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.     

带选址的关联运输调度问题研究

对零售点的选址问题和关联货物配送问题建模,分别应用改进的混沌遗传算法和免疫克隆选择算法求解该模型,前者采用混沌初始化方法产生初始种群,使种群具有较好的多样性,并采用混沌搜索策略以提高算法的收敛速度和全局搜索能力.最后比较两种算法的求解结果,结果证实了改进的混沌遗传算法求解该模型的有效性与优越性.     

一种混沌惯性权重的简化粒子群算法

惯性权值作为粒子群算法的一个全局参数,能够方便地控制算法的搜索能力和收敛速度,在算法运行过程中具有重要的作用。在分析惯性权值的作用基础上提出了一种混沌惯性权重的简化粒子群优化算法,利用混沌序列的内在随机性、遍历性和规则性,提高算法的寻优能力。测试结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力。     

混沌粒子群优化算法

将混沌融入到传统粒子群提出了混沌粒子群算法。该方法利用了混沌运动的遍历性、随机性以及对初值的敏感性等特性,根据早熟判断机制,在基本粒子群算法陷入早熟时,进行群体的混沌搜索．数值仿真结果表明该方法能跳出局部最优,进一步提高了计算精度和收敛速度,以及全局寻优能力。     

一种改进的混沌量子粒子群优化算法

通过将量子粒子群优化算法和佳点集法相结合,提出一种改进的混沌量子粒子群优化算法,用于解决复杂函数问题。将佳点集融合到量子粒子群算法中,以提高解空间的遍历性,对函数实现全局寻优。用混沌序列改变惯性权重 w,调节粒子群优化算法的全局和局部寻优能力。采用线性递减速度比例收缩因子η提高搜索速度,避免早熟收敛。用量子Hadamard门对量子编码进行变异,增强种群的多样性,促使粒子跳出局部极值点。对典型复杂函数的仿真结果表明,该混合算法寻优效率高、收敛速度快,能有效避免早熟收敛。     

基于二阶振荡及自然选择的随机权重混合粒子群算法

针对粒子群算法“早熟收敛”的缺点,提出一种混合粒子群算法.该算法采用最大速度线性递减的方法平衡全局寻优能力与算法收敛精度的矛盾,并用随机权重平衡算法的全局和局部搜索能力.学习因子二阶振荡使种群在粒子数目不变的情况下维持多样性,是提高全局搜索能力的主要方法.自然选择原理使算法改善了因二阶振荡和随机权重的加入而造成收敛速度降低的情况.测试实验表明,所提出的算法能避免早熟问题,有效地提高寻优能力.     

用于全局优化的混合正交遗传算法

为提高正交遗传算法收敛速度和搜索精度,在正交遗传算法的基础上引入局部搜索策略,提出一种新的聚类局部搜索算子。利用正交算子初始化种群,保证初始群体分布的均匀性和多样性。通过正交算子在全局范围内进行全局搜索,使算法能在全局范围内收敛。采用聚类局部搜索算子对群体进行局部搜索,以增强算法的收敛速度和搜索精度。对7个高维的Benchmark函数进行测试,仿真实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有更好的搜索精度、收敛速度和全局寻优的能力。     

一种混沌编码的粒子群优化算法及其应用

研究粒子群优化算法.传统的粒子群算法采用实数编码,收敛速度慢.为了提高收敛速度,提出了一种混沌编码的粒子群优化算法.混沌编码作为一种全新的数学编码方式,更能准确地表达编码对象的多样性,将混沌编码应用到粒子群优化算法中,使算法在初期的搜索区域更大,更快找到全局最优解.把混沌编码的粒子群算法与BP算法相结合用来优化神经网络.利用混沌编码的粒子群算法快速找到全局最优位置的邻域,然后再用BP算法进行局部寻优,收敛到全局最优位置.仿真结果证明混沌编码的粒子群神经网络比实数编码的粒子群神经网络分类收敛速度更快,验证了算法的有效性.     

求解串并联系统配置问题的免疫遗传算法

通过对串并联系统配置可靠性问题的分析,提出了基于免疫遗传算法（IGA）求解该问题的方法。在保留基本遗传算法随机全局搜索能力的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,大大提高了算法的群体多样性。实验结果表明,免疫遗传算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,其全局收敛性及收敛速度均得到了提高。     

一种求解车间作业调度问题的免疫算法

人工免疫系统是基于生物免疫系统特性而发展的新兴智能系统。基于免疫系统的克隆选择机制,提出一种求解车间作业调度问题的免疫算法。利用免疫算法较强的搜索能力可以实现全局寻优。通过使用克隆、高频变异和抗体抑制等免疫操作,提高了算法的收敛速度和种群的多样性,可以有效地克服遗传算法种群早熟化和收敛速度慢的问题。仿真结果表明,与改进后的遗传算法比较,提出的免疫算法在全局最优解和收敛速度上都有较为明显的优势。     

一种新的遗传混沌优化组合方法

在分析了遗传算法与混沌优化方法的优缺点的基础上, 提出了一种新的遗传混沌优化组合方法. 该算法能克服混沌优化在大范围内失效的缺点, 并能提高遗传算法的局部搜索能力和搜索精度. 同时证明该算法能以概率 1收敛到全局最优值. 应用该方法对 6个测试函数进行优化计算得到了比较满意的结果.     

一种新的遗传混沌优化组合方法

在分析了遗传算法与混沌优化方法的优缺点的基础上,提出了一种新的遗传混沌优化组合方法.该算法能克服混沌优化在大范围内失效的缺点,并能提高遗传算法的局部搜索能力和搜索精度.同时证明该算法能以概率1收敛到全局最优值.应用该方法对6个测试函数进行优化计算得到了比较满意的结果.     

