一种带禁忌搜索的粒子并行子群最小约简算法

为了提高基于群体智能的粗糙集最小属性约简算法的求解质量和计算效率,提出一个结合长期记忆禁忌搜索方法的粒子群并行子群优化算法.并行的各子群不仅具有禁忌约束,而且包含多样性和增强性策略.由于并行的子群共同陷入局部最优的概率小于一个粒子群陷入局部最优的概率,该算法可提高获得全局最优的可能性,并减少受初始粒子群体的影响.多个UC I数据集的实验计算表明,提出的算法相对于其他的属性约简算法具有更高的概率搜索到最小粗糙集约简.因此所提出的算法用于求解最小属性约简问题是可行和较为有效的.     

基于剪枝策略的骨干粒子群算法

为了优化算法的全局探索能力和局部开发能力, 提出一种基于两方面改进的骨干粒子群算法. 提出一种进化方程, 通过即时搜索域的分析说明该方程可以改善粒子多样性. 提出粒子群“剪枝”策略: 每当粒子搜索到新的群体最优位置时, 剪去该粒子, 同时初始化一个新位置以安插该粒子. 理论分析指出, 在增强全局探索能力的同时, 合适的剪枝策略能增加局部开发能力. 实验结果表明, 所提出算法的性能较几种经典PSO 算法有显著的提升.

     

基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法

为了提高多目标优化算法解集的分布性和收敛性,提出一种基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法(dMOPSO-DE).该算法通过提出方向角产生一组均匀的方向向量,确保粒子分布的均匀性;引入隐式精英保持策略和差分进化修正机制选择全局最优粒子,避免种群陷入局部最优Pareto前沿;采用粒子重置策略保证群体的多样性.与非支配排序(NSGA-II)算法、多目标粒子群优化(MOPSO)算法、分解多目标粒子群优化(dMOPSO)算法和分解多目标进化-差分进化(MOEA/D-DE)算法进行比较,实验结果表明,所提出算法在求解多目标优化问题时具有良好的收敛性和多样性.     

依概率收敛的改进粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种随机优化算法,但它不依概率1收敛到全局最优解。因此提出一种新的依概率收敛的粒子群优化算法。在该算法中,首先引入了具有探索和开发能力的两个变异算子,并依一定概率对粒子当前最好位置应用这两个算子,然后证明了该算法是依概率1收敛到ε-最优解。最后,把该算法应用到13个典型的测试函数中,并与其他粒子群优化算法比较,数值结果表明所给出的算法能够提高求解精度和收敛速度。     

具有重组学习和混合变异的动态多种群粒子群优化算法

为解决粒子群优化算法中种群多样性与收敛性间的矛盾,提出一种具有重组学习和混合变异的动态多种群粒子群优化算法.该算法动态划分多种群并融入重构粒子作为引导因子,在增加种群多样性的同时保留优秀粒子的空间信息;在算法执行阶段对最优个体施加混合变异,基于时变概率实施反向学习策略或者邻域扰动操作,帮助粒子快速跳出局部困境,加强对附近区域内的精细搜索.基于14个多类型标准测试函数,并与其他的改进粒子群算法进行对比,验证了几种改进措施的有效性和叠加影响.为进一步探究概率性混合变异策略的敏感性,对变异方式及参数设置进行仿真实验,结果表明,所采用的极值扰动策略具有显著的优势,合理地控制学习强度可以充分发挥反向学习的作用,并给出影响参数的建议取值范围.实验结果还表明,所提出的算法能够更好地平衡种群的开发与勘探能力,提高求解精度和收敛性能.     

具有博弈概率选择的多子群粒子群算法

针对粒子群算法在求解复杂多峰函数时存在早熟、易陷入局部最优、全局收敛性能差等缺陷,考虑种群结构、多模式学习和个体间博弈等因素,提出了具有博弈概率选择的多子群粒子群算法.该算法从改善群体多样性、提升个体搜索能力的角度出发,构建了动态多种群结构,并针对每个子群构建不同的学习策略(极端学习、复合学习、邻域学习和随机学习),子群间进行最优信息共享,形成异构多子群的多源学习方式;将进化博弈思想引入群体搜索过程中,个体通过收益矩阵和扎根概率进行策略概率选择,进入适合个体能力提升的子群进行学习.基于12个标准测试函数,针对算法中重要参数子群规模L的取值进行了组合实验,结果表明L取值N/2或N/3时,种群适应度分布及中位值具有明显优势;针对算法性能测试,利用不同维度下的标准测试函数与7种同类型算法进行对比实验,实验结果显示,改进算法在最优值、求解稳定性及收敛特征上整体优于对比算法,说明多源学习和博弈概率选择策略可以有效改善粒子群算法的性能.     

