基于高斯扰动的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的缺点,提出一种基于高斯扰动的粒子群优化算法。该算法采用对粒子个体最优位置加入高斯扰动策略,有效地防止算法陷入局部最优,加快收敛并提高收敛精度。在固定评估次数的情况下,对8个常用的经典基准测试函数在30维上进行了仿真。实验结果表明,所提算法在收敛速度和寻优精度上优于一些知名的粒子群优化算法。     

基于高斯扰动的量子粒子群优化算法

针对量子粒子群优化（QPSO）算法在优化过程中面临早熟问题,提出了在粒子的平均位置或全局最优位置上加入高斯扰动的QPSO算法,可以有效地阻止粒子的停滞,因此较容易地使粒子避免陷入局部最优。为了评估算法的性能,利用标准测试函数对标准PSO算法、QPSO算法以及基于高斯扰动的QPSO算法进行了比较测试。其结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。     

基于高斯扰动量子粒子群优化的图像分割算法

研究图像提取问题,在处理由不同种类纹理区域组成的彩色图像时,针对克服量子粒子群优化(QPSO)聚类算法由于早熟现象导致图像分割过程中难以计算出精确纹理区域,为了能准确提取图像目标和提高精度,提出了基于高斯扰动的量子粒子群优化(GQPSO)的新型聚类算法.受益于高斯扰动,GQPSO 改善了 QPSO 固有的多样性下降和陷入局部早熟的问题,而快速逼近全局最优解.对 Berkeley Segmentation 数据库中的 6 幅图像的分割实验结果表明,相比于 PSO 和 QPSO,GQP-SO 的聚类效果和性能均有明显改善.     

基于高斯变异的量子粒子群算法

粒子群算法相对于其他优化算法来说有着较强的寻优能力以及收敛速度快等特点,但是在多峰值函数优化中,基本粒子群算法存在着早熟收敛现象。针对粒子群算法易于陷入局部最小的弱点,提出了一种基于高斯变异的量子粒子群算法。该算法使粒子同时具有良好的全局搜索能力以及快速收敛能力。典型函数优化的仿真结果表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点,适合于工程应用中的函数优化问题。     

基于自适应扰动的粒子群优化算法

为了避免粒子群优化算法（PSO）早熟收敛,提出了一种自适应扰动的PSO算法（ADPSO）,以帮助停滞的粒子跳出局部最优。为了验证算法的有效性,实验测试了九个多峰函数,包括四个旋转函数。仿真结果表明,该算法优于其他五种PSO算法。     

具有高斯扰动的局部引导粒子群优化算法

为解决粒子群优化算法PSO存在的早熟收敛问题,提出了一种具有高斯扰动的局部引导粒子群优化算法(LGPSO)。该算法在粒子的速度更新公式上采取两种措施改进PSO:一是移除社会认知部分,使粒子仅受局部引导;二是增加全局最优粒子控制的高斯扰动项。两种改进措施相结合,可有效解决早熟收敛的问题,加快收敛的速度。本文算法通过与经典及新近改进PSO算法的多次对比实验测试,均展现出较好的寻优性能及稳定性。两种改进措施的效果分析实验测试数据和社会认知项与高斯扰动项的对比实验测试数据也进一步验证了本文算法的有效性。     

基于高斯扰动和自然选择的改进粒子群优化算法

为了有效地平衡粒子群算法的全局与局部搜索性能,提出一种基于高斯扰动和自然选择的改进粒子群优化算法。该算法在采用简化粒子群优化算法的基础上,考虑到个体最优粒子间的相互影响,使用所有融入高斯扰动的个体最优的平均值代替每个粒子的个体最优值,并且借鉴自然选择中适者生存的进化机制提高算法优化性能;同时通过含有惯性权重停止阈值的自适应调节余弦函数递减策略来实现对惯性权重的非线性调整并采用异步变化调整策略来改善粒子的学习能力。仿真实验结果表明,所提算法在收敛速度和精度等方面均有提高,寻优性能优于近期文献中的几种改进的粒子群优化算法。     

具有快速收敛和自适应逃逸功能的粒子群优化算法

为了克服标准粒子群优化算法(PSO)后期收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,借鉴人工蜂群算法的思想,提出了一种提高收敛速度并且带有自适应逃逸功能的粒子群优化算法(FAPSO)。算法中每进化一次粒子搜索两次：一次全局搜索,一次局部搜索。当粒子陷入局部最优时,通过逃逸功能使粒子重新搜索。8个经典基准测试函数仿真结果表明,改进的粒子群优化算法在收敛速度和寻优精度上均有提高,相对于目前常用的改进粒子群优化算法如CLPSO等,t检验结果说明,新算法具有明显的优势。     

分层粒子群优化算法

针对粒子群优化算法存在进化后期局部搜索能力不强、收敛速度变慢的问题,提出一种分层粒子群优化算法。利用标准粒子群优化算法在整个搜索空间内进行全局搜索,由全局搜索获得的较优个体产生局部搜索区域,在局部区域内进行进一步搜索。为避免陷入局部最优,采用动态调整局部搜索区域的策略,保持算法的全局收敛性。通过典型测试函数计算表明,该算法的收敛速度和局部搜索能力有明显改善。     

