基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法

针对细菌觅食算法在优化过程中环境感知能力较弱且容易陷入局部极值的缺陷,将梯度粒子群算法的基本思想引入细菌觅食算法中,改进原算法的收敛速度和收敛能力,并据此提出了基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法GPSO-BFA。该算法既利用了细菌觅食算法出色的全局搜索能力,又借助梯度粒子群算法的快速局部寻优能力,很好地将两者的优势结合在一起。基于六个高维Benchmark函数的实验结果显示,该算法在收敛速度和精度方面都优于其他四种细菌觅食算法。     

基于粒子群优化的细菌觅食优化算法

细菌觅食优化算法(BFOA)具有全局搜索能力强的优点,但存在收敛速度慢的缺陷.为了解决以上问题,结合收敛速度快的粒子群优化算法,提出一种基于粒子群优化的细菌觅食优化算法(BF-PSO),该改进的优化算法具有可操作性和优越性.选用测试函数和对PID控制参数整定的实例进行Matlab仿真,结果进一步显示了BF-PSO的优化能力优于BFOA,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性.     

基于细菌觅食机理改进粒子群算法的研究

粒子群算法与细菌觅食算法在优化问题中均体现了较好的性能,但由于各自特定的进化机制,也都存在缺点。粒子群优化（PSO）算法在优化过程中过快陷入局部极值,为了避免这个缺陷,提出了一种新的混合算法。通过PSO算法完成整个空间的全局搜索,通过细菌觅食算法（BFOA）中的趋向性运动算子完成局部搜索的功能,再通过典型函数进行测试,结果表明新算法可以有效弥补细菌觅食算法速度不快和粒子群算法精度不高的缺陷,同时部分地避免了局部收敛的问题,从而适用于解决复杂函数的优化问题。     

基于自调节粒子群算法的盲检测

以往基于粒子群优化的盲算法能成功实现信号盲检测,但具有算法收敛速度慢、容易陷入局部最小的缺点。文中通过分析粒子群算法的机能及参数的设置,提出一种改进的基于自调节粒子群优化的盲检测算法。算法构成思想是:基于MIMO系统的盲检测系统模型将盲检测问题转化为二次优化问题,利用改进的自调节粒子群优化算法对此优化问题进行寻优。仿真表明,改进算法具有全局收敛性好、收敛速度快、误码率低的优点,能够更好地解决盲检测问题。     

改进粒子群和模拟退火混合算法及其应用

基本粒子群优化算法每个粒子代表一个可行解,通过粒子间的协作来获得最优解。考虑粒子间协同作用,引入Gaussian核函数研究基于区域影响的粒子群算法(GPSO)。为了充分利用粒子群算法的快速全局收敛性和模拟退火算法能够跳出局部最优陷阱的优点,得到高精度的最优解,将GPSO算法与模拟退火算法相结合,研究了一种新的混合粒子群算法。混合算法在GPSO算法处于停滞状态时,于搜索到最优位置用模拟退火算法继续寻找最优解。数值实验结果表明,新混合算法兼顾了GPSO和模拟退火算法的优点,具有收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性好等特点。这说明文中的混合算法不失为一种有效的进化算法。     

基于粒子群算法的PID神经网络解耦控制

基于粒子群的优化算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点以及PID神经网络的自调节和自适应特性,设计了具有PID结构的多变量自适应神经网络控制器。该算法采用粒子群算法优化 PID 神经网络初始权值,并将优化后的最优初始权值控制非线性耦合系统。系统仿真结果表明,粒子群优化后的 PID 神经网络控制器具有逼近控制目标更快,响应时间较短的显著优点。该控制策略可在大范围内克服系统的非线性和强耦合问题,具有一定的理论研究价值和工程实用价值。     

基于改进粒子群细菌觅食算法的矿井控制研究

研究矿井提升机自动化控制中精度不高且控制性能不稳定问题;目前的粒子群算法用于自动化控制系统时,存在早熟和算法参数难确定的缺陷,参数镇定效果较差;针对以上弊端,提出了细菌觅食粒子群优化算法的矿井自动化控制算法,改进算法将矿井自动化控制的主要参数作为算法输入变量,利用细菌趋化、繁殖以及驱散过程对粒子群算法的解进行优化,然后根据粒子群算法框架进行粒子更新,有效地提高了粒子群算法的全局求解能力,解决了矿井提升机控制准确度不高稳定性不好的难题;仿真结果表明,该算法具有较好的镇定效果,且算法控制精度比传统算法提高24.3%,具有较好的适用性。     

