一种改进的混合粒子群优化算法

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,把Hooke-Jeeves模式搜索方法作为粒子群优化算法的一个局部搜索算子,嵌入到粒子群算法中,Hooke-Jeeves的强局部搜索能力提高了粒子群优化算法的局部收敛速度和精度,从而提出了一种混合粒子群优化算法。通过基准函数和实例测试进行了验证,结果表明,提出的混合算法的收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。     

全局最优位置变异粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的早熟收敛,容易陷入局部最优且搜索精度不高等缺点,在现有的粒子群优化算法的基础上对其进行了若干改进,提出了避免微粒群陷入局部最优的全局最优位置变异的粒子群算法,并与其他算法做了比较,体现了其优越性.     

粒子群与遗传算法优化支持向量机的应用

为了提高参数优化精度,研究将粒子群算法与支持向量机相结合,建立基于粒子群算法的支持向量机复杂过程系统稳态模型。在此基础上,为解决粒子群算法容易出现早熟收敛、搜索精度不高、在迭代的后期效率低、容易陷入局部极优点等问题,提出了引入遗传算法的改进粒子群算法。通过利用改进后的粒子群算法对支持向量机参数进行优化,并应用到青霉素发酵这一复杂工业系统。仿真结果表明,改进算法提高了工业产量,实现了对系统结果的优化。     

一种改进的粒子群优化算法及其应用

介绍了粒子群优化算法及其原理,针对其后期容易陷入局部极值的缺陷,提出了一种改进粒子群算法.改进算法采用全局最优粒子变异策略和部分粒子群部分维初始化策略.通过将其应用于(N M)容错系统模型的实例,对改进算法的性能进行了分析,结果表明,改进算法的搜索效率和精度均优于一般的粒子群算法,同时具有较好的收敛稳定性.     

基于粒子群与模拟退火相结合的无功优化算法

针对电力系统无功优化采用粒子群算法容易陷入局部最优、模拟退火算法约束条件多和收敛速度慢的问题,提出一种新的基于粒子群与模拟退火相结合的算法.该算法根据粒子群的易实现性、快速收敛性及模拟退火的全局收敛性,进行协同搜索,求取系统无功优化的解集.对IEEE14、57、118节点系统进行了无功优化仿真计算,结果表明该算法原理简单易实现,计算效率高且能获得质量更高的解.     

粒子群优化算法在多峰函数寻优上的应用

本文将模拟退火算法的思想引入到粒子群优化算法中,并且通过改变粒子群优化算法的惯性权值递减策略及更新位置的限制,来加速算法的收敛．算法经过对多峰函数的寻优测试,证明了这种改进算法与自适应粒子群优化算法相比较,不容易陷入局部最优,全局寻优能力更强,收敛速度更快．     

基于粒子群与模拟退火相结合的无功优化算法

针对电力系统无功优化采用粒子群算法容易陷入局部最优、模拟退火算法约束条件多和收敛速度慢的问题,提出一种新的基于粒子群与模拟退火相结合的算法.该算法根据粒子群的易实现性、快速收敛性及模拟退火的全局收敛性,进行协同搜索,求取系统无功优化的解集.对IEEE14、57、118节点系统进行了无功优化仿真计算,结果表明该算法原理简单易实现,计算效率高且能获得质量更高的解.     

禁忌粒子群算法

针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,将禁忌搜索算法中的禁忌思想与粒子群算法结合,提出了一种新的粒子群算法——禁忌粒子群算法（TPSO）。该算法将粒子群算法找到的当前最优值禁忌一段时间后再释放,以此避免算法陷入局部最优,即使算法暂时陷入局部最优,该算法跳出局优的能力也很强。实验表明,TPSO在收敛速度以及收敛精度方面都比基本粒子群算法有了很大程度的提高,特别对于多极值问题搜索效果非常好,可以很好的解决算法陷入局部最优的问题。     

粒子群优化算法的研究与应用

粒子群算法(PSO)因其容易实现,精度高及收敛快等特性,在解决实际问题中经常被广泛使用.但粒子群算法也有不易跳出局部最优的问题,所以本文基于该算法,提出一种基于分工合作的改进型粒子群优化算法.经过优化后,可以对所有粒子执行搜索,寻找更优个体,从而使算法更加适合实际应用.     

