基于Memetic框架的混合粒子群算法

提出一种Memetic框架下的混合粒子群优化算法(HM-PSO)。针对粒子群算法的搜索结果,该算法采用基于拉马克学习的局部搜索策略帮助具有一定改进能力的个体提高收敛速度,同时利用禁忌策略帮助可能陷入局部最优的个体跳出局部最优点。HM-PSO算法在加速个体收敛的同时提高算法搜索的多样性,避免陷入局部最优。实验结果表明,改进拉马克学习策略有效可行,HM-PSO算法具有良好的全局寻优性能。     

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。     

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。     

基于禁忌搜索的动态粒子群算法

惯性权重线性递减的线性群粒子算法往往不能反映实际的优化搜索过程。动态粒子群算法虽然能较好地实现非线性的搜索,但是更容易陷入局部最优。提出了基于禁忌搜索的动态粒子群算法,引入了禁忌搜索的思想,来解决动态粒子群算法的容易陷入局部最优问题;并对禁忌公式进行了修改,使其不仅可以解决极小值最优问题,也可以解决极大值最优问题。根据实验结果,改进的算法不仅较好地避免了陷入局部最优,而且收敛速度也有提高。     

简化粒子群优化方法的改进研究

为了有效提高粒子群优化算法的收敛速度和搜索精度,增强算法跳出局部最优,寻得全局最优的能力,提出了一种改进的简化粒子群优化算法。该算法考虑了粒子惯性、个体经验和全局经验对于位置更新影响力的不同,改进了位置更新公式,克服了粒子群优化算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点。标准函数测试结果表明该改进算法的收敛速度和搜索精度有了很大的提高。     

具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法.通过设定的阈值,算法将种群进化状态划分为正常状态和"早熟"状态: 若算法处于正常的进化状态,采用标准粒子群优化算法的进化模式;当粒子陷入"早熟"状态,运用反向学习和自适应逃逸功能,对个体最优位置进行反向学习,产生粒子的反向解,增加粒子的反向学习能力,增强算法逃离局部最优的能力,提高算法寻优率.在固定评估次数的情况下,对8个基准测试函数进行仿真,实验结果表明:所提算法在收敛速度、寻优精度和逃离局部最优的能力上明显优于多种经典粒子群优化算法,如充分联系的粒子群优化算法(FIPS)、基于时变加速度系数的自组织分层粒子群优化算法(HPSO-TVAC)、综合学习的粒子群优化算法(CLPSO)、自适应粒子群优化算法(APSO)、双中心粒子群优化算法(DCPSO)和具有快速收敛和自适应逃逸功能的粒子群优化算法(FAPSO)等.     

基于改进粒子群算法的阈值图像分割

针对基本粒子群算法目前存在的收敛速度过慢且容易于陷入局部极值等方面问题,提出根据蜂群算法的领域搜索思想,改变算法中粒子领域结构。通过借鉴蜂群的领域搜索策略解决粒子群算法陷入局部极值的问题,提高收敛速度。并将改进后粒子群算法应用于阈值图像分割中,仿真结果表明改进算法在图像阈值分割中减少阈值的寻优时间,优化收敛精度,提高图像处理的实时性和精度性。     

基于自适应驱散机制的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法（PSO）易陷入局部最优导致早熟收敛的问题,提出了一种新型的基于自适应驱散机制的粒子群优化（ADMPSO）算法。基本的粒子群优化算法易陷入局部最优,一般的改进算法在搜索过程之中对个体最优和全局最优结果进行调整,虽然避免了粒子群陷入局部最优,但会很大程度减慢收敛速度。提出的改进算法只有在种群快要陷入局部最优时,才会对粒子群进行有效驱散,这样不仅保证了收敛速度,又不会使粒子群陷入局部最优。对维度30的12个标准测试函数进行测试的结果表明ADMPSO算法相较于经典粒子群（General PSO,GPSO）算法、综合学习粒子群优化算法（Comprehensive Learning PSO,CLPSO）算法和动态多粒子群协调搜索优化算法（Dynamic Multi-Swarm PSO with sub-regional Harmony Search,DMS-PSO-HS）,可以更有效避免陷入局部最优,稳定地找到最优值,同时又能保证一定的收敛速度。ADMPSO算法不容易陷入局部最优和迭代次数更少的特点使得PSO算法更加实用化。     

基于禁忌搜索的自适应粒子群算法

针对惯性权重线性递减粒子群算法不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种基于Sigmoid函数和聚集距离变化率改变惯性权重的方法。为了解决算法后期易陷入局部最优的缺点,在算法后期引人了具有记忆能力的禁忌搜索算法。改进后的算法不仅综合了粒子群优化算法的快速性、随机性和全局收敛性的优点,而且还具有禁忌搜索局部寻优的能力。测试函数仿真结果表明,改进后的算法不仅较好地避免了陷入局部最优,而且收敛速度也有提高。     

改进的变尺度混沌粒子群算法及其应用

针对粒子群算法(PSO)存在局部最优及后期收敛速度慢等问题,提出一种改进的变尺度混沌粒子群算法(IMCPSO).该算法初期,在整个解空间对最优粒子进行变尺度混沌扰动,以防止陷入局部最优;算法后期,则以最优粒子为中心引入变尺度混沌扰动,以提高算法收敛速度.当算法一旦陷入局部最优时,采用混沌粒子替代部分种群粒子以增加粒子多样性,使算法尽快跳出局部最优.基于benchmark测试函数的仿真结果表明,所提算法与基本粒子群算法(SPSO)和变尺度混沌粒子群算法(MCPSO)相比,具有明显好的搜索精度和收敛速度.最后,将该算法应用于电路故障诊断实验中的支持向量机参数优化问题,实验结果说明了其应用价值.     

