基于邻域混沌 PSO 算法的目标分配优化方法

针对基本粒子群算法在求解火力打击体系目标分配问题时易陷入局部极值、计算精度差的局限性,提出了一种基于混沌粒子群算法(Chaos Particle Swarm Optimization, CPSO)的目标分配优化方法.在综合考虑整体毁伤效能、打击匹配度和风险概率的基础上,分析了目标分配问题的数学模型,设计了相应的粒子编码方法、更新策略和有效性修订方法,提出一种在种群最优粒子邻域内进行混沌搜索的改进策略.仿真结果表明,所提 CPSO 算法的性能明显优于基本粒子群算法和变异粒子群算法     

基于混沌粒子群优化的支持向量机训练方法

为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出一种混沌粒子群算法。该算法对Circle模型进行改进,将其引入粒子群算法中,避免了粒子群算法陷入局部最优。给出应用混沌粒子群算法训练SVM的方法,并将其应用于人脸识别。仿真实验结果表明,改进的CPSO SVM方法比CPSO SVM和PSO SVM方法有更好的识别性能。     

基于混沌粒子群算法的多目标多执行模式项目调度问题研究

在工程项目调度中保持工期、成本、质量以及资源的均衡控制是构成项目建设总目标的关键因素,关系到整个工程的成败。同时,鉴于基本粒子群算法容易陷入局部最优,提出一种将混沌算法嵌入基本粒子群的新算法,并将其用于求解多目标项目调度问题,通过建立工期、费用、资源和质量多目标综合优化模型,再运用基于优先规则的混沌粒子群算法解决该模型问题。最终通过实例计算表明:相对于基本的粒子群算法,混沌粒子群算法可以更为准确快速地解决该模型下的项目多目标多执行模式优化调度问题。     

混沌粒子优化算法在网格任务调度的应用

研究网格计算中任务调度优化问题,由于网格环境具有动态性、异构性等特点,导致传统网格任务调度算法的调度效率,网格负载严重不平衡.结合粒子群的快速性和混沌的遍历性优点,提出了一种基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的网格任务调度优化方法.首先建立网格任务调度问题的数学模型,然后采用CPSO对其进行求解,通过混沌变量产生优化粒子群,加快网格任务调度求解速度.仿真结果表明,CPSO提高了资源调度效率,网格负载更加均衡,具有较好的应用价值.     

基于改进粒子群算法的图像闭值分割方法

针对图像提取问题,最优阈值选取是否合理对图像分割效果至关重要。在处理不同种类图像区域时,粒子群算法(PSO)由于早熟现象难以准确计算最优分割阈值,因此导致图像分割准确率低。为了提高图像分割准确率且准确地提取出图像目标,提出一种基于混沌粒子群算法(CPSO)的图像阈值分割方法。受益于混沌运行的遍历性、对初始条件的敏感性等优点,CPSO很好地解决了PSO的粒子群过早聚集和陷入局部最优等难题,加快了全局搜索最优解的能力。采用具体图像对CPSO算法图像分割性能进行仿真实验,结果表明,相比于其它图像分割算法,CPSO不仅加快了运算速度,提高了图像分割效率,而且提高了图像分割准确率,非常适合于图像实时分割处理。     

基于Petri网和混沌粒子群的JSP优化

以最小化完工时间为目标构建Petri网模型,并基于该模型将混沌原理和粒子群算法相结合,提出了一种基于Logistic映射的混沌粒子群优化（CPSO）算法。仿真实验结果表明,该算法能跳出局部最优,增强了全局寻优能力,进一步提高了计算精度和收敛速度。     

改进的混沌粒子群算法在TSP中的应用

针对基本粒子群(PSO)算法不能较好地解决旅行商优化问题(TSP),分析了基本粒子群算法的优化机理,在新定义粒子群进化方程中进化算子的基础上利用混沌运动的随机性、遍历性等特点,提出一种结合混沌优化和粒子群算法的改进混沌粒子群算法.该算法对惯性权重进行自适应调整,引入混沌载波调整搜索策略避免陷入局部最优,形成一种同时满足全局和局部寻优搜索的混合离散粒子群算法,使其适合解决TSP此类组合优化问题.利用MATLAB对其进行了仿真.仿真结果说明此算法的搜索精度、收敛速度及优化效率均较优,证明了此算法在TSP中应用的有效性,且为求解TSP提供了一种参考方法.     

