基于混沌的多目标粒子群优化算法

针对多目标优化问题,提出了一种改进的粒子群算法.该算法为了寻找新解,引入了混沌搜索技术,同时采用了一种新的方法--拥挤距离法定义解的适应度.并采取了精英保留策略,在提高非劣解集多样性的同时,使解集更加趋近于Pareto集.最后,把算法应用到4个典型的多目标测试函数.数值结果表明,该算法能够有效的收敛到Pareto非劣最优目标域,并沿着Pareto非劣目标域有很好的分散性.     

一种基于相角映射的改进多目标粒子群优化算法

提出一种相角粒子群优化算法求解多目标优化问题。该算法采用相角映射实现了粒子在相角空间上仅依赖于归一化多目标函数的快速搜索,在粒子飞行信息共享机制上引入共享池概念,提出基于关联支配排序和相似度排序的共享池更新策略,提高了Pareto解的多样性。采用Sigma领导策略和混沌变异操作,平衡了算法的快速搜索能力和全局寻优能力。标准多目标测试函数和电力系统广域阻尼控制多目标优化算例表明了所提出算法的可行性和有效性。     

多目标优化的粒子群算法研究

本文介绍了粒子群优化算法PSO中的多目标优化的粒子群算法及其应用,并将其运用在防守对方多个前锋球员的进攻威胁,以粒子群算法随机性来适应不断变化的形势。     

混合择优的多目标免疫粒子群优化算法

为解决多目标粒子群优化算法存在解的多样性差、分布不均等问题,提出一种混合择优机制：在迭代过程中每个粒子依概率,根据解集信息熵或Sigma值确定其全局极值;并直接对解集进行基于信息熵的克隆选择,根据支配关系更新解集,充分发掘分布性更好的解。测试函数的仿真实验结果表明,该算法在保持较好的收敛性能的同时,其求解的分布性指标要明显优于其他算法,这说明混合择优机制能够有效地提升多目标粒子群优化算法求解的多样性和分布性。     

混沌粒子群优化算法研究

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出一种求解优化问题的混沌粒子群优化(CPSO)算法.该算法的基本思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.典型复杂函数优化仿真结果表明该方法是一种较简单有效的算法.     

混沌粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。本文把混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中,这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前杠子群体中的最优粒子进行混沌寻优,然后把混沌手优的结果随机替换粒子群体中的一个粒子。通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。仿真结果表明混沌粒子群优化算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。     

基于混沌搜索的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术。文章把混沌优化搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于混沌搜索的粒子群优化算法。该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高的算法的收敛速度和计算精度。仿真计算表明,该算法的性能优于基本PSO算法。     

云计算环境下基于粒子群算法的多目标优化

为了优化资源的部署调度,需要考虑处理费用、传输费用,并提高云计算的性能.对云计算环境下特点进行了研究,把云计算环境下的数据部署和任务调度问题映射为处理交互图,对处理交互图进行分析、提出了多目标优化模型,并通过粒子群算法对多目标模型进行优化.仿真结果表明,该多目标优化模型和算法不但能优化处理时间、传输时间,也能优化处理费用和传输费用.     

基于环境选择和配对选择的多目标粒子群算法

为了使多目标粒子群算法中种群粒子能够快速地收敛于怕累托最优边界,针对标准多目标粒子群算法中缺乏粒子评价标准以及种群个体历史最优值位置和全局最优值位置选择问题,提出了一种基于环境选择和配对选择策略的多目标粒子群算法.该算法在每次迭代时,采用SPEA2中的环境选择和配对选择策略及适应度值计算方法,以此来提高种群粒子之间的信息交换力度,减少标准多目标粒子群算法中大量的随机性,使种群粒子能够更快速地收敛于怕累托最优边界.经典测试函数的仿真实验结果表明,在标准多目标粒子群算法中运用SPEA2的环境选择、配对选择策略和适应度值计算方法,能够使种群粒子更快速地收敛于帕累托最优边界,验证了算法改进的可行性和有效性.     

基于多策略的多目标粒子群优化算法

针对目前多目标粒子群优化算法的收敛性能和非劣解的多样性不能同时得到满足等缺陷,提出一种基于多策略的多目标粒子群优化算法（Multi-Objective Particle Swarm Optimization algorithm for Multi-Strategy,MS-MOPSO）。采用非支配排序和拥挤距离排序相结合策略,重新划分外部种群和进化种群;采用小生境选择策略,在外部种群中选择最佳粒子作为领导粒子,用于领导进化种群中粒子的进化;在进化种群中利用多尺度高斯变异策略,平衡算法的全局搜索和局部精确搜索;采用邻域认知个体极值更新策略,不断更新个体极值。将该算法应用到典型的多目标测试函数,并与其他多目标优化算法进行对比分析,测试结果表明该算法中四个策略的有效性和互补性,同时验证了该算法不但具有较好的收敛性和收敛速度,而且该算法最优解的分布具有良好的均匀性和多样性。     

基于混沌的PSO粒子滤波算法

粒子群优化(PSO)粒子滤波算法容易陷入局部最优,从而降低算法精度。针对该问题,提出一种基于混沌的PSO粒子滤波算法。该算法通过混沌搜索算法找到全局最优位置,驱散聚集在局部最优的粒子群,使其向全局最优位置靠近,增加有效估计粒子数,抑制粒子退化与枯竭问题。仿真结果表明,与传统的粒子滤波算法和PSO粒子滤波算法相比,改进算法的估计精度有较大提高。     

