基于禁忌搜索的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法（PSO）易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题,利用禁忌搜索算法较强的“爬山”能力,搜索时能够跳出局部最优解,转向解空间的其他区域的特点,提出了一种新的基于禁忌搜索（TS）的混合粒子群优化算法（TS—PSO）,并选用两个函数进行测试．结果表明,TS—PSO比其他改进粒子群算法更能提高收敛速度,获得全局最优解．     

求解非线性方程组的一种新方法及应用

针对非线性方程组求解问题提出一种变异量子粒子群算法,该算法首先把非线性方程组的求解转化为约束优化问题,然后根据可行性规则,引入约束违反度函数,结合变异算子,不断地寻找更优可行解,逐渐达到搜索全局最优解。数值实验表明,所设计变异量子粒子群算法是可行的、有效的,是求解非线性组的一种成功算法。     

基于Lagrange乘子法的一种新型改进粒子群优化算法

社会和生产实践中抽象出来的模型一般为非线性约束优化,而约束优化一般很难直接求解.首先,我们通过引进增广lagrange乘子法,将约束优化转化为有界约束优化,然后引入粒子群优化算法来进行求解,并且我们提出来一种嵌入了最速下降法的改进粒子群优化算法,以此来解决标准粒子群算法中收敛速度慢和精度低的问题,提高了搜索的效率,特别是局部搜索的效率.改进算法有效地结合了粒子群优化算法比较强的全局搜索能力和最速下降法的精细快速的局部搜索能力,相比于标准粒子群优化算法,克服了收敛速度慢的特点.数值实验表明,通过改进的粒子群优化算法可以找到所求优化问题的全局最优解.     

改进型混沌粒子群算法求解函数均值问题

针对基本粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于有限作用域的混沌粒子群优化算法。利用特定的初始分布涵盖全局最优值,利用混沌序列良好的非线性性质来影响粒子速度的更新过程;以有限作用域外的粒子遍历优化问题的可行域,从而增加粒子对可行域的广度搜索,以有限作用域内的粒子搜索最优值,从而提高全局最优值的精度搜索效率。把本文算法应用到函数均值求解的实验中,结果表明,本文算法具有较好的求解精度和求解效率值。     

基于时间因子的混沌粒子群优化K-means算法

针对传统的K-means算法对初始聚类中心取值敏感和易陷入局部最优解等缺点,提出一种带时间因子的改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)聚类算法。首先在PSO算法中引入反映时间效应的动态调整时间因子,以避免粒子在最优解附近震荡,为保证粒子在规定范围内运动,采用边界缓冲墙对越界粒子进行处理;其次针对粒子群算法存在的全局搜索性能问题,通过改进的混沌技术对粒子群进行扰动,以混沌搜索替代随机搜索,确保种群的多样性,进而使粒子群向更优的方向移动;最后将改进后的粒子群算法结合K-means算法,以提高粒子的局部勘探能力,从而更快地找到全局最优位置。对UCI中的Iris数据集和Wine数据集仿真表明,该算法相比其他2种算法,聚类准确率分别增长了5.1%和1.3%,1.79%和1.09%。     

基于经济负荷分配的混沌迭代粒子群算法

为高效求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题,提出了一种混沌迭代粒子群算法：粒子群算法的全局搜索能力很强,但易陷入局部最优,混沌的遍历性特性可有效抑制早熟现象。将最优迭代因子引入粒子群算法,对经粒子群算法搜索后的先验解进行基于一种新 Ｔｅｎｔ映射的混沌变异,并改进算法的迭代策略,以平衡粒子的全局和局部性搜索,避免了早熟收敛。通过 ６机组、１５机组的仿真试验,以及同其他算法仿真结果的比较,验证了本算法良好的收敛性和寻优性。     

趋优算子和Levy Flight混合的粒子群优化算法

针对Levy Flight粒子群优化算法（LFPSO）普适性不强和搜索效率不高等问题,提出了一种改进的LFPSO算法（ILFPSO）,即趋优算子与Levy Flight混合的粒子群优化算法。首先,对Levy Flight进行改进,防止产生无效解,得到改进的Levy Flight;然后,将既有一定全局搜索能力又有较强局部搜索能力的趋优算子与改进的Levy Flight有机融合,以便更好地平衡算法的全局和局部搜索能力;最后,对速度边界动态调整,有利于搜索前期找到全局最优点和搜索后期找到局部最优解。28个benchmark函数优化仿真结果表明,与4种最先进的PSO改进算法LFPSO、ELPSO、SRPSO和RLPSO相比,ILFPSO更具有竞争性的优化性能、更好的普适性和更快的运行速度。     