一种混沌粒子群嵌入优化算法及其仿真

为克服混沌粒子群优化(CPSO)算法由于采用随机数作为算法参数而不能保证种群多样性和优化遍历性的缺陷,通过将混沌变量嵌入到常规粒子群优化算法(PSO)中,使PSO算法中的惯性权值和随机数用混沌随机序列来替代,提出了一种新的混沌粒子群嵌入优化算法(CEPSO),以充分利用混沌运动的随机性、遍历性克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点.通过复杂多维函数的寻优测试,验证了本算法的有效性,并将仿真结果与混沌粒子群优化算法进行比较,证明了CEPSO算法更具有较强的全局搜索能力和收敛速度.     

基于自适应参数与混沌搜索的PSO算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统粒子群优化(PSO)算法在求解柔性作业车间调度问题中的不足,提出了基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法。对粒子群算法中的惯性系数等参数采用基于迭代搜索而自适应调整的方式,使粒子在初期以较大惯性进行大范围搜索,后期逐渐减小惯性而转入精细搜索。这种方法改变了传统粒子群算法在求解过程中的盲目随机与求解精度不高的问题;同时,通过在局部搜索过程中引入混沌技术,扩大对最优解的寻找范围,以此避免算法陷入局部最优,有效提高算法的全局寻优能力。实验结果表明,基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时能够获得更优粒子适应度平均值及更好的优化目标。所提算法对求解柔性作业车间调度问题可行,有效。     

基于混沌局部搜索的粒子群算法及其应用

为提高混沌优化搜索结果的精度,在以粒子群算法进行全局搜索的基础上,根据全局搜索结果利用混沌优化进行局部搜索,实现在全局范围上搜索最优值。分析局部混沌搜索方法,设计基于混沌局部搜索的粒子群算法的流程,利用混沌优化进行粒子群局部搜索以跳出局部最优搜索区域,避免陷入局部极小值和实现在全局范围上搜索目标函数的最优值。以RMSE误差作为搜索结果精度评价指标,通过Rosenbrock函数算例对基于混沌局部搜索的粒子群算法精度进行分析,并将该算法应用于停车场最优选址实际问题的决策。研究结果表明,该算法搜索结果相较于混沌优化算法搜索结果具有更高的精度,其数值更逼近理论最优值,验证了其提高搜索结果精度的有效性和在解决实际问题上的可行性。     

基于自适应混沌变异粒子群算法的路径规划

研究了一种全新的基于自适应混沌变异粒子群的路径规划算法。该方法首先进行环境建模,利用改进的粒子群算法获得一条较优路径。在改进的粒子算法中为防止早收敛,加入自适应混沌变异操作,在加强算法局部搜索能力的同时保证搜索过程中种群的多样性。仿真实验表明,即使在复杂的环境下,利用该算法也可以规划出一条全局较优路径,且能安全避碰。     

基于改进粒子群算法的PID控制器参数自整定

针对标准粒子群算法寻优精度不高、易出现早熟收敛等缺陷,提出一种自适应混沌移民变异粒子群算法IPSO。该算法通过引入基因距离来反映粒子间合作与竞争的隐性知识,使粒子种群的多样性得到量化,采取自适应混沌移民变异策略对陷入聚集区域的粒子进行处理,使之获得继续搜索的能力,从而防止算法过早陷入局部最优。仿真结果表明,IPSO算法在PID控制器参数寻优问题上具有遗传算法和标准粒子群算法无法比拟的优势。     

一种采用完全Logistic混沌的PSO-GA优化方法

为了提高粒子群优化算法的性能,提出了一种完全Logistic混沌粒子群优化与遗传算法的混合优化方法。该方法将具有伪随机性与遍历性特征的Logistic混沌应用到粒子群算法的粒子位置和速度初始化、惯性权重优化、随机常数以及局部最优解邻域点产生的全过程,并在粒子速度和位置更新后再与遗传算法相混合,进行选择和交叉操作。三种典型Benchmark函数的实验结果验证了所提方法的有效性,该方法具有更好的寻优能力与收敛速度。     

基于混合并行遗传算法的多目标约束优化技术研究

多目标约束优化问题属于NP问题。并行遗传算法是解决该类问题的常用算法,它具有较强的全局搜索能力和并行性,但局部搜索能力差,禁忌搜索算法则比较适合于局部搜索。提出了一种基于混合并行遗传算法的多目标约束优化方法,该方法综合了并行遗传算法和禁忌搜索算法的优势,改进了并行遗传算法的性能,能有效避免局部最优解。     

基于DE蝙蝠算法优化粒子滤波的目标跟踪

在目标跟踪领域,粒子滤波技术有处理非线性非高斯问题的优势,但是标准粒子滤波在利用重采样方法解决退化现象时,会产生粒子贫化问题,导致滤波精度不稳定.针对这种问题,本文算法采用了差分进化蝙蝠算法对粒子滤波进行改进.本文算法将粒子表征为蝙蝠个体,蝙蝠种群通过调节频率、响度、脉冲发射率,伴随当前最优蝙蝠个体在目标图像区域进行搜索,并且可以动态决策是采用全局搜索还是进行局部搜索,从而提高粒子整体的质量和合理的分布;引进的差分进化策略可以增强蝙蝠个体跳出局部最优的能力.为了验证本文算法的优化性能,将本文算法和标准粒子滤波算法进行性能分析对比.实验结果表明本文算法滤波性能优于标准粒子滤波算法.