一种多粒子群协同进化算法

为进一步提高多粒子群协同进化算法的寻优精度, 并有效改善粒子群易陷入局部极值及收敛速度慢的问题, 结合遗传算法较强的全局搜索能力和极值优化算法的局部搜索能力, 提出了一种改进的多粒子群协同进化算法. 对粒子群优化算法提出改进策略, 并在种群进化过程中, 利用遗传算法增加粒子的多样性及优良性, 经过一定次数的迭代, 利用极值优化算法加快收敛速度. 实验结果表明该算法具有较好的性能, 能够摆脱陷入局部极值点的问题, 并具有较快的收敛速度.     

多自适应策略粒子群优化算法及应用

为了平衡粒子群优化算法的全局和局部搜索能力,提出了一种多自适应策略粒子群优化算法。该算法在粒子进化过程中,采用了基于粒子进化度和局部开启混沌搜索相结合的速度自适应调节策略。将算法应用于模拟电路故障诊断的BP神经网络训练中,有效地解决了常规BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小的问题。仿真结果表明算法具有较快的收敛速度和较高的诊断精度。     

嵌入层叠混沌策略的随机粒子群算法

鉴于求解复杂问题时粒子群优化算法易出现早熟收敛的问题,通过引入轨迹扰动因子,提出随机粒子群进化迭代方程.该方程在统计行为中保证粒子向特定的收敛中心逼近,但对“旧址”的依赖性呈现出随机特性,从而使粒子群的快速跳转和迁移成为可能,避免过早落入局部陷阱.同时该进化方程还利用层叠混沌策略和对称极值扰动策略进一步增强算法的局部收敛性和全局搜索性.实验表明,由上述进化方程和改进策略构成的随机混沌粒子群算法具有鲁棒性较强、收敛速度较快和精度较高等优势,性能优于其他同源粒子群算法.     

局部随机搜索扰动的粒子群优化算法

在粒子群优化（PSO）算法中,gBest粒子的行为对算法的收敛性能有较大的影响。提出一种新的改进粒子群优化算法——SLS-PSO算法。该算法以基本PSO算法为框架,融合随机局部搜索算法（SLS）对进化中的gBest粒子进行局部寻优计算,以改善PSO算法在进化中特别是进化后期的收敛性能。通过典型测试函数的计算表明,该算法在收敛速度和精度上都有不同程度的改善。     

分层粒子群优化算法

针对粒子群优化算法存在进化后期局部搜索能力不强、收敛速度变慢的问题,提出一种分层粒子群优化算法。利用标准粒子群优化算法在整个搜索空间内进行全局搜索,由全局搜索获得的较优个体产生局部搜索区域,在局部区域内进行进一步搜索。为避免陷入局部最优,采用动态调整局部搜索区域的策略,保持算法的全局收敛性。通过典型测试函数计算表明,该算法的收敛速度和局部搜索能力有明显改善。     

改进的粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法(PSO)易陷入局部极值点,进化后期收敛慢,精度较差等缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法用一种无约束条件的随机变异操作代替速度公式中的惯性部分,并且使邻居最优粒子有条件地对粒子行为产生影响,提高了粒子间的多样性差异,从而改善了算法能力.通过与其它算法的对比实验表明,该算法能够有效地进行全局和局部搜索,在收敛速度和收敛精度上都有显著提高.     

新的全局-局部最优最小值粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的收敛速度,克服陷入局部最优的缺点,在全局-局部最优粒子群优化算法的基础上,提出了一种新的改进粒子群优化算法——全局-局部最优最小值粒子群优化算法.该算法把惯性权重和学习因子分别通过结合全局和局部最优最小值来进行改写,速度更新公式也做了相应的简化.仿真实验表明该算法在收敛速度和寻优质量上都优于基于LDIW策略改进的粒子群算法和全局-局部最优粒子群算法.     

基于QPSO算法的作业车间调度问题的研究

针对现行的遗传算法存在进化速度过慢和过早收敛的局限,以及粒子群优化算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法应用于作业车间调度问题.将该问题中的每个调度组成一个多维向量,以此向量作为量子粒子群优化算法中的粒子进行进化,由此在解空间内搜索最优解.实例仿真结果表明,该算法收敛速度快、全局收敛性能好,可以得到比遗传算法、粒子群优化算法更佳的调度效果,证明了算法的有效性.     

无线传感网络覆盖的粒子进化优化策略研究

为了实现网络覆盖范围的最大化,延长网络寿命,本文在粒子进化的多粒子群算法的基础上提出了一种无线传感网络覆盖优化策略.通过多种群并行搜索,采取粒子进化理论使陷入局部最优的粒子迅速跳出,有效地避免了基本粒子群算法容易出现的"早熟"问题,提高了算法的稳定性.通过仿真实验分析了节点感知半径对覆盖性能指标的影响.覆盖率和收敛速度随着感知半径的增大逐渐增大和加快.仿真实验结果表明粒子进化的多粒子群优化策略比基本粒子群算法、传统遗传算法和新量子遗传算法具有更好的覆盖优化效果.     

