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。     

一种混沌变参数粒子群优化算法

粒子群优化算法存在易陷入局部最优、收敛精度低、进化后期收敛慢等问题,混沌粒子群优化算法利用混沌运动的遍历性、随机性、规律性特点,很好地解决了粒子群优化算法陷入局部最优的问题,但混沌初始化会破坏已收敛的种群结构。在混沌粒子群优化算法的基础上,提出了一种混沌变参数粒子群优化算法。对陷入局部最优的种群进行混沌初始化,并采取一定的规则动态改变混沌运动的控制参数,以增强或减弱混沌方程的混沌特性,既可以减轻混沌初始化对已收敛种群结构的破坏性,又能利用混沌特性摆脱种群陷入局部最优问题,提高收敛精度,从而提高算法的全局寻优能力。通过仿真测试表明,混沌变参数的粒子群优化算法能有效避免种群陷入局部最优现象,收敛快、收敛精度高,全局寻优能力优于基本粒子群优化算法。     

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     

变异自适应混沌粒子群算法求解线性超定方程

针对粒子群算法容易陷入局部最优值和全局局部搜索平衡能力较差的问题,提出来变异自适应混沌粒子群算法.根据进化代数调节惯性权重和加速因子,新算法较好平衡了粒子群算法中的全局和局部搜索模型,利用变异因子可以使得粒子跳出局部最优值,保证种群后期仍然具有进化潜力.新算法在5个测试函数上和标准粒子群算法,自适应粒子群算法,混沌粒子群算法进行了比较,通过三种比较标准,结果说明了新算法具有较快的收敛速度,和较强的进化潜力.通过对线性超定方程组的求解,说明了新算法在数学方面具有较高的使用价值.     

一种混沌差分进化和粒子群优化混合算法*

为了改善差分进化粒子群算法的局部搜索能力和收敛速度,提出了一种混沌差分进化的粒子群优化算法。该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力。通过对三个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与DEPSO算法相比,全局搜索能力、抗早熟收敛性能及收敛速度大大提高。     

基于混沌粒子群优化的新型VRP求解算法

标准粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优,且精度较低、收敛速度慢,难以满足求解VRP的需求。本文提出了一种适用于求解VRP模型的新型混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法引入混沌序列,利用混沌对粒子的初始位置进行初始化,提高了样本的质量,并且对当前粒子附加混沌扰动,促使其跳出局部最优,提高了全局搜索能力,有利于在全局范围内寻找到最优值。实验结果表明,本文算法的收敛速度、精度及稳定性高于PSO算法,是一种有效的VRP求解算法.     

一种引入复合形算子的变异粒子群算法

针对粒子群算法存在的收敛速度较慢和早熟收敛两大难题提出了一种新的改进型粒子群算法：搜索初期由粒子群算法进行全局寻优,当判断粒子群体已经进入局部最优区域时,引入复合形算法迅速达到局部收敛,从而有效地提高粒子群算法的局部搜索能力。同时引入自适应变异惯性权重提高摆脱局部最优的能力,增加种群的多样性。通过典型优化函数的实验验证,该算法是一种兼顾局部性能和全局搜索能力的高效算法。     

基于分层多子群的混沌粒子群优化算法

在分层多子群结构模型的基础上,提出一种混沌粒子群优化算法(HCPSO).该算法对非线性递减的惯性权重进行混沌变异,并采用了混沌搜索方法.在更新全局历史最优位置每一维分量时,选取不同的若干个体作为学习对象,并计算它们的平均位置.混沌搜索区域半径可根据粒子个体最优位置与上述平均位置间的距离自适应地调整.通过对几种典型函数的测试结果表明,该算法具有较好的全局搜索和局部搜索能力,可有效避免早熟收敛问题.     

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。     

自适应变异的粒子群优化算法

针对粒子群算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值,根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增强算法跳出局部最优的能力,增大寻找全局最优的几率。对几种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了明显的提高,有效避免了早熟收敛问题。     

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.     

一种新的自适应动态文化粒子群优化算法

为了克服粒子群优化算法在解决复杂问题时易陷入局部最优的缺陷, 提出了一种新的自适应动态文化粒子群优化算法。该算法引入评价粒子群早熟收敛程度的指标来判断种群空间粒子群状态, 以确定影响函数对种群空间粒子群的作用时机, 当算法陷入局部最优时, 自适应地利用影响函数对种群空间进行变异更新, 从而有效发挥文化粒子群算法的双演化双促进机制。并且根据种群的早熟收敛程度自适应地调整粒子的惯性权重, 使种群在进化过程中始终保持惯性权重的多样性, 在算法的全局收敛性与收敛速度之间作一个很好的折中。最后对四个经典的测试函数进行仿真, 结果表明该算法具有很强的搜索能力, 收敛速度和收敛精度也有所提高。     