交叉粒子群算法在大地电磁反演中的应用

大地电磁粒子群算法反演属于非线性反演。在本文中,结合不同类型一维层状介质地电模型,介绍了大地电磁粒子群算法反演方法。在模型层数和参数增加、粒子维数增高时,针对标准粒子群算法处理高维问题容易陷入局部最优和收敛速度降低的缺陷,通过在搜索过程中引入交叉因子,增加了粒子多样性,克服了算法寻优过程中局部收敛的问题,提高了收敛速度。理论模型和实测数据试验结果表明,改进的粒子群算法在大地电磁反演中的寻优质量和效果较为理想。     

基于量子粒子群算法的测试数据自动生成算法

本文针对现在流行的进化算法生成测试数据存在参数设置难、算法复杂度高、易陷入局部最优解等缺点,提出了一种应用于软件测试中的基于量子粒子群算法（QPSO）的测试数据自动生成算法。该算法是在粒子群（PSO）算法基础上引入量子理论的思想。解决了PSO算法搜索空间有限,容易陷入局部最优解的问题。通过具体实验证明,该方法是有效可行的,其效率也明显高于GA算法和PSO算法。     

基于惯性因子的混沌粒子群优化算法研究

粒子群优化算法本身在多峰复杂函数时会出现早熟收敛现象,降低粒子的多样性,导致粒子群不能收敛到全局极值点。针对粒子群优化算法的局限性,把混沌优化思想引入到粒子群算法,采用混沌优化粒子群算法对测试函数进行仿真,并在此基础上加入惯性因子对混沌优化粒子群算法进一步改进,Matlab仿真结果表明,改进的混沌优化粒子群算法,结合了混沌和粒子群算法共同的优点,能快速、准确地搜索到全局最优值。     

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。     

量子粒子群算法在测井反演解释中的应用

量子粒子群算法是在粒子群算法的基础上,结合了量子运动原理提出的新算法,在数值试验中与其它的优化算法(如粒子群算法,蚁群算法,拟牛顿法,遗传算法,模拟退火算法)相比较有着收敛快,精度高的优点.粒子群算法,蚁群算法,拟牛顿法等都是测井反演问题中应用较为广泛的优化算法.本文用量子粒子群优化算法来确定侧向测井几何因子表达式,并...     

一种改进的粒子群算法

针对粒子群算法搜索精度不高的问题,提出了一种改进的粒子群算法。该算法一方面通过跟踪个体极值、全局极值和周围极值来搜索解空间的最优值;另一方面通过引入3种非线性递减函数对惯性权重进行调整,仿真结果表明改进的粒子群算法具有更强的寻优能力及更高的搜索精度。     

箱型约束优化问题的免疫进化的微粒群算法

通过引入免疫进化项,提出一个求解箱型约束优化问题的新的算法—免疫进化的微粒群算法。该算法利用8个典型的测试函数进行数值实验,且与被动聚集的微粒群算法、全局版本的微粒群算法、局部版本的微粒群算法和具有压缩因子的微粒群算法进行计算比较,计算结果表明免疫进化的微粒群算法是求解箱型约束优化问题的一个高效的算法。     

基于QPSO参数优化的LS-SVM智能标定

研究粒子群算法（PSO）优化最小二乘支持向量机（LS-SVM）的参数时,受到搜索空间有限的限制,容易陷入局部极值,直接影响罐容表的标定精确度的问题。针对该问题,作者采用量子粒子群算法（QPSO）选取LS-SVM的径向基核参数进行优化,建立了基于QPSO-LS-SVM的罐容表标定的软测量模型。仿真实验结果表明：该方法不用...     

基于QPSO参数优化的LS-SVM智能标定

研究粒子群算法（PSO）优化最小二乘支持向量机（LS-SVM）的参数时,受到搜索空间有限的限制,容易陷入局部极值,直接影响罐容表的标定精确度的问题。针对该问题,作者采用量子粒子群算法（QPSO）选取LS-SVM的径向基核参数进行优化,建立了基于QPSO-LS-SVM的罐容表标定的软测量模型。仿真实验结果表明：该方法不用建立复杂的机理模型,只需利用QPSO-LS-SVM算法进行软标定,大幅度缩短了训练建模时间,提高了运行效率。