新的混沌粒子群优化算法

针对传统粒子群算法初期收敛较快,而在后期容易陷入早熟、局部最优的特点,提出了一种新的混沌粒子群优化算法,不同于己有的混沌粒子群算法的简单粒子序列替换,该算法将混沌融入到粒子运动过程中,使粒子群在混沌与稳定之间交替运动,逐步向最优点靠近。并提出了一种新的混沌粒子群数学模型,进行了非线性动力学分析。数值测试结果表明该方法能跳出局部最优,极大提高了计算精度,进一步提高了全局寻优能力。     

混沌粒子群优化粒子滤波算法

针对基于粒子群优化算法的粒子滤波计算复杂度大,并且容易陷入局部最优,提出了一种新的基于混沌的粒子群优化粒子滤波算法。该算法在粒子群优化的基础上,引入混沌序列,利用混沌运动的遍历性、随机性等特点改善了初始样本的质量,同时利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部最优,使算法具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。最后利用UNGM模型将该算法与标准粒子滤波和粒子群粒子滤波进行仿真对比,并利用纯角度目标跟踪模型验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法改善了粒子群优化算法的粒子滤波易陷入局部最优的现象,提高了粒子滤波的精度和速度,具有较高的应用价值。     

基于量子混沌粒子群优化算法的分数阶超混沌系统参数估计

为了对分数阶超混沌系统中的未知参数进行准确估计,提出一种量子混沌粒子群优化算法（Quantum chaos particle swarm optimization,QCPSO）.该算法通过对量子粒子群优化算法（Quantum behaved particle swarm optimization,QPSO）的实现机理进行分析,并结合量子纠缠与混沌系统之间的相关性而实现.首先,将量子势阱中心视为混沌吸引子围绕的不动点,处于吸引子外部的粒子会逐渐聚集于吸引子之内,而处于吸引子内部的粒子会出现快速分离扩散的现象;然后,采用基于随机映射的粒子更新机制,充分保证混沌粒子的初值多样性;最后,提出了基于不动点中心的尺度自适应策略,解决了算法后期的搜索停滞问题.运用QCPSO算法对典型分数阶超混沌系统参数进行估计,结果表明,该算法在收敛速度与精度上优于改进的差分进化算法、自适应人工蜂群算法以及改进的量子粒子群优化算法.     

基于混沌优化的双种群量子粒子群算法

提出了一种基于混沌优化的双种群量子粒子群算法(BCQPSO)。算法利用混沌序列随机生成两个种群,在子种群中惯性权重分别采用不同的更新策略,并通过种群间的融合和变异进行信息交互,提高了算法的收敛速度和解空间的遍历范围。仿真实验结果表明,所提算法具有很好的搜索能力和优化效率。     

一种基于粒子群优化算法的混沌控制方法

提出了一种基于粒子群优化算法的神经网络控制混沌的方法。用粒子群优化算法来训练神经网络,利用训练好的神经网络作为混沌控制器,使混沌系统产生预期的运动。该方法无需了解被控系统的确切的动力学机制,实现方法简单。并对Logistic和Hénon映射进行了仿真,结果表明该方法能将系统控制到预定的轨道。因此,该方法能对混沌系统实施有效的控制,且能够应用于动力学模型未知而仅获得实验数据的情况。     

基于混沌粒子群优化的图像相关匹配算法研究

该文将混沌优化搜索技术应用于粒子群优化算法（PSO）,提出了一种基于混沌搜索的粒子群优化算法（CPSO）,该算法利用了PSO算法的收敛快速性和混沌运动的遍历性、随机性等特点,采用混沌初始化粒子初始位置,在运行过程中根据粒子群适应度的方差来自适应混沌更新粒子位置。几种典型函数的测试结果表明：CPSO提高了对多维空间的全局搜索能力,并可以有效避免早熟现象。将该方法用于图像相关匹配算法,提出了一种新的基于CPSO的图像相关匹配算法。实验结果证明该方法对解决噪声情况下的图像匹配问题十分有效。     

