一种改进的细菌觅食优化算法

针对细菌觅食优化算法存在收敛速度慢、寻优精度低、易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的细菌觅食优化算法。改进原有固定步长的游动方式,引入自适应步长调整策略,提出了基于非线性递减的余弦自适应步长;改进细菌位置的更新方式,借鉴人工蜂群的方法,采用混合的更新方式;改进优胜劣汰的选择标准,保留最优个体,对复制后的父代个体引入杂交算子;改进迁徙方式,提出种群进化因子,防止进化停滞不前。将本文算法用于经典函数以及PID参数整定测试,仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

融合多种策略的改进粒子群算法及其在电子商务多级物流中的应用研究

为了提高粒子群优化算法(PSO)求解复杂优化问题的能力,本文对基于细菌趋化的粒子群优化算法(PSOBC)进行改进。PSOBC算法是PSO算法的一种新思路,可以有效地克服其易陷入局部最优、后期粒子多样性差的缺点,故将一般反向学习策略和自适应惯性权重与PSOBC算法相结合,得到一种改进的粒子群优化算法。改进的粒子群优化算法的开发能力和勘探能力都得到了很大的提高;在求解复杂性优化问题时种群能够在搜索范围内快速收敛到局部最优处,并且当种群密度足够小时,及时增大种群密度即进行去全局寻优。最后将改进后算法应用到电子商务多级物流中心选址及路径规划问题上。     

嵌入不动点迭代法的粒子群算法

针对利用粒子群优化算法寻找最优极值的问题,本文提出了一种对粒子群优化算法的改进方式.在粒子群优化算法中,加入不动点迭代法,即在进行粒子群迭代寻优之后,再利用不动点迭代策略再次进行迭代寻优计算.通过两次迭代寻优计算,让算法更加快速的收敛到最优值,并且能够找到更小的极值,且不易陷入局部极值.让粒子群算法更加稳定,寻优更加优化.     

一种混合仿生算法在弹道优化中的应用

针对导弹滑翔段弹道优化问题,考虑人工鱼群算法局部搜索不精确、微粒群优化算法易发生过早收敛等问题,提出一种新的人工鱼群与粒子群混合优化算法。算法的主要策略是在人工鱼群算法的基础上,将人工鱼群优化算法中的觅食行为变为粒子群在感知范围内进行小范围寻优,在人工鱼群算法的最后,再利用粒子群进行精确寻优。以导弹飞行中的吸热量为优化目标,运用此算法设计得出了导弹滑翔段的优化弹道。     

基于惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法

粒子群算法是美国学者受鸟类觅食行为启发提出的一种群体优化算法,在迭代后期易早熟收敛.为此利用混沌运动的随机性、规律性和遍历性的特点对粒子群算法进行优化,提出了一种惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法.在算法中对惯性权重进行调整加快算法前期收敛速度,而且加入了变异操作以帮助粒子后期跳出局部极小.最后用测试函数进行仿真实验,结果表明该算法收敛快,寻优能力强,寻优精度高.     

基于量子粒子群优化算法的PID参数控制

针对传统PID算法参数最优或接近最优确定较为困难,提出一种量子粒子群(QPSO)优化PID参数的算法,并用平方误差矩积分函数作为适应度判据,以克服PID算法自适应能力较差及遗传算法(GA)优化效率不高,其局部搜索能力较弱的缺陷。并使用伺服电动机数学模型进行仿真,结果表明量子粒子群优化PID参数速度快,避免早熟缺陷,同时表明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。     

一种拟随机初始化模拟退火粒子群算法

针对粒子群优化算法在求解高维问题时易出现的早熟收敛、停滞现象,提出一种拟随机初始化模拟退火粒子群算法.采用Hammersley方法对算法进行初始化,可以提高算法在高维搜索空间的搜索能力,进一步将模拟退火思想引入到粒子群优化算法中,结合粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳特性,使算法具有跳出局部最优从而实现全局最优的能力.分别在5个经典测试函数上测试算法的性能,仿真实验结果表明,提出的算法有效克服了传统粒子群优化算法在求解高维空间优化问题时易出现的停滞现象,在进化后期仍保持较强的搜索能力,提高了传统粒子群优化算法在高维空间的全局寻优能力.     

基于改进粒子群优化算法求解带时间窗的车辆路径问题研究

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了在粒子群搜索解的过程中监控粒子健康度的方法,对健康度低的粒子进行交叉操作。该方法既保证了健康粒子继续搜索最优解,又有效地改变了非健康粒子的状态,提高了粒子群的寻优能力以及跳出局部最优解的能力。最后通过实验数据集验证了新算法,实验结果表明与标准粒子群算法相比新算...     

