一种多策略融合的多目标粒子群优化算法

为提高多目标粒子群算法在解决复杂多目标优化问题中的整体性能,提出一种多策略融合的多目标粒子群算法.该算法采用均匀化与随机化相结合的方式初始化种群,在粒子速度更新中新增一扰动项,运用简化的k-最近邻方法维持档案以及对档案个体赋予生存期属性并动态调整生存期值.实验结果表明,在GD和SP性能指标上,本文算法与另外5种对等算法在ZDT和DTLZ系列测试问题上进行对比,其表现出了总体显著性的性能优势.     

基于多目标粒子群优化的DCT域数字水印算法

根据对粒子个体的非支配排序和计算拥挤距离,提出一种改进的多目标粒子群优化(IMOPSO)算法。将IMOPSO应用于DCT域数字水印系统设计,提出基于多目标粒子群优化的数字水印算法。该算法以水印嵌入位置作为粒子的解,以不可见性(PSNR)和鲁棒性(NC)作为两个优化目标,得到数字水印系统的最优解集。实验结果表明,提出的算法得到多种满足PSNR值和NC值平衡的水印嵌入方案。与其他相关算法在同等条件下相比较,算法满足水印不可见性的同时,在噪声、压缩、裁剪等攻击下具有较好的鲁棒性。     

一种消解协商僵局的多目标粒子群优化算法

解决协商僵局问题是协商优化中的重要研究课题.利用协商议题之间的相关性,提出了一种用于消解双边多议题协商僵局的多目标粒子群优化算法(MOPSO).MOPSO首先动态放宽僵局议题的保留值,然后将僵局议题相关的多个议题的保留值缩紧问题转化为一个多目标优化问题,通过粒子群搜索到Pareto最优解集,从而并行优化了这些相关议题的保留值,最后在不降低协商者整体利益条件下进行协商议题保留值向量等效置换.实验验证了MOPSO是有效的,其僵局解决能力明显比现有的其他方法强.     

基于粒子群算法的钻进参数多目标优化

为了使钻进过程达到最优,提出了基于机械钻速、钻头寿命和钻头比能的钻进参数多目标优化模型。参考典型的多目标优化进化算法NSGA-Ⅱ,提出了一种多目标粒子群算法(MOPSO)。采用一个钻进参数优化实例对优化模型和算法进行检验,得到分布均匀的Pareto最优解,一些最优解与传统的钻进参数单目标优化的解近似;讨论了算法中的种群规模、迭代次数和外部档案规模三个参数,得到一组兼顾解质量和计算时间的参数值,其计算时间的统计结果证明模型和算法满足钻进参数动态优化的要求。     

正交免疫克隆粒子群多目标优化算法

该文基于抗体克隆选择学说理论,提出了一种求解多目标优化问题的粒子群算法正交免疫克隆粒子群算法(Orthogonal Immune Clone Particle Swarm Optimization, OICPSO)。根据多目标的特点,提出了适合粒子群算法的克隆算子,免疫基因算子,克隆选择算子。免疫基因操作中采用了离散正交交叉算子来获得目标空间解的均匀采样,得到理想的Pareto解集,并引入拥挤距离来减少获得Pareto解集的大小,同时获得具有良好均匀性和宽广性的Pareto最优解集。实验中,与NSGA-II和MOPSO算法进行了比较,并对算法的性能指标进行了分析。结果表明,OICPSO不仅增加了种群解的多样性而且可以得到分布均匀的Pareto有效解集,对于多目标优化问题是有效地。     

基于混沌粒子群算法的多目标调度优化研究

针对当前车间调度多目标优化研究存在收敛速度慢、精度低的问题,提出了混沌多目标粒子群优化算法。在算法中,设计了一种新的叠加Logistic扰动的Tent混沌映射算子,通过该算子周期性地更新种群以保证种群的多样性;对收缩粒子群算法进行了扩展使其能够快速收敛到Pareto前沿。通过标准测试问题与实际应用对所提方法进行了验证,实验结果显示混沌多目标粒子群优化算法无论在收敛速度还是在优化精度上都优于其它典型多目标进化算法。     

基于自适应变异粒子群优化算法的自适应滤波器设计

本文提出了设计一种基于自适应变异粒子群优化算法的振动信号的自适应滤波模型，然后重点研究了自适应数字滤波器设计的粒子群优化算法及其实现步骤。该滤波模型在计算机仿真测试中，获得了很高的效率和良好的结果。     

一种基于粒子群优化的自适应均衡算法

提出了一种自适应信道均衡的方法,它利用粒子群优化算法对均衡器系数进行自适应调整.由于粒子群优化算法具有实现简单、性能函数的单调性强、搜寻全局最优解的能力强等优点,将其用于自适应信道均衡将会改善传统均衡器均衡效果不理想的问题.仿真结果表明,该方法实用有效,在信道失真较大和最优解搜索精度方面表现出了优越性.     