一种新的位置变异的PSO算法

针对标准粒子群优化算法在优化高维复杂函数时易产生早熟收敛的问题,提出一种新的位置变异的PSO算法。为平衡算法的全局和局部搜索能力,新算法按一定概率交替使用随机惯性权重和标准PSO算法的惯性权重;为增强种群多样性和抑制算法早熟,新算法在每次迭代中,对满足一定条件的粒子都进行一种有效脱离局部最优区域的位置变异。最后,通过对5个标准测试函数在60维和90维的性能对比实验证实：新算法收敛精度高,且有效克服了早熟收敛问题。     

自适应变邻域混沌搜索微粒群算法

针对局部地形复杂、振荡强烈的函数优化精度难以提高的问题,提出一种自动调整邻域搜索范围和方向的自适应变邻域混沌搜索微粒群算法（AVNC－PSO）。优化初期首先由基本PSO算法进行粗调,当种群收敛于局部最优时,选择飞行停滞且聚集程度高的粒子向不同方向的邻域内进行混沌搜索,搜索方向和粒子偏移量根据粒子与收敛中心的距离和混沌变量的值共同确定。数值仿真表明,该算法能够使局部搜索更精确,有效改善基本PSO算法优化精度不高的弱点。     

一种自适应柯西变异的反向学习粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法易出现早熟的问题,提出了一种自适应变异的反向学习粒子群优化算法。该算法在一般性反向学习方法的基础上,提出了自适应柯西变异策略(ACM)。采用一般性反向学习策略生成反向解,可扩大搜索空间,增强算法的全局勘探能力。为避免粒子陷入局部最优解而导致搜索停滞现象的发生,采用ACM策略对当前最优粒子进行扰动,自适应地获取变异点,在有效提高算法局部开采能力的同时,使算法能更加平稳快速地收敛到全局最优解。为进一步平衡算法的全局搜索与局部探测能力,采用非线性的自适应惯性权值。将算法在14个测试函数上与多种基于反向学习策略的PSO算法进行对比,实验结果表明提出的算法在解的精度以及收敛速度上得到了大幅度的提高。     

CPSO-NP优化算法及其在TE过程中应用

为有效平衡粒子群算法的探索和开发能力,解决粒子群局部最优、收敛速度慢等问题,提出了基于捕食搜索和自然选择的混沌粒子群算法.该算法借鉴自然选择中适者生存的进化机制以提高算法的收敛速度;且捕食搜索策略调节限制级别平衡全局搜索和局部搜索,优化搜索性能;通过函数测试和化工TE的故障诊断,结果表明:所提算法计算精度高、收敛速度快,能准确地对SVM的参数进行寻优,提高了故障诊断的准确性.     

嵌入局部一维搜索技术的混合粒子群优化算法*

通过将粒子群优化算法(PSO)与经典局部一维搜索技术相结合,提出一种嵌入局部一维搜索技术的混合粒子群优化算法(LLS-PSO)。该算法在基本粒子群优化算法中引入一维搜索技术,选取最优粒子进行局部一维搜索,增强了在最优点附近的局部搜索能力,以加快算法的收敛速度。对三个经典复杂优化问题进行数值实验,并与基本PSO算法进行比较。实验分析和结果表明,LLS-PSO具有更好的优化性能。     

基于周期性演化策略的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法(PSO)在寻优过程中容易出现早熟的问题,提出一种基于周期性演化策略的粒子群优化算法.该策略通过在速度更新方程中构建基于粒子群能量的粒子群最优值扰动项,使得粒子群能量在演化过程中可以周期性变化.相比标准PSO算法,当粒子群能量较大时,能够增强局部搜索能力;当粒子群能量较小时,能够增强全局搜索能力.典型优化问题的仿真结果表明,所提出的算法与线性下降惯性权重粒子群优化(LWPSO)和PSO算法相比,优化性能得到了显著提高.     

一种具有初始化功能的自适应惯性权重粒子群算法

提出了一种改进的具有初始化功能的自适应惯性权重粒子群优化(PSO)算法.该算法首先引入自适应惯性权重策略均衡全局和局部搜索能力,并针对运行过程中出现停滞现象的粒子群,围绕其加权重心位置重新初始化,引导粒子突破了局部极值的限制,提高了算法的收敛速度.最后,将此算法、PSO算法及惯性权重线性递减的PSO(LDW-PSO)算法进行了比较.实验结果表明,该算法不仅有效地增强了粒子突破局部极值的能力,而且算法的收敛速度和稳定性也有了一定的提高.     

基于遗传交叉和多混沌策略改进的粒子群优化算法

为有效改进基本PSO算法的搜索能力,提出了一种基于遗传交叉和多混沌方式改进的粒子群算法。该算法为获得比当前群体更优的最优解,采用了以下四种措施：其一,对当前群体中的最优解和每个粒子最优解进行遗传交叉操作;其二,用混沌系统动态地调整PSO算法的惯性权重;其三,对整个解空间进行混沌全局搜索;最后,对当前群体中最优解进行多维和单维的混沌局部搜索。仿真实验结果表明：与其它三种算法相比,提出的算法在解决8个整数和混合整数非线性规划问题时不仅收敛速度最快,而且具有100%的成功率。