一种高效粒子群优化算法

针对标准粒子群算法收敛速度慢和易出现早熟收敛等问题,提出一种高效粒子群优化算法．首先利用局部搜索算法的局部快速收敛性,对整个粒子群目前找到的最优位置进行局部搜索;然后,为了跳出局部最优,保持粒子的多样性,给出一个学习算子．该算法能增强算法的全局探索和局部开发能力．通过对10个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,结果表明了所提出的算法具有较快的收敛速度和很强的跳出局部最优的能力,优化性能得到显著提高．     

自适应进化多目标粒子群优化算法

提出一种自适应进化粒子群优化算法以求解多目标优化问题．采用非支配排序策略和动态加权法选择最优粒子,引导种群飞行,提高Ｐａｒｅｔｏ解的多样性．采用动态惯性权重,提高其全局寻优能力．当种群的寻优能力减弱时,采用变异操作以引导粒子群跳出局部最优．通过ＺＤＴ１～ＺＤＴ４ 基准函数验证,该算法能够在保持优化解多样性的同时实现较好的收敛性．与其他多目标进化算法和多目标粒子群优化算法相比,该算法具有较好的性能．     

自适应多位变异粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出一种改进的自适应多位变异粒子群优化算法.根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,在理论上保证了算法具有良好的性能.对几种典型函数的测试结果表明：该算法的全局搜索能力有了显著改善,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题.     

结合文化算法的多种群协同变异PSO算法

粒子群算法是一种新的基于群体智能的启发式全局优化算法,其概念简单,易于实现,而且具有良好的优化性能,目前已在许多领域得到应用。但在求解高维多峰函数寻优问题时,算法易陷入局部最优。结合文化算法和高斯变异的思想,提出一种基于文化算法和高斯变异的多群协同粒子群算法。该算法可以摆脱局部最优解对微粒的吸引,基于典型高维复杂函数的仿真结果表明,与多种群粒子群优化算法相比,该混合算法具有更好的优化性能。     

基于动态随机搜索和佳点集构造的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化算法局部搜索能力不足和易出现早熟收敛的问题,提出一种基于动态随机搜索和佳点集构造的改进粒子群优化算法。该算法通过引入动态随机搜索技术,对种群当前最优位置进行局部搜索;采用佳点集构造对陷入早熟收敛的种群重新初始化;引入负梯度方向直线搜索来加速算法寻优。仿真实验结果表明,与标准粒子群优化(SPSO)算法和耗散粒子群优化(DPSO)算法比较, 提出的改进算法具有快速的收敛能力而且能有效地跳出局部最优, 优化性能得到明显提高。     

基于动态邻居拓扑结构的PSO算法

粒子群优化(PSO)算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解,通过分析种群多样性与局部最优解间的关系,提出一种基于动态邻居拓扑结构的粒子群算法。该算法在运行过程中,每间隔若干代,根据粒子间的距离更新每个粒子的邻居,该策略增加种群的多样性,进而提升粒子跳出局部最优解的能力。实验结果表明,该算法比其他PSO算法具有更好的性能。     

基于动态多种群的多目标粒子群算法

研究进化算法在求解多目标优化问题时,极易陷入到伪Pareto前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解),为了提高优化过程,提出一种基于动态多种群的多目标粒子群算法(DMSMOPSO).在DMSMOPSO算法中,为了增加种群的多样性,提升粒子跳出局部最优解的能力,采用多子群进行搜索并且子群是动态地进行构建;采用K-均值聚...     

一种带混沌变异的粒子群优化算法

为了克服粒子群算法在进化后期存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了一种混沌变异粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率对种群中非优胜粒子进行变异操作,并对全局最优位置进行小范围混沌扰动,以增强算法跳出局部最优的能力。对几种复杂典型函数与标准粒子群算法进行了仿真测试,结果表明该算法明显改善了全局搜索能力和抗早熟收敛性能。     

融合优质粒子分布的粒子群优化算法

针对传统的粒子群算法易于陷入局部最优和对高维空间搜索精度不高的缺点,提出融合优质粒子分布的粒子群优化算法.此算法根据分布估计算法,首先通过统计学习得到概率模型,再根据概率模型来产生优质粒子.这不仅仅能抑制传统粒子群早熟停滞的现象,还使得种群中每个粒子通过向自身历史最优值、群体最优值和优质粒子的学习而具有更佳的解决多峰值,多维搜索空间的能力.通过对几个常用测试函数的仿真实验表明,提出的新算法能够有效地跳出局部最优值,在多峰、多维空间内有更好的全局搜索能力,所以性能优于传统的粒子群优化算法.     

求解约束优化问题的多目标粒子群算法*

提出一种多目标粒子群算法处理约束优化问题(MOCPSO). 首先将约束优化问题转化为多目标问题, 然后给出一个不可行阈值来充分地利用不可行粒子的信息引导种群的飞行; 并提出一种粒子间的比较准则以比较它们的优劣; 最后, 为了增加种群的多样性, 提升种群跳出局部最优解的能力, 引入高斯白噪声扰动. 选取有代表性的标准测试函数对MOCPSO算法的性能进行仿真实验, 相比较其它算法, 结果显示MOCPSO算法是求解约束优化问题的有效算法.     