一种混沌差分进化和粒子群优化混合算法*

为了改善差分进化粒子群算法的局部搜索能力和收敛速度,提出了一种混沌差分进化的粒子群优化算法。该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力。通过对三个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与DEPSO算法相比,全局搜索能力、抗早熟收敛性能及收敛速度大大提高。     

独立自适应调整参数的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优和依赖参数的取值等问题,提出了一种独立自适应参数调整的粒子群优化算法。算法重新定义了粒子进化能力、种群进化能力以及进化率,在此基础上给出了粒子群惯性权重及学习因子的独立调整策略,更好地平衡了算法局部搜索与全局搜索的能力。为保持种群多样性,提高粒子向全局最优位置的收敛速度,在算法迭代过程中,采用粒子重构策略使种群中进化能力较弱的粒子向进化能力较强的粒子进行学习,重新构造生成新粒子。最后通过CEC2013中的10个基准测试函数与4种改进粒子群算法在不同维度下进行测试对比,实验结果验证了该算法在求解复杂函数时具有高效性,通过收敛性分析说明了算法的有效性。     

混合改进搜索策略的鸡群优化算法

针对鸡群算法易陷入局部最优和出现早熟收敛的情况,提出一种混合改进搜索策略的鸡群优化算法。该算法通过种内和种间竞争,确定子群规模及等级次序,子群角色通过竞争繁殖进行动态更新。种群进化寻优中引入全局最优引导策略和动态惯性策略,个体的寻食学习通过动态惯性策略进行自我调整,并同时接受子群与种群中的最优个体引导,以平衡局部搜索和全局搜索之间的关系。仿真实验结果表明,与基本鸡群算法和粒子群算法等相比,改进后的鸡群算法能有效提高算法的收敛精度和收敛速度。     

粒子置换的双种群综合学习PSO算法

针对粒子群算法(PSO)种群多样性低和易于陷入局部最优等问题,提出一种粒子置换的双种群综合学习PSO算法(PP-CLPSO).根据PSO算法的收敛特性和Logistic映射的混沌思想,设计并行进化的PSO种群和混沌化种群,结合粒子编号机制,形成双种群系统中粒子的同号结构和同位结构,其中粒子的惯性权重根据适应度值自适应调...     

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。     

Particle swarm optimization-based algorithms for TSP and generalized TSP

A novel particle swarm optimization (PSO)-based algorithm for the traveling salesman problem (TSP) is presented. An uncertain searching strategy and a crossover eliminated technique are used to accelerate the convergence speed. Compared with the existing algorithms for solving TSP using swarm intelligence, it has been shown that the size of the solved problems could be increased by using the proposed algorithm.Another PSO-based algorithm is proposed and applied to solve the generalized traveling salesman problem by employing the generalized chromosome. Two local search techniques are used to speed up the convergence. Numerical results show the effectiveness of the proposed algorithms.     

改进的r支配高维多目标粒子群优化算法

高维多目标优化问题是广泛存在于实际应用中的复杂优化问题,目前的研究方法大都限于进化算法.本文利用粒子群优化算法求解高维多目标优化问题,提出了一种基于r支配的多目标粒子群优化算法.采用r支配关系进行粒子的比较与选择,并结合粒子群优化算法收敛速度快的优势,使得算法在目标个数增加时仍保持较强的搜索能力;为了弥补由此造成的群体多样性的丢失,优化非r支配阈值的取值策略;此外,引入决策空间的拥挤距离测度,并给出新的外部存储器更新方法,从而进一步防止算法陷入局部最优.对多个基准测试函数的仿真结果表明所得解集在收敛性、多样性以及围绕参考点的分布性上均优于其他两种算法.     

一种改进的全局粒子群优化算法

为了改善粒子群优化算法的优化性能, 提出一种改进的全局粒子群优化(IGPSO) 算法. 该算法基于开采能力和搜索能力相均衡的思想提出全局邻域搜索策略和扰动策略, 使算法减少陷入局部极值的可能性, 同时以一定概率对全局最优粒子进行摄动操作, 加快算法收敛. 与其他智能算法相比较, 测试结果从寻优精度、收敛速度和非参数统计显著性方面验证了IGPSO 算法的有效性.

     

基于衰减因子和动态学习的改进樽海鞘群算法

樽海鞘群算法是一种新型的群智能优化算法.与其他智能优化算法相比,樽海鞘群算法的优化求解策略仍有待改进,以进一步提高该算法的求解精度和寻优效率.本文提出一种基于衰减因子和动态学习的改进樽海鞘群算法,通过在领导者更新阶段添加衰减因子,提高算法的局部开发能力,在跟随者更新阶段引入动态学习策略,提高算法的全局搜索能力.本文对16个测试函数进行实验,将提出的改进算法与其他智能优化算法比较,实验结果表明,本文提出的改进算法在收敛精度和收敛速度方面有较大提升,具有良好的优化性能.     

混合粒子群算法及在可靠性优化中的应用

针对粒子群算法搜索精度低和早熟收敛的缺陷,通过算法混合,提出了基于混沌与和声搜索算法思想的混合粒子群优化算法。该算法采用Tent映射,利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,同时采用和声策略对解空间进行开发,引入了柯西变异,帮助粒子跳出局部陷阱,采用云模型的自适应策略来调整惯性权重。最后将该优化算法应用于可靠性优化设计中,仿真实验表明,改进后的混合粒子群优化算法较基本粒子群算法收敛速度加快,且不易陷入局部极值点。