基于改进自适应粒子群算法的目标定位方法

针对现有目标定位求解算法推导复杂和自适应粒子群算法仍存在收敛速度慢、计算量大的缺点,提出了一种基于速度自适应和变异自适应融合的改进粒子群算法。该算法在速度自适应粒子群算法的基础上,优化选择粒子,并根据种群适应度方差值进行自适应变异,增强算法快速收敛的能力。仿真结果表明该方法能有效地提高目标定位精度,在随机噪声干扰方差为。.5的条件下,定位均方误差不超过1. 5m,且收敛速度增快,计算量减小。     

基于自适应罚函数优化粒子群的WSNs定位算法

针对无线传感器网络节点定位问题,在传统粒子群算法定位技术研究的基础上,提出了一种自适应罚函数优化粒子群的节点定位算法。在定位过程中,运用极大似然估计法进行粗略定位,对测距误差进行加权处理,限制搜索区域,根据群体中可行解比例的大小,自适应调节罚因子的大小进行迭代寻优,最终得到节点坐标。仿真结果表明：该算法较好地克服了传统粒子群算法收敛速度慢,易陷入局部极小点等问题,对比同类算法,算法具有更高的定位精度和较快的收敛速,且稳定性更高。     

基于自适应罚函数优化粒子群的WSN定位算法

针对无线传感器网络节点定位问题,提出了一种自适应罚函数优化粒子群的算法.算法在定位过程中,首先运用极大似然估计法进行粗略定位,然后通过对计算误差和测距误差之间差值进行加权处理,限制搜索区域,根据群体中可行解比例的大小,自适应调节罚因子的大小进行迭代寻优,最终得到节点坐标.仿真结果表明:算法较好地克服了传统粒子群算法收敛速度慢,易陷入局部极小点等问题,对比同类算法,算法具有更高的定位精度和较快的收敛速,且稳定性更高.     

具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法.通过设定的阈值,算法将种群进化状态划分为正常状态和"早熟"状态: 若算法处于正常的进化状态,采用标准粒子群优化算法的进化模式;当粒子陷入"早熟"状态,运用反向学习和自适应逃逸功能,对个体最优位置进行反向学习,产生粒子的反向解,增加粒子的反向学习能力,增强算法逃离局部最优的能力,提高算法寻优率.在固定评估次数的情况下,对8个基准测试函数进行仿真,实验结果表明:所提算法在收敛速度、寻优精度和逃离局部最优的能力上明显优于多种经典粒子群优化算法,如充分联系的粒子群优化算法(FIPS)、基于时变加速度系数的自组织分层粒子群优化算法(HPSO-TVAC)、综合学习的粒子群优化算法(CLPSO)、自适应粒子群优化算法(APSO)、双中心粒子群优化算法(DCPSO)和具有快速收敛和自适应逃逸功能的粒子群优化算法(FAPSO)等.     

受限空间自适应区域栅格化的优化路径规划

针对障碍物分布复杂、存在封闭边界的受限空间,提出一种环境自适应区域栅格化的优化路径规划算法.该算法首先将环境自适应划分为区域栅格,并提出阻碍度指标降低搜索空间的维度以优化区域栅格的划分;然后结合随机变异和定向变异,给出一种可有效平衡搜索效率与精度矛盾的多维变异粒子群优化算法;最后使用最小二乘曲线拟合方法对优化路径予以平滑处理.与非线性递减惯性权值粒子群算法（NDW-PSO）及组合粒子群算法（C-PSO）对比的仿真结果验证了所提出算法的先进性.     

基于搜索空间可调的自适应粒子群优化算法与仿真

针对收缩因子粒子群优化(CPSO)算法易陷入局部最优和发生过早收敛的问题.提出了基于搜索空间可调的自适应粒子群优化(APSO)算法.该算法根据种群早熟收敛程度和个体适应值,在CPSO算法停滞时,将全部粒子有效地划分在3类不同的搜索空间,使种群始终保持搜索空间的多样性,易于跳出局部最优,从而有效地改善了CPSO算法后期的寻优能力.     

