改进粒子群算法在城轨列车节能运行中的应用

针对当前城轨列车准点节能操纵运行,提出了一种基于模拟退火(SA)改进粒子群优化(PSO)算法的列车节能运行控制策略.首先在考虑列车动力学特性、区间限速和线路坡度的基础上,建立列车动力学模型和列车准点节能优化控制模型.其次采用SA的压缩因子粒子群算法与操纵工况相结合求解列车节能控制能耗模型,求得列车节能运行工况转换速度序...     

并行仿真的粒子群优化算法异步模式研究

粒子群优化算法,起源于鸟群行为的研究,是一种基于群智能的进化计算技术,通过粒子之间的协作与竞争以实现对多维复杂空间的高效搜索。该文研究了粒子群优化算法的生物特征,提出粒子群优化算法的异步模式,使进化中的粒子个体充分表现出独立性,种群表现出异步性。异步模式的程序实现通过MFC多线程并行仿真实现。最后,采用经典测试函数验证异步模式的有效性,测试结果表明：与同步模式(经典PSO算法)比较分析,异步模式的收敛速度显著提高,同时刻的寻优效果更好。     

具有量子行为粒子群优化算法的并行化研究

在研究了具有量子行为粒子群算法的基础上,受遗传算法并行化的启发,对具有量子行为的粒子群算法提出并实现了新的并行化策略。针对通信时间过长的问题,提出了改进方法。最后通过benchmark测试函数,将并行化量子粒子优化算法和二进制遗传算法、十进制遗传算法、粒子群优化算法的并行化方法进行了仿真比较,并对结果进行了分析。     

保持粒子活性的改进粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法（particle swarm optimization, 简称PSO）存在的早熟收敛问题,提出了一种保持粒子活性的改进粒子群优化（IPSO）算法。当粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索。通过对4种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度,而且能够更有效地进行全局搜索。     

粒子群优化算法改进及展望

粒子群优化算法是一种启发式全局优化技术,一种基于群智能的演化计算方法。本文给出了多种改进形式以及与其他算法的比较,并提出了未来可能的研究方向。     

改进粒子群算法优化微生物连续发酵过程

针对微生物连续发酵生产1,3-丙二醇动力学模型,以稳态时刻1,3-丙二醇的浓度最大化为目标函数,建立以注入甘油浓度和稀释速率为优化变量的优化模型。证明了该模型最优解的存在性。进一步,构造了改进的粒子群优化算法求解此优化模型。数值结果表明稳态时刻1,3-丙二醇的浓度比已有结果有显著提高。     

粒子群优化算法

系统地介绍了粒子群优化算法，归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重、收敛因子、跟踪并优化动态目标等模型。阐述了算法在目标函数优化、神经网络训练、模糊控制系统等基本领域的应用并给出其在工程领域的应用进展，最后，对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望，指出其在计算机辅助工艺规划领域的应用前景。     

基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数优化

针对PID控制器参数整定问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的优化方法。该方法在实数编码及设定参数搜索空间的基础上,采用基于指数曲线的非线性惯性权值递减策略,以较大幅度地提高算法的收敛速度和精度;嵌入基于差分进化算法变异算子的局部搜索策略,以有效提高粒子个体的适应性和群体的多样性,改善解的质量,同时增强算法全局空间探索和局部区域改良能力的平衡。仿真结果表明,该方法与传统和智能算法相比较,所得到的控制器参数能够使控制系统获得更好的动态响应特性和满意的控制效果。     

基于改进粒子群算法的PID参数优化方法研究

针对标准粒子群算法的一些缺点进行了改进，提出了MWPSO优化算法，即Multi-Weight PSO。将MWPSO优化算法用几个标准测试函数进行测试，结果表明该算法优化结果的指标参数比标准PSO算法有所提高。在此基础上，用MWPSO优化算法对PID控制中的参数进行优化并将结果与遗传算法的结果进行比较，优化结果在保证PID控制稳定性基础上提高了PID控制的精度，且编码简单、易于实现。具有较好的应用前景。     

改进的粒子群优化算法

将基本粒子群算法粒子行为基于个体极值点和全局极值点变化为基于个体极值中心,并且按一定概率选择其他粒子的个体极值点,设计了一种新的粒子群优化算法.新算法的学习行为符合自然界生物的学习规律,更有利于粒子发现问题的全局最优解.实验结果表明了算法的有效性.     

