改进的变尺度混沌粒子群算法及其应用

针对粒子群算法(PSO)存在局部最优及后期收敛速度慢等问题,提出一种改进的变尺度混沌粒子群算法(IMCPSO).该算法初期,在整个解空间对最优粒子进行变尺度混沌扰动,以防止陷入局部最优;算法后期,则以最优粒子为中心引入变尺度混沌扰动,以提高算法收敛速度.当算法一旦陷入局部最优时,采用混沌粒子替代部分种群粒子以增加粒子多样性,使算法尽快跳出局部最优.基于benchmark测试函数的仿真结果表明,所提算法与基本粒子群算法(SPSO)和变尺度混沌粒子群算法(MCPSO)相比,具有明显好的搜索精度和收敛速度.最后,将该算法应用于电路故障诊断实验中的支持向量机参数优化问题,实验结果说明了其应用价值.     

改进的粒子群理论及在非线性方程组中的应用

针对基本粒子群优化算法的"早熟"及参数设置的缺陷,提出基于变尺度的粒子群优化算法。该算法利用变尺度法局部收敛快的特点,使改进后的算法能有效地跳出局部最优解,快速地搜索到全局最优解。仿真结果表明新算法提高了最优解的精度和优化效率;同时验证了新算法有较好的鲁棒性,然后把改进算法成功应用于非线性方程组求解问题。     

一种基于混沌优化的混合粒子群算法

粒子群算法是一类基于群智能的优化搜索算法。该算法初期收敛很快,但后期易陷入局部最优点。为了提高粒子群算法的性能,将粒子群算法全局搜索的快速性和混沌算法的一定范围内的遍历性二者结合,提出一种基于混沌优化的混合粒子群算法。该算法首先用粒子群算法进行快速搜索,当出现早熟收敛时,对局部较优的部分粒子和全局极值采用混沌优化策略。对两个典型的测试函数进行仿真表明,该算法能够摆脱局部极值,得到全局最优。将其用于（N＋M）系统费用模型求解,得到最优解,同样验证了该算法搜索效率、精度优于一般的粒子群算法,同时具有较好的收敛稳定性。     

基于混沌变异的自适应双粒子群优化

针对粒子群优化在解决高维优化问题时收敛性差、搜索效率不高的问题,在对粒子群优化算法收敛性分析的基础上,提出了混沌变异对极值进行扰动的方法,以增强算法摆脱局部最优解的能力.采用自适应惯性权重和局部邻域搜索保持较高的局部搜索性能,并结合双粒子群协同进化的方法,综合平衡优化算法的全局搜索和局部搜索能力.通过对4个典型测试函数进行的对比实验,表明了所提出的算法能大大提高粒子群优化的搜索效率和收敛精度.     

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。     

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     

粒子群Memetic算法求解多峰函数优化

针对目前多峰函数优化问题较难找到全部局部最优解的情况,提出了一种粒子群Memetic算法。算法结合了粒子群优化的全局搜索能力和爬山法的局部搜索能力,增强了算法搜索最优解的能力。实验结果表明,该算法求解精度较高,且收敛速度较快。     

状态定义粒子群算法在非线性方程组中的应用

提出了一种新颖的状态定义粒子群优化算法。该算法针对粒子群算法容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点,结合爬山算法和粒子群算法的特点,根据粒子状态的实时更新采用不同的搜索方法,在迭代过程中搜索到尽可能多的局部最优解,从而使算法可以更容易地跳出局部最优,更高效地搜索到全局最优解。对测试函数和非线性方程组求解问题进行实例仿真,仿真结果验证了算法的有效性,具有一定的实际应用价值。     

一种并行的自适应量子粒子群算法

针对粒子群算法存在易陷入局部最优解的问题,提出了一种并行的自适应量子粒子群算法。通过共享粒子的两个极值,将改进后的自适应粒子群算法和边界变异的量子粒子群算法并行搜索,有效地克服了标准粒子群算法的缺陷。测试结果表明,该算法在精度和全局最优解的找寻速度方面有了很大的提高。     

