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。     

一种具有随机变异性质的粒子群协同优化算法

给出了一种具有随机变异特性的改进型粒子群协同优化算法，该算法克服了传统粒子群算法易陷入局部最优解且后续迭代过程速度慢的缺点．在迭代过程中，粒子的变异概率取决于粒子的适应度值以及当前所有粒子的聚集度．通过变异，粒子可有效地探索新的空间领域，从而可以有效地避免陷入局部最优解．Benchma呔函数实验结果表明，优化后的粒子群算法比传统粒子群算法具有较快的收敛速度和较高的全局收敛能力．     

一种具有随机变异性质的粒子群协同优化算法

给出了一种具有随机变异特性的改进型粒子群协同优化算法,该算法克服了传统粒子群算法易陷入局部最优解且后续迭代过程速度慢的缺点.在迭代过程中,粒子的变异概率取决于粒子的适应度值以及当前所有粒子的聚集度.通过变异,粒子可有效地探索新的空间领域,从而可以有效地避免陷入局部最优解.Benchmark函数实验结果表明,优化后的粒子群算法比传统粒子群算法具有较快的收敛速度和较高的全局收敛能力.     

一种自适应混合多目标粒子群优化算法

文章针对多目标粒子群优化算法多样性损失和收敛性不好的问题,提出了一种自适应混合多目标粒子群优化算法。首先,使用Sobol序列映射决策变量初始值,使得初始解集在全决策空间范围有更均匀的分布。使用线性递减权重法调整粒子群算法的权重,增强算法收敛性。提出了使用基于多样性指标SP的自适应变异算子增加种群多样性的同时,还提出了在最优档案集中,使用基于改进的世代距离指标GD的自适应混沌搜索增强算法局部搜索能力。最后,将文中提出的改进算法与MOPSO(基本多目标粒子群优化算法)和NSGA2对比,结果显示出该算法能够在保持优化解收敛性的同时获得更好的多样性。     

一种混沌粒子群混合算法研究

提出了一种混沌粒子群混合算法,该算法综合了粒子群算法全局寻优的高效性和混沌算法局部搜索的随机性和遍历性.通过对几种函数的测试,结果表明该算法的搜索效率和寻优精度高于一般的粒子群算法和改进的粒子群算法.     

基于混合粒子群优化算法的改进Kriging插值法

在简单克里格插值的基础上,利用混合粒子群优化算法对变异函数的球型模型进行加权最小二乘拟合,提出了一种基于混合粒子群优化算法的改进Kriging插值法,实现了高精度的拟合,参数的全局寻优。基于黄土沟壑点云数据的实验结果表明,相较于普通克里格和遗传克里格插值法,改进算法插值精度有效提高了克里格插值精度。     

一种新的交叉粒子群算法

针对标准粒子群优化算法（SPSO）在处理高维复杂问题极易陷入局部最优的不足,文章在研究标准粒子群优化算法理论基础上,提出了一种带交叉因子的改进粒子群优化算法（MyPSO）,减小了算法陷入局部极值的可能。仿真实验表明,该算法（MyPSO）提高了全局搜索能力,但同时增加了搜索时间。     

双评价粒子群优化算法

提出了双评价粒子群优化算法．该算法可对迭代后的粒子进行位置和适应值的双评价,并可根据评价结果对适应值和位置不好的粒子进行柯西变异或者高斯变异,克服了标准粒子群优化算法因对迭代后粒子的优劣不进行评价而使部分粒子进行无意义的探索和开发的缺陷．实验结果表明改进的算法加快了粒子群的探索速度,提高了开发全局最优解的精度．     

一种新的集群优化方法--粒子群优化算法

系统地介绍了粒子群优化算法、各种改进算法以及算法的应用情况。对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望,指出了其在机械系统优化设计中的应用前景。     

一种速度更快的粒子群优化算法

由于标准粒子群算法(SPSO)存在后期搜索效率太低的问题,提出了一种速度更快的粒子群优化算法(FPSO).FPSO保留了SPSO前期的全局搜索能力,但改变了SPSO算法后期的搜索策略,使其迭代次数随当前适应度值的变化而自适应改变,从而提高了SPSO算法后期的计算效率.通过实验对FPSO算法中适应度函数的设计进行了讨论,并分析了FPSO算法的应用前景.仿真结果表明,FPSO算法在单峰、多峰和带约束条件的测试函数中都有良好的效果.     

