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,在算法后期引入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.     

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。     

基于SQP和自适应搜索的混沌粒子群算法

针对基本粒子群优化算法（PSO）算法易陷入局部最优的缺点,提出混沌自适应粒子群-序列二次规划算法（CAPSO-SQP）。在基本PSO算法的基础上,加入混沌搜索和自适应惯性权重提高全局收敛能力,并在PSO算法每一代的迭代过程中,引入SQP策略,加快局部搜索并提高对约束优化问题的计算可靠性。测试函数仿真结果表明,CAPSO-SQP算法计算精度高,稳定性好,收敛速度快。将所提出算法应用于悬臂梁结构优化设计,求解结果表明算法在结构优化计算方面的可行性,而且相对于CPSO算法求解更加准确,具有较高的计算可靠性和实用价值。     

总结性自适应变异的粒子群算法

针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法在迭代期间易陷入局部最优及寻优精度不高的缺点,提出一种总结性自适应变异的粒子群算法SCVPSO(self-conclusion and self-adaptive variation particle swarm optimizatio...     

基于局部搜索惯性权重的粒子群优化算法*

粒子群优化算法的性能主要受其中参数的影响,尤其是惯性权重的影响,选择合理的ω能够平衡算法的全局和局部搜索能力.根据当前粒子的函数值调整学习因子,利用局部搜索的方法确定惯性权重,提高了算法的鲁棒性能.最后对一些标准测试函数进行验证,实验分析表明该算法具有优越性能.     

蛋白质折叠预测的禁忌搜索粒子群算法

针对PSO算法晚期收敛速度慢、求解精度差的缺点,提出了一种改进优化算法——将粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）与禁忌搜索算法（Tabu Search,TS）结合起来解决基于三维AB非晶格模型的蛋白质折叠预测问题。TS算法的引入提高了粒子群收敛后期的精度,粒子变异机制增强了粒子跳出局部极小值的能力。真实数据实验表明,该算法计算出的蛋白质序列能量值相比其他算法有更高的精确度,能够更好地模拟蛋白质构象,是分析蛋白质结构的一种有效方法。     

一种基于引导策略的自适应粒子群算法

为解决粒子群算法前期搜索“盲目”,后期搜索速度慢且易陷入局部极值的问题,对算法中粒子更新方式和惯性权重进行了改进,提出了一种基于引导策略的自适应粒子群算法。该算法在种群中引入4种粒子,即主体粒子、双中心粒子、协同粒子和混沌粒子对粒子位置更新进行引导,克服算法的随机性,从而提高搜索效率;为进一步克服粒子群优化算法进化后期易陷入早熟收敛的缺点,引入聚焦距离变化率的概念,通过聚焦距离变化率的大小动态调整惯性权重,以提高算法的收敛速度和精度,两者结合极大地提高了搜索到全局最优解的有效性。对4个标准测试函数进行仿真,实验结果表明IPSO算法在收敛速度、收敛精度以及成功率上都明显优于LDWPSO和WPSO算法。     

基于分层多子群的混沌粒子群优化算法

在分层多子群结构模型的基础上,提出一种混沌粒子群优化算法(HCPSO).该算法对非线性递减的惯性权重进行混沌变异,并采用了混沌搜索方法.在更新全局历史最优位置每一维分量时,选取不同的若干个体作为学习对象,并计算它们的平均位置.混沌搜索区域半径可根据粒子个体最优位置与上述平均位置间的距离自适应地调整.通过对几种典型函数的测试结果表明,该算法具有较好的全局搜索和局部搜索能力,可有效避免早熟收敛问题.     

基于粒子群优化和禁忌搜索的混合调度算法

提出了用于解决作业车间调度问题的离散版粒子群优化算法。该算法采用基于先后表编码方案和新的位移更新模型,使具有连续本质的粒子群优化算法直接适用于车间调度问题。同时,利用粒子群优化算法的全局搜索能力和禁忌搜索算法的自适应优点,将粒子群优化算法和禁忌搜索结合起来,设计了广义粒子群优化算法和粒子群—禁忌搜索交替算法两种混合调度算法。实验结果表明,两种混合调度算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题。     

基于亲和力的动态自适应粒子群算法

针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDWPSO)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法(DCWAPSO),在该算法中引入亲和力的概念,并根据它对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为亲和力的函数在。每次迭代时算法可根据当前粒子群亲和力的大小动态地改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。对六个典型函数的测试结果表明,DCWAPSO算法的收敛速度明显优于LDWPSO算法,收敛精度也有所提高。     