一种基于粒子群优化的K-均值彩色图像量化算法

目的利用粒子群优化算法和K-均值方法研究彩色图像的量化问题。方法针对K-均值聚类量化算法对初始值比较敏感,易陷入局部极小值从而使得算法得不到全局最优解,为局部搜索算法,以及粒子群优化算法是一种全局寻优方法的特征,把K-均值聚类方法和粒子群优化算法结合起来,将K-均值聚类方法中的聚类函数作为粒子群优化算法中的粒子适应度函数,对彩色图像进行聚类量化。结果实验表明新算法在峰值信噪比和均方根误差评判准则下可以得到更好的量化结果。结论新方法有效地克服了K-均值聚类方法和粒子群优化算法的不足。     

一种融合粒子群算法的蝙蝠优化算法

针对基本蝙蝠算法(BA)在寻优后期存在搜索性能差,寻优精度低,处理误差大,易陷入局部最优及早熟等缺陷,提出一种融合粒子群算法进行局部搜索的蝙蝠优化算法。该算法在局部搜索中,嵌入粒子群算法生成备选最优蝙蝠,并与基本蝙蝠算法生成的随机蝙蝠进行再竞争的方式优化种群,丰富了种群的多样性,提高了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。Matlab环境下的仿真结果表明,改进后算法(PSOBA)在收敛速度及精度上均有明显提高,处理维度更高,是解决复杂函数优化问题的一种有效方法。     

禁忌粒子群算法在几何约束求解中的应用

约束问题可以转化为优化问题。针对粒子群优化算法在算法后期易陷入局部最优的缺点，本文提出禁忌粒子群优化算法（TPS0），在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布，后期引入禁忌搜索算法，记录已经达到的局部最优解，在下一次搜索中，不再或者有选择地搜索这些点，从而跳出局部最优点，并且在搜索过程中允许接受劣解，充分利用禁忌搜索的记忆能力及较强的爬山能力，大大提高了获得全局最优解的概率。该算法综合了粒子群优化算法的快速性、随机性和全局收敛性以及禁忌搜索局部寻优的能力。在确保全局收敛性的基础上，能够快速搜索到高质量的优化解。该方法用于几何约束求解的性能明显高于标准粒子群算法，算法具有良好的优化性能和时间性能。     

改进的混沌粒子群优化算法

针对传统的简单粒子群算法(SPSO)早熟、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进的混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法根据混沌算法遍历性的特点,选择合适的混沌映射提取SPSO初始种群,使粒子均匀分布在解空间。当SPSO陷入早熟时,CPSO在最优解周围的区域内进行混沌搜索,取代原来种群中的部分粒子,带领种群跳出局部最优。对7个标准测试函数的寻优测试表明:CPSO算法在寻优精度、速度、稳定性等方面均优于SPSO。     

基于果蝇优化算法改进的粒子滤波及其在目标跟踪中的应用

针对粒子滤波算法重采样导致的样本贫化问题,提出一种基于果蝇优化思想的粒子滤波算法.该方法视粒子权值为个体适应度值,并将果蝇不断从低浓度的地方飞向高浓度的地方的觅食寻优过程引入到粒子滤波当中,驱使粒子不断向高似然区域移动,提高了粒子群的整体质量.为了解决标准果蝇优化算法易陷入早熟的问题,将遗传算法中的交叉、变异操作自适应地应用到果蝇优化算法寻优过程当中.首先通过交叉操作改善粒子分布,当果蝇优化算法陷入局部最优时,再采用柯西变异扰动,促使算法快速跳出局部极值并继续搜索全局极值.通过非线性模型仿真以及目标跟踪实验表明该算法有效提高了非线性系统状态估计精度,具有较好的稳定性,同时降低了状态估计所需的粒子数量.     

基于自适应模拟退火的改进混合粒子群算法

为了改善旅行商(TSP)优化求解能力,对模拟退火与混合粒子群算法进行改进,引入了自适应寻优策略。交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借此以一定概率进行自适应寻优,增强了全局寻优能力。与混合粒子群算法实验结果对比,显示了本文算法的有效性。     

