基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法

研究粒子群算法优化问题,由于标准粒子群优化算法(PSO)在高维复杂函数优化中易早收敛,影响全系统优化。为改进的混合粒子群优化算法,提出了一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法(CDEHPSO)。把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化操作中。在算法进化过程中,通过一种粒子早熟判断机制,在基本粒子群优化算法中引入了差分变异、交叉和选择操作,对早熟粒子个体进行差分进化操作,从而维持了种群的多样性并有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,相比于粒子群优化算法和差分进化算法(DE),CDEHPSO算法具有收敛速度快、搜索能力强的优点。     

基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法

为了发挥差分进化和粒子群优化算法各自拥有的特点,并克服自身存在的问题,提出了一种混合优化算法(简称DPA).该算法首先利用差分进化的变异和选择算子产生新的群体,然后通过使用粒子群优化算法和交叉、选择算子进行局部搜索.在整个算法过程中,群体寻优范围先扩散再收缩,反复迭代渐进收敛.通过3个标准算例的测试表明,新的混合优化算法与差分进化和粒子群优化算法相比,具有收敛速度快、搜索能力强、鲁棒性好的特点.     

差分进化粒子群混合优化算法的研究与应用

对基本粒子群算法（PSO）和差分进化算法（DE）进行了分析,有机结合两种进化算法提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和DE算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子并通过群体间的信息交流阻止算法陷入局部最优。对4个高维复杂函数寻优测试表明算法的鲁棒性、收敛速度和精度,全局搜索能力均优于常规PSO和DE。将提出的改进算法用于乙烯收率软测量建模,应用结果表明模型精度较高、泛化性能较好。     

一种基于粒子群优化算法和差分进化算法的新型混合全局优化算法

提出一种基于粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)相结合的新型混合全局优化算法——PSODE．该算法基于一种双种群进化策略，一个种群中的个体由粒子群算法进化而来，另一种群的个体由差分操作进化而来．此外，通过采用一种信息分享机制，在算法执行过程中两个种群中的个体可以实现协同进化．为了进一步提高PSODE算法的性能，摆脱陷入局部最优点，还采用了一种变异机制．通过4个标准测试函数的测试并与PSO和DE算法进行比较，证明本文提出的PSODE算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法．     

差分进化混合粒子群算法求解项目调度问题*

针对求解资源受限项目调度问题（RCPSP）,提出了基于差分进化（DE）的混合粒子群算法（PSODE）。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以避免个体因错误的信息判断而陷入局部最优点。采用标准测试函数和具体算例进行检验,结果表明PSODE算法可以较好地解决RCPS问题。     

一种基于混沌搜索和鲶鱼效应策略的粒子群算法

为了提高粒子群优化算法的寻优精度,分析了最新文献提出的三种粒子群算法改良策略的优点和不足之处,对混沌搜索策略和鲶鱼效应策略进行了改良,通过仿真证明了提出的改良方法的优越性。最后提出一种新型混合算法,并在仿真实验中进行了各种算法性能比较,验证了最终提出的新型混合算法有更好的优化性能。     

一种混沌差分进化和粒子群优化混合算法*

为了改善差分进化粒子群算法的局部搜索能力和收敛速度,提出了一种混沌差分进化的粒子群优化算法。该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力。通过对三个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与DEPSO算法相比,全局搜索能力、抗早熟收敛性能及收敛速度大大提高。     

一种新的差分与粒子群算法的混合算法

利用粒子群算法的快速收敛性和差分进化算法的搜索精度较高等特点,提出了一种新的混合优化算法。该算法在粒子群算法的中后期,在已经寻找到的最优位置周围,随机生成一定数量的粒子进行差分进化算法,可以减少一定的运算量和在较优的区域进行寻找最优解。通过几个Benchmark函数的测试证明,新的混合算法具有搜索精度更高和更快收敛的优点。     

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.     