一种求解Job Shop调度问题的混合粒子群优化算法

目的 解决单一粒子群算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量.方法 采用粒子群算法进行全局搜索,将禁忌搜索算法用于并行局部搜索,禁忌搜索在找到改进解的邻域时采用动态记忆的方式.结果 在较短时间内,找到了LA21,LA24等典型benchmarks问题的最优解.十次求解的平均值的平均相对误差百分比比并行遗传算法和禁忌搜索算法分别小了2.94%和0.56%.结论 提出一种混合粒子群算法,增强了粒子群算法的局部搜索能力,说明该混合粒子群优化算法是有效的.     

混合算法在轻钢结构优化设计中的应用

结合粒子群优化（PSO）算法快速的全局收敛性和蚁群优化（ACO）算法较强的寻优能力,提出了一种融合PSO算法和ACO算法的混合算法。首先利用PSO算法较强的全局搜索能力,产生各粒子的最优位置值;然后对ACO算法的蚂蚁总个数进行调整,在保证算法全局搜索能力的同时,避免陷入局部最优;最后利用改进的ACO算法对最优位置值做进一步优化。将该混合算法应用于轻钢结构优化设计中,建立优化设计模型。以轻钢门式框架为例,利用该模型进行优化分析,并与文献[11]中改进模拟退火算法的优化结果进行对比。结果表明,混合算法经过61次迭代后能够求出较好的全局最优解,合理可行。     

基于PSO算法的CMOS运算放大器优化设计

针对CMOS运算放大器设计中缺乏自动设计工具,采用手工设计很难提高电路性能的问题,基于群智能技术提出了一种改进的粒子群优化算法(PSO)来进行全局优化求解.主要将CMOS运算放大器的电路性能解析方程转化成粒子位置的求解,先初始化粒子的速度和位置,然后不断迭代更新,直到搜索出全局最优值.仿真结果表明,该方法可以提高CMOS运算放大器的性能,在精度和速度上优于遗传算法和基本PSO算法的设计效果.     

基于SFLA-PSO算法的几何约束求解

为提高求解几何约束问题的效率和收敛性,将几何约束问题等价为求解非线性方程组问题。并将约束问题转化为一个优化问题,采用基于混洗蛙跳（SFLA：Shuffled Frog Leaping Algorithm）和粒子群优化（PSO：Particle Swarm Optimization）算法求解该问题。SFLA-PSO算法采用将SFLA和PSO二者相结合的方法,利用PSO算法进行族群局部搜索,利用SFLA的多种群的进化方法进行族群的混选,相互取长补短,以达到收敛速度快和全局搜索的目的。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。     

一种信息点多样性的粒子群优化算法

针对PSO在寻优后期尤其在高维搜索空间中无法得到满意结果,提出了一种信息点多样性的改进粒子群优化算法。粒子个体最优位置及全局粒子最优位置是两个有用的精确的信息点,而PSO的信息交互方式正依赖于这两个信息点,从多样性方面考虑,将该有用的信息点增加为粒子个体最优位置附近随机的一点。实验仿真结果表明,新算法的全局搜索能力、收敛速度、精度和稳定性均有了显著提高。     

融合改进PSO和K-调和均值的混合聚类算法

为了提高聚类算法的全局搜索能力,提出了一种融合改进的粒子群算法(IPSO)和K-调和均值聚类(KHM)的混合聚类算法(IPSO-KHM)。该算法为了改进PSO算法容易陷入局部最优的缺点,提出了一种粒子突变策略,根据粒子分布密集程度及粒子在当前最优值附近的相对分布位置,通过移动低效粒子使之远离当前局部最优值,从而提高粒子全局搜索的效率,避免陷入局部最优。实证分析结果表明:IPSO-KHM算法的聚类效果、收敛速度、分类精度等性能优于其他算法。     

基于并行文化微粒群优化算法的非线性方程组解法

并行文化微粒群优化算法是一种改进的微粒群优化算法,具有较强的全局搜索能力。将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,应用并行文化微粒群优化算法求解非线性方程组的解。计算中不需要使用目标函数的导数信息和初始点信息,数值实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