基于改进量子粒子群算法的NCS模糊控制器参数优化

针对网络化控制系统中模糊控制器的量化因子和比例因子采用传统经验方法难以整定的问题,提出了一种改进量子粒子群(IQPSO)算法对模糊控制器量化因子和比例因子进行优化。该方法将ABC算法中的搜索算子作为变异算子引入到QPSO算法中,使得IQPSO算法较好地克服了QPSO算法保持种群多样性差容易早熟收敛的缺陷,并以ITAE指标作为IQPSO算法的适应度函数对模糊控制器进行优化。典型工业过程仿真结果表明,IQPSO优化的模糊控制器具有比PID控制器和标准QPSO优化的模糊控制器更好的控制性能和适用性。     

基于细菌觅食特征改进粒子群算法优化SVM模型参数研究

针对粒子群算法优化SVM模型参数在进化后期容易陷入局部最优的问题,研究了细菌觅食趋利避害机制,提出了一种基于细菌觅食特性改进粒子群算法的方法,并将改进方法应用于优化SVM预测模型参数的研究;实验结果表明,该方法能够弥补粒子群算法在进化后期容易陷入局部最优的缺陷,具备更好的寻优性能。     

基于粒子群优化的快速细菌群游算法

针对细菌觅食算法(Bacterial foraging algorithm,BFA)收敛速度慢的特点,提出一种快速细菌群游算法(Fast bacterial swarming algorithm,FBSA).本算法通过借鉴粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的信息共享机制,对细菌觅食算法的群体感应(Quorum sensing) 机制进行改进,使每个细菌在优化过程中具备感应周围细菌位置、并向细菌群体历史最优位置游动的能力.同时,通过动态调整细菌的搜索步长,加强了算法在优化初期的全局搜索能力以及优化后期的局部搜索能力.对基准测试函数进行仿真实验的结果表明,FBSA对于大部分高维函数的优化能力优于BFA和PSO,并且具有更快的收敛速度.     

基于细菌觅食的FCM聚类算法

针对FCM聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于细菌觅食的细菌觅食聚类算法。将细菌觅食算法与FCM算法相结合,并以反向学习来初始化细菌种群,增加种群的多样性和代表性,求得的最优解作为FCM算法的初始聚类中心,使FCM算法对初始聚类中心的依赖性降低,同时也降低了陷入局部最优解的可能性,提高了算法的稳定性。实验结果表明,该算法克服了FCM算法稳定性差的缺点,收敛速度更快,具有良好的性能和聚类效果。     

基于觅食算子的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法PSO（Particle Swarm Optimization）容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点,把人工鱼群算法中的觅食算子改进后引入到基本PSO算法中,提出了一种具有觅食算子的PSO算法。算法在每次迭代后,对全局最优结果执行小规模觅食算法进行局部寻优,并用优化结果代替全局最优结果,从而防止PSO算法陷入局部极小,改善了算法的全局优化能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。仿真结果表明,该算法的优化性能优于基本PSO算法。     

基于Hadoop的K-means聚类算法的实现

文中针对传统并行K-means聚类算法时间复杂度比较高的问题,结合Hadoop平台以及MapReduce编程模型的优势,提出了利用Hadoop及MapReduce编程模型实现大数据量下的K-means聚类算法。其中,Map函数完成每条记录到各个质心距离的计算并标记其所属类别,Reduce函数完成质心的更新,同时计算每条数据到其所属中心点的距离,并累计求和。通过实验,验证了K-means算法部署在Hadoop集群上并行化运行,在处理大数据时,同传统的串行算法相比,确实能够降低时间复杂度,而且表现出很好的稳定性和扩展性。     