基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法

为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法.在该算法中,整个优化过程可分为标准粒子群优化层、粒子进化与学习层和档案信息交换层3个层次.粒子进化与学习层保证了每次迭代都能得到更好的粒子位置;档案信息交换层可以提供更好的全局最优.优化算法各个层次之间通过信息交互,共同提高算法的收敛性和多样性.与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比分析表明,所提出算法具有良好的性能,能够有效解决多目标优化问题.     

一种动态学习对象的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易早熟、收敛精度低等问题,基于群体多样性反馈的思想,提出一种动态学习对象的粒子群优化算法.该算法采用群体多样性动态控制粒子的学习对象,减缓群体多样性的丧失速度,有利于群体的全局寻优.对3种典型多峰函数的仿真结果表明,该算法可以有效避免早熟问题,具有较好的全局寻优能力.     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出一种基于信息分享策略的改进型粒子群算法,并首次将其应用于电力系统无功优化问题.改进的粒子群算法通过调整学习因子而获得合理有效的收敛速度;采用信息分享策略以保证种群的多样性;在位置的更新过程中加入扰动项,从而避免算法陷入局部最优解.用改进型粒子群算法对IEEE-14节点标准测试系统进行无功优化计算,实验结果表明:与其他算法相比,该改进粒子群算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速度快,鲁棒性好,能有效地解决电力系统无功优化问题.     

空间数据关联的多目标粒子群优化算法

提出一种空间联合概率数据关联的多目标粒子群优化(DS-MOPSO)算法。采用正态分布确保初始样本均匀分布,通过采用拥挤距离和先验概率采样确立外部归档中非支配解的拥挤度来保持解的多样性;采用Sigma方法作为选择精英粒子策略寻找全局最优解;利用空间联合概率数据关联动态生成每个粒子的惯性权值,增强粒子的搜索区域,防止算法陷入局部最优。仿真实验结果表明,采用所提出的算法所得到的Pareto解集具有很好的收敛性和多样性。     

基于种群多样性模糊控制的粒子群算法

关于优化粒子群算法问题,针对标准粒子群算法前期收敛速度过快,后期容易陷入局部最优解的问题,提出一种种群多样性模糊控制的粒子群算法。为了控制种群多样性的变化,提高算法跳出局部最优解的性能,在算法中加入模糊控制器和位置跳变策略,通过控制参数的变化来控制粒子的速度、位置和种群多样性的变化,使算法从全局探测平稳过渡到局部开采。仿真结果表明,改进算法能有效避免陷入局部最优解,且对高维函数优化时效果更为明显,是一种高效的优化算法。     

Comprehensive learning particle swarm optimizer for global optimization of multimodal functions

This paper presents a variant of particle swarm optimizers (PSOs) that we call the comprehensive learning particle swarm optimizer (CLPSO), which uses a novel learning strategy whereby all other particles' historical best information is used to update a particle's velocity. This strategy enables the diversity of the swarm to be preserved to discourage premature convergence. Experiments were conducted (using codes available from http://www.ntu.edu.sg/home/epnsugan) on multimodal test functions such as Rosenbrock, Griewank, Rastrigin, Ackley, and Schwefel and composition functions both with and without coordinate rotation. The results demonstrate good performance of the CLPSO in solving multimodal problems when compared with eight other recent variants of the PSO.     

基于种群多样性的自适应PSO算法求解VRPSPD问题

为有效求解逆向物流车辆路径(VRPSPD)模型,本文提出一种基于种群多样性的自适应PSO算法(SDAPSO)。在SDAPSO运行时,根据种群多样性,自适应地对种群中运行较差的粒子进行扰动操作,提升这些粒子向最优解收敛的能力;同时,对全局最优粒子进行概率扰动,以增加种群的多样性。标准检测函数的仿真结果表明SDAPSO算法是对基本PSO算法的有效改进。在对VRPSPD模型求解中,通过与其它粒子群算法相比,表明SDAPSO是求解该类问题的一种有效方法。     