基于CPSO的无线传感器网络路由优化

研究无线传感器网络路由优化问题,由于无线传感器节点的能量受到限制,通信过程能量损耗,影响网络的性能。传统粒子群算法难以获得最优网络路由方案。为延长网络生存时间,结合粒子群的快速性和混沌的遍历性优点,提出了一种混沌粒子群(CPSO)的无线网络路由优化方法。通过粒子群算法的自组织、动态寻优能力,并通过混沌机制对粒子群进行混沌扰动,增加多样性,加快最优路由优化速度,使网络最优路由和能量消耗间尽量平衡。仿真结果表明,相对于传统优化算法,CPSO提高了无线传感器网络路由优化速度,减少网络能量消耗,有效延长了网络生存时间,为提高整个网络通信效率提供了参考。     

基于EM算法和PSO算法的混合优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解并且存在过早收敛的问题,将类电磁机制算法中的吸引-排斥机制引入到粒子群优化算法中,提出一种类电磁机制算法和粒子群优化算法的混合优化算法(EMPSO).首先按照基本粒子群优化算法的寻优方式对各粒子进行更新,再利用类电磁机制中的吸引-排斥机制对个体最优粒子和群体最优粒子进行移动,最后通过几个标准测试函数进行了测试,并与标准粒子群算法(PSO)、免疫粒子群算法(IPSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比.测试结果表明,改进算法提高了全局搜索能力和熟练速度,改善了优化性能.     

混沌粒子群优化算法研究

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出一种求解优化问题的混沌粒子群优化(CPSO)算法.该算法的基本思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.典型复杂函数优化仿真结果表明该方法是一种较简单有效的算法.     

求解整合资源条件下的运输调度问题

针对传统的物流运输调度问题(Vehicle Routing Problem,VRP)中车辆之间不协作会造成资源浪费的情况,提出整合资源条件下的运输调度问题(Vehicle Routing Problem with Integration of resources,VRPIR),建立了相应的数学模型。由于混沌具有良好的遍历性,而粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)具有概念简单,参数少,容易实现等优点,将混沌优化方法引入到粒子群优化算法中,应用混沌粒子群优化算法(Chaos Particle Swarm Algorithm,CPSO)求解VRPIR和VRP,并用CPSO和PSO分别求解VRPIR,实验结果证明该算法优于粒子群优化算法,也证明了提出的VRPIR模型优于VRP,能节省资源,且最小化成本。     

粒子群优化算法的收敛性分析及其混沌改进算法

分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小,粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法,该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力.实验结果表明混沌粒子群优化算法是有效的,与粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火相比,特别是针对高维、多模态函数优化问题取得了明显改善.     

混沌PSO分析及其在船舶设计中的应用

分析了不同混沌序列的数值分布特点,凭借其良好的对可行域的遍历性质,将混沌映射引入粒子群优化算法当中,应用混沌粒子群求解有约束优化问题。在分析了约束条件性质的基础上,提出通过控制约束条件进而控制可行域的主要分量以提高混沌粒子群的搜索效率,并借助于混沌映射的遍历性解决部分非关键条件未被采用的问题。通过对标准测试函数的数值实验表明,基于改进tent映射和logistic映射的混沌粒子群在计算时间与搜索效率上与基本粒子群相比具有较大优势。将改进的混沌粒子群应用于某内河双桨船型的主尺度决策中,通过对最佳船型要素的多次搜索测试表明,此方法的搜索可靠性较高。     

