动态环境下带有非线性效应的复合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在求解动态优化问题存在多样性缺失,寻优速度慢等缺陷,借鉴物理学中的非线性复合效应,本文提出带有非线性效应的复合粒子群优化算法,该算法利用复合材料的相乘效应根据粒子的相似性,基于"最坏优先"规则将种群划分成若干复合粒子.为使种群迅速地在动态环境中找到最优解,利用复合材料的共振效应,成员粒子通过自适应异速度映射机制整合有价值信息.为提高种群的多样性,利用复合材料的诱导效应,引入复合粒子的整体运动策略.最后通过动态标准测试问题实验对相关参数设置进行了分析,并与其他几种粒子群算法相比较,验证了该算法在动态环境中的有效性.     

基于EM算法和PSO算法的混合优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解并且存在过早收敛的问题,将类电磁机制算法中的吸引-排斥机制引入到粒子群优化算法中,提出一种类电磁机制算法和粒子群优化算法的混合优化算法(EMPSO).首先按照基本粒子群优化算法的寻优方式对各粒子进行更新,再利用类电磁机制中的吸引-排斥机制对个体最优粒子和群体最优粒子进行移动,最后通过几个标准测试函数进行了测试,并与标准粒子群算法(PSO)、免疫粒子群算法(IPSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比.测试结果表明,改进算法提高了全局搜索能力和熟练速度,改善了优化性能.     

加速收敛的粒子群优化算法

在基本粒子群优化算法的理论分析的基础上,提出一种加速收敛的粒子群优化算法,并从理论上证明了该算法的快速收敛性,同时对该算法中的参数进行了优化.为了防止其在快速收敛的同时陷入局部最优,采用依赖部分最差粒子信息的变异操作.最后通过与其他几种经典粒子群优化算法的性能比较,表明了该算法的高效和稳健,且明显优于现有的几种经典的粒子群算法.     

基于蚁群信息机制的粒子群算法

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。通过构造单个粒子的多个进化方向和类似于蚂蚁群算法信息素表的选择机制,保留了粒子的多种可能进化方向。提高了粒子间的多样性差异,从而改善算法能力。改进后的混合粒子群算法的性能优于带线性递减权重的粒子群算法。     

粒子群优化算法研究

粒子群优化算法是一种启发式全局优化技术,是一种基于群智能的演化计算方法,其源于鸟群群体运动行为的研究。群体中的每一个微粒代表待解决问题的一个候选解,算法通过粒子间信息素的交互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。本文介绍了粒子群优化算法的基本原理。     

粒子群优化算法在关联规则挖掘中的研究综述

关联规则挖掘是数据挖掘中的重要领域,考虑到当前数据的大规模、高维度、模态多样及类型复杂等特性,传统关联规则挖掘算法已无法适应大数据的需求,粒子群优化算法作为一种高效的智能优化算法,为其提供了一种全新的解决方案,近年来被广泛应用于该领域.首先对粒子群优化算法的基本原理及关联规则的基本概念进行了详细介绍,回顾了粒子群优化算...     

求解job-shop调度问题的量子粒子群优化算法

针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题.求解时,将每个调度按照一定的规则编码为一个矩阵,并以此矩阵作为算法中的粒子;然后根据调度目标确定目标函数,并按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解.仿真实例结果证明,该算法具有良好的全局收敛性能和快捷的收敛速度,调度效果优于遗传算法和粒子群优化算法.     

基于粒子群参数优化的同构双种群蚁群算法

针对蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的问题,提出一种基于粒子群参数优化的同构双种群蚁群算法。将蚂蚁均分为两个子群,第一子群引入单位距离信息素路径构建算子,加强距离因素和信息素因子的协同作用;第二子群引入粒子群优化算法,对蚁群算法的多个参数在三维空间中进行优化,提高了解的质量。两个种群在参数方面优势互补并进行协同交流,共同促进算法找到全局最优解。针对TSP问题,实验表明,所设计的算法增强了算法的种群多样性。     

基于蚁群系统的参数自适应粒子群算法及其应用

为了解决粒子群算法惯性权重自适应问题,提出一种基于蚁群系统的惯性权重自适应粒子群算法(AS-PSO).AS-PSO首先将惯性权重取值区间离散化,各个惯性权重子区间在初期赋予相同的信息素;然后,粒子群算法中的各个粒子,根据各个惯性权重子区间中的信息素浓度和粒子在搜索空间中分布的先验知识,确定各个惯性权重子区间的选择概率,并进而实现粒子的空间搜索;最后,基于粒子的进化信息,实现惯性权重子区间信息素浓度的更新.仿真研究表明,AS-PSO算法在种群进化寻优的同时,能根据种群的进化信息,通过蚁群算法实现惯性权重参数的自适应调整和进化,且不增加测试函数的调用次数;算法寻优性能优于传统的自适应粒子群算法和根据速度信息自适应调整参数的粒子群算法.同时,算法实际应用于复杂系统模型参数的优化估计,获得满意结果.     

