动态环境下的双子群PSO算法

通过两组搜索方向相反,相互协同的主,辅子群,构造一种新的双子群粒子群优化算法.该算法扩展了种群的搜索范围,充分利用搜索域内的有用信息,在感知到环境变化时能迅速,准确地跟踪动态变化的极值.使用(Dynamic Function 1)生成的复杂动态环境对该算法进行了验证,并与Eberhart提出的动态环境下的粒子群优化算法进行了比较分析.仿真结果表明了该算法的有效性.

     

一种新的求解动态连续优化的分层粒子群算法

为了高效求解动态连续优化问题,提出一种分层粒子群优化算法。该算法将动态函数定义域分成Q个子空间,每个空间用一个粒子群作为第一层进行独立搜索,Q个子空间的最优粒子再组成一个全局粒子群进行全局搜索,以达到全局牵引的作用,同时提出探测环境和响应环境的策略。利用经典的动态函数对算法进行测试,结果表明所提出算法能够迅速适应环境变化和跟踪最优解的变化,效果令人满意。     

求解高维函数优化的动态粒子群算法

针对基本粒子群优化算法对高维函数优化时搜索精度不高的缺陷,提出了一种动态粒子群优化算法。该算法采用了通过调节阈值对粒子运动轨迹进行动态改变的策略,使得粒子对周围环境的适应能力不受进化代数的影响,从而保证了算法在迭代后期仍具有较强的搜索能力。实验结果表明,与文献算法相比,该算法在处理高维函数优化时具有更强的寻优能力和更高的搜索精度。     

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。     

基于傅里叶变换的粒子群优化算法

针对标准粒子群算法容易陷入局部收敛的问题,提出了新的优化粒子群方法,从两个方面对其进行优化.为了改进学习因子,利用傅里叶级数的特性定义了一个傅里叶级数进行分析判断;加入随机速度,辅助粒子扩大搜索区域并避免早熟.该算法遵循启发式规则,可根据粒子搜索结果动态调整参数,具有较好的全局搜索性能和搜索精度.最后,采用4种经典测试函数进行测试并比较,选取一个单峰函数和多峰函数进行仿真,仿真结果表明了该算法的可行性.     

一种动态分级的混合粒子群优化算法

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题,提出一种动态分级的混合粒子群优化算法．该算法采取３种级别的并行粒子群算法,分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合,并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目．在全局搜索中,将混沌机制引入算法中以增强算法的全局搜索能力;在局部搜索中,采用单纯形法对适应度最优解进行局部寻优．仿真实验表明,该算法比其他优化算法具有更好的性能．     

基于动态混沌扰动的粒子群优化及其应用

针对混沌粒子群算法中存在的盲目搜索问题,提出基于动态混沌扰动的粒子群优化算法。对标准粒子群优化引入动态混沌扰动,在最优值改变时进行较小扰动,在多次不变时进行动态扰动范围的混沌扰动,减少混沌粒子群算法中存在的盲目搜索,提高搜索速度和效率,使有限的时间用在最有效的搜索上。将该算法应用到K均值算法中,可以克服K均值算法的局部最优和对初值和孤立点敏感的缺点,使K均值算法得到全局最优解。通过仿真实验证实该算法的高效性和稳定性。     

一种速度改进型粒子群优化算法及应用

针对一般粒子群算法收敛速度慢易发散的缺点,提出一种速度改进型粒子群优化算法。该算法对速度的最大值进行动态改变．可以使粒子群算法在前期保持快速而又全局范围的探测搜索,而在后期,也可以将粒子限定在局部的重点区域的探测搜索。采用速度改进型粒子群优化算法对典型的多峰函数进行优化,仿真结果表明方法的有效性,并通过与一般粒子群算法进行比较,表明方法能够加快粒子群算法的收敛速度,具有更好的优化性能。     

一种基于和声搜索的动态交叉粒子群算法

针对粒子群优化算法(PSO)在优化多维问题时容易陷入局部最优的问题,提高其全局搜索能力和拓展能力,提出了一种基于和声搜索的动态交叉粒子群算法.引入动态交叉操作,使得粒子在更新速度时实现共享有效信息,保证粒子进化过程中的种群多样性,提高全局搜索能力.结合和声搜索(HS)的随机搜索能力提出了HS-DCPSO,利用和声搜索的自适应调整参数音符调节概率PAR和间隔调整带宽bw来提高粒子群的拓展能力.通过多个基准函数对所提出的HS-DCPSO算法进行仿真测试,并与HS、PSO及多种改进的粒子群算法对比,验证所提出的HS-DCPSO算法具有较强的全局搜索能力和局部拓展能力,并且算法时间复杂度相比传统PSO增加不明显.     

