基于自适应粒子群优化算法的限速标志识别

针对经典的粒子群优化算法收敛性能不足的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法。该算法对进化过程中的收敛方向进行动态调整,通过学习因子对参数选取过程进行调节,使收敛的初期趋向全局最优,后期趋向局部最优。采用自适应粒子群优化算法对支持向量机模型参数进行优化,并应用于限速标志的识别,实验结果表明,文中基于自适应粒子群优化算法的方法拥有较高的识别率,同时算法收敛性显著高于经典的粒子群优化算法。     

禁忌粒子群算法在几何约束求解中的应用

约束问题可以转化为优化问题,针对粒子群优化算法在算法的后期易陷入局部最优的缺点,提出TPSO(禁忌粒子群优化算法),在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布,后期引入禁忌搜索算法,记录已经达到的局部最优解,在下一次搜索中,不再或者有选择地搜索这些点,从而跳出局部最优点,并且在搜索过程中允许接受劣解,充分利用禁忌搜索的记忆能力及较强的爬山能力,大大提高了获得全局最优解的概率.该算法综合了粒子群优化算法的快速性,随机性和全局收敛性以及禁忌搜索局部寻优的能力.在确保全局收敛性的基础上,能够快速搜索到高质量的优化解.该方法用于几何约束求解的性能明显高于标准粒子群算法,算法具有良好的优化性能和时间性能.     

基于余弦距离的多目标粒子群优化算法

针对粒子群优化算法具有的个体分布不均匀以及重复个体较多等缺陷,提出了一种基于余弦距离的多目标粒子群优化算法,该算法根据外部精英存储策略,利用余弦距离排挤机制来选取最分散的粒子,扩大 Pareto最优解集的收敛性和多样性,增强算法的全局寻优能力。通过采用标准多目标优化问题ZDTl～ZDT3进行仿真实验与粒子群算法、混沌粒子群算法、基于拥挤距离的多目标优化算法对比表明,该算法在Pareto前沿的收敛性和多样性方面均优于基于拥挤距离排挤机制,并具有较高的效率     

一种求解多目标优化问题的粒子群算法的研究

为改善多目标粒子群算法的收敛性和多样性,通过对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的研究,采用随机选取和评估选取相结合的方法选取全局极值和个体极值,提出了一种可用于解决多目标优化问题的粒子群优化算法,从而实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,仿真实验结果证明算法是有效的。     

一种解决约束优化问题的模糊粒子群算法

该文针对复杂约束优化问题,提出了一种模糊粒子群算法(FPSO),设计了一个新的扰动算子,在此基础上定义了模糊个体极值和模糊全局极值,利用这两个定义改进了粒子群进化的方程,利用该方程更新粒子的速度与位置,可以避免早熟收敛问题;定义了不可行度阈值,利用此定义给出了新的粒子比较准则,该准则可以保留一部分性能较优的不可行解微粒。用概率论的有关知识证明了算法的收敛性。仿真结果表明,对于复杂约束优化问题,算法寻优性能优良,特别是对于超高维约束优化问题,该算法获得了更高精度的解。     

一种基于粒子群优化的FCM聚类方法

针对模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和时初始值敏感的缺点。本文提出了一种基于粒子群优化的模糊聚类算法。该算法利用粒子群强大的全局寻优能力,克服了模糊C-均值聚类算法的不足。实验结果表明,该算法具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度。     

基于量子粒子群优化算法的图像分割方法

利用量子粒子群优化算法(QPSO)对二维Fisher准则图像分割评价函数进行了全局优化,提高了分割阈值的求解速度。并针对量子粒子群优化算法存在收敛性差、易早熟的问题,提出了量子粒子群优化算法和邻域搜索双重寻优的改进算法。实验结果表明,改进后的分割方法具有良好的分割效果和求解速度。寻找到的最佳阈值与二维Fisher准则函数算法完全相同,而阈值求解时间只有二维Fisher准则函数算法的1/3。     

基于PSO-AFSA的非线性地学模型参数估计

文章针对目前地理学研究中进行非线性模型参数估计的一些传统方法的局限性,结合粒子群和人工鱼群算法进行优化,该算法综合利用人工鱼群算法的良好全局收敛性和粒子群算法的局部快速收敛性、易实现性等优点.实例表明,PSO-AFSA可以很好地应用到非线性地学模型的求解中,且收敛速度快,求解精度高.     

一种基于粒子群优化的FCM聚类方法

针对模糊C-均值(FCM)聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,本文提出了一种基于粒子群优化的模糊聚类算法.该算法利用粒子群强大的全局寻优能力,克服了模糊C-均值聚类算法的不足.实验结果表明,该算法具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度.     