一种改进的多目标粒子群优化算法及其应用

为提高多目标粒子群优化 (MOPSO)算法处理多目标优化问题的性能, 降低计算复杂度, 改善算法的收敛性, 提出了一种改进的多目标粒子群优化算法。通过运用比例分布及跳数改进机制策略的方法, 使该算法不仅继承了MOPSO算法的优点, 而且具有很强的局部搜索能力和较好的鲁棒性能, 使非劣解集均匀分布, 尽可能逼近真实的非劣前沿。通过对多连杆悬架空间结构硬点的多目标优化, 进一步验证了该算法的实用性及其优越性。     

融合莱维飞行与黄金正弦的蚁狮优化算法

针对蚁狮优化算法较易陷入局部最优停滞、收敛精度低以及收敛速度较慢等问题,将莱维飞行机制和黄金正弦算法融合到蚁狮优化算法中,提出了融合莱维飞行与黄金正弦的蚁狮优化算法（LGSALO）。该算法利用 Levy 飞行的变异机制对寻优过程中位置更新方式进行变异操作,可以改善种群多样性,使得算法跳出局部最优,提高全局寻优能力,并在一定程度上避免了算法的过早收敛;同时引入黄金正弦算法改进精英蚁狮的寻优方式,协调算法的全局探索与局部开发能力。实验仿真结果表明,该改进算法的寻优性能良好,开发能力强。     

融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法

针对基本樽海鞘群算法收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法AGHSSA（Adaptive Salp Swarm Algorithm with Golden Sine Algorithm and Hybrid Mutation）。该算法引入了自适应变化的权重因子以加强精英个体的引导作用,提升收敛速度与精度。通过黄金正弦算法优化领导者位置更新方式,增强算法的全局搜索和局部开发能力。融合邻域重心反向学习与柯西变异对最优个体位置进行扰动,提升算法跳出局部最优的能力。通过对12个基准测试函数进行仿真实验来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明,改进算法能显著提升寻优速度和精度,并且具备较强的跳出局部最优的能力。     

基于改进混合粒子群算法的电力系统无功优化

引入局部搜索能力强的共轭梯度法对粒子群算法进行改进,在粒子群算法陷入停滞时,把当前最优解作为共轭梯度法的初始点,再用共轭梯度法做运算,使算法跳出局部最优,大大改善了粒子群算法的性能.将该混合算法用于求解 IEEE30节点系统无功优化问题,算例结果验证了该算法的有效性.     

自适应种群更新策略的多目标粒子群算法

针对粒子种群较差的局部搜索能力,提出了一种自适应种群更新策略的多目标粒子群算法。该算法在每次种群进行迭代时,根据种群的多样性测度以及每个粒子的适应度值,自适应地改变速度权重,以此来提高种群粒子在局部搜索时的活性,使算法具有较强的局部搜索能力同时又保留了足够的全局搜索能力。最后利用多组经典测试样例进行仿真,并与传统的粒子群算法以及速度线性衰减算法做比较,在单目标优化中,自适应粒子群算法能够更快地寻找最优位置;在多目标优化中,自适应粒子群算法能够更快速地收敛于帕累托最优边界。     

一种单个粒子自适应修正的粒子群算法

在各类优化问题的解决过程中,群智能优化算法的局部搜索与全局搜索性能都起着重要的作用。在粒子群优化算法中,惯性权值的引入对粒子群算法的收敛性与稳定性都具有一定的影响。因此,在分析现有权值递减策略的基础上,提出一种基于单个粒子适应值的权值修正策略,区别对待同次迭代中适应值好与差的粒子,通过不同的权值赋值策略,以充分发挥各粒子的优势,以增强全局搜索和跳出局部最优的能力。通过对标准测试函数所做的对比实验,该策略可以使粒子在搜索初期获得更好的多样性,使粒子具有更强的摆脱陷入局部极值点的能力;在搜索末期可以加快粒子收敛速度以提高粒子群优化算法的快速性能。改进算法有效减少了早熟的发生,提高了粒子的收敛性能,取得了比较满意的仿真结果。     

基于高斯混沌变异和精英学习的自适应多目标粒子群算法

为平衡多目标粒子群的全局和局部搜索能力, 提出一种基于高斯混沌变异和精英学习的自适应多目标粒子群算法. 首先, 提出一种新的种群收敛状态检测方法, 自适应调整惯性权重和学习因子的值, 以达到探索和开发的最佳平衡. 然后, 当检测到种群收敛停滞时, 采用一种带有高斯函数和混沌特性的变异算子协助种群跳出局部最优, 以增强全局搜索能力. 最后, 外部档案中的精英解相互学习, 增强算法的局部搜索能力. 在多目标标准测试问题上的仿真结果表明了所提出算法的有效性.

     

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。     

受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法

针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提高收敛精度;为增强算法跳出局部最优的能力,定义了弱关系个体交互以实现子群间信息交流来提升种群多样性;增加侦查蜂反向学习机制并确定合适的蜜源上限,能有效提升目标函数评价次数的利用效率。通过基准测试函数的数值实验并与12种改进算法进行对比,改进后的人工蜂群算法收敛精度更高、全局寻优能力更强,并且在高维优化问题求解中仍具备良好的收敛性能。     

目标空间映射策略的高维多目标粒子群优化算法

为了平衡优化算法在高维多目标优化问题中收敛性和多样性之间的关系,增加算法的选择压力,本文提出了一种基于目标空间映射策略的高维多目标粒子群优化算法(many-objective particle swarm optimization al-gorithm based on objective space mapping ...