基于细菌觅食趋化算子的PSO算法*

PSO算法是模拟鸟群觅食的一种解决优化问题的仿生算法,为了避免其在优化过程中过快陷入局部极值的缺陷,提出一种新的基于细菌觅食趋化算子PSO算法。结合细菌觅食算法的局部搜索优势,将其趋化思想引入到PSO算法中。通过典型函数优化测试表明,该算法可以有效弥补PSO算法精度不高、容易陷入局部最优的缺陷。新算法是一种全局优化算法,适用于解决复杂特别是多峰不规则的函数优化。     

分布式电源的双目标区域优化

为合理规划分布式电源的容量与位置,减少配电网有功损耗,提高静态电压稳定性,提出了分布式电源的双目标区域优化方法。首先建立双目标优化模型,为符合配电网分布式电源的实际配置要求,定义了区域优化矩阵与容量限制矩阵,进而应用量子粒子群算法统一优化得出优化区域内分布式电源的容量与位置;最后对IEEE 33节点配电网进行仿真优化,结果表明分布式电源区域优化方法能较为准确地优化配电网中分布式电源的容量与位置,且简单可行。     

基于混合细菌觅食算法的多目标优化方法

针对多目标优化求解过程中多个目标相互制约难以求解的特点,为了提高多目标优化问题的求解速度和精度,并保持最优解的多样性,提出了一种用粒子群改进的混合细菌觅食多目标优化算法。将粒子群算法的寻优更新机制作为细菌觅食算法中趋向性操作的更新机制,将所求得非劣解的拥挤度作为寻优迭代过程中最优值的选取条件。与细菌觅食算法和NS-GA-Ⅱ算法的仿真结果表明,在对多目标测试函数ZDT1～ZDT4和ZDT6的求解过程中,该算法不仅能提高精度和快速地得到Pareto解集,并能有效地保持所求最优解的多样性。     

基于PSO与对立学习的细菌觅食算法

为提高细菌觅食算法处理高维问题时的收敛速度及精度,提出一种基于粒子群优化算法和对立学习的细菌觅食算法PO-BFA.在种群初始化阶段采用对立学习取代随机初始化,在进化过程中利用对立学习进行种群动态跳跃,以提高算法的收敛速度,并以粒子移动代替细菌的趋化操作,由此省略细菌前进操作.基于6个高维Benchmark函数的实验结果...     

人工免疫算法与系统集成的研究

生物免疫系统是一个复杂、并行、鲁棒的自适应系统,以其智能的信息处理能力而逐渐备受关注。为使研究人员能全面了解人工免疫常用算法原理及其应用和免疫系统与其他智能系统的交叉融合研究,以及由此建立的人工免疫系统模型、算法。在简述免疫系统生物学原理的基础上,概括了不同的免疫算法和各自的特性,总结了当前人工免疫系统与人工神经网络、进化算法、模糊系统的集成情况及工程应用现状。最后讨论了人工免疫系统面临的问题及未来发展趋势。     

基于改进粒子群算法的无人机路径规划

针对传统粒子群算法PSO求解无人机路径规划问题时存在极易陷入局部最优的问题,在PSO算法中引入细菌觅食算法BFO的趋化操作、迁徙操作,以提高其寻优能力。首先根据无人机飞行环境建立三维高程环境模型,并使用路径长度代价、障碍危险代价和航迹高程代价来构造适应度函数;然后在分析了粒子群算法和细菌觅食算法原理及特点的基础上,给出了算法的改进方法及其具体流程。最后,通过Matlab仿真验证表明：混合算法有效改善了粒子群算法的缺陷,在进行无人机路径规划时,相比于传统PSO算法,混合算法寻优精度和稳定性有明显改善。     

一种改进QPSO优化BP网络的入侵检测算法

为了较好克服量子粒子群算法存在早熟收敛的缺点,在分析算法参数和流程的基础上,提出了一种带变异操作的改进量子粒子群优化算法。针对传统BP算法易于陷入局部极小的不足,将改进的算法应用到BP神经网络的学习过程中,修正BP网络的权值和阈值,提高其收敛性能。并将优化的BP神经网络模型应用于入侵检测中,用标准入侵检测数据对基于不同算法的BP网络进行仿真实验比较。实验结果表明,改进后的BP算法迭代次数少,收敛速度有所提高,在一定程度上提高了入侵检测率。