带偏向性轮盘赌的多算子协同粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在处理高维、大规模、多变量耦合、多模态、多极值属性优化问题时易早熟收敛等性能和技术瓶颈,基于粒子群优化算法行为学习算子和3种不同学习偏好的差分变异算子,建立带偏向性轮盘赌的多算子选择与融合机制,提出一种带偏向性轮盘赌的多算子协同粒子群优化算法MOCPSO.MOCPSO针对迭代粒子群榜样粒子集,首先通过对迭代种群及其榜样粒子集优劣分组,同时采用轮盘赌分别为每组榜样粒子集选配不同学习偏好的变异算子,并为每组榜样粒子适配差分基向量和最优基向量,预学习并优化迭代种群及其榜样粒子,以权衡算法的全局探索和局部开发;然后通过合并所有子种群,并结合粒子群优化算法行为学习算子,指导迭代种群状态更新,以提高算法的全局收敛性;最后结合精英学习策略,对群体历史最优进行高斯扰动,以提高算法的局部逃生能力,保障算法收敛的多样性.实验结果表明,MOCPSO算法与5种先进的同类型群智能算法在求解CEC2014基准测试问题上具备竞争力,且有更强的优化特性.     

混合粒子群算法的软件测试数据自动生成

针对全连接拓扑结构的粒子群算法在生成测试数据过程中,存在收敛精度低,易陷入局部极值的问题,提出一种混合粒子群算法HPSO,并将其应用于测试数据自动生成。该算法在保证全局收敛性的前提下,对多样性匮乏的种群,首先采用定长环形拓扑结构取代粒子群的全连接拓扑结构;其次,采用轮盘赌方法选择候选解,更新粒子位置信息和速度信息;最后引入条件禁忌算法,对处于局部极值的粒子采取禁忌处理。通过实验比较表明:与基本粒子群算法(BPSO)相比,HPSO使种群多样性得到大幅度提升;在测试数据生成性能上,HPSO的搜索成功率和路径覆盖率均优于遗传算法与粒子群算法混合算法GA-PSO,而平均耗时与BPSO算法相当,性能表现优越。     

多层次降维的头颈癌图像特征选择方法

针对原始病理图像经软件提取形态学特征后存在高维度,以及医学领域上样本的少量性问题,提出ReliefF-HEPSO头颈癌病理图像特征选择算法。该算法构建了多层次降维框架,首先根据特征和类别的相关性,利用ReliefF算法确定不同的特征权重,实现初步降维。其次利用进化神经策略(ENS)丰富二进制粒子群算法(BPSO)的种群的多样性,提出混合二进制进化粒子群算法(HEPSO)对候选特征子集完成最佳特征子集的自动寻找。与7种特征选择算法的实验对比结果证明,该算法能更有效筛选出高相关性的病理图像形态学特征,实现快速降维,以较少特征获得较高分类性能。     

具有综合学习机制的粒子群算法

基本粒子群算法在模拟生物群体智能时,只有信息的单一传递和强迫学习机制,导致群体迅速收敛和种群的多样性降低。为此,提出一种具有综合学习机制的粒子群算法,将所有粒子的个体极值的平均值取代每一粒子的个体极值,并以自适应概率定向地随机变异全局极值。仿真实验表明,新算法解精度高,收敛速度快,能有效抑制过早收敛。     

多策略改进的多目标粒子群优化算法

为了进一步提高多目标粒子群优化算法的收敛性和多样性,提出一种多策略改进的多目标粒子群优化算法.建立具有精英粒子领导的异构更新模式并设置个体学习增强因子项,促使种群能够快速寻找真实Pareto最优解.引入外部档案冗余机制,利用其变异及对种群的干扰策略增强解的多样性,避免算法早熟现象的发生.仿真实验结果表明,与其他几种优化算法相比,所提出的算法表现出较好的收敛性和多样性.     

基于R2指标和目标空间分解的高维多目标粒子群优化算法

基于R2指标和分解策略的多目标粒子群优化算法(R2-MOPSO)在求解2、3个目标优化问题时具有较好的收敛性和多样性,但在求解高维多目标优化问题时难度较大.对此,提出一种基于R2指标和目标空间分解的高维多目标粒子群优化算法(R2-MOPSO-II).首先借鉴R2指标和目标空间分解策略综合权衡选择过程的收敛性和多样性,设计双层档案维护策略;然后设计一种新的向导选择策略来连接目标空间和决策变量空间,进而提出一种基于双层档案的速度和位置更新策略以权衡粒子群优化算法的勘探和开采能力;最后通过引入高斯学习策略和精英学习策略防止粒子陷入局部最优前沿.数值仿真结果表明,所提出算法在求解DTLZ和WFG测试问题时具有较好的收敛性和多样性.