基于自适应混合引力搜索算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统未知参数的辨识问题,结合人工蜂群搜索算子和混沌优化策略,提出一种自适应混合引力搜索算法,并应用于混沌系统未知参数的优化辨识.利用混沌序列初始化种群以增强搜索初期的遍历性,基于人工蜂群搜索算子进行变异操作以提高算法的局部寻优能力,依据粒子的性能对进化过程中的万有引力系数进行自适应调整,有效避免了早熟收敛,提高了算法的整体寻优性能.以测试函数和典型混沌系统为例进行仿真实验,结果证明该算法具有良好的全局探测和局部开发能力,与遗传算法、粒子群算法、量子粒子群算法和引力搜索算法比较,其对混沌系统参数的估计具有相对较高的辨识精度和收敛速度,算法的有效性得到了验证.     

基于佳点集构造的改进量子粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛及局部搜索能力不足的特点,提出一种改进的量子粒子群优化算法(IQPSO).该算法在量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上,引入佳点集初始化量子的初始角位置,提高初始种群的遍历性;在粒子角速度位置更新中,采用混沌时间序列数,促使粒子跳出局部极值点;为避免粒子陷入早熟收敛,在算法中加入变异处理.仿真实验结果表明:与标准粒子群优化(SPSO)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法比较,提出的算法具有快速的收敛能力、良好的稳定性,其优化性能有较明显的提高.     

基于融合Levy飞行策略与自适应变异因子优化QPSO-SVM算法

为了提高SVM分类精度与泛化能力,故提出一种基于融合Levy飞行策略与自适应变异因子优化QPSO-SVM算法.用量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization, QPSO)对SVM进行惩罚因子和核函数参数优化,并针对QPSO算法出现的早熟收敛的问题,采用Levy飞行策略与自适应变异因子对其进行修正.实验仿真结果表明,与其他的智能优化算法相比,所提出的模型具有较高的分类性能和预测精度.     

基于自适应混沌变异粒子群算法的地震参数反演

提出了一种改进的基于自适应混沌变异的粒子群优化算法来解决地震参数反演问题.该算法提出自适应飞行策略,根据搜索能力对粒子群进行划分,增强了子群间的协同能力,使算法具有良好的全局寻优能力;两阶段混沌变异策略能够在粒子进化的不同阶段进行自适应性搜索,使算法具有较高的搜索精度.实验结果表明,该算法可有效避免标准PSO算法的早熟收敛,具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点.首次将该算法应用于地震参数反演问题,结果表明该算法提高了反演精度且不受初始模型影响,能够较好地解决地震参数反演问题.     

基于混沌思想的粒子群优化算法及其应用

提出一种基于混沌思想的粒子群优化(CPSO)算法,它利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性、随机性等特点,对原粒子群优化算法进行了改进.在算法的初始化阶段,对粒子的位置混沌初始化;在算法运行过程中,根据群体适应度方差来自适应地对粒子的位置进行混沌更新.对几种典型函数的测试结果表明:CPSO算法提高了对多维空间全局搜索能力,并有效避免早熟收敛现象.应用在作为高频段电容标准的四端对电容器计量中,仿真结果与实测值基本一致,也证明了该算法的有效性和实用性.     

基于MQPSO优化的属性约简方法

变异量子粒子群算法(MQPSO)通过在量子粒子群算法(QPSO)中引入变异机制,增加了全局搜索能力,避免陷入局部最优。在粗糙集理论和MQPSO算法基础上,提出了基于MQPSO优化的决策表属性约简方法,并在算法实现中提出了迭代记录策略,改进了算法中的耗时计算部分,降低了算法的时间复杂度。     

基于自适应惯性权重的混沌粒子群算法

针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易陷入早熟的缺陷,提出了一种基于自适应惯性权重的混沌粒子群算法。首先利用立方映射产生的混沌序列对粒子位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;然后采用自适应惯性权重优化策略,提高收敛速度;最后如果判断算法陷入早熟,则对算法进行混沌扰动,使其跳出局部最优。仿真实验结果表明,改进算法的收敛速度及收敛精度都有明显提高,能有效地避免早熟。     

基于CPSO算法的岩石蠕变模型非定常参数反演分析

针对粒子群优化(PSO)算法具有全局寻优能力强、无梯度信息、收敛速度快、算法简单但易陷入局部最优解且初始化解的质量不高的特点,利用混沌的遍历性,把混沌机制和粒子群优化算法结合起来,对粒子群优化算法进行了改进,提出了混沌粒子群优化算法,并利用混沌粒子群优化(CPSO)算法对岩石蠕变本构模型的非定常参数进行了反演分析,算例结果表明,采用该混沌粒子群优化算法反演非定常参数是可行的.     

