基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

基于惯性因子的混沌粒子群优化算法研究

粒子群优化算法本身在多峰复杂函数时会出现早熟收敛现象,降低粒子的多样性,导致粒子群不能收敛到全局极值点。针对粒子群优化算法的局限性,把混沌优化思想引入到粒子群算法,采用混沌优化粒子群算法对测试函数进行仿真,并在此基础上加入惯性因子对混沌优化粒子群算法进一步改进,Matlab仿真结果表明,改进的混沌优化粒子群算法,结合了混沌和粒子群算法共同的优点,能快速、准确地搜索到全局最优值。     

一种改进的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,把Hooke-Jeeves模式搜索方法作为粒子群优化算法的一个局部搜索算子,嵌入到粒子群算法中,Hooke-Jeeves的强局部搜索能力提高了粒子群优化算法的局部收敛速度和精度,从而提出了一种混合粒子群优化算法。通过基准函数和实例测试进行了验证,结果表明,提出的混合算法的收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。     

模拟退火粒子群算法在化工过程综合中的应用

将一种模拟退火粒子群算法应用于化工过程综合。由于粒子群算法后期进化速度变慢,并易陷入局部极值点,本研究将模拟退火思想应用到粒子群算法中,通过Me-tropolis准则提高粒子跳出局部极值的能力,并在降温过程中加快了算法后期的进化速度。模拟退火粒子群算法在换热器设计实例和反应器网络综合问题中的应用结果表明,该算法的性能较粒子群算法有了较大改善,同时也表明该算法用于求解化工过程综合问题是可行和有效的。     

粒子群优化算法分析

粒子群优化算法是一种基于群体智能的随机全局优化技术，尽管其原理简单易、于实现且功能强大，但目前研究人员还没有对它的工作原理做出足够的解释．将群体优化过程看成一个动态系统的演变，采用线性离散时间系统的分析方法对算法的收敛性进行了分析，导出了简化PSO算法的收敛条件．考虑到参数是影响算法性能和效率的关键因素，利用标准测试函数对算法的参数选择进行了详细的分析，并给出一些指导性原则．     

Drilling Path Optimization Based on Particle Swarm Optimization Algorithm

This paper presents a new approach based on the particle swarm optimization (PSO) algorithm for solving the drilling path optimization problem belonging to discrete space.Because the standard PSO algorithm is not guaranteed to be global convergence or local convergence,based on the mathematical algorithm model,the algorithm is improved by adopting the method of generate the stop evolution particle over again to get the ability of convergence to the global optimization solution.And the operators are improved by establishing the duality transposition method and the handle manner for the elements of the operator,the improved operator can satisfy the need of integer coding in drilling path optimization.The experiment with small node numbers indicates that the improved algorithm has the characteristics of easy realize,fast convergence speed,and better global convergence characteris- tics.hence the new PSO can play a role in solving the problem of drilling path optimization in drilling holes.     

禁忌粒子群算法

针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,将禁忌搜索算法中的禁忌思想与粒子群算法结合,提出了一种新的粒子群算法——禁忌粒子群算法（TPSO）。该算法将粒子群算法找到的当前最优值禁忌一段时间后再释放,以此避免算法陷入局部最优,即使算法暂时陷入局部最优,该算法跳出局优的能力也很强。实验表明,TPSO在收敛速度以及收敛精度方面都比基本粒子群算法有了很大程度的提高,特别对于多极值问题搜索效果非常好,可以很好的解决算法陷入局部最优的问题。     

基于带变异算子的粒子群优化算法

提出了一种新的带变异算子的粒子群优化算法（MOPSO）．该算法通过在后期引入变异算子，有效地增强了粒子群优化（PSO）算法跳出局部最优解的能力，且使PSO算法既摆脱了后期易陷入局部最优点的束缚，又保持了其前期搜索速度快的优点．     

一种带交叉算子的改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)固有的缺点,在研究标准的粒子群优化算法理论的基础上,提出了一种带交叉因子的改进的粒子群优化算法(MPSO),以解决算法的早熟收敛问题。该算法在搜索过程中引入了交叉因子,增加了粒子的多样性,克服了标准粒子群优化算法易陷入局部极优点的不足,并且算法有较快的收敛速度。该算法有较强的收敛性,还可以引入变异算子。将改进后的算法运用常见的几个测试函数进行了寻优仿真,仿真结果验证了带交叉因子的粒子群算法的可行性和有效性。     

改进的离散PSO和SVM的特征基因选择算法

针对现有的基于粒子群的特征基因选择算法易于陷入局部最优的问题,提出了一种改进的离散粒子群和支持向量机的特征基因选择算法IDPSO-SVM.该算法首先预选一些与分类强相关的基因组成特征基因备选集合,然后基于此集合采用PSO进行寻优搜索,并应用SVM对选出的特征子集的分类能力进行评估,最后得出最优特征子集.该算法加入了一种可以有效克服粒子群在寻优过程中陷入局部最优的机制,因而可以不断探测到新的最优解.该算法在结肠癌与前列腺癌数据集上的分类精度分别达到了96.8%与99.0%,从而证明了其有效性与可行性.     

基于 PSO 原理的异孔径配水系统优化算法

为了实现穿孔配水系统均匀布水的快速优化设计,提出采用改进的粒子群优化算法(PSO)并结合水力模型工具作为系统均布优化决策制定的方法.该算法首先对常规粒子群算法进行了一定的改进,用于提高其算法的收敛性及收敛的速度;其次将改进后PSO与水力模型通过外部TOOLKIT接口进行整合,以模型计算后数值作为集群个体适应度的评估指标.算例研究表明:该方法可有效地实现限定条件下的均布配水系统快速优化设计.同时,结合配水系统的节点压力分区,可减小粒子群算法的维度,从而使算法的收敛速度得到较大的提高,迭代次数减少了83%,并能产生更符合工程实际的优化方案.     