嵌入层叠混沌策略的随机粒子群算法

鉴于求解复杂问题时粒子群优化算法易出现早熟收敛的问题,通过引入轨迹扰动因子,提出随机粒子群进化迭代方程.该方程在统计行为中保证粒子向特定的收敛中心逼近,但对“旧址”的依赖性呈现出随机特性,从而使粒子群的快速跳转和迁移成为可能,避免过早落入局部陷阱.同时该进化方程还利用层叠混沌策略和对称极值扰动策略进一步增强算法的局部收敛性和全局搜索性.实验表明,由上述进化方程和改进策略构成的随机混沌粒子群算法具有鲁棒性较强、收敛速度较快和精度较高等优势,性能优于其他同源粒子群算法.     

一种更简化而高效的粒子群优化算法

针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremum disturbed particle swarm optimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(ext     

一种含驻留粒子的改进粒子群算法

为了避免粒子群算法过早收敛,提出一种包含局部驻留粒子的改进粒子群算法（CRPSO）。该算法将基本的粒子群算法的粒子称为主粒子,而当算法每找到一个新的全体最优点之后,将会在这个最优点附近产生几个称为驻留粒子的搜索粒子。2种粒子分工协作,主粒子负责全局搜索而驻留粒子负责局部搜索。驻留粒子帮助主粒子群避免过早收敛,提高整个粒子群多样性。仿真结果表明,该算法能有效地改善粒子群算法在非线性全局优化问题上的早熟现象,增强粒子群算法的全局搜索能力。     

虚拟企业伙伴选择的遗传粒子群混合算法

针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种遗传粒子群混合算法。通过对算法中惰性粒子和局部最优粒子分别进行交叉变异,以及消除粒子速度对寻优的干扰,从而避免了粒子种群单一化和局部最优的问题。将该算法应用于虚拟企业伙伴选择实验,结果表明在进化代数和最优值方面是令人满意的。     

基于改进粒子群算法的隐马尔可夫模型训练

针对隐马尔可夫模型传统训练算法易收敛于局部极值的问题,提出一种带极值扰动的自适应调整惯性权重和加速系数的粒子群算法,将改进后的粒子群优化算法引入到隐马尔可夫模型的训练中,分别对隐马尔可夫模型的状态数与参数进优化.通过对手写数字识别的实验说明,提出的基于改进粒子群优化算法的隐马尔可夫模型训练算法与传统隐马尔可夫模型训练算法Baum-Welch算法相比,能有效地跳出局部极值,从而使训练后的隐马尔可夫模型具有较高的识别能力.     

一种改进的简化粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和精度低等缺点,提出了一种改进的简化粒子群优化算法(YSPSO)。该算法采用黄金分割法平衡惯性与经验之间的相互影响;同时,为避免错过全局最优值,增加反向随机惯性权重,使粒子在一定程度上具有反向搜索的能力。最后,对几个经典基准测试函数进行实验,结果表明,YSPSO算法在提高算法收敛速度和精度的同时,降低了陷入局部极值的可能性,提高了PSO算法的实用性。     

基于自适应参数与混沌搜索的PSO算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统粒子群优化(PSO)算法在求解柔性作业车间调度问题中的不足,提出了基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法。对粒子群算法中的惯性系数等参数采用基于迭代搜索而自适应调整的方式,使粒子在初期以较大惯性进行大范围搜索,后期逐渐减小惯性而转入精细搜索。这种方法改变了传统粒子群算法在求解过程中的盲目随机与求解精度不高的问题;同时,通过在局部搜索过程中引入混沌技术,扩大对最优解的寻找范围,以此避免算法陷入局部最优,有效提高算法的全局寻优能力。实验结果表明,基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时能够获得更优粒子适应度平均值及更好的优化目标。所提算法对求解柔性作业车间调度问题可行,有效。     

随机交叉粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点,设计了一种随机交叉算子,提出了随机交叉粒子群优化算法。该算法在每次迭代中,对当前粒子和整个粒子群的最优粒子进行随机交叉,产生新的较优粒子并代替原来的粒子,从而加快了算法的收敛速度,增强了算法的寻优能力。仿真结果表明,该算法具有较高的优化性能。