混合粒子群和差分进化的定位算法

针对由测量误差造成的无线传感器网络定位精度不高的问题,提出一种混合粒子群和差分进化的节点定位算法（HPSO-DE）。首先,对粒子群算法的惯性权重进行自适应更新,使得每个个体随着迭代次数的增加而增大,进而提高其全局探索能力,然后改进差分进化算法的变异策略,从而提高该算法的局部寻优能力,之后将个体先经过改进的粒子群算法优化,低于平均适应度值的个体继续通过改进的差分进化算法优化,从而得到HPSO-DE算法。HPSO-DE算法继承了二者的优点,提高了该算法的最优解精度和收敛速度。最后在无线传感器网络节点定位模型中应用HPSO-DE算法,仿真结果表明,所提HPSO-DE算法在测距误差为30%时,定位误差比PSO和DFOA分别少2.1m和1.1m,具有更高的定位精度和更强的抗误差性能。     

全信息差异进化粒子群优化算法

针对种群多样性对粒子群算法的性能影响,提出了一种基于差异进化思想的粒子群算法。该算法采用多生态子群社会结构,利用一种新的全信息粒子作为信息交互的渠道,通过进化过程中的种群衰落监控指导子群间的差异融合,有利于优秀个体的产生,增加粒子间的差异性,提高种群整体品质和算法的收敛性能。最后对八个测试函数进行实验仿真,并与六个改进粒子群算法进行多方面对比。实验结果表明,该算法有效地保持了种群的多样性,在保证收敛速度的同时大幅提高了算法的收敛精度,从理论和实验仿真两个方面证明了算法有很强的全局搜索能力。     

基于差分进化的多目标粒子群特征选择算法

特征选择技术在大数据分析、图像处理、生物信息学等领域具有重要作用。在实际应用中,降低分类错误率和减少提取出的特征数量便于后续数据的利用,往往是两个冲突的目标。基于拥挤、变异和支配策略的多目标粒子群特征选择（crowding,mutation,dominance particle swarm optimization for feature selection,CMDPSOFS）算法是一种面向特征选择应用中特征数量最小和分类错误率最低的双目标优化算法。它使用三种不同的变异机制,用于保持群体多样性和平衡全局、局部搜索的能力,但其中的均匀变异使算法的随机性大大增加,产生较多适应值差的解,降低了算法收敛速度。改进的CMDPSOFS-II算法将差分进化算法中的变异算子和选择操作引入到CMDPSOFS算法中,实验结果表明,CMDPSOFS-II算法在特征选择上得到比原来的方法更优的结果,更好地平衡了全局和局部搜索能力。     

基于DE和PSO的混合智能算法及其在模糊EOQ模型中的应用*

设计了融合差分进化和PSO算法优点的混合智能优化算法DEPSO,通过在粒子迭代过程中,随机选择一定数量的粒子进行差分进化操作,增加粒子的多样性,使陷入局部极小的粒子逃出,以保证DEPSO的全局收敛性能,并采用典型测试函数验证了DEPSO的性能。针对模糊相关机会规划EOQ模型求解难题,设计了基于模糊模拟方法和DEPSO的智能求解算法来计算模糊事件的可信性,从而得到了使库存费用不超过预算水平的可信度最大的最优订货量,算例证实了此求解算法的有效性。     

粒子群和人工鱼群混合优化算法

提出基于粒子群的人工鱼群混合优化算法,该算法综合利用人工鱼群算法的良好全局收敛性和粒子群算法的局部快速收敛性、易实现性等优点,克服人工鱼群算法收敛速度慢及粒子群算法后期全局收敛差的缺点,发挥了两者的优越性,并成功应用于求解具有变量边界约束的非线性的复杂函数最优化问题和求解复杂化学方程根的问题。仿真结果表明,混合粒子群算法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度。     

机器人逆运动学差分自适应混沌粒子群求解

采用D-H法通过连杆坐标系变换矩阵建立机械臂运动控制模型,该模型呈现非常严重的非线性特性,传统方法难以求解。由于动态差分算法具有很强的全局搜索能力,而粒子群算法具有精确的局部搜索能力的特点,融合改进的动态差分算法和粒子群算法,并引入混沌映射初始种群和粒子群学习因子与惯性权重的自适应算法,提出多子群分层差分自适应混沌粒子群算法。该算法采用的多子群分层结构能提升个体共享群体信息的能力,底层利用动态差分算法进行全局搜索,顶层精英群利用改进的粒子群算法进行局部搜索。仿真试验和实际应用表明该算法在稳定性、搜索成功率以及收敛精度有显著提高,能有效解决机器人逆运动学模型的求解。     

基于混沌粒子群算法的多阈值图像分割

针对单阈值图像分割方法在求取比较复杂的图像时效果不理想及粒子群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割方法。该方法利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与多阈值法相结合作全局搜索,实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,并且运行时间不随阈值数目的增加而显著增加。