约束自适应粒子群优化算法及水厂调度

针对粒子群优化算法应用于约束优化问题时易陷入局部极小值的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法. 该算法综合了约束优化问题的目标函数值和约束函数的违反度值作为粒子群优化算法的双适应度值, 采用了双适应值动态判断粒子群优化算法中粒子的优劣. 违反度值的计算引入了自适应加权系数,相应地提出了调整各权系数的自适应策略, 并改进了粒子群优化算法的粒子竞争选择策略,拓展了粒子群优化算法的单适应值的应用范围.应用约束自适应粒子群优化算法实现了城市水厂的节能优化调度. 结果表明, 该算法收敛速度快且结果可靠. 粒子群优化算法为解决工程约束优化问题提供了一条可行途径.     

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。     

粒子群优化算法在桁架优化设计中的应用

粒子群优化(PSO)算法是近年来发展起来的一种基于群智能的随机优化算法,具有概念简单、易于实现、占用资源低等优点.为了解决有应力约束和位移约束的桁架的尺寸优化问题,将PSO算法应用于桁架结构的尺寸优化设计.首先介绍了原始的PSO算法的基本原理,然后引入压缩因子改进了PSO算法,并提出合理的参数设置值.对几个经典问题进行了求解,并与传统的优化算法和遗传算法进行了比较.数值结果表明,改进的PSO算法具有良好的收敛性和稳定性,可以有效地进行桁架结构的尺寸优化设计.     

Improved PSO algorithm and its application

The mechanism of particle swarm optimization algorithm is studied, and one can draw the conclusion that the best particle found by the swarm falling into local minima is one of the main reasons for premature convergence. Therefore, an improved particle swarm optimization algorithm is proposed. This algorithm selects the best particle with roulette wheel selection method, so premature converging to local optima is avoided. At last, the improved particle swarm optimization algorithm is applied to optimization of time-sharing power supply for zinc electrolytic process. Simulation and practical results show that the global search ability of IPSO is improved greatly and optimization of time-sharing power supply for zinc electrolytic process can bring about outstanding economic benefit for plant.     

基于改进粒子群算法的配电网网架优化研究

配电网网架优化是一个多目标综合优化问题,粒子群算法因其易实现、收敛速度快等特点逐渐成为电力系统优化领域研究热点之一. 针对粒子群算法易陷于局部最优问题,提出一种基于聚类策略的改进粒子群算法,动态地将粒子聚类为三种级别的粒子并对应采用不同的学习模型更新速度,增强了粒子群体多样性和全局搜索能力. 通过算例仿真验证了算法在配电网网架优化问题上的可行性.     

Improved PSO algorithm and its application

The mechanism of particle swarm optimization algorithm is studied, and one can draw the conclusion that the best particle found by the swarm falling into local minima is one of the main reasons for premature convergence. Therefore, an improved particle swarm optimization algorithm is proposed. This algorithm selects the best particle with roulette wheel selection method, so premature converging to local optima is avoided. At last, the improved particle swarm optimization algorithm is applied to optimization of time-sharing power supply for zinc electrolytic process. Simulation and practical results show that the global search ability of IPSO is improved greatly and optimization of time-sharing power supply for zinc electrolytic process can bring about outstanding economic benefit for plant. Foundation item: Project (2002CB312200) supported by the National Key Research 973 Program of China     

基于改进粒子群优化的神经网络及应用

为了克服粒子群算法的早熟收敛,提出了一种改进的粒子群算法用于神经网络训练。该算法对种群进行均匀初始化,用多个粒子的信息引导个体的更新,以保证全局搜索的有效性,同时引入随机算子对陷入局部最优的粒子进行变异,提高了算法的寻优性能。将改进粒子群算法训练的神经网络应用于IRIS模式分类问题和短期电力负荷预测,与BP算法、遗传算法及粒子群算法比较,该算法在提高误差精度的同时可加快训练收敛的速度。     

基于改进PSO-BP网络的配电网故障选线与测距

针对人工智能算法在解决配电网故障选线和测距问题时容易陷入局部最优解并难以满足精确性和鲁棒性要求的问题,提出了一种基于改进粒子群优化神经网络的配电网故障选线与测距算法.该算法结合混沌优化算法和粒子群优化算法得到收敛能力更强的粒子群优化算法,通过提取配电网的零序电压与电流的暂态及稳态特征来构成特征向量,并分别使用训练集训练改进粒子群优化神经网络算法,从而能更精确地预测配电网的故障线路及其距离.仿真测试结果表明,所提出的算法能获得更精确的选线和测距结果,具有一定的实用性.     

Sensor selection algorithm based on modified binary particle swarm optimization

Considering the problem of sensor selection for multi-target tracking in wireless sensor networks(WSN),a sensor selection algorithm based on binary particle swarm optimization(PSO) is proposed to maximize the tracking accuracy. The predicted coordinate of the target and the determinant of the Fisher information matrix (FIM) is used for sensor selection. A modified form of binary particle swarm optimization(MBPSO) is proposed to solve the model, which is designed by employing the binary vector coding manner, constraint satisfaction cyclic shift population initialization method, particle position updating rules with the V-shaped transfer function and guidance factor. Simulation results show that the proposed sensor selection algorithm can be efficiently applied in the multi-target tracking problem. Compared to the basic particle swarm optimization algorithm and genetic algorithm (GA), the modified algorithm achieves a balance between global optimization and local exploration, and can effectively avoid the local optimum. Moreover, the proposed algorithm is suitable for large-scale networks.