一种改进惯性权重的变异微粒群优化算法

针对微粒群优化算法的早熟收敛和进化后期收敛速度慢等问题,提出了一种改进惯性权重的变异微粒群优化算法.在算法运行过程中,对适应度值不同的微粒赋予不同的惯性权重,使算法既具有良好的空间探索能力又有良好的局部挖掘能力;在群体最优信息陷入停滞时引入变异算子,对聚集在局部最优微粒附近的微粒的位置和速度进行变异操作,使算法摆脱局部最优点的束缚.对4种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力和收敛速度都得到了提高,并且能够有效避免早熟收敛问题.     

带变异算子的非线性惯性权重PSO算法

为了克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、早熟收敛的缺点,提出了一种带有变异算子的非线性惯性权重粒子群优化算法。该算法以粒子群算法为基础,首先采用非线性递减策略对惯性权重进行调整,平衡粒子群优化算法的全局和局部搜索能力。当出现早熟收敛时,再引入变异算子,对群体粒子的最优解做随机扰动提高算法跳出局部极值的能力。用三种经典测试函数进行测试,试验结果表明,改进算法与粒子群算法相比,能够摆脱局部最优,得到全局最优解,同时具有较高的收敛精度和较快的收敛速度。     

带变异算子的非线性惯性权重 PSO 算法

为了克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、早熟收敛的缺点,提出了一种带有变异算子的非线性惯性权重粒子群优化算法.该算法以粒子群算法为基础,首先采用非线性递减策略对惯性权重进行调整,平衡粒子群优化算法的全局和局部搜索能力.当出现早熟收敛时,再引入变异算子,对群体粒子的最优解做随机扰动提高算法跳出局部极值的能力.用三种经典测试函数进行测试,试验结果表明,改进算法与粒子群算法相比,能够摆脱局部最优,得到全局最优解,同时具有较高的收敛精度和较快的收敛速度     

一种采用变异算子的自适应微粒群算法

为了提高微粒群算法优化高维目标的性能,采用了个体惯性权重自适应调整的微粒群算法,其中每个微粒拥有属于个体的惯性权重。通过对每个微粒的适应值进行评价对惯性权重动态和自适应,以加快其收敛速度并逃离局部最优。为了增强搜索性能,基于高斯变异和随机变异的变异算子被引入。该方法以及其他3种不同微粒群优化算法对4个经典函数在100、200和400维数下进行仿真的结果比较证明此算法在解决高维数目标时具有良好性能。     

高斯差分变异和对数惯性权重优化的鲸群算法

针对鲸群优化算法在处理高维问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于对数惯性权重和高斯差分变异的鲸群优化算法。通过高斯差分变异对鲸鱼位置更新方程进行变异,增加了种群多样性,提高了鲸群算法的全局搜索能力,防止早熟现象发生;将对数惯性权重引入搜寻猎物阶段,平衡全局搜索和局部开发能力,提高了算法寻优精度。通过测试函数优化实验对算法进行测试,实验结果表明,改进算法具有更高的寻优精度和更快的收敛速度。     

用正弦函数描述非线性惯性权重的微粒群算法

为改进标准微粒子群算法,提出了一种用Sin函数非线性描述惯性权重动态调整微粒群的方法。由于原算法存在早熟收敛和搜索效率低,提出改进基本微粒群算法的惯性权重参数,将微粒群算法中的惯性权重用正弦函数来描述,通过对粒子位置和速度进行自适应非线性调整,使算法在前期阶段具有较快的收敛速度,在算法后期局部搜索能力也不错,减少了微粒陷入局部极值的机会,使结果收敛于全局最优解,为了验证算法的有效性,采用Shaffer’s F6和Levy No.5函数进行测试,实验结果表明,新方法具有比较好的效果。     

一种新的自适应动态文化粒子群优化算法

为了克服粒子群优化算法在解决复杂问题时易陷入局部最优的缺陷, 提出了一种新的自适应动态文化粒子群优化算法。该算法引入评价粒子群早熟收敛程度的指标来判断种群空间粒子群状态, 以确定影响函数对种群空间粒子群的作用时机, 当算法陷入局部最优时, 自适应地利用影响函数对种群空间进行变异更新, 从而有效发挥文化粒子群算法的双演化双促进机制。并且根据种群的早熟收敛程度自适应地调整粒子的惯性权重, 使种群在进化过程中始终保持惯性权重的多样性, 在算法的全局收敛性与收敛速度之间作一个很好的折中。最后对四个经典的测试函数进行仿真, 结果表明该算法具有很强的搜索能力, 收敛速度和收敛精度也有所提高。     

一种新的位置变异的PSO算法

针对标准粒子群优化算法在优化高维复杂函数时易产生早熟收敛的问题,提出一种新的位置变异的PSO算法。为平衡算法的全局和局部搜索能力,新算法按一定概率交替使用随机惯性权重和标准PSO算法的惯性权重;为增强种群多样性和抑制算法早熟,新算法在每次迭代中,对满足一定条件的粒子都进行一种有效脱离局部最优区域的位置变异。最后,通过对5个标准测试函数在60维和90维的性能对比实验证实：新算法收敛精度高,且有效克服了早熟收敛问题。     

