改进的粒子群优化算法的研究和分析

粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。为了有效地控制其全局搜索和局部搜索,使之获得较好的平衡,论文在深入分析和研究标准粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于进化代数阈值和粒子间最大聚集距离高斯变异的粒子群优化算法。该算法在运行过程中通过粒子聚集程度的量化判定,对当前的最优粒子施加高斯变异,从而增强粒子群优化算法跳出局部最优解的能力。测试函数仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

含交叉项的混合二范数粒子群优化算法

针对原始粒子群优化算法（PSO）在搜索过程中容易陷入局部最优点的问题,并尽量避免破坏种群多样性,提出一种含交叉项的混合二范数粒子群优化算法HTPSO。首先,利用二范数原理计算当前粒子与个体历史最优粒子间的欧氏距离;其次,将欧氏距离引入速度迭代公式以影响社交项对粒子速度的作用,并按照一定规律随机分布惯性权重;最后,在此基础上简化粒子群算法,并将差分进化（DE）算法中的交叉算子融入该算法中,使粒子能在一定概率下与个体历史最优粒子交叉。为了验证HTPSO的性能,与利用正弦函数改进惯性权重的粒子群优化算法（SinPSO）、自适应粒子群优化算法（SelPSO）、基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法（MAWPSO）和简化粒子群优化算法（SPSO）在不同维度下解决8个常用基准函数,并根据T-test、成功率和平均迭代次数分析了各算法的优化结果。实验结果表明,HTPSO具有较优秀的收敛能力,且粒子运动非常灵活。     

带变异算子的自适应粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在进化过程的后期收敛速度较慢,易陷入局部最优的缺点,对基本粒子群优化算法作了如下改进：在速度更新公式中引入非线性递减的惯性权重;改进位置更新公式;对全局极值进行自适应的变异操作。提出一种新的混合变异算子的自适应粒子群优化算法。通过与其他算法的数值实验对比,表明了该算法具有较快的收敛速度和较好的收敛精度。     

基于自适应变异立子群优化算法的测试数据生成

针对粒子群优化算法中群体易出现过早收敛的不足,提出了粒子群优化算法的改进算法AMPSO(adap-tive mutation particle swarm optimization)算法并应用于测试数据生成中.引入约简粒子群优化算法,提高算法搜索速度;在算法进化过程中增加自适应调整策略,定义适应度评价阈值判断群体早熟现象,构建一个改进的自适应变异算子提高粒子变异率;通过实验确定阈值比例系数.结合实验结果从收敛代数和收敛时间两方面对比分析,证明了所提方法不仅能够防止算法出现过早收敛的问题,而且提高了测试数据生成效率.     

基于改进粒子群算法的解耦控制研究与仿真

针对标准粒子群算法优化多变量系统的解耦控制时存在陷入非全局最优值的问题,设计出一种基于自适应变异的粒子群算法优化多变量系统解耦控制器的方法.该方法以标准粒子群算法为基础,在种群进化过程中引入变异操作,对不同进化程度的粒子以不同的概率进行更新,其中没有达到个体最优的粒子以随机的大概率进行位置与速度的初始化,对已经早熟的粒...     

基于组织进化粒子群优化的测试用例自动生成

针对组合测试用例生成问题的具体特点,结合组织进化思想及粒子群优化算法,设计了适合问题求解的编码方式及操作算子等,提出了一种基于组织进化粒子群优化的测试用例自动生成算法。该方法用于选择当前局部优化覆盖的测试用例,在此基础上构建满足两两覆盖的测试用例集。仿真实验表明,该方法能有效地降低测试用例数目。     

均衡分布性和收敛性的多目标粒子群优化方法

粒子群优化（PSO）算法是一种基于群体演化且非常有效的求解多目标优化问题的方法,但因经典算法中粒子进化存在趋同性导致算法易陷入局部Pareto最优前沿,使得解集收敛性和分布性不理想。为此提出了一种均衡分布性和收敛性的多目标粒子群优化（DWMOPSO）算法,算法中每个粒子根据自身在进化过程中记忆的个体最好适应度值构建进化速度,由进化速度的快慢动态调整各粒子惯性权重,增加粒子的多样性,从而提高粒子跳出局部最优解的概率。通过在5个标准测试函数上进行仿真实验,结果表明,与Coello的多目标粒子群优化(MOPSO)算法相比,DWMOPSO算法获得的解集在与真实解集的逼近性和解集的分布性两个方面都有了很大的提高。     