基于均匀设计的聚类多目标粒子群优化算法

为更有效地求解多目标优化问题,提出一种基于均匀设计的聚类多目标粒子群算法UCMOPSO。采用基于均匀设计的交叉操作尽可能地获得目标空间中均匀分布的非劣解,帮助种群跳出局部最优解,并通过一种新的聚类操作选择外部存档中有代表性的非劣解,从而控制外部存档规模,降低计算复杂度。对基准函数的测试结果表明,UCMOPSO算法相比同类算法在收敛性和分布性方面具有优势。     

基于改进BPSO的Web服务组合选择算法

为使现有Web服务组合的服务选择技术满足用户需求,提出一种基于改进二进制粒子群优化(BPSO)的服务选择算法。引入变异算子和线性递减惯性权重,解决传统二进制BPSO的早熟收敛问题,采用粒子记忆性对不满足约束条件的个体进行修正。实验结果表明,该算法能提高寻优效率。     

基于多因子粒子群的高维数据特征选择算法

特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一项重要的数据预处理技术,它旨在最大化分类任务的精度和最小化最优子集特征个数。运用粒子群算法在高维数据集中寻找最优子集面临着陷入局部最优和计算代价昂贵的问题,导致分类精度下降。针对此问题,提出了基于多因子粒子群算法的高维数据特征选择算法。引入了进化多任务的算法框架,提出了一种两任务模型生成的策略,通过任务间的知识迁移加强种群交流,提高种群多样性以改善易陷入局部最优的缺陷;设计了基于稀疏表示的初始化策略,在算法初始阶段设计具有稀疏表示的初始解,降低了种群在趋向最优解集时的计算开销。在6个公开医学高维数据集上的实验结果表明,所提算法能够有效实现分类任务且得到较好的精度。     

基于个体状态的粒子群优化算法

针对标准粒子群算法的种群多样性丧失和算法早熟收敛问题,借鉴自然界中群居动物个体行为的独立性特征,提出粒子的个体状态概念,给出一种基于微粒个体状态和状态迁移的粒子群优化算法。对典型函数测试结果的比较表明,改进后算法的寻优能力明显高于标准粒子群算法。与其他改进算法相比,该算法的寻优能力也较强。     

基于粒子群优化的Unscented粒子滤波算法

针对Unscented粒子滤波(UPF)算法中的粒子退化及重采样引起的粒子枯竭等问题,利用粒子群优化算法使粒子通过比较其当前值与最优粒子的适应度值调整自身速度,向高似然域移动,寻找最优位置,并对重采样过程进行优化,以缓解粒子的退化及枯竭问题。实验结果证明,该算法提高了UPF算法的状态估计精度。     

基于粒子群优化和判别熵信息的基因选择算法

为了以较少冗余的特征基因得到较高的分类准确率,提出一种基因选择算法。通过分析基因对不同类别间的判别熵信息,剔除大量的冗余基因,以形成一个初选基因库。在初选基因库中,运用粒子群优化算法结合基因组,对不同类别问的判别熵信息和样本分类准确率进行最优基因子集选择。在2组基因微阵列数据上的实验结果表明,该算法不仅能够获取较少冗余的可解释基因子集,而且对最终选择出的特征基因也能获得较高的样本识别率。     

离散多目标量子微粒群聚类算法*

聚类是数据挖掘中重要的数据处理方法.文中提出改进的离散多目标量子微粒群聚类算法.针对类中心数目未知的情况,引入整数编码策略,基于Canopy策略预测类中心的数目,设计有效的微粒群初始化策略.通过引入与、并和差异算子,定义改进的离散量子微粒更新公式.将文中算法应用于7组真实数据集,并对比2种典型单目标聚类算法和3种多目标聚类算法,验证文中算法性能.     

基于平衡搜索策略的多目标粒子群优化算法*

鉴于平衡全局和局部搜索在多目标粒子群优化算法获取完整均匀Pareto最优前沿方面的重要性,设计平衡全局和局部搜索策略,进而提出改进的多目标粒子群优化算法(bsMOPSO).文中策略在局部搜索方面设计归档集自挖掘子策略,通过对归档集中均匀分布的部分粒子进行柯西扰动,使归档集涵盖整个前沿面的局部搜索.在全局搜索方面设计边界最优粒子引导搜索子策略,以边界最优粒子替换部分粒子的全局最优解,引导粒子向各维目标的边界区域搜索.选取4种对比算法在ZDT和DTLZ系列的部分测试函数上进行实验,结果表明bsMOPSO具有更快的Pareto最优前沿收敛效率和更好的分布性.     

基于粒子群优化的QoS组播路由算法

QoS(QualityofService)组播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已证明了该问题是NP完全问题。论文将基于群智能演化计算技术的粒子群优化算法用于此类问题的求解。算法引入了交换,插入,删除,增量等操作算子和操作算子序列等概念,并在此基础上对基本的粒子群优化算法进行改进,使之适合于QoS组播路由的求解,仿真结果显示,该算法取得了满意的效果,在寻优速度上优于遗传算法。