改进的混沌粒子群算法在TSP中的应用

针对基本粒子群(PSO)算法不能较好地解决旅行商优化问题(TSP),分析了基本粒子群算法的优化机理,在新定义粒子群进化方程中进化算子的基础上利用混沌运动的随机性、遍历性等特点,提出一种结合混沌优化和粒子群算法的改进混沌粒子群算法.该算法对惯性权重进行自适应调整,引入混沌载波调整搜索策略避免陷入局部最优,形成一种同时满足全局和局部寻优搜索的混合离散粒子群算法,使其适合解决TSP此类组合优化问题.利用MATLAB对其进行了仿真.仿真结果说明此算法的搜索精度、收敛速度及优化效率均较优,证明了此算法在TSP中应用的有效性,且为求解TSP提供了一种参考方法.     

一种混沌粒子群嵌入优化算法及其仿真

为克服混沌粒子群优化(CPSO)算法由于采用随机数作为算法参数而不能保证种群多样性和优化遍历性的缺陷,通过将混沌变量嵌入到常规粒子群优化算法(PSO)中,使PSO算法中的惯性权值和随机数用混沌随机序列来替代,提出了一种新的混沌粒子群嵌入优化算法(CEPSO),以充分利用混沌运动的随机性、遍历性克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点.通过复杂多维函数的寻优测试,验证了本算法的有效性,并将仿真结果与混沌粒子群优化算法进行比较,证明了CEPSO算法更具有较强的全局搜索能力和收敛速度.     

基于逻辑自映射的变尺度混沌粒子群优化算法*

针对基本粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种基于逻辑自映射的变尺度混沌粒子群优化算法。该算法在粒子群优化算法每次寻优结束时,采用逻辑自映射函数产生混沌序列,在已搜索到的精英粒子附近尝试搜索更优解并动态收缩搜索范围,在防止算法过早陷入局部最优的同时提高了算法搜索的精度。仿真结果表明,新算法在寻优成功率和平均最优值方面有很大提高,在求解包括欺骗性函数和高维函数在内的多种函数优化问题方面具有良好的效果。     

一种混沌编码的粒子群优化算法及其应用

研究粒子群优化算法.传统的粒子群算法采用实数编码,收敛速度慢.为了提高收敛速度,提出了一种混沌编码的粒子群优化算法.混沌编码作为一种全新的数学编码方式,更能准确地表达编码对象的多样性,将混沌编码应用到粒子群优化算法中,使算法在初期的搜索区域更大,更快找到全局最优解.把混沌编码的粒子群算法与BP算法相结合用来优化神经网络.利用混沌编码的粒子群算法快速找到全局最优位置的邻域,然后再用BP算法进行局部寻优,收敛到全局最优位置.仿真结果证明混沌编码的粒子群神经网络比实数编码的粒子群神经网络分类收敛速度更快,验证了算法的有效性.     

混沌粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。本文把混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中，这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前杠子群体中的最优粒子进行混沌寻优，然后把混沌手优的结果随机替换粒子群体中的一个粒子。通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快，从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力，提高了算法的收敛速度和精度。仿真结果表明混沌粒子群优化算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。     

混合粒子群算法在ETV调度优化中的应用

为了提高机场货运区(Elevating Transfer Vehicle,ETV)转运效率,建立以最小化任务集调度时间为优化目标的调度模型,提出一种混合的粒子群算法对ETV调度问题求解。算法对加速因子采取动态的自适应调整策略;采用混沌序列替代标准粒子群中的随机数;建立平均粒距、适应度方差和汉明距离相结合的早熟判断机制并采用混沌算子扰动微粒的位置来跳出局部最优。通过实例验证和遗传算法、模拟退火等经典的优化算法以及非线性学习因子粒子群、混沌粒子群等改进的粒子群算法相比,该算法在ETV调度最优序列的求解中收敛速度快,全局寻优能力强,稳定性好;和传统的链式调度算法相比,平均调度任务时间减少了15.6%,较好地解决了ETV转运效率低的问题。     

改进PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测

为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能; 利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该预测方法应用到几个典型的非线性系统的混沌时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对典型混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

一种混沌变参数粒子群优化算法

粒子群优化算法存在易陷入局部最优、收敛精度低、进化后期收敛慢等问题,混沌粒子群优化算法利用混沌运动的遍历性、随机性、规律性特点,很好地解决了粒子群优化算法陷入局部最优的问题,但混沌初始化会破坏已收敛的种群结构。在混沌粒子群优化算法的基础上,提出了一种混沌变参数粒子群优化算法。对陷入局部最优的种群进行混沌初始化,并采取一定的规则动态改变混沌运动的控制参数,以增强或减弱混沌方程的混沌特性,既可以减轻混沌初始化对已收敛种群结构的破坏性,又能利用混沌特性摆脱种群陷入局部最优问题,提高收敛精度,从而提高算法的全局寻优能力。通过仿真测试表明,混沌变参数的粒子群优化算法能有效避免种群陷入局部最优现象,收敛快、收敛精度高,全局寻优能力优于基本粒子群优化算法。     