局部随机搜索扰动的粒子群优化算法

在粒子群优化（PSO）算法中,gBest粒子的行为对算法的收敛性能有较大的影响。提出一种新的改进粒子群优化算法——SLS-PSO算法。该算法以基本PSO算法为框架,融合随机局部搜索算法（SLS）对进化中的gBest粒子进行局部寻优计算,以改善PSO算法在进化中特别是进化后期的收敛性能。通过典型测试函数的计算表明,该算法在收敛速度和精度上都有不同程度的改善。     

基于变异粒子群算法的字符串型测试数据生成

基于搜索的算法在以路径覆盖为目标的测试数据生成中应用广泛。然而对于字符串型测试数据的生成,现有方法效率不高。为了高效地生成字符串型测试数据,提出了一种基于变异粒子群算法的字符串型测试数据自动生成方法。在随机生成初始种群后,采用粒子群算法使种群在趋近最优个体的过程中实现进化,并以一定的概率对种群中的个体进行变异操作,以避免进化过程陷入局部最优。为了有效地指导种群进化过程,对经典适应度函数中分支距离的计算方法进行改进,使其适用于含有字符串型参数的程序。实验结果表明,该方法具有较高的成功率和稳定性,且能明显提升测试数据生成效率。     

基于改进粒子群算法的水轮机调速器参数优化

提出一种改进的粒子群算法,即将微分进化算法与粒子群算法相结合,在更新粒子位置之前,加入微分进化算法,微分进化算法在变异时,考虑了粒子群算法中当前所寻找到的个体粒子所经过的最优位置及其整个粒子群所经历过最优位置,使粒子的进化具有了一定的方向性.利用典型函数证明了该方法具有较好的全局收敛性和收敛精度.将其应用在水轮机的调速系统参数寻优中,通过二次优化,有效地改善水轮机控制系统过渡过程的动态性能,很好地缓解了该工况下稳定性与抗负荷扰动能力的矛盾.     

基于智能优化算法的测试数据生成综述

软件测试是一种极为有效的软件质量保证手段。测试数据生成是软件测试的关键。基于智能优化算法的测试数据生成方法为自动化的测试数据生成提供了解决问题的一个有效手段。首先重点总结归纳了在基于智能优化算法的测试数据生成中使用最为频繁的两种算法：遗传算法和粒子群优化算法的研究成果,分析了研究现状,接着简单介绍了基于智能优化算法的测试数据生成工具：AUSTIN和EvoSuite,最后对存在的问题及未来的研究内容进行了尝试性的探讨。     

自适应多位变异粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出一种改进的自适应多位变异粒子群优化算法.根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,在理论上保证了算法具有良好的性能.对几种典型函数的测试结果表明：该算法的全局搜索能力有了显著改善,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题.     

带偏向性轮盘赌的多算子协同粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在处理高维、大规模、多变量耦合、多模态、多极值属性优化问题时易早熟收敛等性能和技术瓶颈,基于粒子群优化算法行为学习算子和3种不同学习偏好的差分变异算子,建立带偏向性轮盘赌的多算子选择与融合机制,提出一种带偏向性轮盘赌的多算子协同粒子群优化算法MOCPSO.MOCPSO针对迭代粒子群榜样粒子集,首先通过对迭代种群及其榜样粒子集优劣分组,同时采用轮盘赌分别为每组榜样粒子集选配不同学习偏好的变异算子,并为每组榜样粒子适配差分基向量和最优基向量,预学习并优化迭代种群及其榜样粒子,以权衡算法的全局探索和局部开发;然后通过合并所有子种群,并结合粒子群优化算法行为学习算子,指导迭代种群状态更新,以提高算法的全局收敛性;最后结合精英学习策略,对群体历史最优进行高斯扰动,以提高算法的局部逃生能力,保障算法收敛的多样性.实验结果表明,MOCPSO算法与5种先进的同类型群智能算法在求解CEC2014基准测试问题上具备竞争力,且有更强的优化特性.     

