两群替代微粒群优化算法及其应用

提出一种两群替代微粒群优化算法（TSSPSO）,并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群,其中一分群微粒朝着最优微粒飞行,另一分群微粒朝着相反方向飞行;飞行时,每一微粒不仅受到微粒本身飞行经验和本分群最优微粒的影响,还受到全群最优微粒的影响。搜索时,每一次迭代均以一定的替代率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中相同数目的劣势微粒。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较,结果表明：两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。将两群替代微粒群优化算法用于常压塔汽油干点软测量,建立基于两群替代微粒群优化算法的汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据的比较,表明基于两群替代微粒群神经网络的软测量模型精度高、性能好。     

空间分割微粒群算法

提出了一种适用于高维数值优化问题的空间分割微粒群算法。该算法通过将整个搜索空间分割成若干子空间,在这些子空间上利用嵌入零搜索算子的微粒群算法进行优化。实验结果表明该改进微粒群算法可以有效地解决高维数值优化问题。     

分段式微粒群优化算法

提出一种分段式微粒群优化算法。该算法将所要搜索的区域分成若干段,首先在每一区段内搜索出区段的最优位置,然后将各区段的最优位置组成一微粒群,继续搜索全局最优位置。通过对5个常用标准测试函数进行优化计算,仿真结果表明:分段式微粒群优化算法能有效地搜索到全局最优解,具有比基本微粒群优化算法更快的搜索速度和更好的优化性能。     

小生境微粒群优化算法

将小生境技术引入到微粒群优化算法之中,设计出一种小生境微粒群优化算法。该算法除了始终赋予微粒生命力,还将位置重叠的差适应值微粒在搜索空间重新启动。通过对4个常用测试函数进行优化计算,仿真结果表明小生境微粒群优化算法比基本微粒群优化算法具有更好的优化性能。     

基于解空间划分的PSO改进算法

 提出一种基于解空间划分的粒子群优化算法, 该算法在保持粒子群搜索能力的前提下对解空间进行预处理, 寻找最佳搜索区间, 提高了粒子群搜索效率; 在粒子群搜索过程中设置检查点, 动态更新解空间区间划分. 实验结果表明, 该算法有效提高了粒子群的搜索效率, 并使粒子群算法不易陷入局部极值. 同时, 在自适应状态下, 该算法能搜寻到指定精度下粒子群所需的最小迭代次数, 并得到较满意的最优值.     

改进的粒子群优化算法在可靠性问题中的应用

提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法以解决可靠性问题.IPSO算法使用3种策略来改进粒子群优化算法(PSO)的速度更新步骤,这有利于提高算法对解空间的开发能力.另外,一种动态调整的惯性权重被引入到速度更新中以平衡IPSO算法的全局搜索和局部搜索.实验结果表明,在解决可靠性问题上,IPSO算法比其他两种粒子群优化算法具有更强的收敛性和稳定性.IPSO算法是解决可靠性问题的一个有效的选择.     

动态环境下几个改进微粒群算法的性能比较

微粒群算法是一种模拟动物群体行为的随机优化算法,而且已经提出了许多改进策略,然而,受各种不确定因素的干扰,现实世界中很少有系统是静态的,因此动态优化问题的研究更具有实际的工程意义。为此,在动态环境下,用最近提出的两个改进微粒群算法同标准微粒群算法以及其他两个高性能的改进微粒群算法进行性能比较和分析。通过比较,本文得出在不同的动态环境下,不同的算法表现出了相异的特点。     

基于高斯变异与Levy飞行策略的混合粒子群优化算法

目的 解决粒子群算法易陷入局部最优解、出现早熟收敛从而导致求解精度不高的缺陷.方法 将高斯变异(Gaussian M utation)、Levy飞行策略与基本粒子群优化算法(PSO)进行混合,提出一种称为GLPSO混合粒子群算法.在该算法中粒子通过Levy飞行更新自己的位置,若粒子在若干次迭代后无法产生更优值,则在保存当前最优值的前提下进行高斯变异来保持种群多样性.结果 与结论通过对基准测试函数优化的实验结果对比,GLPSO在5个基准测试函数中的优化精度和全局搜索能力优于其他对比算法,GLPSO有更加出色的全局搜索能力和更高的求解精度.     