求解旅行商问题的改进局部搜索混沌离散粒子群优化算法

针对基本离散粒子群优化(DPSO)算法收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于优秀系数的局部搜索混沌离散粒子群优化(ILCDPSO)算法并用于求解旅行商问题(TSP)。基于轮盘赌选择原理,给每段路径设定一个合理的优秀系数,以提高短边被选择的概率,从而有利于提高算法的寻优能力和收敛速度;为了进一步提高解的精确性,在算法机制中添加了局部搜索策略,通过调整每个城市在给定邻域内的城市路径,提高算法的局部搜索能力;另外,在算法的迭代公式中加入了混沌序列来提高粒子的随机性和多样性,增强了算法的全局搜索能力。最后用国际通用的TSP数据库(TSPLIB)中的若干经典实例对算法进行了测试,并与粒子群优化(PSO)算法、改进的PSO(IPSO)算法和混沌PSO(CPSO)算法等进行了比较。实验数据显示,在相同的实验条件下,与其他算法相比,ILCDPSO算法获得最优解的平均迭代次数较少且获得最优解的次数比例最高。研究结果表明,加入优秀系数后,ILCDPSO算法在收敛速度、全局寻优能力以及稳定性方面均优于其他算法。     

一种求解TSP问题的粒子群算法改进设计

采用权重编码方案,将面向连续优化的粒子群优化算法应用于旅行商问题的求解,保留了粒子群算法的易操作性和高效性。针对粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,提出了适合旅行商问题的基于k-means的改进措施。采用k-means对粒子群进行聚类分析,实现了粒子之间的信息交换,扩大了粒子的搜索空间,避免了算法陷入局部最优。     

基于QPSO方法优化求解TSP

针对粒子群优化算法PSO求解旅行商问题TSP收敛速度不够快的缺陷,提出利用量子粒子群优化算法QPSO求解TSP,在交换子和交换序概念的基础上,以Matlab语言为开发工具实现了TSP最佳路径的求解.实验表明改造QPSO算法用于优化求解14点的TSP,能够迅速得到最优解,收敛速度加快,搜索效率得到较大水平提高;QPSO方法在求解组合优化问题中将非常有效.     

基于混沌搜索的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术。文章把混沌优化搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于混沌搜索的粒子群优化算法。该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高的算法的收敛速度和计算精度。仿真计算表明,该算法的性能优于基本PSO算法。     

A comparative study of the improvement of performance using a PSO modified by ACO applied to TSP

Swarm-inspired optimization has become very popular in recent years. Particle swarm optimization (PSO) and Ant colony optimization (ACO) algorithms have attracted the interest of researchers due to their simplicity, effectiveness and efficiency in solving complex optimization problems. Both ACO and PSO were successfully applied for solving the traveling salesman problem (TSP). Performance of the conventional PSO algorithm for small problems with moderate dimensions and search space is very satisfactory. As the search, space gets more complex, conventional approaches tend to offer poor solutions. This paper presents a novel approach by introducing a PSO, which is modified by the ACO algorithm to improve the performance. The new hybrid method (PSO–ACO) is validated using the TSP benchmarks and the empirical results considering the completion time and the best length, illustrate that the proposed method is efficient.     

基于群体适应度方差的自适应混沌粒子群算法*

已有的混沌粒子群算法多使用Logistic混沌映射,但Logistic混沌映射产生的混沌序列不够均匀,影响了混沌粒子群算法的性能。提出在混沌粒子群算法中引入均匀性更好的An混沌映射,利用An混沌映射初始化粒子群的位置和速度,并通过适应度方差的变化来自适应控制部分粒子进行混沌更新,来改善混沌粒子群算法的性能。数值仿真的结果表明,改进算法的收敛性和全局搜索能力都有所提高,能有效避免早熟收敛。     

基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法

研究粒子群算法优化问题,由于标准粒子群优化算法(PSO)在高维复杂函数优化中易早收敛,影响全系统优化。为改进的混合粒子群优化算法,提出了一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法(CDEHPSO)。把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化操作中。在算法进化过程中,通过一种粒子早熟判断机制,在基本粒子群优化算法中引入了差分变异、交叉和选择操作,对早熟粒子个体进行差分进化操作,从而维持了种群的多样性并有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,相比于粒子群优化算法和差分进化算法(DE),CDEHPSO算法具有收敛速度快、搜索能力强的优点。     

求解TSP问题的混合遗传微粒群算法

采用借鉴遗传算法的编码、交叉和变异操作的遗传微粒群算法对旅行商问题进行求解。针对微粒群算法的进化机制,设计了满足三条染色体交叉需要的分步式交叉算子。对多个基准测试实例的仿真计算表明,算法能有效的求解旅行商问题,在求解不同规模旅行商问题上性能均优于标准微粒群算法和离散二进制版本的微粒群算法。     

并行混沌粒子群优化研究及应用

粒子群优化算法（PSO）是进化计算领域中的一个新的分支,其源于鸟群和鱼群群体运动行为的研究.针对粒子群优化容易陷入局部极值点的问题,该文提出并行混沌粒子群算法,该算法保持了群体多样性从而避免了早熟,经过计算机仿真实验这是一种高效的优化算法.针对转炉提钒过程是一个多元非线性反应过程而难以建立终点控制模型的问题,提出了并行混沌粒子群RBF算法的方法建模.克服了RBF中心个数选择的随机性.试验表明,用该算法预测冷却剂加入量误差较小,具有工程实用性.     

粒子群优化算法的收敛性分析及其混沌改进算法

分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小,粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法,该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力.实验结果表明混沌粒子群优化算法是有效的,与粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火相比,特别是针对高维、多模态函数优化问题取得了明显改善.     

改进的猫群算法求解TSP问题

针对了求解TSP问题给出一种新算法,改进的猫群算法。猫群算法,作为一种群智能优化算法,有较快的收敛速度、向“他人”学习等优点,但国内目前对它的研究还处在起步阶段,所以做这方面的尝试性研究。通过引入交换子概念和改进猫的行为模式将算法用于求解TSP问题。最后通过MATLAB仿真,并将实验结果与已知最优解相比较,验证了该算法的有效性。故不仅拓宽了猫群算法的应用范围,也给求解TSP等路径优化问题提供一种新的解决办法。