局部极值的参数优化设计问题,提出了应用小生境遗传算法求解多峰值函数全局最优化解的途径。对小生境遗传算法的基本构造模型和实现技术给出了全面的描述。最后,以曲柄摇杆机构的优化设计为算例,验证了该算法的有效性。     

一种多属性约简支持向量机混合分类方法

针对属性特别多仅用一种属性约简方法难以实现有效约简的情况,提出了基于双重属性约简的混合支持向量机分类方法.通过引入贡献率和正确率两个概念,首先采用主成分分析算法计算各个条件属性的贡献率,根据贡献率大小和给定的阈值去掉条件属性中贡献率小的成分,提取信息量最大的主要成分;然后再基于粗糙集的属性约简理论,计算这些主要成分对决策变量的正确率,对这些属性进行第二次约简;该方法采用定性定量相结合的方式,可以最大程度地去除属性集中冗余的或不重要的属性,保证将最简的属性样本集输入支持向量机进行建模预测.最后的仿真试验验证了我们所提方法的有效性和正确性.     

基于属性相似度的属性约简算法

为解决粗糙集属性约简算法存在的诸多问题，从属性相似度出发推导出属性相似度与粒度相似度的一致性，进而提出了一种基于属性相似度的属性约简算法，主要包括采用分明矩阵法求条件属性集的约简，核的求取，可省属性的相似度计算和最简约简的求出等步骤，仿真与对比分析表明其计算简便、效果显著。