基于混沌粒子群优化的图像相关匹配算法研究

该文将混沌优化搜索技术应用于粒子群优化算法(PSO),提出了一种基于混沌搜索的粒子群优化算法(CPSO),该算法利用了PSO算法的收敛快速性和混沌运动的遍历性、随机性等特点,采用混沌初始化粒子初始位置,在运行过程中根据粒子群适应度的方差来自适应混沌更新粒子位置。几种典型函数的测试结果表明：CPSO提高了对多维空间的全局搜索能力,并可以有效避免早熟现象。将该方法用于图像相关匹配算法,提出了一种新的基于CPSO的图像相关匹配算法。实验结果证明该方法对解决噪声情况下的图像匹配问题十分有效。     

一种新的混沌粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)缺少跳出局部最优的机制而易出现早熟问题,提出一种新的混沌粒子群优化算法(NCPSO).该算法引入混沌扰动更新粒子的位置,避免搜索陷入局部最优,再嵌入判断早熟停滞的方法,一旦检测到早熟现象,使用逃逸策略来增大粒子群的多样性.最后用3个常用的测试函数进行仿真,实验结果表明:NCPSO算法比PSO算法、CPSO算法有更高的寻优精度和更快的收敛速度.     

基于混沌粒子群算法的多目标二维切割问题

多维切割问题是木材加工、机加工和造纸等行业在生产中经常遇见的实际问题。排样切割完成后,往往都会有一些大小不等、数量不同的剩余材料。本文优化利用这些材料,进一步减少浪费。通过和贪心启发式算法的比较,证明该混合算法对解决多目标二维切割问题是行之有效的。     

基于粒子群优化的地震应急物资多目标调度算法

合理高效地优化调度救灾物资对提升地震应急救援效果具有重要意义。地震应急需要同时兼顾时效性、公平性和经济性等相互冲突的多个调度目标。该文对地震应急物资调度问题建立了带约束的3目标优化模型,并设计了基于进化状态评估的自适应多目标粒子群优化算法(AMOPSO/ESE)来求解Pareto最优解集。然后根据“先粗后精”的决策行为模式提出了由兴趣最优解集和邻域最优解集构成的Pareto前沿来辅助决策过程。仿真表明该算法能有效地获得优化调度方案,与其他算法相比,所得Pareto解集在收敛性和多样性上具有性能优势。

     

基于重心法的粒子群优化算法

针对函数优化问题,提出了一种基于重心法的粒子群优化算法。该算法利用混沌序列产生粒子的位置和速度,并通过重心法和分类方式更新粒子的速度。最后将算法应用到函数优化问题中,并与其它改进的粒子群算法进行比较。数值结果表明,提高了算法局域搜索能力,全局最优解的精度。     

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。     

基于粒子群算法的移民新村空间优化模型

移民新村空间优化是一种多目标、多维度以及多约束条件的空间优化问题,构造了基于粒子群算法的移民新村空间优化模型。根据粒子群算法原理提出空间优化策略,用最大土地资源面积和预计土地使用年限表示模型中个体粒子点和全局粒子点的定位数据,设定模型参数。模型将移民新村土地资源块状区域划分成7块,通过不断调整粒子点的运动速率,获得个体最优和全局最优的速度和定位数据组成分布规律,依次对应到块状区域内构造虚拟空间规划方案。实验结果显示,该模型提出的优化策略成本低,土地利用率高。     

一种改进的混沌粒子群优化算法

粒子群优化算法（PSO）自提出以来,已经被广泛地应用于求解各类复杂的优化问题,过去对粒子群算法的研究主要集中在融入新的优化方法或对其相关参数进行调整,但这样只会使得PSO更加复杂.针对这一问题,文中提出一种改进的混沌粒子群优化算法（ICPSO）,ICPSO从粒子群优化算法的时间与寻优实时角度出发（即在较短的时间内获得较好的解）,对粒子速度更新算子进行了简化,每隔一定代数后,在最优解邻近区域引入混沌扰动以避免种群陷入局部最优解.数值实验结果表明：提出的算法相对于文献给出的PSO改进算法,不仅能够获得较好的最优解,而且还具有较快的收敛速度和较好的稳定性.     