基于混沌量子粒子群算法的置换流水车间调度

流水车间调度问题广泛存在于企业生产过程中,优化的调度方案可以提高企业生产效率,降低生产成本。提出了基于混沌量子粒子群优化算法并应用于求解置换流水车间调度问题,该算法在量子粒子群算法(QPSO)的基础上,引入了混沌机制,在保持QPSO算法收敛速度快的同时,利用混沌机制的遍历性,克服了QPSO易陷入局部极小值的缺点。同时提出了一种新的混沌变量到工件排序的编码方案,能够完整保留混沌的遍历性。仿真结果验证了所提出的新的调度算法能更好地探索更优解,同时不失去量子粒子群算法的收敛速度。     

一种自适应混合纵向多变异粒子群算法

为克服标准粒子群算法搜索后期收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,通过引进自适应惯性权重因子平衡标准粒子群优化算法的全局搜索和局部改良能力,同时设计了均匀分布变异和高斯分布变异相结合的粒子群混合纵向多变异策略,来提高算法摆脱局部极值和局部寻优的能力.根据提出的改进算法流程,针对公认的Sphere,Rastrigin,Griewank和Salomon四种标准测试函数进行了收敛精度和收敛速度的测试.测试结果表明,在标准粒子群、自适应权重粒子群、自适应变异粒子群和自适应混合多变异粒子群4种算法中,提出的新算法具有最好的全局最优值搜索能力和最稳定的全局收敛特性,且在提高收敛速度的同时,有效地避免了早熟收敛问题.     

基于混沌QPSO算法的多AUVs任务分配

针对复杂条件下多水下机器人系统(AUVs)任务分配过程中各个节点负载不均衡问题,提出混沌优化QPSO算法.以整个量子粒子群搜索到的当前最优位置为基础,在混沌QPSO算法中加入混沌因子,产生混沌序列.利用混沌优化中混沌搜索、搜索遍历性等具有类似协同学习操作的功能,用混沌序列中的最优位置的粒子替代当前量子粒子群中的位置,使得近似最优解脱离局部最优,获得真正的全局最优.通过实验证明:混沌优化QPSO算法在多AUVs任务分配中,提高了任务分配的精度和优化效率,使任务分配达到全局最优值.     

一种非线性系统参数辨识的耦合算法研究

针对工程复杂性、时变性、非线性的特点,提出了基于混沌免疫粒子群算法(CIPSO)与El-man神经网络的耦合算法(CIPSD-ENN),用于非线性动态模型参数辨识.CIPSO优化算法将人工免疫系统中的克隆选择和混沌优化机制引入粒子群算法,在粒子群种群进化过程中,该算法对粒子进行克隆选择,提高其收敛速度,对克隆后的粒子混沌变异以增强种群局部搜索能力.最后,CIPSO与动态反馈型Elman神经网络融合,对其权值、阈值寻优,建立了基于CIPSO和ENN的耦合算法系统辨识模型.实验结果表明,算法具有收敛速度快、收敛精度高、鲁棒性强的特点,与单纯Elman网络辨识相比,模型收敛速度提高了10倍,拟合精度提高了2个数量级.     

惯性权重线性调整的局部收缩微粒群算法

针对微粒群优化算法存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题, 给出一个新的速度更新策略局部收缩策略, 并提出一种改进的微粒群优化算法, 该算法保持微粒群优化算法结构简单的特点, 改善了微粒群优化算法的全局寻优能力, 提高了算法的收敛速度和计算精度. 仿真计算结果表明, 改进的算法性能优于混沌微粒群优化算法、 微粒群优化算法和带有收缩因子的微粒群算法.     