一种速度改进型粒子群优化算法及应用

针对一般粒子群算法收敛速度慢易发散的缺点,提出一种速度改进型粒子群优化算法。该算法对速度的最大值进行动态改变,可以使粒子群算法在前期保持快速而又全局范围的探测搜索,而在后期,也可以将粒子限定在局部的重点区域的探测搜索。采用速度改进型粒子群优化算法对典型的多峰函数进行优化,仿真结果表明方法的有效性,并通过与一般粒子群算法进行比较,表明方法能够加快粒子群算法的收敛速度,具有更好的优化性能。     

哈夫曼编码的协同粒子群优化算法

针对粒子群优化（PSO）算法在优化问题过程中易陷入局部最优的问题,提出一种基于哈夫曼编码的协同粒子群优化（HC PSO）算法。采用哈夫曼编码将种群划分成2个子种群并对2个子种群进行独立优化,同时,2子种群之间协同完成搜索种群的全局最优解。采用6个标准测试函数来测试算法性能。实验结果表明,该算法可以有效地避免种群陷入局部最优,具有较好的优化性能和稳定性,收敛精度得到了显著的提高。     

基于改进混沌粒子群优化算法的聚丙烯生产调优

通过算法混合提出了一种改进混沌粒子群优化算法。将混沌搜索融入到粒子群优化算法中,建立了早熟收敛判断和处理机制,显著提高了优化算法的局部搜索效率和全局搜索性能。将改进混沌粒子群优化算法应用于聚丙烯生产调优中,首先建立了聚丙烯最优牌号切换模型,然后采用改进混沌粒子群优化算法求解该最优牌号切换模型。优化结果:表明,与常规混沌粒子群优化算法相比,改进混沌粒子群优化算法具有更佳的优化效率和全局性能。     

具有量子行为的粒子群优化算法的改进

为改善基本粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度、计算精度,基于标准PSO算法和量子理论基础之上,提出一种改进的基于量子行为的PSO算法—WbQPSO算法。新算法中,采用全同粒子系更新位置,并引入混沌思想,对每个粒子进行混沌搜索,另外通过在Mbest_i中加入权重系数,试图改善粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度。对经典函数的测试计算表明：改进算法的性能优于经典的PSO算法,基于量子行为的PSO算法。     

一种新的双予群PSO算法

提出一种新的双子群粒子群优化（PSO）算法。充分利用搜索域内的有效信息,通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同,扩大搜索范围。在不增加粒子群规模的前提下,提高解高维最优化问题的精度,降低粒子群优化算法陷入局部最优点的风险。3种典型函数的仿真结果及与2种经典PSO算法的比较结果验证了该算法的有效性。     

机器人逆运动学差分自适应混沌粒子群求解

采用D-H法通过连杆坐标系变换矩阵建立机械臂运动控制模型,该模型呈现非常严重的非线性特性,传统方法难以求解。由于动态差分算法具有很强的全局搜索能力,而粒子群算法具有精确的局部搜索能力的特点,融合改进的动态差分算法和粒子群算法,并引入混沌映射初始种群和粒子群学习因子与惯性权重的自适应算法,提出多子群分层差分自适应混沌粒子群算法。该算法采用的多子群分层结构能提升个体共享群体信息的能力,底层利用动态差分算法进行全局搜索,顶层精英群利用改进的粒子群算法进行局部搜索。仿真试验和实际应用表明该算法在稳定性、搜索成功率以及收敛精度有显著提高,能有效解决机器人逆运动学模型的求解。     

基于粒子群和牛顿迭代法的目标定位方法研究*

结合粒子群算法和牛顿迭代法的优点,提出了一种基于粒子群初始值选取和牛顿法精确迭代的目标定位方法。该方法充分发挥粒子群算法的群体搜索性和牛顿法的局部细致搜索性,克服了粒子群算法后期搜索效率低下和牛顿迭代法对初始值敏感的缺陷。仿真结果表明,该方法能有效地提高目标定位的准确性,在随机噪声干扰方差为0.5的条件下,定位均方误差不超过1.7 m。     

一种邻居动态调整的粒子群优化算法

为了达到全局寻优能力与寻优速度的平衡,提出一种邻居动态调整的粒子群优化算法。该算法依据粒子的多样性变化和进化状态,实现邻居结构的动态改变。算法引入种群熵评估粒子的多样性,定义粒子邻居扩充因子和局部影响因子来描述粒子的进化状态,并提出邻居扩充与约束策略来控制好粒子的影响力。实验结果表明,该算法具有较强的全局寻优能力和较好的寻优速度。     

基于混沌变异的自适应双粒子群优化

针对粒子群优化在解决高维优化问题时收敛性差、搜索效率不高的问题,在对粒子群优化算法收敛性分析的基础上,提出了混沌变异对极值进行扰动的方法,以增强算法摆脱局部最优解的能力.采用自适应惯性权重和局部邻域搜索保持较高的局部搜索性能,并结合双粒子群协同进化的方法,综合平衡优化算法的全局搜索和局部搜索能力.通过对4个典型测试函数进行的对比实验,表明了所提出的算法能大大提高粒子群优化的搜索效率和收敛精度.     

微粒群算法在非线性约束优化中的应用

该文将微粒群算法(PSO)应用于非线性约束优化问题的求解,提出了一种求解非线性约束优化问题的新算法,数值试验表明该算法具有很强的全局寻优能力。     

混合微粒群算法在非线性约束优化中的应用

本文将微粒群算法(PSO)与罚函数法结合，提出了一种求解非线性约束优化问题的新算法，数值试验表明该算法具有很强的全局寻优能力。