改进粒子群优化算法在TDOA定位中的应用

针对TDOA定位估计中的非线性最优化问题,提出了一种基于改进粒子群优化的TDOA定位算法。该算法在自适应粒子群优化算法的基础上,引入禁忌搜索策略,有效地解决了粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题,使算法快速收敛到全局最优解。仿真结果表明:该算法性能稳定,定位精度高。     

基于自适应混沌粒子群优化的防空目标分配

粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度较低的问题.为此,提出一种基于自适应混沌粒子群的优化算法.采用自适应权重和遗传算法中的交叉、变异操作更新粒子群,增加种群粒子的多样性,运用早熟判断机制判断粒子的当前状态,当粒子处于早熟状态时,利用混沌搜索的方法引导群体快速跳出局部最优.仿真结果表明,该算法可以有效解决粒子群算法的早熟问题,提高搜索精度和收敛速度.     

自适应粒子群算法AFIPSO的研究

提出一种自适应粒子群算法.通过自适应调整飞行时间和惯性权值,克服了粒子群算法在进化后期搜索能力下降的问题,并且充分利用目标函数的信息,提高了算法的稳定性,加快了算法的收敛速度.通过测试函数对算法进行实验,结果表明算法具有较好的稳定性和收敛速度.     

基于自适应选择的多策略粒子群算法

传统的粒子群优化算法中只有一种粒子速度更新策略,无法充分发挥种群中每个个体的潜力,因而算法的适用性受到了一定的限制.针对上述问题,提出了基于自适应选择的多策略粒子群算法,算法中的策略池包含四种不同的速度更新策略,通过自适应选择机制为种群中每个粒子在进化过程中根据当前情况选择最佳的策略.对8个测试函数的进行30次重复试验,结果表明相比与其它4种粒子群改进算法,基于自适应选择的多策略粒子群算法的收敛精度更高,收敛速度更快.     

混合粒子群算法及在可靠性优化中的应用

针对粒子群算法搜索精度低和早熟收敛的缺陷,通过算法混合,提出了基于混沌与和声搜索算法思想的混合粒子群优化算法。该算法采用Tent映射,利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,同时采用和声策略对解空间进行开发,引入了柯西变异,帮助粒子跳出局部陷阱,采用云模型的自适应策略来调整惯性权重。最后将该优化算法应用于可靠性优化设计中,仿真实验表明,改进后的混合粒子群优化算法较基本粒子群算法收敛速度加快,且不易陷入局部极值点。     

一种新的自适应动态文化粒子群优化算法

为了克服粒子群优化算法在解决复杂问题时易陷入局部最优的缺陷, 提出了一种新的自适应动态文化粒子群优化算法。该算法引入评价粒子群早熟收敛程度的指标来判断种群空间粒子群状态, 以确定影响函数对种群空间粒子群的作用时机, 当算法陷入局部最优时, 自适应地利用影响函数对种群空间进行变异更新, 从而有效发挥文化粒子群算法的双演化双促进机制。并且根据种群的早熟收敛程度自适应地调整粒子的惯性权重, 使种群在进化过程中始终保持惯性权重的多样性, 在算法的全局收敛性与收敛速度之间作一个很好的折中。最后对四个经典的测试函数进行仿真, 结果表明该算法具有很强的搜索能力, 收敛速度和收敛精度也有所提高。     

基于模拟退火机制的自适应粘性粒子群算法

为了进一步提升粒子群算法在离散优化问题中的性能,针对粘性二进制粒子群算法缺乏全局搜索能力、容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺点,提出一种新的自适应参数策略和粒子散度指标,并结合模拟退火机制改善该算法的寻优能力.为了检验算法性能,通过选取不同维数的背包问题算例库以及不同规模的UCI特征选择问题算例库进行仿真实验,并对实验数据进行统计分析.实验以及分析结果表明,所提算法在寻优精度、算法稳定性和收敛速度上均优于对比算法.     