基于元胞粒子群算法的数控切削参数优化

针对数控切削参数优化问题的非线性和多约束性质,采用一种元胞粒子群算法（CPSO）进行优化。在基本粒子群算法（PSO）思想的基础上,引入邻居的概念,以搜索解空间的局部信息,并将粒子的信息交流范围扩展到种群外部,从而能搜索到更有希望的解空间;在罚函数机制的基础上,引入标志变量记录粒子是否曾经满足过所有约束条件,根据标志变量进行粒子个体极值与种群全局极值的更新。通过比较CPSO算法与其他算法取得的结果,验证该算法解决数控切削参数优化问题的有效性和优越性。     

基于文化微粒群算法的丙烯腈收率软测量模型

丙烯腈收率是丙烯腈装置的关键指标,如何得到丙烯腈收率是厂家很关注的研究,将新型优化算法用于丙烯腈收率软测量建模是1种较好的尝试。将新型微粒群优化算法用于同样新型的文化算法种群空间的优化,设计文化微粒群优化算法。它由种群空间和信念空间2部分组成,在种群空间和信念空间分别采用各自算法并行演化,同时,2个空间又根据一定的协议相互联系。分别将该算法和基本微粒群算法用于一些常用测试函数的优化问题;结果表明,与基本微粒群算法相比,文化微粒群算法加强了全局搜索能力,更容易收敛于全局最优解。最后将文化微粒群优化算法用于优化神经网络,构成文化微粒群神经网络,并将其应用于丙烯腈收率软测量建模。结果表明,此模型精度高,应用前景广阔。     

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。     

Cellular particle swarm optimization

This paper proposes a cellular particle swarm optimization (CPSO), hybridizing cellular automata (CA) and particle swarm optimization (PSO) for function optimization. In the proposed CPSO, a mechanism of CA is integrated in the velocity update to modify the trajectories of particles to avoid being trapped in the local optimum. With two different ways of integration of CA and PSO, two versions of CPSO, i.e. CPSO-inner and CPSO-outer, have been discussed. For the former, we devised three typical lattice structures of CA used as neighborhood, enabling particles to interact inside the swarm; and for the latter, a novel CA strategy based on “smart-cell” is designed, and particles employ the information from outside the swarm. Theoretical studies are made to analyze the convergence of CPSO, and numerical experiments are conducted to compare the proposed algorithm with different variants of PSO. According to the experimental results, the proposed method performs better than other variants of PSO on benchmark test functions.     

一种催化粒子群算法及其性能分析

针对粒子群算法（PSO）在解决高维、多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题,提出了一种新颖的混合算法—催化粒子群算法（CPSO）。在CPSO优化过程中,种群中的粒子始终保持其个体历史最优值pbests。CPSO种群更新由改造PSO、横向交叉以及垂直交叉三个搜索算子交替进行,其中,每个算子产生的中庸解均通过贪婪思想产生占优解pbests,并作为下一个算子的父代种群。在CPSO中,纵横交叉算法（CSO）作为PSO的加速催化剂,一方面通过横向交叉改善PSO的全局收敛性能,另一方面通过纵向交叉维持种群的多样性。对6个典型benchmark函数的仿真结果表明,相比其它主流PSO变体,CPSO在全局收敛能力和收敛速率方面具有明显优势。     

结合局部优化算法的改进粒子群算法研究

提出了结合局部优化算法的改进粒子群算法（Combination Particle Swarm Optimization,CPSO）,粒子群算法虽然通过群体规模来规避早熟,但缺乏局部快速搜索能力,因此将局部优化算法与改进粒子群算法相结合,并尝试不同的局部优化算法,例如牛顿法、最速下降法,通过典型函数优化实验表明,与其他改进粒子群算法相比,CPSO具有较强的寻优能力,鲁棒性和较快的收敛速度;实验也表明不同的局部优化算法在不同的特征函数上体现出不同的优势。     

基于混沌搜索的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术。文章把混沌优化搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于混沌搜索的粒子群优化算法。该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高的算法的收敛速度和计算精度。仿真计算表明,该算法的性能优于基本PSO算法。