车间调度问题的量子粒子群优化算法设计

针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,将量子粒子群优化算法用于求解车间调度问题,按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解,并对量子粒子群算法的参数选择进行了研究。以典型的Job-Shop调度问题作为实验对象,实验结果表明QPSO算法相对PSO算法具有较好的全局搜索能力。     

基于改进收缩因子的粒子群优化算法

PSO算法寻优性能优劣受速度更新公式影响,过快的收敛速度可能使算法错过全局最优解;过慢的收敛速度可能会使算法陷于局部最优解。针对该问题,文中提出了一种基于改进压缩因子的PSO优化算法,即FPSO。通过引入压缩因子方程,改进了速度迭代公式,减少了因学习因子设置不当对算法造成的影响。新的调节机制既保证了PSO算法的收敛性能,也削弱了速度边界对算法的影响。最后,选取5个经典函数对算法性能进行测试。测试结果表明,与传统PSO算法相比,文中算法提高了全局收敛能力,缩短了收敛时间。     

区间长度可变的反向混沌优化算法

针对现有算法在大空间和高维度寻优存在效率较低的问题,提出一种区间长度可变的反向混沌优化算法,并证明了该算法以概率1收敛于全局最优解.算法采用区间长度可变的反向优化策略,利用反向优化方法增大算法进化过程的多样性,使优化的变量区间不断减小.同时,提出基于Fuch混沌映射的反向混沌优化策略增大算法逃逸局部极值的能力,以及两级优化策略提高算法执行后期的寻优精度.通过22个基准函数测试结果表明,本文提出的算法与改进的混沌优化算法以及其他智能优化算法相比,其搜索的综合性能要优于其他算法.     

一种基于多样性信息和收敛度的多目标粒子群优化算法

为了提高多目标粒子群算法优化解的多样性和收敛性,提出了一种基于多样性信息和收敛度的多目标粒子群优化算法（Multiobjective Particle Swarm Optimization based on the Diversity Information and Convergence Degree,dicdMOPSO）.首先,利用非支配解多样性信息评估知识库中最优解的分布状态,设计出一种全局最优解选择机制,平衡了种群的进化过程,提高了非支配解的多样性和收敛性;其次,基于种群多样性信息设计出一种飞行参数调整机制,增强了粒子的全局探索能力和局部开发能力,获得了多样性和收敛性较好的种群.最后,将dicdMOPSO应用于标准测试函数测试,实验结果表明,dicdMOPSO与其他多目标算法相比不仅获得了多样性较高的可行解,而且能够较快的收敛到Pareto前沿.     

基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法

针对粒子群优化算法（PSO）在优化过程中易陷入局部极值而产生“早熟”现象,文中提出一种基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法。粒子群优化算法与细菌觅食优化算法的结合,增强了算法的全局搜索能力,使算法具有全局搜索能力强的优点。选用Matlab进行仿真实验,实验结果进一步显示了改进混合算法的优化能力优于基本PSO算法和基本BFO算法,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性。     

非单调的微粒群信赖域算法

文中对无约束优化问题提出了一类非单调信赖域算法,将搜索性能良好的微粒群算法和总体收敛性良好的信赖域算法有效融合,并提出了基于微粒群的信赖域算法,在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性。     

三目标柯西粒子群算法的电力系统无功优化

通过建立有功网损最小、电压偏差最小和静态稳定电压裕度最大的三目标无功优化模型。提出柯西粒子群算法,并针对IEEE14节点系统进行三目标电力系统无功优化。当种群多样性较差时,通过对交叉的粒子进行柯西变异从而扩大搜索空间,提高种群多样性,防止出现过早的收敛,进而避免了算法陷入局部最优解的问题,同时也提高了收敛速度。通过数据测试和比较柯西粒子群算法在收敛速度、精度、全局搜索能力上均优于常规差分进化算法和常规粒子群算法。其结果验证了该模型和算法的有效性,为电力系统安全经济运行提供了参考。     

改进微粒群算法优化PID参数的研究

微粒群算法是一种新的随机优化算法,算法通过微粒间相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域,该算法具有搜索速度快、寻优能力强、算法简单等特点,但也存在普遍的缺点。本文基于微粒群算法容易陷入局部极值和收敛速度慢的缺点,提出一种新的改进算法,介绍了将改进微粒群算法用于PID控制器参数优化的方法,算法实现流程,并结合Matlab强大Simulink系统仿真功能证明了改进算法的有效性,其性能优于经验公式和遗传算法。     

噪声环境下多模态函数优化的遗传算法

 针对噪声环境下多模函数的优化,本文理论上分析了噪声对多模函数优化的全局收敛性和收敛精度的影响,并通过全局区域搜索率和全局区域收敛精度分析噪声对算法的影响程度.实验结果和分析表明,增加多模函数寻优难度和噪声强度,遗传算法的全局区域搜索率都在下降,全局区域收敛精度总体变差;重采样的方法能够有效提高算法的全局区域搜索率,总体改善算法的全局区域收敛精度;确定性排挤遗传算法(Deterministic Crowding Genetic Algorithm,DCGA)和多种群遗传算法(Multi-Population Genetic Algorithm,MPGA)的全局区域搜索率和全局区域收敛精度要优于杰出保留遗传算法(Elist Genetic Algorithm,EGA).     

基于VB和Access的温度采集系统的设计与实现

针对函数优化问题,提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度,选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类,利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中,数值结果比较表明,提高了算法搜索能力,全局最优解的精度和收敛速度。