多分支混沌变异的头脑风暴优化算法

头脑风暴优化算法是一种受人类群体行为启发的新型群智能优化算法。该算法通过模拟人类使用头脑风暴创造性解决问题的行为,在解空间中分析个体分布,并使用变异生成新个体,多次迭代求得最优解,具有较高的鲁棒性和自适应能力。针对头脑风暴优化算法精度较差、易陷入局部最优导致早熟收敛的缺陷,提出了一种多分支混沌变异的头脑风暴优化算法。该算法选取8种混沌映射,设计了一种多分支混沌变异算子。当原始算法陷入局部最优时,使用多分支混沌变异生成新个体,利用多种混沌运动的遍历性、随机性和多样性,扩大了混沌空间的范围,增强了算法全局搜索的能力。对10个经典测试函数的10、20、30维问题进行测试,并与原始头脑风暴优化算法、粒子群优化算法、遗传算法和布谷鸟搜索算法进行对比,实验结果表明,所提出的算法可以有效避免陷入局部最优,具有更高的稳定性和全局搜索能力。     

基于分组混沌PSO算法的模糊神经网络建模研究

为改善记忆功放建模的精度,且针对粒子群算法早期收敛速度较快,但在后期易陷入早熟收敛,局部最优等特点,提出了一种分组并行混沌粒子群优化算法（Grouping Parallel-Chaotic Particle Swarm Optimization,GP-CPSO）,将分组粒子群优化算法与混沌思想相结合,并用该算法优化动态模糊神经网络（Dynamic Fuzzy Neural Network,DFNN）参数,建立DFNN功放模型。引入分组的CPSO群算法,将种群划分为若干个组,每组单独计算,大大提高了收敛速度,同时将混沌思想运用到每个粒子当中去,避免早熟和局部最优,缩短了迭代时间。通过仿真结果可以看到,GP-CPSO优化后的动态模糊神经网络建模的训练误差减小到0.1以内,收敛速度提高32.5%,从而验证了这种建模方法有效且可靠。     

基于改进混沌粒子群优化算法的聚丙烯生产调优

通过算法混合提出了一种改进混沌粒子群优化算法。将混沌搜索融入到粒子群优化算法中,建立了早熟收敛判断和处理机制,显著提高了优化算法的局部搜索效率和全局搜索性能。将改进混沌粒子群优化算法应用于聚丙烯生产调优中,首先建立了聚丙烯最优牌号切换模型,然后采用改进混沌粒子群优化算法求解该最优牌号切换模型。优化结果:表明,与常规混沌粒子群优化算法相比,改进混沌粒子群优化算法具有更佳的优化效率和全局性能。     

基于全局最优位置自适应选取与局部搜索的多目标粒子群优化算法

针对多目标粒子群优化算法全局最优位置〖BP(〗(gbest)〖BP)〗选取存在的缺陷和局部搜索能力弱的缺点,提出一种基于全局最优位置自适应选取与局部搜索的多目标粒子群优化算法MOPSO-GL。首先对Sigma法进行改进,引入拥挤距离机制,不再是粒子从档案中选择全局最优位置,而是档案成员从种群中选择合适的被引导粒子,引导种群均匀快速地向Pareto前沿飞行,提高了Pareto解的收敛性和多样性;其次当种群寻优能力减弱时,引入基于Skew Tent映射的变尺度全面搜索混沌优化策略对外部档案进行局部搜索,以提高算法的收敛性;最后通过与其他多目标优化算法的比较,结果表明MOPSO-GL具有更好的收敛性和分布性。     

一种嵌入局部混沌搜索的混合微粒群优化算法

该文研究了基于种群演化的微粒群优化算法,针对此算法在迭代的过程中陷入局部极小点而产生群体演化停滞的现象,提出了一种嵌入局部混沌搜索的混合微粒群优化算法。此混合方法利用混沌迭代的遍历性来增强算法的局部精确搜索能力从而达到全局搜索性能和局部搜索性能的平衡,使群体快速脱离停滞状态。实验结果表明,相比于其他演化搜索算法如标准微粒群算法,标准遗传算法和改进微粒群算法,嵌入局部混沌搜索的混合微粒群算法在收敛性和鲁棒性方面得到了较大的改善,很大程度上避免了演化停滞现象的发生,是一种高效的搜索方法。     

一种采用改进CPSO算法的PID参数整定方法

为提高控制系统的性能,提出了一种采用改进混沌粒子群(CPSO)算法的PID参数整定方法。该算法将混沌搜索应用到粒子群算法的粒子位置和速度初始化、惯性权重优化、随机常数以及局部最优解邻域点的产生的全过程,使其不仅具有全局寻优能力,而且具有持续与精细的局部搜索能力。3种典型控制系统的PID参数整定实验结果验证了所提方法的有效性,其性能明显优于常规方法。     

基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法

为避免粒子群算法后期出现早熟收敛,提出一种基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法。将混沌变量嵌入到标准粒子群算法中,且对参数进行自适应调整。算法采用Tent映射生成的混沌序列来取代基本粒子群算法中的随机数,充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性;惯性权重和学习因子采用非线性的自适应调整策略;建立平均粒距与适应度方差相结合的早熟收敛判断机制,并且以混沌搜索的方式来跳出局部最优。测试函数仿真结果表明,该算法具有良好的全局搜索能力,寻优精度较高,鲁棒性好。