基于动态随机搜索和佳点集构造的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化算法局部搜索能力不足和易出现早熟收敛的问题,提出一种基于动态随机搜索和佳点集构造的改进粒子群优化算法。该算法通过引入动态随机搜索技术,对种群当前最优位置进行局部搜索;采用佳点集构造对陷入早熟收敛的种群重新初始化;引入负梯度方向直线搜索来加速算法寻优。仿真实验结果表明,与标准粒子群优化(SPSO)算法和耗散粒子群优化(DPSO)算法比较, 提出的改进算法具有快速的收敛能力而且能有效地跳出局部最优, 优化性能得到明显提高。     

简化粒子群优化方法的改进研究

为了有效提高粒子群优化算法的收敛速度和搜索精度,增强算法跳出局部最优,寻得全局最优的能力,提出了一种改进的简化粒子群优化算法。该算法考虑了粒子惯性、个体经验和全局经验对于位置更新影响力的不同,改进了位置更新公式,克服了粒子群优化算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点。标准函数测试结果表明该改进算法的收敛速度和搜索精度有了很大的提高。     

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     

一种带混沌变异的粒子群优化算法

为了克服粒子群算法在进化后期存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了一种混沌变异粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率对种群中非优胜粒子进行变异操作,并对全局最优位置进行小范围混沌扰动,以增强算法跳出局部最优的能力。对几种复杂典型函数与标准粒子群算法进行了仿真测试,结果表明该算法明显改善了全局搜索能力和抗早熟收敛性能。     

一种基于竞选领导策略的改进粒子群算法

针对标准粒子群算法由于粒子多样性的大量丧失而导致的算法易陷入局部最优解,收敛精度不高的问题,提出一种基于竞选领导策略的改进粒子群算法,该算法在全局最优粒子的领导能力丧失时,通过引进细菌觅食算法的趋化算子对精英粒子进行优化,然后选出更具领导能力的粒子作为新的领导粒子来带领种群跳出局部最优解,以增强算法的全局搜索能力。通过四个典型函数的测试,结果表明改进算法在较好保留了标准粒子群算法快速收敛优点的前提下,有效地预防了早熟现象的产生,提高了收敛精度。     

基于紧凑度和调度处理的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法存在收敛速度慢和难以跳出局部最优等问题,提出了一种基于紧凑度和调度处理的粒子群优化算法。给出了粒子紧凑度和调度处理的概念和方法,通过动态评价粒子群中各粒子间的紧凑程度,从而确定调度的粒子,进而对其进行调度处理,避免粒子陷入局部最优。对11个常见的标准函数进行测试,并与标准粒子群算法和其他改进算法进行对比,实验结果表明,基于紧凑度和调度处理的粒子群优化算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。     

引入人工蜂群搜索算子的粒子群算法

针对标准粒子群算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题,提出一种引入人工蜂群搜索算子的粒子群算法.首先利用人工蜂群搜索算子很强的探索能力,对粒子搜索到的历史最优位置进行搜索以帮助算法快速跳出局部最优点;然后,为了提高算法的全局收敛速度,提出一种基于混沌和反学习的初始化方法.通过12个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,所得结果表明所提出的算法具有较快的收敛速度和很强的跳出局部最优的能力.     

一种反演问题求解的免疫克隆粒子群优化算法

为了克服标准粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优以及进化后期收敛速度慢等缺陷,分析了标准PSO算法早熟收敛的原因,提出了基于混合变异机制的免疫克隆粒子群优化(ICPSO)算法并将其应用到波阻抗反演问题中.克隆选择算子能够在局部极值点接近全局最优点时有效增强最优粒子跳出局部解的能力;引入混沌映射Tent序列加速最优粒子的变异学习,在局部极值点与全局最优点距离较远时扩大遍历范围,避免陷入局部极值.通过理论模型试算表明,ICPSO算法在进行波阻抗反演时不仅收敛速度快,而且具有较高的反演精度和抗噪性能.     

基于扰动的精英反向学习粒子群优化算法*

针对粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛精度低的缺点,提出了一种基于扰动的精英反向学习粒子群算法。算法采用在粒子迭代的过程中,以一定的概率对当前的最优个体进行动态一般反向学习生成其反向解,引导粒子向最优解空间靠近;用一种非线性递减的方式改变惯性权重,以提高算法的收敛速度和收敛精度;采用扰动的方式增强算法的局部探索能力,帮助粒子跳出局部最优解。在14个标准函数上进行仿真测试,结果表明改进算法具有更高的收敛速度和收敛精度,能有效的避免陷入局部最优,适合求解函数优化的问题。     