基于多模态优化问题的粒子群算法研究

多模态优化问题包含多个全局最优解或局部最优解,求解多模态优化问题难度较高。为了更有效地求解多模态优化问题,提出用粒子群算法求解多模态问题。研究了星型拓扑结构及环型拓扑结构的算法模型,并引入线性递减惯性权重对两种粒子群算法进行改进,让粒子群算法的惯性权重从一个较大的数值线性递减到一个较小的数值,从而提高种群搜索的多样性和精度。用15个复杂的多模态测试函数对两种粒子群算法进行仿真实验,实验结果表明,引入线性递减惯性权重的环型拓扑结构粒子群算法的搜索能力明显更强,更适用于多模态优化问题的求解。     

一种改进的粒子群算法

针对粒子群算法搜索精度不高的问题,提出了一种改进的粒子群算法。该算法一方面通过跟踪个体极值、全局极值和周围极值来搜索解空间的最优值;另一方面通过引入3种非线性递减函数对惯性权重进行调整,仿真结果表明改进的粒子群算法具有更强的寻优能力及更高的搜索精度。     

基于改进 PSO 算法的 6R 机器人逆运动学分析

对于有封闭解的 6R 机器人的逆运动学运算,虽然可采用解析解法、数值解法,但均需要庞大 的计算量。此外,对于机械臂逆向运动学问题,经典粒子群（PSO）算法的多次仿真实验中,存在不稳定问 题和易陷入局部最优与种群单一的问题。为此,提出一种改进的 PSO 算法：引入动态权重因子,利用动态 权重调整因子结合 CMA-ES 算法步长更新方法,平衡全局搜索和局部搜索能力;引入收缩学习因子,防止 在迭代过程中陷入局部最优。并以 REBot-V-6R 机器人为例,建立了机器人的正运动学模型,将机器人的逆 运动学求解问题转换为改进 PSO 算法的寻优问题,分别对机器人的位置误差与姿态误差进行仿真。通过将 仿真结果与经典 PSO 算法和遗传算法的仿真结果进行对比,得知在求解精度和求解稳定性方面,所提改进 算法的性能明显提升,因而验证了算法的可行性与有效性。     

适于混合整数非线性规划的混合粒子群优化算法

通过加强粒子群优化（PSO）算法处理约束和整数变量的能力,使其适于求解混合整数非线性规划（MINLP）,构建了一种混合粒子群优化（HPSO）算法.建立了种群的约束矩阵来反映其解满足约束的情况,运用Pareto支配概念评价解的优劣,确定种群的局部最优点和全局最优点.通过增设基于距离函数的概率取整操作和随机变异的解修复操作,加快了搜优速率.利用各粒子的局部最优点信息更新速度,采用多粒子群策略增强了种群多样性.实例测试结果显示,与其他算法相比,HPSO算法具有更好的全局寻优能力,收敛速度更快.     

基于小生境粒子群的属性约简算法

遗传算法（GA）及蚂蚁算法（ACO）等进化属性约简算法,具有全局寻优的优点,但存在算法时间复杂度高,搜索空间大等不足;粒子群（PSO）属性约简算法,虽然可提高求解效率,但易陷入局部最优.本文引入小生境技术,提出基于小生境粒子群的属性约简算法,利用小生境技术造就种群的多样性,使解保持多样化,以此避免粒子群属性约简算法易早熟收敛的缺点.理论分析及实验结果表明,该算法是有效可行的.     

柴油机燃烧产物的扰动粒子群求解方法

针对内燃机燃烧产物平衡浓度求解的难题,本文使用平衡常数法将燃烧产物平衡浓度的求解转化为求解非线性方程组。对此非线性方程组使用二范数格式转化为无约束条件下的优化问题,以获得更强求解能力和避免矩阵奇异。在基本粒子群算法的基础上,将粒子初值由随机自由分布修改为在给定初值附近分布以加快收敛速度。在全局搜索过程中增加搜索路径扰动以增强全局搜索能力。使用扰动粒子群算法可成功用于内燃机氮氧化物生成预测,收敛精度可达10-10量级,且实现简单、全局收敛能力强。通过对比Newton-Raphson算法、粒子群算法和STANJAN算法发现,扰动粒子群算法的收敛精度更高且具有更好的稳定性。