多阶段多模型的改进微粒群优化算法

针对微粒群优化算法在解决复杂优化问题时易于出现早熟收敛现象,提出了一种多阶段多模型的改进微粒群优化算法。考虑寻优不同阶段的开发与探测能力需求的差异,算法将寻优过程分成3个阶段,各阶段采用不同的模型进行进化。第一阶段利用标准微粒群优化算法发现局部极值的邻域;第二阶段利用Cognition Only模型快速找到局部极值点,提高寻优效率;第三阶段,提出了一种改进的进化模型,利于粒子快速跳出局部极值点,寻找到全局最优点。4种复杂测试函数的实验结果表明：该算法比标准微粒群优化算法（PSO）和基于不同进化模型的两群优化算法（TSE-PSO）更容易找到全局最优解,相比两群微粒群优化算法,还能在一定程度上提高优化效率。     

微粒群优化算法

介绍了微粒群优化（PSO）算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响．讨论了各种改进的PSO算法．分析了多相微粒群优化算法（MPPSO）的原理、算法方程、算法参数及其对算法性能的影响．最后归纳了PSO算法的应用概况，并就PSO算法进一步的研究工作进行了探讨和展望．     

利用改进微粒群算法优化PID参数

提出一种利用改进微粒群算法优化PID参数的方法。微粒群算法(PSO)是一种随机全局优化技术，算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域，算法简单、容易实现且功能强大。将PSO算法加以改进并应用在PID控制器的参数优化，经仿真证明了PSO算法的有效性，其性能优于遗传算法和传统的经验公式。     

微粒群算法在网络QoS路由优化中的应用

网络路由优化问题是指在一个网络中,要求在某些约束条件下找出从源节点到宿节点之间某种含义之下的最佳路径。本文通过网络数学模型的提取得知网络QoS路由问题其实质是一个多目标约束优化问题,并将近年来兴起的微粒群算法应用到网络QoS路由优化中,仿真结果表明算法的可行性和有效性。     

多目标优化的一种改进微粒群算法

微粒群算法是解决多目标优化问题的一个重要方法.为了多目标目标优化求解问题,常用的微粒群算法在处理多目标优化问题时,存在所得Pareto最优解集的分散性和实用性较差的缺点.针对上述问题,提出了微粒群算法的一种改进形式.改进算法引入了个体精英解集,从中选择更合适的个体最优位置.同时,在评价个体适应度时,考虑了目标函数值差异这一信息.个体对应的目标函数值差异大,则其适应度就小.这样能避免各目标函数值差异过大的最优解存在.三个典型的多目标测试函数表明,改进方法得到最优解集具有更好的分散性和实用性.测得结果证明,改进方法是有效的.     

多目标微粒群优化算法

通过设计一种Pareto解集过滤器,并在此基础上给出多目标优化条件下的微粒群算法群体停滞判断准则,基于该准则提出了一种多目标微粒群优化算法。算法利用Pareto解集过滤器提高了候选解的多样性,并使用图形法将所提算法与经典的多目标优化进化算法在一组标准测试函数上进行了比较,结果表明算法具有更好的搜索效率。     

微粒群优化算法及其改进形式综述

微粒群优化算法是一类新的基于群体智能的启发式全局优化技术,群体中的每一个微粒代表待解决问题的一个候选解,算法利用微粒之间的相互作用发现复杂问题解空间的最优候选区域。该文综述了算法的基本形式及其多种改进形式,并给出了未来可能的研究方向。     

多目标微粒群优化算法及其应用研究进展*

多目标微粒群优化(MOPSO)算法是一类基于群体智能的新型全局多目标优化方法,已受到广泛关注,并在许多领域得到应用。针对近几年来MOPSO算法及其应用的进展进行了综述和评论。首先描述了MOPSO算法的基本框架;接着对MOPSO算法进行了分类和分析,并给出了MOPSO算法的一些改进策略;然后介绍了MOPSO算法的应用进展;最后,展望了MOPSO算法值得进一步研究的方向。     

微粒群算法在传感器优化配置中的应用

为了将动态测试中的传感器配置在合理的自由度,以便充分反映结构的动力特性,需对传感器进行优化配置.分别以MAC矩阵、Fisher信息阵,及其组合为优化准则,采用微粒群算法,对传感器优化配置问题进行了研究,探讨了优化准则和优化算法对传感器优化配置结果的影响.通过与模态动能法、有效独立法及基于QR分解的逐步累积法比较,传感器优化配置的结果表明微粒群算法优于上述方法.     

