一种精英退火微粒群算法

提出一种针对部分较优微粒进行退火操作的精英退火微粒群算法.在退火操作中,结合Logistic方程的特点设计了一种新的错位调整方式,对当前已知最优区域重点搜索.该算法能增强算法的探索和开发能力,避免计算量过度增加.典型测试函数结果显示,该方法可同时提高算法的搜索速度和搜索精度.将基于该方法的PID控制器应用于发电机电压调节系统(AVR),计算结果表明,该PID控制器可以获得更为满意的控制性能指标.     

融合微粒群的多种群协同进化免疫算法

提出一种融合微粒群的多种群协同免疫优势克隆选择算法(PMCICA).该算法将生态学中的协同进化思想引入人工免疫算法中,各子种群内部通过免疫优势克隆选择操作加快了种群收敛速度;所有子种群共享经过改进微粒群优化的高层优良库,实现了整个种群信息共享与协同进化.针对旅行商问题(TSP)的多个实验结果表明,该算法在收敛速度与最优解等方面均取得了较好的效果.     

一种免疫微粒群优化算法

引入克隆选择操作和借鉴免疫学习中较好的多样性来克服微粒群算法易陷于局部最优以及对多峰值函数搜索效果不佳的缺点，构建了一种免疫微粒群算法。将该算法应用于4个常见的测试函数，实验结果表明，该算法比标准微粒群算法有更好的收敛性和更快的收敛速度。     

双群体随机微粒群算法

以保证全局收敛的随机微粒群算法为基础,文章提出了一种双群体随机微粒群算法——DB-SPSO。该方法采用两个群体同时进化,一个群体在进化过程中所出现的停止微粒由另一群体的微粒来代替,并和此群体中其余的微粒一起继续进化。通过对此算法的参数适用范围及收敛率进行讨论,给出了此算法的适用范围。其仿真结果表明:对于单峰函数和多峰函数,此算法都能够取得较好的优化效果。     

免疫综合学习粒子群优化算法

针对综合学习粒子群算法后期收敛速度慢、一旦所有粒子陷入局部最优,则无法跳出等缺陷,提出免疫综合学习粒子群优化（ICLPSO）算法。ICLPSO算法引入人工免疫系统中的克隆选择机制,利用克隆复制、高频变异、克隆选择等操作,增加种群的多样性,提高算法的收敛速度,利用柯西分布较宽的两翼分布特性进行精英粒子学习以进一步增强粒子逃离局部极值及多峰函数优化问题全局寻优能力。针对标准测试函数的仿真结果表明,与其他改进粒子群算法相比,ICLPSO算法收敛速度快,求解精度更高。     

一种广义微粒群算法模型

在对标准微粒群算法模型及其机理进行分析的基础上,提出了一种广义微粒群算法模型(Generalized Particle Swarm Optimization,GPSO).该模型的微粒进化方程具有满足一定条件的抽象形式.文中给出了几种微粒进化方程的具体形式,并通过典型测试函数的仿真计算说明了GPSO的正确性和有效性.     

一种多微粒群协同进化算法

受自然界共生现象的启发,将微粒群算法和协同进化相结合,提出了一种多微粒群协同进化算法。进化过程中,粒子不仅要与本子群的其他微粒交换信息,还要受其他子群体的影响。通过对三个标准函数优化的实验结果表明,此算法在一定程度上避免了陷入局部极值点并且提高了收敛精度。     

一种新形式的微粒群算法

标准微粒群算法在优化多峰、多维的复杂函数时,其效果并不理想,容易早熟收敛。为了改进微粒群算法处理此类问题的性能,提出了一种新的微粒群算法。该算法将标准微粒群算法迭代公式中的群体最优位置用个体最优位置的中心代替,有利于增强群体的多样性,避免早熟收敛,同时保持了迭代公式的简洁形式。3个常用测试函数的数值模拟表明,新的微粒群算法较标准微粒群算法在寻优能力上有明显的提高。     

自适应双群微粒群优化算法

针对微粒群优化算法PSO（Particle Swarm Optimization Algorithm）容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种自适应双群微粒群优化算法（ATS-PSO）。该算法将种群分成两个子群,分别采用全局版本和局部版本两种不同的搜索策略,共同更新种群的历史最优解,并且在算法迭代期间根据群体适应值方差自适应调整两个子群的规模和结构。为了分析算法的性能,对几种典型的非线性函数进行了测试。结果表明,新算法的全局收敛能力有了明显改善,而且能有效缓解早熟收敛问题。     

一种自适应的微粒群算法

研究发现,种群中个体间交换信息的方式对微粒群算法的性能影响很大。我们定义种群拓扑结构（population topology）为种群内部不同个体之间交流信息的网络。不同的种群拓扑结构有着各自的特点,有些利于加速收敛,有些利于扩展搜索空间。在分析种群拓扑结构变化特点的基础上,提出了一种新的自适应的微粒群算法。和通过调节惯性权重的自适应微粒群算法不同,本算法是通过改变种群拓扑结构来达到自适应优化目的的。     