基于多核微机的微粒群并行算法

提出了一种基于Logistic模型的惯性权重非线性调整策略,采用OpenMP多线程编程,在微机上实现了微粒群算法的多核并行计算。通过对BenchMark测试函数集中的5个函数进行测试,试验结果表明,采用基于Logistic模型的惯性权重非线性调整策略在算法成功率和收敛代数都优于线性调整策略,而基于OpenMP的微粒群多核并行计算使得计算速度得到提高。     

多策略融合的改进粒子群优化算法

为解决传统粒子群算法收敛精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种多策略融合的改进粒子群算法。首先,设计了一种基于中垂线算法的游离粒子位置更新方法,加快了游离粒子的收敛速度;其次,设计了一种在最优粒子附近生成爆炸粒子的策略,以增强算法的寻优精度和寻优速度,为适应前两个策略,还设计了一种仅依靠全局最优粒子位置的粒子速度更新策略;最后,将基于概率分层的简化粒子群优化算法的惯性权重和粒子位置更新方法用于本算法。与其他五种改进粒子群算法进行了对比实验,结果表明提出的改进算法无论是处理低维问题还是高维问题表现均具有较大优势,性能更优越。     

自适应免疫量子粒子群优化并行算法

提出了自适应免疫量子粒子群优化并行算法。为了克服粒子群优化算法早熟收敛以及粒子在进化过程中缺乏很好的方向指导的问题,采用了量子技术以及免疫机制,从而获得了一个自适应免疫量子粒子群优化算法。同时,针对该算法计算量大、耗时长的缺点,结合已有的并行计算技术,构造出了该算法的并行计算方法。仿真实验表明所提并行算法具有较好的性能。     

改进粒子群算法在高维复杂函数寻优中的应用

针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法结构,命名为多阶段多子群粒子群算法（Multi-stage Multi-subpopulation Particle Swarm Optimization,MMPSO）,该方法主要通过多子群之间阶段性的重分组策略,强化不同群体之间的信息交流,增大其搜索到全局最优解的概率,同时,为了保留粒子群算法高效优化的特点,通过分阶段搜索模式的转变,将全局最好模型收敛的快速性和局部最好模型收敛的全局最优性进行折中,确保改进后的粒子群算法拥有更强的全局搜索能力和尽量高的收敛速度。仿真实验证明,MMPSO算法相对于基本粒子群算法而言具有明显的精度优势。     

一种改进的约束优化粒子群算法*

提出一种新的约束优化粒子群算法。该算法采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件。在进化过程中,利用混沌序列初始化种群,选取最优粒子进行局部一维搜索,增强了在最优点附近的局部搜索能力,以加快算法的收敛速度;引入维变异方法保持种群的多样性。数值实验结果表明了该算法的有效性。     

一种改进的量子粒子群优化算法及其应用

为提高基于概率幅编码的量子粒子群算法的优化效率,提出了一种改进的量子粒子群优化算法。在改进的算法中,采用量子Hadamard门实现粒子位置的变异,将概率幅对换变异改进为更具柔韧性的旋转调整,有效避免了种群在搜索空间中多样性的丢失;通过分析惯性因子、自身因子和全局因子的关系,提出了一种根据粒子当前适应度自适应确定全局因子的方法。以函数极值优化问题为例,仿真结果表明改进算法的搜索能力和优化效率优于原量子粒子群算法。     

改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划

针对单一智能优化算法求解机器人路径规划时易陷入局部误区的问题,提出改进粒子群优化算法(GB_PSO)用于机器人路径规划.该算法以粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)为主体,由于遗传算法(genetic algorithm,GA)和细菌觅食算法(bacterial foraging optimization algorithm,BFO)更新策略所受环境影响的不同,拟合两种环境参数;然后计算粒子与不同环境参数之间的相关性将粒子群划分为两类,分别通过GA的选择、交叉、变异算子和BFO的趋化操作并行加强局部优化;最后通过改进的粒子群更新公式对粒子进行更新,实现机器人全局和局部路径的优化.实验结果表明,改进粒子群优化算法进行路径规划提高了局部和整体的搜索能力,路径规划速度快且路径距离短,同时具备更强的鲁棒性.     

粒子群优化算法的变形

分析了粒子群算法的惯性部分、个体认知部分和群体认知部分的作用,对粒子群算法迭代方程的各部分进行变形,获得了三种新形式的粒子群算法。用算例说明所得到的三个新的粒子群算法具有较好的优化能力。     

基于混合策略自适应学习的并行粒子群优化算法

针对当前各种粒子群优化算法解决问题时存在的局限性,提出一种基于混合策略自适应学习的粒子群优化算法(HLPSO)。该算法从收敛速度、跳出局部极值、探索、开发几个不同角度融合了4种具有不同优势的变异策略,当面对不同形态的复杂问题时通过自适应学习机制选择出合适的策略来完成全局寻优。通过对7个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,所得结果表明了所提出的算法具有较快的收敛速度、较高的精度以及很强的跳出局部极值的能力。     

定位-运输路线安排问题的改进离散粒子群优化算法

定位-运输路线安排问题(LRP)是集成物流中的一个NP-hard难题,为求解一类特殊的LRP问题,提出改进的离散粒子群优化算法.该方法采用整体优化的思想,将LAP和VRP集成在一起.通过合适的粒子编码方式,并改进粒子的运动方程,引入相应的变异算子和趋同扰动算子等,使得算法的适用性和性能获得了改善.通过仿真实验及与另2个典型算法的比较分析,证明了该算法的有效性.