混合拓扑结构的粒子群算法及其在测试数据生成中的应用研究

粒子群算法(PSO)的拓扑结构是影响算法性能的关键因素,为了从根源上避免粒子群算法易陷入局部极值及早熟收敛等问题,提出一种混合拓扑结构的粒子群优化算法(MPSO)并将其应用于软件结构测试数据的自动生成中。通过不同邻域拓扑结构对算法性能影响的分析,采用一种全局寻优和局部寻优相结合的混合粒子群优化算法。通过观察粒子群的多样性反馈信息,对每一代种群粒子以进化时选择全局拓扑结构模型(GPSO)或局部拓扑结构模型(LPSO)的方法进行。实验结果表明,MPSO使得种群的多样性得到保证,避免了粒子群陷入局部极值,提高了算法的收敛速度。     

基于粒子群遗传算法的智能组卷策略

在线考试摒弃了传统纸质考试固有的缺点,在网络教育领域里获得了非常广泛的应用.人工智能化考试组卷,是完成在线考试高效性的重要技术之一.组卷问题,是多发展目标的组合优化问题,一般来说具备数个解.人工智能算法对于寻找此类问题的最优解具有明显优势.本文首先分析和研究目前主流的智能组卷算法,并结合组卷的有关原理及数学实验模型,提...     

基于改进PSO算法的测试数据自动生成研究

为了提高软件测试中测试数据自动生成的效率,提出了一种基于改进PSO算法的测试数据自动生成的方法。通过在标准的PSO算法中引入人工免疫的思想,保持了群体的多样性,从而有效避免标准PSO算法易陷入局部最优的问题,提高了算法全局搜索的能力,增强了算法的整体性能。实验结果表明,利用改进后的PSO算法寻找最优解所需的迭代次数和时间明显少于标准粒子群算法,生成测试数据的速度快、效率高。     

基于改进粒子群算法的变异体选择优化

变异测试是常用的测试方法之一,变异测试分析的过程中计算开销会比较大,问题主要集中于测试过程中会产生大量的变异体,为了减少变异体的数量,提出用标准粒子群聚类算法进行选择优化,但标准粒子群算法在被测数据量增加到一定数量的时候,它的迭代次数就会增加、收敛速度就会下降。针对以上问题提出基于改进的粒子群算法对变异体进行选择优化。通过对变异体集合进行聚类分区,增强变异体集合的多态性,从而对粒子群算法改进优化。实验结果表明在不影响测试充分度的前提下,使变异体的数量大幅度减少,同时与K-means算法以及标准粒子群算法相比之下,改进后的方法具有更好的优化效果。     

高斯-柯西变异算子优化的LSSVM模型研究

论文针对标准量子粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种改进的量子粒子优化最小二乘支持向量机的方法。利用高斯变异数的局部开发能力以及柯西变异数的全局搜索能力,在量子粒子群优化算法中,引入高斯-柯西变异算子,帮助算法跳出局部极值。并利用该优化模型进行光伏发电量预测实验,对优化的最小二乘支持向量机模型的预测结果与其他模型预测结果进行比较,结果表明:基于高斯-柯西变异算子的量子粒子群优化的最小二乘支持向量机对光伏发电量的预测具备较好的收敛速度和跳出局部收敛困境的能力。     

基于动态调整简化粒子群优化的组合测试用例生成方法

优化的组合测试中的一个关键是生成的测试用例能够覆盖更多的组合,而粒子群算法在生成强组合覆盖用例方面有其独特的优势和能力。文中提出了一种基于动态调整简化粒子群优化的组合测试用例生成方法。该方法基于粒子群算法生成测试用例,结合混合的优先级one-test-at-a-time策略和基于动态调整的简化粒子群算法生成组合测试用例集,排除了速度因素对粒子优化过程的影响。定义了一个粒子收敛指标,以粒子群早熟收敛程度为依据来动态调整惯性权值,以防止粒子陷入局部最优和后期出现收敛速度慢的情况,从而提高粒子群算法所生成的覆盖表的覆盖组合能力。通过对比实验表明,基于动态调整的简化粒子群优化算法在用例规模和时间成本上具有一定的优势。