带高斯扰动和协同寻优的蝙蝠粒子群混合算法

为了进一步提高粒子群算法的性能,提出了一种新的群体智能优化算法——带高斯扰动和协同寻优的蝙蝠粒子群混合算法。该混合算法利用蝙蝠个体脉冲的回声定位对最优粒子gbest进行高斯扰动而产生一个局部解,把该局部解加到蝙蝠种群中,然后根据局部解的位置优劣与蝙蝠个体产生的响度来更新粒子群。在寻优过程中,对gbest进行高斯扰动增加了种群的多样性而避免粒子群过快陷入局部最优,并且加强了蝙蝠种群与粒子群的信息交互,协同寻优。与蝙蝠算法、标准粒子群算法、烟花算法、带高斯扰动的粒子群算法、粒子群差分算法相比,带高斯扰动和协同寻优的蝙蝠粒子群混合算法的总体性能优于其他5种算法。     

Logistic动态粒子群优化算法的改进及分析

分析了Kennedy最新提出的高斯动态粒子群优化算法（GDPSO）的寻优模式,针对GDPSO的特点,结合粒子群优化算法的新寻优模式,提出了Logistic动态粒子群优化算法（LDPSO）;并基于LDPSO和GDP—SO的特性,设计了LDPSO算法的两种改进策略——混合优化策略和最优粒子变异策略,混合优化策略用以提高收敛速度,最优粒子变异策略用以保持群体多样性,避免算法陷入局部最优。实验结果显示了LDPSO及其改进算法的有效性。     

基于多种群多策略的竞争粒子群算法

针对标准粒子群算法遇到的易陷入局部最优、收敛差、求解精度低等问题,提出了多种群多策略竞争粒子群优化算法.新算法将每一代粒子根据适应度排序,将其划分为不同的子种群,并引入非线性Logistic混沌映射权重、收缩因子和混合高斯-柯西扰动机制来更新这些子种群.使用不同的粒子更新方式平衡了算法整个时期的全局搜索和局部开发能力,从而加快了收敛速度.最后,将多种群多策略竞争粒子群优化算法与标准粒子群算法和其它优化算法在11个测试函数上进行对比,结果表明,新算法在跳出局部最优解、和寻优精度方面显著优于标准粒子群算法,且有更快的收敛速度.在寻优能力和算法稳定性上大幅度强于其它对比算法.     

基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演

传统的梯度反演方法依赖于初始模型选取,且容易陷入局部极小,在一定程度上影响着反演的求解精度和收敛速度,为此,提出一种基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演方法。首先,通过频率域航空电磁模型正演获取样本数据集;随后,依据样本数据集建立深度神经网络的基本框架,网络的输入为归一化垂直磁场分量,输出为相应地电模型参数;第三,提出一种惯性权重振荡衰减措施在粒子群优化算法的基础上进行改进,以提高粒子群优化算法的全局寻优能力,并利用改进的粒子群优化算法优化深度神经网络的训练过程,得到连接权值与阈值的最优解;最后,将最优的权值与阈值作为网络的初始值,并利用该网络对未知地电模型进行反演测试。利用层状地质模型测试改进粒子群深度神经网络算法、粒子群神经网络算法和单一的神经网络算法的反演效果,并将此方法运用于实测航空电磁数据反演。研究结果表明:本文提出的改进粒子群神经网络算法充分结合了粒子群优化算法的全局寻优性能和深度神经网络的局部寻优性能,在反演过程中能有效避免反演陷入局部极小,寻找到全局最优解,并能准确地反演出地电模型参数;与粒子群神经网络算法和单一的神经网络算法相比,本文提出的方法具有更高的求解精度和收敛速度。     

基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统的应用研究

针对无刷直流电动机的速度问题,提出了一种基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统,即利用改进型BP神经网络来优化PID控制器的比例,积分,微分系数。所采用的BP神经网络的学习算法为粒子群算法,可以有效克服标准BP算法一般所存在收敛速度慢、存在局部极小值等问题,从而可以实现对无刷直流电动机的高精度的速度控制。最后,建立了仿真系统,其结果表明该算法效果良好。     

粒子群优化BP神经网络PID控制注塑机液压系统

注塑机液压系统是一个时变、非线性和高耦合的复杂系统,传统PID控制参数不易整定,超调量大,对注塑机液压系统控制效果欠佳,现提出一种粒子群优化BP神经网络算法改良PID控制。BP神经网络算法存在收敛速度慢和容易陷入局部最小值的缺陷,利用粒子群算法的全局最优和收敛速度快的特性改良BP神经网络,然后利用粒子群优化BP神经网络对PID的3个参数进行在线调整。仿真结果表明,经过粒子群优化后的BP神经网络对PID3个参数的整定效果要比BP网络要好,同时粒子群优化BP神经网络PID控制效果明显优于传统PID控制,可以有效提高注塑机液压系统的精度和响应速度,优化注塑过程。