基于聚类分析的微粒群算法

在对基本PSO算法进行分析的基础上,针对PSO算法中的早熟收敛问题,提出了一种基于聚类分析的PSO算法（CPSO）。CPSO算法保证了微粒种群的多样性,使微粒能够有效地进行全局搜索。并证明了它依概率收敛于全局最优解。最后以典型的基准优化问题进行了仿真实验,验证了CPSO的有效性。     

基于自适应Tent混沌搜索的粒子群优化算法

为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出基于自适应Tent混沌搜索的粒子群优化算法。应用Tent 映射初始化均匀分布的粒群,并以当前整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为基础产生Tent混沌序列,混沌序列的搜索范围采用自适应调整方法。该方法可以有效避免计算的盲目性,还能够快速搜寻到最优解。实验表明该算法在多个标准测试函数下都超越了同类改进算法。     

多维异步随机扰动的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法存在易陷入局部最优和在多维空间中搜索效率降低的问题,结合惯性权重凹函数递减策略,提出了随机扰动和多维异步策略。该策略不仅能提高算法的全局搜索能力,而且还能改善维数的束缚。通过对四个典型基准函数的实验表明,该改进算法能够兼顾局部和全局搜索,使得搜索达优率得到较大提高,所得结果精度较高。     

基于多策略协同作用的粒子群优化算法

针对粒子群优化(PSO)算法容易早熟收敛、在进化后期收敛精度低的缺点,提出了一种基于多策略协同作用的粒子群优化(MSPSO)算法。首先,设定一个概率阈值为0.3,在粒子迭代过程中,如果随机生成的概率值小于阈值,则采用对当前种群中的最优个体进行反向学习并生成其反向解,以提高算法的收敛速度和收敛精度;否则,算法执行对粒子的位置进行高斯变异策略,以增强种群的多样性;其次,提出一种将柯西分布的比例参数进行线性递减的柯西变异策略,能够产生更好的解引导粒子向最优解空间运动;最后,在8个标准测试函数上进行仿真测试,MSPSO算法在Rosenbrock、Schwefel's P2.22、Rotated Ackley、Quadric Noise、Ackley函数上收敛的平均值分别为1.68E+01、2.36E-283、8.88E-16、2.78E-05、8.88E-16,在Sphere、Griewank和Rastrigin函数上收敛达到最优解0,优于高斯扰动粒子群优化(GDPSO)算法、基于柯西变异的反向学习粒子群优化(GOPSO)算法。结果表明,所提出的算法收敛精度高,能避免粒子陷入局部最优。     

一种基于差异演化变异的粒子群优化算法

为了保持粒子种群的多样性而避免发生“早熟”的问题,提出一种基于差异演化变异的粒子群优化算法（PSO）,该方法通过粒子聚集性判断如果粒子群中的粒子过于聚集,则使用差异演化算法对PSO算法中各个粒子的自身历史最佳位置进行变异,以实现保持粒子群种群多样性的目的。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较,结果表明：所改进的粒子群优化算法比标准粒子群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。     

基于速度夹角的粒子群协同优化算法

粒子群算法（PSO）是一种随机全局优化算法，在许多领域得到了广泛应用。针对PSO存在易陷入局部极值、进化后期收敛速度缓慢的缺点，提出一种基于速度夹角的粒子群协同优化算法（V-PSCO），并且引入了一种基于高斯分布的累积分布函数的惯性权重调整策略。将V-PSCO用于几种典型函数的优化问题，结果表明，V-PSCO具有更强的全局搜索能力，优化性能明显提高。     

基于蚁群信息机制的粒子群算法

针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法。通过构造单个粒子的多个进化方向和类似于蚂蚁群算法信息素表的选择机制,保留了粒子的多种可能进化方向。提高了粒子间的多样性差异,从而改善算法能力。改进后的混合粒子群算法的性能优于带线性递减权重的粒子群算法。     

具有拓扑时变和搜索扰动的混合粒子群优化算法

粒子群优化（PSO）算法在求解复杂多峰函数时极易早熟,陷入局部最优无法跳出。研究表明改变粒子间的拓扑结构和调整算法的迭代机制有助于改善种群的多样性,提高算法的寻优能力。因此,提出一种具有拓扑时变和搜索扰动的混合粒子群优化（HPSO-TS）算法。该算法采用K-medoids聚类算法对粒子群进行动态分簇,形成多个异构子群,以利于子群内粒子间进行信息流通。在速度更新中,增加簇最优粒子的引导,并引入非线性变化极值扰动,帮助粒子搜索更多的区域。而后在位置迭代中引入花授粉算法（FPA）中的转换概率,使粒子在全局搜索和局部搜索之间转换。在全局搜索时结合狮群算法中的母狮觅食机制对粒子的位置进行更新;在局部搜索时引入正弦扰动因子,帮助粒子跳出局部最优。实验结果表明所提算法在求解精度和鲁棒性方面明显优于FPA、PSO、改进粒子群算法（IPSO）、具有动态拓扑结构的粒子群算法（PSO-T）;并且随着测试维度和次数的增加,这种优势更加明显。HPSO-TS算法所引入的拓扑时变策略和搜索扰动机制能有效地提高种群的多样性和粒子的活性,从而改善寻优能力。