基于差分进化的量子粒子群优化算法的研究

为了提高量子粒子群算法(QPSO)的性能,利用差分进化对量子粒子群算法进行了优化.该优化算法(DE -QPSO)在粒子更新过程中,首先通过添加一个扰动来产生一个变异粒子,然后对变异粒子进行交叉操作产生新的试验粒子,最后对试验粒子进行选择操作,确定进入下一次迭代的个体.用5种标准测试函数对DE -QPSO、QPSO和 粒子群算法(PSO)的性能进行对比测试,结果表明DE-QPSO算法的性能明显优于PSO和QPSO算法,具有较好的应用价值.     

改进的粒子群优化算法在机器人足球中的应用

为了提高算法对复杂动态环境的适应性,提出一种改进的粒子群优化算法,在确保其收敛性的前提下,采用动态跟踪优化的方法,获得动态环境中相对较高的性能.并将该方法应用于机器人足球比赛中,解决了多个机器人间的竞争与合作,以及机器人最佳动作的选择问题,实验结果表明该方法是有效的.     

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.     

An extended particle swarm optimization algorithm based on coarse-grained and fine-grained criteria and its application

In order to study the problem that particle swarm optimization （PSO） algorithm can easily trap into local mechanism when analyzing the high dimensional complex optimization problems, the optimization calculation using the information in the iterative process of more particles was analyzed and the optimal system of particle swarm algorithm was improved. The extended particle swarm optimization algorithm （EPSO） was proposed. The coarse-grained and fine-grained criteria that can control the selection were given to ensure the convergence of the algorithm. The two criteria considered the parameter selection mechanism under the situation of random probability. By adopting MATLAB7.1, the extended particle swarm optimization algorithm was demonstrated in the resource leveling of power project scheduling. EPSO was compared with genetic algorithm （GA） and common PSO, the result indicates that the variance of the objective function of resource leveling is decreased by 7.9%, 18.2%, respectively, certifying the effectiveness and stronger global convergence ability of the EPSO.     

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较。结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化。     

混沌微粒群优化算法及其在非线性函数参数估计中的应用

混沌微粒群优化算法是在微粒群优化算法的基础上引入混沌思想,提高算法的局部搜索能力,具有良好的性能.主要介绍微粒群算法的原理以及混沌优化思想,最后结合求解平面度误差证明混沌微粒群算法在非线性函数参数估计中的有效性及应用前景.     

粒子群优化算法分析

粒子群优化算法是一种基于群体智能的随机全局优化技术，尽管其原理简单易、于实现且功能强大，但目前研究人员还没有对它的工作原理做出足够的解释．将群体优化过程看成一个动态系统的演变，采用线性离散时间系统的分析方法对算法的收敛性进行了分析，导出了简化PSO算法的收敛条件．考虑到参数是影响算法性能和效率的关键因素，利用标准测试函数对算法的参数选择进行了详细的分析，并给出一些指导性原则．     

Discontinuous flying particle swarm optimization algorithm and its application to slope stability analysis

A new version of particle swarm optimization (PSO) called discontinuous flying particle swarm optimization (DFPSO) was proposed, where not all of the particles refreshed their positions and velocities during each iteration step and the probability of each particle in refreshing its position and velocity was dependent on its objective function value. The effect of population size on the results was investigated. The results obtained by DFPSO have an average difference of 6% compared with those by PSO, whereas DFPSO consumes much less evaluations of objective function than PSO does.     

Immunity clone algorithm with particle swarm evolution

1 INTRODUCTION The immune system’s ability to evolve cells to fight invading pathogens has been investigated for its computationally useful properties for several years[1], which is inspired by the biological immune system[2?3], and is called artificial immune systems[4]. Artificial immune systems are relatively new in the field of optimization and there is a great deal of derivation of various algorithmic alternatives for better localization of optimal solutions and of application of the…