一维下料的基于贪心策略的多目标自适应粒子群算法优化

针对一维下料问题,提出一种基于贪心策略的多目标自适应粒子群算法,在余料率最低和下料方式数量最少两个目标上进行优化。通过将贪心策略应用于粒子群算法,把一维下料问题分割成多个子问题,对每个子问题依次求全局最优解,有效缩小单次处理问题的规模,由所有子问题的最优解取得原问题的近似最优解。为解决种群过早收敛而因此陷入局部最优,设计一种自适应策略。此外,考虑到切换下料方式会产生一定成本,通过最大化当前下料方式使用次数优化下料方式数量。仿真实验结果表明,该算法收敛速度快,取得的下料方案利用率高且下料方式数量较少,具备较好的实用性,并能够为企业带来显著的经济效益。     

一种求解多目标优化问题的粒子群算法的研究

为改善多目标粒子群算法的收敛性和多样性,通过对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的研究,采用随机选取和评估选取相结合的方法选取全局极值和个体极值,提出了一种可用于解决多目标优化问题的粒子群优化算法,从而实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,仿真实验结果证明算法是有效的。     

一种基于多样性信息和收敛度的多目标粒子群优化算法

为了提高多目标粒子群算法优化解的多样性和收敛性,提出了一种基于多样性信息和收敛度的多目标粒子群优化算法（Multiobjective Particle Swarm Optimization based on the Diversity Information and Convergence Degree,dicdMOPSO）.首先,利用非支配解多样性信息评估知识库中最优解的分布状态,设计出一种全局最优解选择机制,平衡了种群的进化过程,提高了非支配解的多样性和收敛性;其次,基于种群多样性信息设计出一种飞行参数调整机制,增强了粒子的全局探索能力和局部开发能力,获得了多样性和收敛性较好的种群.最后,将dicdMOPSO应用于标准测试函数测试,实验结果表明,dicdMOPSO与其他多目标算法相比不仅获得了多样性较高的可行解,而且能够较快的收敛到Pareto前沿.     

自适应变异的粒子群优化算法

本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法(AMPSO).该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力.对几种典型函数的测试结果表明:新算法的全局收搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛问题.     

动态自适应微粒群优化算法

群体智能是目前智能领域非常活跃的新兴研究领域,微粒群算法作为其典型的实现形式,受到普遍的关注.本文分析了基本微粒群算法的特点,改善了动态自适应微粒群优化算法,实验结果证明该方法的优越性.     

基于自适应粒子群算法的目标定位方法研究

针对现有定位求解算法复杂和标准粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于自适应粒子群算法的目标定位方法.该方法在迭代过程中指数更新惯性权重,择优选择粒子,并根据种群适应度方差值自适应地调整变异概率的大小,增强算法跳出局部最优的能力.仿真结果表明该方法能有效地提高目标的定位精度,在随机噪声干扰方差为0.5的条件下,定位均方误差不超过0.8m.     

基于拟熵自适应启动局部搜索策略的混合粒子群算法

在继承综合学习粒子群算法（Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer,CLPSO）全局探索优势的基础上,引入具有高效收敛性能的传统局部搜索（Orthodox Local Search,OLS）方法,提出了基于拟熵自适应启动局部搜索策略的混合粒子群算法（Hybrid Particle Swarm Optimization algorithm with Adaptive starting strategy of Local Search based on Quasi-Entropy,ALSQE-HPSO）.采用拟熵指标解决何时启动OLS这一关键问题.对8个标准函数的10维和20维问题的测试结果,表明了ALSQE-HPSO算法的性能优势.本文提出的算法也与包含两种基于CLPSO的改进算法和一种带OLS的粒子群算法在内的其他6种改进粒子群算法进行了对比,实验结果表明ALSQE-HPSO算法的性能优于对比算法.     

基于粒子群优化的文本图像倾斜检测

文中提出一种基于粒子群优化算法和Fourier变换的无限制文本倾斜检测方法,首先对扫描的文本图像进行Fourier变换,然后利用Fourier变换的幅度谱水平投影的方差作为算法的适应度函数,最后利用粒子群优化算法在-90°-90°之间搜索,得到准确的倾斜角度。     

一种基于扰动项的混合粒子群优化算法

为了保持粒子种群的多样性而避免发生"早熟"的问题,本文提出一种基于扰动项混合粒子群优化算法(PSO),该方法通过提高粒子群多样性来提高PSO的收敛性能.首先用标准PSO来迭代,当粒子群失去多样性时,在包含粒子群的超球外随机设置一粒子对全局最优粒子干扰,并在PSO更新公式中加入扰动项来干扰每个粒子.最后将该改进的PSO应用于函数逼近,实验结果验证了本文提出的PSO性能优于几种经典的PSO算法.     

基于微粒群的矢量量化码书设计算法

针对在LBG算法中存在初始码书的选择极易影响码书训练的收敛速度和最终码书性能的缺陷,提出了一种基于微粒群的矢量量化码书设计算法.首先产生具有一定全局性特点的初始码书,然后再应用LBG算法进行优化得到同时具有局部特性的码书.实验结果验证了该算法的合理性.     

基于微粒群的颜色量化算法

将微粒群算法应用于彩色图像的颜色量化.根据种群的进化原理,在RGB彩色空间中对图像像素的颜色值进行聚类,通过迭代寻优确定最优调色板,然后进行像素的颜色映射,从而完成量化工作.仿真实验表明,该算法具有颜色失真小,收敛性好,鲁棒性强和受初始条件影响小等特点,是一种有效的颜色量化算法.