基于改进离散粒子群禁忌算法的并行测试任务调度

针对并行测试任务调度问题特点,提出了一种解决并行测试任务调度的离散粒子群禁忌算法,设计了符合并行测试任务调度特点的粒子初始化编码方式、粒子位置转移公式以及禁忌搜索邻域。通过与禁忌搜索相结合,避免了离散粒子群算法早熟问题。通过实验以及算法对比,表明提出的算法是快速有效的,能够很好地解决并行测试任务调度问题,求得测试总时间最短的任务调度序列。     

基于离散粒子群和禁忌搜索的网格资源调度算法

提出一种基于智能的网格资源分配和任务调度算法,由于网格资源调度是个离散问题,所以采用基于惯性权重的离散粒子群算法,针对离散粒子群算法在后期容易陷入局部最优的缺陷,将其与禁忌搜索算法相结合,在算法的前期采用离散粒子群算法进行搜索,在后期采用禁忌搜索算法进行局部搜索。并利用网格模拟工具Gridsim Toolkit开发一个网格模拟系统进行实验。实验结果表明,该算法具有较高的寻优能力。     

一种基于均值的云自适应粒子群算法

本文基于云理论把粒子群分为三个种群,用云方法修改粒子群算法中惯性权重,同时修改速度更新公式中"认知部分"和"社会部分",引入"均值"的概念,提出了一种基于均值的云自适应粒子群算法。该方法的最大优点是克服了粒子群算法在迭代后期,当一些粒子的个体极值对应的适应度值与全局极值对应的适应度值相差明显时,不能收敛到最优解的缺点。数值实验结果表明,该算法经过较少的迭代次数,就能找到最优解,且平均运算时间减少,降低了算法的平均时间代价。     

基于模糊文化算法的自适应粒子群优化

为解决粒子群优化中惯性权重的调整机制在具体优化问题中的自适应问题,本文建立了一种全新的基于模糊文化算法的自适应粒子群优化算法;利用模糊规则表示个体粒子在演化过程中获取的经验,经验共享形成群体文化,并利用遗传算法来实现文化的进化;通过信念空间中以模糊规则表示的知识建立模糊系统来逼近与实际问题相适应的惯性权
权重控制器。在测试函数集上的仿真实验对比结果证明,该算法相对于现有算法有优势。     

一种改进粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的性能,提出了一种惯性权值调整的改进粒子群优化算法,该算法的惯性权值满足不同。粒子对全局和局部搜索能力的不同需求,每次迭代后根据适应度值对惯性权值做相应的调整。对4个典型的测试函数进行仿真表明,该算法比标准粒子群优化算法有更好的收敛性和更快的收敛速度,改善了优化性能。     

一种改进的均值粒子群算法

为了解决粒子群算法存在“早熟”现象和收敛速度慢的问题,本文提出一种改进的均值粒子群算法. 该算法采用非线性惯性权重,同时在每个迭代步,将粒子历史最优和种群全局最优取均值再乘以一个非线性权重的方法,以提高算法的全局搜索能力和收敛速度. 通过4个标准函数的测试,实验结果表明该算法的有效性.     

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.     

改进粒子群算法对BP神经网络的优化

介绍一种基于改进粒子群算法优化BP网络的权值调整综合方法。该算法在传统BP算法的误差反传调整权值的基础上,引入粒子群算法的权值修正,并且在训练神经网络权值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,从而建立了基于粒子群算法优化的BP网络新模型。结果表明,改进算法不仅可以克服传统BP算法收敛速度慢和易陷入局部权值的局限,而且很大程度地提高了结果精度和BP网络学习能力。     

一种混沌粒子群算法

针对传统的粒子群算法易陷入局部最小,且算法后期的粒子速度下降过快而失去搜索能力等缺陷,本文提出了一种基于混沌思想的新型粒子群算法。该算法通过生成混沌序列的方式产生惯性权重取代传统惯性权重线性递减的方案,使粒子速度呈现多样性的特点,从而提高算法的全局搜索能力;根据算法中粒子群体的平均粒子速度调节惯性权重,防止粒子速度过早降低而造成的搜索能力下降的问题;最后通过引入粒子群算法系统模型稳定时惯性权重和加速系数之间的约束关系,增强了粒子群算法的局部搜索能力。对比仿真实验表明,本文所提改进的混沌粒子群算法较传统粒子群算法具有更好的搜索性能。