混沌粒子群算法及其在桁架结构优化设计中的应用

文章提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法，它利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性、随机性等特点，对标准粒子群优化算法进行了改进。在算法的初始化阶段，对粒子的位置混沌初始化；在算法运行过程中，对粒子的位置进行混沌更新和粒子群更新相结合的更新方式，使全局收敛与局部收敛达到一定平衡。将该算法应用于桁架结构的优化设计，与标准粒子群算法优化的结果相比较，混沌粒子群算法提高了对多维空间全局搜索能力，可有效避免早熟收敛现象。     

带交叉算子的量子粒子群优化算法

为了改善量子粒子群优化(QPSO)算法、提高其求解多峰优化问题的能力,采用新的粒子吸引点和势阱特征长度计算方法,引入遗传算法中的交叉算子并融入交叉概率自适应的参数控制技术,设计了一种带交叉算子的量子粒子群优化(CQPSO)算法.CQPSO算法既可确保QPSO粒子群体的多样性、维护粒子整体的活力性,又能克服特殊情况下QPSO算法收敛的不稳定性和陷入局部最优的偶发性.实验结果表明,在21个标准测试函数中,无论对应单峰函数、多峰函数或是偏移、旋转函数,在相同的物理仿真平台上,CQPSO算法的性能在绝大多数情况下都优于其他改进的量子粒子群算法,从而验证了CQPSO算法的有效性和鲁棒性.     

基于信赖域技术的局部收缩的微粒群算法

为了改善标准的微粒群优化算法(SPSO)的性能,给出一个新的速度更新策略——局部收缩策略,且把信赖域技术引入PSO算法中进行惯性权重的动态调整,提出一个新的微粒群优化算法——基于信赖域技术的局部收缩的微粒群算法.新算法(NPSO)保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.利用10个测试函数测试新算法的性能,并分别与SPSO、与混沌相结合的微粒群算法(PSOC)、具有被动聚集的微粒群算法(PSOPC)、SPSO的全局版本及带有收缩因子的微粒群算法(CPSO)比较,实验结果表明,新算法(NPSO)大大地改善了实例测试函数的表现.       

基于CQPSO的LCL滤波器设计方法

针对光伏并网逆变系统中LCL滤波器参数设计的困难,提出采用混沌量子粒子群算法对滤波器参数进行寻优.利用混沌优化方法具有的随机性、有界性、遍历性等特性,来扩大算法的搜索范围和提高收敛速度.对LCL滤波器进行分析后,确定约束条件,结合算法来对其参数进行优化设计.对三相光伏并网逆变器进行仿真实验,将混沌量子粒子群算法与自适应遗传算法进行比较,结果表明该算法比自适应遗传算法有更好的滤波效果,谐波畸变率也更小.     

基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法

基于云模型的随机性、模糊性和稳定性特征,通过正态云发生器对量子粒子群优化算法（QPSO）进行改进,提出了一种基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法（CMAQPSO）.该算法将正态云模型引入到QPSO算法的研究,定义了收缩扩张系数的云调整策略和粒子云变异算子的构建公式,给出了量子势阱中心调整策略和边界修正策略.用5个标准测试函数对SPSO,OPSO,CVCPSO,CMAQPSO 4种算法进行对比测试,实验结果表明,CMAQPSO在5个测试函数上的平均寻优效果都明显优于其他3种算法.     

基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法

基于云模型的随机性、模糊性和稳定性特征，通过正态云发生器对量子粒子群优化算法（QPSO）进行改进，提出了一种基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法（CMAQPSO）.该算法将正态云模型引入到QPSO算法的研究，定义了收缩扩张系数的云调整策略和粒子云变异算子的构建公式，给出了量子势阱中心调整策略和边界修正策略.用5个标准测试函数对SPSO，OPSO，CVCPSO，CMAQPSO 4种算法进行对比测试，实验结果表明，CMAQPSO在5个测试函数上的平均寻优效果都明显优于其他3种算法.     

一个与信籁域搜索技术相结合的微粒群算法

微粒群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术.文章针对利用微粒群优化算法进行多极值点的函数优化时,存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题,把信籁域搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于信籁域搜索的微粒群优化算法(TRPSO).该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真计算结果表明,该算法的性能优于混沌微粒群优化算法(CPSO)和基本微粒群优化算法(PSO).