基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部极值和早熟收敛的缺陷,提出了基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法.采用q-高斯作为变异算子对粒子的全局最优位置进行q-高斯变异,克服了因种群遗失多样性所导致的早熟收敛缺陷,随着种群的进化,非广延熵指数 q 的自适应调整平衡了算法的全局搜索能力和局部开发能力.测试了4个标准复杂函数和优化BP神经网络参数,结果表明,基于 q-高斯分布的自适应变异粒子群算法的优化性能最好,收敛速度快.     

基于Lagrange乘子法的一种新型改进粒子群优化算法

社会和生产实践中抽象出来的模型一般为非线性约束优化,而约束优化一般很难直接求解.首先,我们通过引进增广lagrange乘子法,将约束优化转化为有界约束优化,然后引入粒子群优化算法来进行求解,并且我们提出来一种嵌入了最速下降法的改进粒子群优化算法,以此来解决标准粒子群算法中收敛速度慢和精度低的问题,提高了搜索的效率,特别是局部搜索的效率.改进算法有效地结合了粒子群优化算法比较强的全局搜索能力和最速下降法的精细快速的局部搜索能力,相比于标准粒子群优化算法,克服了收敛速度慢的特点.数值实验表明,通过改进的粒子群优化算法可以找到所求优化问题的全局最优解.     

混沌模拟退火粒子群优化算法研究及应用

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,提出混沌模拟退火粒子群优化(PSO)算法.引入混沌理论对粒子群优化算法的参数进行自适应调整,提高了算法的全局收敛性能|采用模拟退火(SA)算法,依据概率性的劣向转移,以一定概率接受劣解,使算法具有跳出局部最优而实现全局最优的能力.引入自适应温度衰变系数,使模拟退火算法能够根据当前环境自动调整搜索条件,从而提高算法的搜索效率.通过7个经典函数测试混沌模拟退火粒子群优化算法的性能,并将其应用于Job Shop调度问题.仿真实验结果表明,采用新算法有效地克服了停滞现象,增强了全局搜索能力,与遗传算法、粒子群优化算法相比寻优性能更佳.     

水文模型参数优选的改进粒子群优化算法

针对标准粒子群算法的早熟收敛问题,提出了一个提高算法性能的改进途径,即引入动态改变惯性权重策略和混沌思想,在两个方面同时改进以提高粒子群算法的收敛速度和克服局部极值的能力.对两个函数进行寻优测试表明,改进后的粒子群算法收敛速度、精度以及全局搜索能力均优于标准粒子群算法.最后将提出的改进粒子群算法应用于新安江模型进行参数优选,应用结果表明,该算法具有较强的可行性与实用性.     

基于动态扰动项的禁忌粒子群优化算法

针对粒子群优化算法后期收敛速度慢,且容易陷入局部最优解的缺点,在算法中加入动态扰动项,改变了速度的更新公式,使粒子可以跳出局部极值.后期引入禁忌搜索算法,充分利用禁忌搜索的记忆能力和爬上能力,能够快速搜索到全局最优解.通过对测试函数的仿真实验表明,采用动态扰动项的禁忌粒子群优化算法更能提高收敛速度,获得全局最优解.     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

改进粒子群优化算法及其在4G网络-基站选址中的应用

针对粒子群优化算法搜索精度不高、整体上容易陷入局部最小的不足,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法一方面在速度更新式中用粒子群中粒子个体极值的加权值替代粒子的个体极值,另外通过使用两种非线性递减函数对惯性权重进行调整,这种改进有效地提高了粒子群优化算法的收敛速度和全局寻优能力.然后,通过对4个基准函数的仿真,验证了本文改进算法的全局收敛寻优能力.最后,将本文改进算法应用于珠三角地区某市4G网络基站选址优化中.仿真和应用的结果表明,改进后的粒子群优化算法具有更高的收敛速度和全局寻优能力.     

粒子群优化算法惯性权重的一种动态调整策略

为了有效地调整粒子群优化算法的全局开拓和局部搜索能力,提出一种基于Logistic模型动态调整惯性权重的粒子群优化算法.该算法在初期保持较大的惯性权重,使其具有较大的全局开拓能力,在进化后期保持较小的惯性权重,有利于局部搜索,加速算法的收敛.通过标准测试函数的仿真实验表明：该调整策略优于线性递减的调整策略,且对于优化多峰值函数具有一定的优越性.     

一种动态调节惯性权重的粒子群算法

针对使用经典线性递减策略来确定惯性权重的粒子群优化算法在运算过程中与粒子寻优的非线性变化特点不匹配的问题,提出一种动态调节惯性权重的粒子群算法.该算法对惯性权重引入随机因子并基于粒子适应度大小来动态调节惯性权重,更好地引导粒子进行搜索,平衡了算法的全局搜索与局部搜索能力,提高了算法的收敛精度.为了验证该算法的寻优性能,通过8个经典测试函数将标准粒子群算法、惯性权重递减的粒子群算法及动态调节惯性权重的粒子群算法在不同维度下进行测试比较.结果表明:提出的动态调节惯性权重的粒子群算法在寻优精度和成功率方面都有所提升,算法性能更具优越性.     

基于粒子群优化的频域多信道干扰对齐算法

针对频域干扰对齐系统解空间的多峰值特性,提出了一种基于粒子群优化,以系统网络和速率为优化目标函数的干扰对齐全局搜索算法.该算法通过对速度向量在位置向量的法平面上做投影以加强全局搜索能力,并在粒子群标准位置更新的基础上增加沿目标函数梯度方向的学习搜索来提高算法收敛速度和趋向全局最优值的能力.数值仿真结果表明,该算法可以获得比现有算法更好的网络和速率性能.