微粒群算法原理及改进算法在土木工程中应用

微粒群算法（Particle swarm optimization,PSO）模拟鸟群捕食的过程,用于寻找空间中的最优解。对PSO算法的基本原理进行了介绍,对一些改进的PSO算法进行了总结,阐述了PSO算法在土木工程结构损伤检测中的应用。     

改进粒子群优化算法研究

提出一种新的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,将微调(Fine-Tuning)机制导入PSO算法中,可提高算法在最优区域局部搜寻的能力,改善PSO在搜寻末期,粒子相似度过高的缺陷.最后用2种不同复杂程度的函数为例,比较本算法与PSO算法的最优化能力.结果显示,本算法在搜寻成功率及平均收敛时间、平均收敛代数的性能表现上皆优于PSO算法.     

矢量微粒群算法及其应用

在对微粒群优化算法PSO分析的基础上，提出了矢量微粒群优化算法VPSO。该算法通过矢量运算方法来定义微粒的运动，从而达到寻找最优解的目的。将VPSO和PSO分别用于常用测试函数的优化求解，结果表明：VPSO的优化性能明屁优于PSO。基于VPSO构造的矢量微粒群神经网络（VPSONN）在丙烯腈收率软测量建模的应用中表明：基于VPSONN的丙烯腈收率软测量模型具有较高的精度，应用前景广阔。     

一种改进的简化粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和精度低等缺点,提出了一种改进的简化粒子群优化算法(YSPSO)。该算法采用黄金分割法平衡惯性与经验之间的相互影响;同时,为避免错过全局最优值,增加反向随机惯性权重,使粒子在一定程度上具有反向搜索的能力。最后,对几个经典基准测试函数进行实验,结果表明,YSPSO算法在提高算法收敛速度和精度的同时,降低了陷入局部极值的可能性,提高了PSO算法的实用性。     

竞争PSO在多序列联配中的应用

本文提出了一种求解多序列联配的竞争粒子群优化算法,算法根据适应值分类设计了粒子群的惯性权重以及其飞行速度范围,并进行了动态调整,提高了算法的收敛速度和精度;引入了重新初始化机制,有效的避免粒子群优化算法可能出现的早熟现象;提出了一种全新的速度更新模式和竞争策略,增强了算法的能力。实验表明该算法是有效的。     

基于粒子群算法的自整定PID控制器

粒子群算法是一种基于群智能的全局寻优方法,方法简单易于实现,寻优效果好。本文设计了一种基于粒子群算法的自整定PID控制器。它可以根据系统参数的变化实现在线的PID参数优化。仿真结果证明其性能良好。     

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。     

基于粒子群算法的自整定PID控制器

粒子群算法是一种基于群智能的全局寻优方法,方法简单易于实现,寻优效果好.本文设计了一种基于粒子群算法的自整定PID控制器.它可以根据系统参数的变化实现在线的PID参数优化.仿真结果证明其性能良好.     

改进的量子行为粒子群优化算法及其应用

为提高量子行为粒子群算法的优化能力,提出了一种改进的算法．该算法也采用量子势阱作为寻优机制,但提出了新的势阱中心建立方法．在每步迭代中,首先计算粒子适应度,然后取前K个适应度最好的粒子作为候选集．采用轮盘赌策略在候选集中选择一个粒子作为势阱中心,调整其它粒子向势阱中心移动．在优化过程中,通过使K值单调下降,获得探索与开发的平衡．将提出的算法应用于标准函数极值优化和量子衍生神经网络权值优化,实验结果表明提出算法的优化能力比原算法确有明显提高．     

基于改进粒子群算法的物流中心选址优化

物流配送中心的选址问题在当今经济,尤其是任电子商务发展迅速与繁荣的社会中有着举足轻重的地位。本文采用提出的改进粒子群算法对该问题的模型进行了求解,仿真结果表明改进算法对于该问题求解的有效性。