基于Powell搜索法的简化微粒群算法

利用Powell搜索法求解精度高、收敛速度快和局部强搜索能力强等优点,在简化微粒群算法的基础上,结合Powell搜索法,提出一种新型简化微粒群算法—Powell-SPSO算法.改进算法将Powell搜索法融合在简化微粒群算法中,让Powell搜索法与简化微粒群算法进行交替搜索.同时微粒的迭代利用了Powell搜索法的强搜索能力,使得算法改善了简化微粒群算法因每个微粒采用相同迭代公式进行进化而造成的微粒间的弱差异性,避免了易出现早熟、搜索速度慢等缺点.仿真结果表明,与标准微粒群算法(PSO)、简化微粒群算法(SPSO)、文献[10]算法相比较,不论是对高维函数还是低维函数,改进的算法都能够有效地避免早熟问题,并能显著地提高收敛速度和收敛精度.     

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).     

基于粒子群算法的不确定动态多目标优化方法研究

当前不确定动态多目标优化方法通常将多目标问题转换成单目标问题,将其它目标看作约束条件,仅可得到单个解,无法有效体现不确定多目标之间的关系,导致得到的解质量低。为此,提出一种新的基于粒子群算法的不确定动态多目标优化方法,给出不确定动态多目标优化问题的数学描述,介绍了粒子群算法,针对粒子群算法容易陷入局部最优的弊端,引入动态变异算子对其进行改进,通过改进的位置更新公式实现粒子群算法位置的自适应更新,给出解决不确定多目标优化问题的详细过程,在此基础上,通过分段线性函数参数化实现不确定动态多目标优化。实验结果表明,所提方法搜索能力强,采用所提方法得到的解与真实解最相近,质量最高。     

一种混合拓扑结构的粒子群优化算法

为进一步提高粒子群优化算法的搜索性能,在分析不同拓扑结构对算法性能影响的基础上,针对不同拓扑结构粒子群优化算法的优缺点,提出一种混合使用全局版本和局部版本粒子群优化算法的方法,每一代粒子在速度更新时随机选择全局模型或局部模型方式进行.在典型测试函数上进行对比实验,结果验证了新算法不仅能有效地进行全局搜索,而且具有更好的收敛精度.     

基于Powell搜索法的混合微粒群算法

利用Powell搜索法求解精度高、收敛速度快和局部搜索能力强等优点,本文提出了一种与Powell搜索法相结合的改进微粒群算法实践.改进算法将微粒的搜索过程分为两阶段,第一阶段,将PSO算法的速度公式改进后进行搜索;第二阶段,将第一阶段的最后一代微粒作为Powell搜索法的初始点,让Powell搜索法与PSO算法交替进行.这样既克服了PSO算法易陷入局部最优的缺点,也大大提高了算法的求解精度和收敛速度,同时保持了微粒的多样性.仿真结果表明:同PSO算法相比,Powell-PSO算法具有较高的求解精度和较强的寻优能力,并且不论是对单峰函数还是多峰函数都能取得很好的优化效果.     

基于维度近邻关系扩散的改进粒子群优化算法

针对标准粒子群算法存在容易早熟及陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于维度近邻关系扩散的改进粒子群优化算法.改进后的算法初始化时借鉴k-means对空间中粒子的维度进行聚类,聚类的标准为每个维度之间的欧氏距离,算法中将聚类得到的每个起始类视为一个家庭.家庭内部和外部分别进行迭代更新,结合智能单粒子优化算法的思想将粒子的更新速度划分为对应的家庭速度子矢量.粒子间交换记录的扩散和传播借鉴在线社会网络传播模型,在采纳信息的过程中不仅会考虑信息的价值,也会考虑其周围粒子状况.结合禁忌搜索优化算法,通过将该算法中的建立禁忌表、设定禁忌搜索长度和特赦准则等策略来避免重复搜索和改进算法的全局搜索性能,提高解的精确性.实验结果表明,改进后的算法有效解决了算法收敛速度慢、求解精度低等问题.     