一种求解作业车间调度的混合粒子群算法*

针对车间作业调度问题,提出了一种混合了知识进化算法和粒子群优化的算法。算法主要是结合知识进化算法的进化选择机制和粒子群优化的局部快速收敛性特性,首先让粒子替代知识进化算法中的进化个体,在群体空间中按粒子群优化规则寻找局部最优,然后根据知识进化算法的全局选择机制寻找全局最优,最后,将车间作业调度问题的特点融入到所提出的混合算法中求解问题。采用基准数据进行测试的仿真实验,并比对标准遗传算法,结果表明所提算法的有效性。     

基于离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题

改进了一种近似排样算法,并将改进的近似排样算法与离散粒子群优化算法结合求解矩形件排样问题.设计了应用离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的相关操作和定义,给出了离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的详细步骤,最后通过实验测试,验证了算法的有效性.     

扩展的微粒群算法

微粒间的作用方式是影响微粒群算法的关键因素.为克服微粒群算法的早熟问题,提出一种扩展的微粒群算法(EPSO).基于拟态物理学中的引斥力思想,重新构建微粒间的作用方式.通过微粒间适应值的比较定义微粒间作用的引斥力规则,使微粒在所有微粒对其产生的引斥力的合力方向上随机地移动寻找最优解.扩展的微粒群算法与相关算法进行比较,仿真结果表明:它能够有效提高微粒群算法的全局优化性能.     

基于扩散机制的双种群粒子群优化算法*

为了避免标准粒子群优化算法（PSO）过早收敛的缺点,把热力学中的扩散现象引入到PSO算法的改进当中,提出了基于扩散机制的双种群粒子群优化算法(DPSO)。DPSO算法中定义了粒子的扩散能、种群的温度和粒子的扩散概率三个概念,两个群体中的粒子在进化过程中根据粒子的扩散概率被选入到各自种群的扩散池中,从而实现两个种群之间信息的交换和共享。通过解决典型的多峰、高维函数优化问题来证实DPSO算法的有效性,实验结果表明DPSO比标准PSO具有更高的性能。     

基于RSSI 和分步粒子群算法的无线传感器网络定位算法

为了更加合理地分配网络资源、采集性能优良的信息来更好地完成任务,提高事件的定位精确度,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)和分步粒子群算法的无线传感器网络定位算法(IPSO-IRSSI).该算法在分析RSSI无线传播损耗模型的基础上,结合优胜劣汰的选择思想以及目标函数最优的权重自适应方法,提出过滤锚节点机制和粒子群分步算法.仿真实验结果表明,该算法具有较高的定位精度,优于距离相关的传统定位算法.     

基于模拟退火的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。该文把模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中,给出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法。该算法基本保持了粒子群优化算法简单容易实现的特点,但改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。四个基准测试函数的仿真对比结果表明,该算法不仅增强了全局收敛性,而且收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。     

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。     

Cellular particle swarm optimization

This paper proposes a cellular particle swarm optimization (CPSO), hybridizing cellular automata (CA) and particle swarm optimization (PSO) for function optimization. In the proposed CPSO, a mechanism of CA is integrated in the velocity update to modify the trajectories of particles to avoid being trapped in the local optimum. With two different ways of integration of CA and PSO, two versions of CPSO, i.e. CPSO-inner and CPSO-outer, have been discussed. For the former, we devised three typical lattice structures of CA used as neighborhood, enabling particles to interact inside the swarm; and for the latter, a novel CA strategy based on “smart-cell” is designed, and particles employ the information from outside the swarm. Theoretical studies are made to analyze the convergence of CPSO, and numerical experiments are conducted to compare the proposed algorithm with different variants of PSO. According to the experimental results, the proposed method performs better than other variants of PSO on benchmark test functions.     

一种随机粒子群算法及应用

为提高粒子群算法的优化效率,在分析量子粒子群优化算法的基础上,提出了一种随机粒子群优化算法。该算法只有一个控制参数,搜索步长由一个随机变量的取值动态决定,通过合理设计控制参数的取值,实现对目标位置的跟踪。标准测试函数极值优化和聚类优化的实验结果表明,与量子粒子群和普通粒子群算法相比,该算法在优化能力和优化效率两方面都有改进。     

新型粒子群优化算法

现有粒子群优化存在局部收敛、对可调参数敏感等缺点.基于此,本文提出一种新型粒子群优化算法.首先,通过分析社会个体对其环境的认知规律,简化粒子更新公式使粒子位置的更新仅与粒子自身速度及其邻域内最优粒子位置相关.其次,基于粒子速度划分提出一种优势粒子速度小概率变异、劣势速度随机赋值方法.最后,通过优化4个典型测试函数验证了本文所提方法在优化解的质量、算法收敛速度及鲁棒性等方面的优异性能.     

求解工程约束优化问题的PSO-ABC混合算法*

针对包含约束条件的工程优化问题,提出了基于人工蜂群的粒子群优化PSO-ABC算法。将PSO中较优的粒子作为ABC算法的蜜源,并使用禁忌表存储其局部极值,克服粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷。采用可行性规则进行约束处理,将粒子种群分为可行子群和不可行子群,并在ABC算法产生蜜源的过程中保留部分较优的可行解和不可行解的信息,弥补了可行性规则处理最优点位于约束边界附近的问题时存在的不足。四个典型工程优化设计的实验结果表明,该算法能够寻得更优的约束最优化解,且稳健性更强。