基于离散鲸鱼群算法的物资应急调度研究

针对鲸鱼群算法求解多配送中心带时间窗的物资应急调度问题时存在的易陷入局部极值等缺点,该文提出一种改进离散鲸鱼群算法(IDWSA)。首先采用混合初始化策略提高初始种群的质量;然后构建以相似配送顺序和相同配送中心为比较项的两种移动规则,并设计自适应柯西变异算子和路径选择策略对个体进行移动;最后构造全局评价函数用于选择个体以维持种群多样性。在Solomon标准测试集上,IDWSA所求最好解的距离与MAPSO, GA, HACO, ABC相比分别减少了2.25%, 13.4%, 6%, 1.46%,有效缩短了车辆的行驶距离。     

基于粒子群优化算法的配电网优化调度模型

配电网优化调度可以为决策者提供有价值的信息,为了获得理想的配电网优化调度方案,提出基于粒子群算法的配电网优化调度模型。首先对配电网优化调度研究现状进行分析,指出当前模型的不足,并设计了配电网优化调度问题的目标函数和约束条件,然后采用粒子群优化算法模拟粒子群搜索过程找到最优方案,并对标准粒子群算法的不足进行了改进,最后采用配电网优化调度实验测试其有效性。结果表明,该模型可以快速、准确地找到配电网优化调度的最优方案,具有一定的实际应用价值。     

基于LDA与混沌粒子群算法的车道线识别方法研究

与传统的车道线检测算法不同,本文采用LDA算法对道路图像进行针对性灰度化处理。加大车道线与道路的差异,然后使用抛物线模型对车道线进行拟合,采用混沌粒子群算法对抛物线参数进行优化,以车道线的灰度特征和梯度特征作为混沌粒子群的适应度函数,经过多次的迭代得到抛物线拟合车道线的参数最优值,进而识别出车道线。实验结果表明,本文算法能在复杂环境下识别出车道线,对视频帧序列中的车道线连续追踪具有良好效果。     

基于混沌自适应变异粒子群优化的解相干算法

针对相干信源波达方向估计的需要,结合粒子群优化算法,论文提出了一种基于混沌自适应变异粒子群优化的广义极大似然算法(CAMPSOGML),算法对阵列的几何结构没有任何约束,分辨的信源数可大于阵元数,算法把混沌初始化和自适应变异策略引进粒子群算法中,有效地提高了收敛速度,克服了粒子群算法容易陷入局部最优值的缺点。计算机仿真表明：与基于实数遗传算法和粒子群算法的广义极大似然估计方法相比,CAMPSOGML算法在收敛速度和估计精度上都有优势,是一种新颖的有效的解相干算法。     

基于粒子群算法的多应急点资源调度研究

分析多应急点多出救点以及多资源的应急调度问题,且考虑实际的应急资源调度时间会受到影响,故加入联系数进行分析,建立应急最早开始时间和出救点数最少为目标函数的模型.运用粒子群算法求解,最后构造数值算例,验证了所建立模型的合理性和粒子群算法的可行性.     

基于混沌二进制粒子群优化的KNN文本分类算法

中文文本分类的主要问题是特征空间的高维性.提出了基于混沌二进制粒子群的KNN文本分类算法,利用混沌二进制粒子群算法遍历训练集的特征空间,选择特征子空间,然后在特征子空间中使用KNN算法进行文本分类.在粒子群的迭代优化过程中,利用混沌映射,指导群体进行混沌搜索,使算法摆脱局部最优,扩大寻找全局最优解的能力.实验结果表明,提出的新分类算法对中文文本分类是有效的,其分类准确率、召回率都优于KNN算法.