一种新的粒子群算法与人工鱼群算法的混合算法

通过分析粒子群算法和人工鱼群算法的优缺点,利用粒子群算法收敛速度快及人工鱼群算法能较好地收敛到全局最优解的特点,提出了一种新的混合算法.算法以粒子群为基础进行设计,根据人工鱼群的公告板、群聚和随行策略的模式对粒子群进行速度与位置变更,使原有的粒子群变成具有一定智能的粒子,从而达到提高搜索精度及效率的目的.通过Generalize-Schwefel等3个经典函数进行优化仿真后发现,该混合算法具有搜索精度更高及收敛速度更快的特点,同时该算法在求解高维问题时具有明显优势.     

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。     

求解约束优化问题的改进微粒群算法

微粒群算法在处理约束条件时最常采用的方法是约束保持法,但该方法易使粒子在搜索中停滞不前,为了改进传统约束保持法的缺点,将微粒群算法与信赖域算法相结合,从而保持了粒子的多样性并使最优解在可行域内。另外,采用与信赖域搜索技术相结合的随机惯性权重,改善了算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。实验结果表明：与标准微粒群算法和一些其他优化算法相比,改进算法具有较强的寻优能力和寻优效率。     

基于改进粒子群算法的ICPT配电系统规划

针对城市电气化交通的供电解决方案提出一种新型的感应耦合电能接入模式.针对粒子群优化算法全局搜索的高效性与易"早熟"收敛之间的矛盾,提出一种基于非线性单纯体法的改进粒子群算法,保证了具有一定代表性的粒子在解空间的合理分布.该算法结构上增加的被动聚集项,使得粒子在寻优过程中不仅受到个体极值点和全局极值点的影响,还受被动聚集项的扰动.感应耦合电能传输配电系统规划问题的仿真结果表明,改进算法的年综合费用比粒子群优化算法少1.40%,改进算法既有效又稳定.     

一种搜索空间自适应变化的自适应粒子群算法

提出一种搜索空间自适应的自适应粒子群优化算法.该算法对不同等级的粒子适应值采取不同的惯性权重,并随着算法的迭代不断缩小粒子群的搜索空间.同时,选择当前代的较优部分粒子直接进入下一代,其他粒子通过在缩小的搜索空间内随机生成,加快了种群收敛速度,同时又能使种群不断跳出局部最优解.几种典型函数的仿真实验表明,该算法在收敛速度...     

基于MPSO算法的特定谐波消除技术研究

目的 对于级联H桥逆变器的调制,特定谐波消除技术具有开关损耗小,能够消除特定次谐波,变换效率高等优点,但传统粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)在求解消谐方程组时收敛性差,容易局部最优,提出一种改进的粒子群优化算法(Modified Particle Swarm Optimization, MPSO)。方法 该算法用非线性惯性权重取代线性变化的惯性权重,并在非线性惯性权重引入混沌映射以产生随机性更好的随机量,新的惯性权重可权衡粒子的全局搜索和局部搜索能力,使粒子具有后期跳出局部最优的能力;另外,该算法优化了速度和位置的更新机制,以增强算法的收敛速度,并保证粒子在后期仍具有一定种群多样性优势。结果 根据级联H桥型逆变器的非线性消谐方程组,在保证输出电压基波的前提下最大化降低目标次谐波,建立适应度函数,将MPSO算法应用于级联H桥型逆变器的SHEPWM,能够在1～1.2的调制度范围内得到优化的开关角,提高收敛精度和求解成功率。通过七电平CHB逆变器仿真平台验证了MPSO算法所求的优化开关角能够有效地消除5次、7次谐波。结论 通过使用非线性惯性权...