Logistic型混合自适应分数阶达尔文粒子群优化算法

针对传统的粒子群优化算法中存在的问题及分数阶达尔文微粒群优化(FDPSO)算法收敛速度慢,收敛精度不高的问题,改进其算法中分数阶速度更新策略,同时引入Logistic型混合分数阶自适应动态调整策略,得到一种改进的自适应分数阶达尔文粒子群优化(LFDPSO)算法,并通过相应理论分析,证明了该算法在给定条件下的收敛性,并由6个经典函数的数值测验表明,Logistic型混合自适应分数阶达尔文粒子群(LFDPSO)算法在收敛精度和收敛速度上得到了有效改善与提高,粒子在局部最优时的逃逸能力、全局寻优及智能搜索能力显著增强。     

新型的动态粒子群优化算法

为了解决动态改变惯性权重的自适应粒子群算法不易跳出局部最优的问题,提出了一种自适应变异的动态粒子群优化算法。在算法中引入了自适应学习因子和自适应变异策略,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优。对几种典型函数的测试结果表明,该算法的收敛速度明显优于文献算法,收敛精度也有所提高。     

基于AKPSO算法的加速度计快速标定方法

针对粒子群优化（ PSO）算法在加速度计标定优化后期出现的早熟、陷入局部最优的不足,以及KalmanPSO（ KPSO）算法在设计与应用过程中存在的缺陷,提出了基于自适应 Kalman 滤波的改进 PSO （ AKPSO）算法,并将其成功应用于加速度计快速标定。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立了粒子群系统状态方程和观测方程;采用指数加权的自适应衰减记忆Kalman滤波来对粒子的位置进行估计。加速度计标定仿真结果表明：所提出的算法在收敛速度、收敛精度方面都要优于PSO,KPSO算法,有效地提高了加速度计的标定精度。     

基于自适应t分布与动态权重的樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法寻优精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点,提出一种基于自适应t分布与动态权重的樽海鞘群算法。首先,在领导者位置更新中引入蝴蝶优化算法中的全局搜索阶段公式,以此来增强全局探索能力;然后,在追随者位置更新中引入自适应动态权重因子来加强精英个体的引导作用,从而增强局部开发能力;最后,为了避免算法陷入局部最优,引入自适应t分布变异策略对最优个体进行变异。通过对12个基准测试函数进行求解,根据平均值、标准差、求解成功率、Wilcoxon检验和收敛曲线分析,表明所提出的算法要优于标准樽海鞘群算法,以及参与比较的其他改进樽海鞘群算法和其他群智能算法,说明了其在寻优精度和收敛速度方面都有显著提升,并且具备跳出局部最优的能力。通过将其应用在脱硝入口浓度最低点寻找上,验证了算法的有效性。     

基于维正弦惯性权重和t变异的PSO算法

针对高维优化问题,随机初始化的粒子群算法中不同维的收敛情况不同,常用惯性权重不能很好地平衡全局搜索和局部搜索,且算法也易陷入局部最优。本文提出一种基于惯性权重维正弦调整和t分布维变异的粒子群优化算法,兼顾各维的收敛情况,较好地保持了种群的多样性。通过4个典型函数的测试,结果表明改进算法提高了收敛速度和精度。     

基于布尔型粒子群优化算法的网络编码优化

针对布尔型粒子群优化算法存在容易陷入局部极值和收敛速度慢的缺点,提出一种带扰动因子的自适应调整惯性权重和学习因子取1概率的布尔型粒子群优化算法,并把这种改进的布尔型粒子群优化算法用于网络编码的优化以得到具有最小编码边的编码方案.对两个人工拓扑进行优化得到的结果表明,基于布尔型粒子群优化算法最小化编码边方案的收敛速度和精度都优于基于遗传算法最小化编码边的方案的速度和精度,能有效用于网络编码的优化.