基于新型免疫粒子群优化的热连轧负荷分配策略*

针对带钢热连轧精轧中的负荷分配问题,提出了一种新型的优化策略。首先提出了一种新型的免疫粒子群混合优化算法,通过克隆选择算子来调节群体的浓度,实现混合算法的个体高亲和力和群体的多样性; 然后通过提出的混合算法对负荷分配进行优化,得到优化的压下量数据,通过这些数据建立了计算负荷分配输出的人工神经网络。实验表明,提出的混合算法和负荷分配优化策略给出了很好的优化效果,能有效地指导实际生产应用。     

一种量子行为粒子群优化动态聚类算法*

为了改善量子行为粒子群优化算法的收敛性能,避免粒子早熟问题,提出了一种基于完全学习策略的量子行为粒子群优化算法。由此设计了一种新的数据聚类算法,新的聚类算法通过特殊的粒子编码方式在聚类过程中能够自动确定最佳的聚类数目。在五个测试数据集上与其他两种动态聚类算法进行聚类实验比较,实验结果表明,基于完全学习策略的量子行为粒子群优化动态聚类算法能够获得较好的聚类结果,有着良好的应用前景。     

基于P系统的粒子群优化算法

为了克服算法早熟收敛问题并提高算法精度, 引入了膜计算理论。将PSO算法与P系统相结合, 提出了一种基于P系统的粒子群优化算法 (P-PSO), 有效地平衡粒子群的全局搜索和局部寻优。采用常用的三个测试函数对新算法进行了实验, 结果表明, 提出的P-PSO算法有效地解决了算法早熟问题, 提高了算法的收敛精度。由此可见, P-PSO算法能够有效改进原有PSO算法的性能。     

基于改进小生境粒子群算法的多模函数优化

在基于粒子群算法的多模优化问题中,针对现存小生境方法需要特定参数的缺陷,提出了一种不需要参数的小生境算法。该算法通过粒子适应度在种群适应度中所占比例以及粒子之间的欧式距离两方面因素确定粒子的局部最优解,并通过每轮迭代中每个局部最优解粒子和以它作为局部最优解的普通粒子的欧式距离的平均值确定出该小生境的半径。在几个广泛的测试函数上的实验结果表明,该算法在收敛速度和成功率方面比需要小生境参数的算法(FERPSO、SPSO)更优秀。     

一种自适应混合粒子群优化算法及其应用*

为提高粒子群算法的寻优精度,提出一种将单纯形法(SM)和粒子群(PSO)算法相结合的自适应混合粒子群优化(AHPSO)算法,该算法根据进化需要动态调整粒子的惯性权重,并在进化停滞时使用SM优化。通过仿真实验证明了AHPSO的寻优性能优于SPSO和SMPSO。将AHPSO用于某航空发动机的PID参数优化,其整定性能优于现有的工业方法和其他PSO算法。     

免疫粒子群算法的改进及应用

在现有的免疫粒子群算法基础上,增加了交叉和高频变异操作,以保证种群进化的多样性,克服粒子群算法的早熟现象。本算法通过柯西变异提高算法的全局搜索能力;通过高斯变异提高算法的局部搜索能力。此外,为解决随机的、没有指导的交叉变异操作可能引起的退化现象,引入了疫苗提取和疫苗接种策略。仿真结果表明算法的收敛速度和精度都有明显提高。     

一种引入密度因子的改进粒子群优化算法*

在传统的线性递减惯性权重（LDW）粒子群算法的基础上,提出一种新的引入粒子密度因子的粒子群算法。该算法根据粒子平均适应度值和社会最优适应度值,采用径向基函数形式来度量粒子群在最优值附近的聚集程度。在进化过程中,当密度因子大于一定值时,在LDW惯性权重因子中加入扰动项,使粒子群重新散开,从而跳出局部极值,避免算法出现早熟现象。基于Benchmark函数库的仿真实验表明,该算法一定程度上避免了算法过早收敛,尤其是在高维和多极值情况下性能明显优于传统PSO算法。     

全信息差异进化粒子群优化算法

针对种群多样性对粒子群算法的性能影响,提出了一种基于差异进化思想的粒子群算法。该算法采用多生态子群社会结构,利用一种新的全信息粒子作为信息交互的渠道,通过进化过程中的种群衰落监控指导子群间的差异融合,有利于优秀个体的产生,增加粒子间的差异性,提高种群整体品质和算法的收敛性能。最后对八个测试函数进行实验仿真,并与六个改进粒子群算法进行多方面对比。实验结果表明,该算法有效地保持了种群的多样性,在保证收敛速度的同时大幅提高了算法的收敛精度,从理论和实验仿真两个方面证明了算法有很强的全局搜索能力。     

基于扩散机制的杂交粒子群优化算法*

为了解决标准粒子群优化算法容易陷入局部极小值的问题,模拟统计物理和热力学中的扩散现象,设计了一种扩散机制,根据扩散定律和扩散系数公式,给出了粒子的扩散能、种群的温度和粒子的扩散概率三个定义和扩散池的概念;并把这种策略和多父体杂交算子结合起来,提出了基于扩散机制的杂交粒子群优化算法。该算法在具有欺骗性的多模态函数优化和非线性模型参数估计等实际问题上取得了较理想的实验结果,证实了扩散机制和多父体杂交策略可以有效地改善粒子群优化算法的性能。