基于改进PSO算法的LSSVM入侵检测模型

在基本PSO算法和线性权重下降PSO算法的基础上,提出一种并行PSO算法,将粒子群分成两组,分别采用不同的惯性权重,各侧重于全局搜索和局部搜索,根据进化代数动态调整两种算法中进化的粒子数。通过仿真实验,证明了并行PSO算法的寻优性能优于基本PSO算法和线性权重下降PSO算法。     

改进的二阶振荡粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部最优等问题,分析了粒子群算法的进化方程,提出了一种改进的粒子群优化算法。算法在振荡环节采用互不相同的参数取值来调节粒子群算法的全局和局部搜索能力,并通过对测试函数和机器人路径规划问题仿真模拟,与标准PSO、标准二阶PSO、二阶振荡PSO算法的实验结果进行对比分析,验证了所提出算法的有效性和可行性。     

基于拓扑结构与粒子变异改进的粒子群优化算法

为使粒子群优化算法(PSO)优化过程的多样性与收敛性得到合理解决,以提高算法优化性能,基于种群拓扑结构与粒子变异提出两种粒子群改进算法RSMPSO和RVMPSO.改进算法将具有信息定向流动的闭环拓扑结构与星型拓扑结构或四边形拓扑结构相结合,促使粒子在前期寻优过程中具有较高的多样性,保证搜索的广度,而在后期满足粒子群的整体收敛性,保证寻优的精度.同时,将布谷鸟搜索算法(CS)中的偏好随机游走变异策略引入改进算法中,增强粒子跳出局部最优的能力.对标准测试函数的仿真实验表明,所改进的PSO算法与其他6个对比算法相比不仅操作简单,优化精度高,而且在算法收敛性及稳健性方面都有着更出色的表现.     

粒子群和人工鱼群混合优化算法

提出基于粒子群的人工鱼群混合优化算法,该算法综合利用人工鱼群算法的良好全局收敛性和粒子群算法的局部快速收敛性、易实现性等优点,克服人工鱼群算法收敛速度慢及粒子群算法后期全局收敛差的缺点,发挥了两者的优越性,并成功应用于求解具有变量边界约束的非线性的复杂函数最优化问题和求解复杂化学方程根的问题。仿真结果表明,混合粒子群算法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度。     

基于AKPSO算法的加速度计快速标定方法

针对粒子群优化（ PSO）算法在加速度计标定优化后期出现的早熟、陷入局部最优的不足,以及KalmanPSO（ KPSO）算法在设计与应用过程中存在的缺陷,提出了基于自适应 Kalman 滤波的改进 PSO （ AKPSO）算法,并将其成功应用于加速度计快速标定。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立了粒子群系统状态方程和观测方程;采用指数加权的自适应衰减记忆Kalman滤波来对粒子的位置进行估计。加速度计标定仿真结果表明：所提出的算法在收敛速度、收敛精度方面都要优于PSO,KPSO算法,有效地提高了加速度计的标定精度。     

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。     

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。     

人工鱼群与微粒群混合优化算法*

针对人工鱼群算法局部搜索不精确、微粒群优化算法易发生过早收敛等问题,提出一种新的人工鱼群与微粒群混合优化算法。算法的主要思想是先利用人工鱼群的全局收敛性快速寻找到满意的解域,再利用粒子群算法进行快速的局部搜索,所得混合算法具有局部搜索速度快,而且具有全局收敛性能。最后,以五个标准函数和一个应用实例进行测试,测试结果表明,提出的算法在一定程度上避免了陷入局部极小,加快了收敛速度且提高了搜索精度。     

应用微粒群算法确定有机化合物分子式

针对基本微粒群优化算法（PSO）存在容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺点,在整数空间使用带收缩因子的微粒群优化算法基础上,提出了一种带变异概率的微粒群优化算法（IPSO）,用于提高微粒群的多样性,避免算法陷入局部最优解。实验证明,改进后的微粒群优化算法在防止早熟和加快收敛方面优于基本PSO算法和基本PSO算法加一半微粒随机初始化算法（PSO_HPO算法）。IPSO算法应用到确定有机化合物分子式时,取得了很好的效果。     

随机微粒群优化算法

微粒群优化算法是继蚁群算法之后又一种新的基于群体智能的启发式全局优化算法,其概念简单、易于实现,而且具有良好的优化性能,目前已在许多领域得到应用。但在求解高维多峰函数寻优问题时,算法易陷入局部最优。该文结合模拟退火算法的思想,提出了一种改进的微粒群优化算法——随机微粒群优化算法,该算法在运行初期具有更强的探索能力,可以避免群体过早陷入局部极值点。基于典型高维复杂函数的仿真结果表明,与基本微粒群优化算法相比,该混合算法具有更好的优化性能。