一种优化高维复杂函数的PSO算法

对于高维复杂函数,一般粒子群优化算法收敛速度慢,易早熟收敛。本文重构一个适合高维复杂函数惯性权重函数,使粒子群算法寻优过程中的全局收搜能力和局部收搜能力良好平衡,以达到快速收敛,高效避免早熟问题,获得最优解。对典型高维复杂函数的仿真表明：算法在求解质量和求解速度两方面都得到了好的结果。     

一种改进的自适应惯性权重粒子群优化算法

研究粒子群算法优化问题,针对基本粒子群算法早熟收敛,易收敛于局部极值的缺点,提出了一种改进的粒子群算法,采用对全局最优微扰和调整惯性权重的方法,改善算法的优化速度和收敛精度.利用个体寻优能力来定义惯性权重,并且将其控制在0.9-0.4范围内,从而合理地调整全局探索能力和局部开发能力.在每次迭代时对当前全局最优粒子进行微扰,改变它的位置,避免它陷入局部最优.经过对一系列测试函数的计算和比较,证明改进方法无论收敛速度、搜索精度及稳定性均有显著改善.     

融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法

蝴蝶优化算法是近年来提出的一种新型自然启发式算法。针对基本蝴蝶优化算法收敛速度慢、求解精度低、稳定性差等问题,提出了一种融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法。通过引入动态调整转换概率策略,利用迭代次数和个体适应度的变化信息动态调整转换概率,有效维持了算法全局探索与局部搜索的平衡;通过引入自适应惯性权重策略和局部变异策略,利用惯性权重值和混沌记忆权重因子进一步提高了算法的多样性,有效避免算法早熟收敛,同时加快了算法的收敛速度和求解精度。利用改进算法对12个基准测试函数进行仿真实验,与基本蝴蝶优化算法、粒子群算法、樽海鞘群算法、灰狼优化算法等其他算法对比表明,改进算法具有收敛速度快、寻优精度高、稳定性强等优异性能。     

新型分阶段粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的“早熟”问题,提出了一种新型分阶段粒子群优化算法。该算法通过调整惯性权重和加速系数使粒子自组织地跟踪局部吸引域和全局吸引域来扩大粒子的搜索空间和提高粒子的收敛精度,同时根据粒子处于不同的阶段实施相应的变异策略来增加种群的多样性。通过经典函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟问题。     

一种改进惯性权重的PSO算法

针对高维复杂函数优化,标准PSO算法收敛速度慢,易陷入局部最优点的缺点,提出一个惯性权重函数使算法的全局与局部搜索能力得到良好平衡,以达到快速收敛;并且该算法通过在后期进行变异操作,有效地增强了算法跳出局部最优解的能力。通过对三个典型的测试函数的优化所做的对比实验,表明改进的算法在求解质量和求解速度两方面都得到了好的结果。     

一种改进的微粒群优化算法

提出了一种基于差分进化算子变异的改进微粒群优化算法，为减小陷入局优的可能性，在群体最优信息陷入停滞时引入差分进化算子变异，使算法摆脱局部极优点的束缚，同时又保持前期搜索速度快的特性，提高全局搜索能力。仿真实验表明：与标准微粒群优化算法相比，该文算法的全局收敛性能得到了显著提高，能有效避免微粒群优化算法中的早熟收敛问题。     

基于自适应惯性权重的樽海鞘群算法

针对标准樽海鞘群算法收敛精度低、收敛速度慢的问题,提出一种基于自适应惯性权重的樽海鞘群算法(AIWSSA).首先,在追随者位置更新公式中引入惯性权重因子评价个体之间的影响程度;然后,结合种群成功率与非线性递减函数对惯性权重因子进行自适应调整,使算法的全局和局部搜索能力得到更好地平衡;最后,为防止算法陷入局部最优,引入差分变异思想对非最优个体进行变异.对12个基准测试函数进行求解,实验结果表明:AIWSSA具有较高的收敛精度、收敛速度和鲁棒性; Wilcoxon统计检验结果表明:与标准樽海鞘群算法、改进的樽海鞘群算法、其他群体智能算法相比, AIWSSA表现出较好的性能.通过将其应用于两种带约束的工程设计问题,验证了AIWSSA的有效性.     

一种改进量子行为粒子群优化算法的移动机器人路径规划

为实现移动机器人最优路径规划,提出了一种改进量子行为粒子群的优化算法(LTQPSO)。针对粒子群算法存在过早收敛的问题,利用个体粒子进化速度与群体离散度来动态调整惯性权重,使惯性权重具有自适应性与控制性,从而避免过早收敛;同时将自然选择方法引入传统位置更新公式中,以保持种群的多样性,加强LTQPSO算法的全局搜索能力,加快算法的收敛速度;将改进后的LTQPSO算法应用于移动机器人路径规划中;最后通过理论仿真与移动机器人平台实验验证了该方法的有效性与可行性。