全局粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在解决大维数的无约束优化问题时具有较差的收敛性和稳定性,提出了一种全局粒子群优化(GPSO)算法.GPSO算法引入了一种新的惯性权重,它被定义为一个指数型函数与一个随机数的乘积,这有利于维持算法的全局搜索和局部搜索.同时,GPSO算法对全局最优解进行了小的扰动,这可以有效地避免算法早熟.使用三种粒子群优化算法来解决6个无约束优化问题.仿真结果说明,与其他两种粒子群优化算法相比,GPSO算法具有更快的收敛速度和更强的逃离局部最优的能力.     

粒子群算法在土壤仿真中的应用研究

粒子群算法是一种基于群智能的随机优化算法,具有简单易实现、设置参数少、全局优化能力强等特点。本文先介绍了基本粒子群算法,归纳了粒子群算法的研究现状和几种改进型态,然后根据该仿真系统对土壤形态和运动显示效果要求,提出了一种基于粒子群算法的优化方案,对系统中土壤模型的各种运动形态,对土壤粒子采用粒子群优化算法的运动过程进行仿真实验,评测图像运行速率,效果明显。     

三群协同粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,提出了一种三群协同粒子群优化算法(TSC-PSO)。搜索时,如果全局极值连续若干代没有改善,粒子未找到全局最优点,就任选某个优群,将其群内粒子和差群粒子交换。仿真结果显示,对一些经典多峰值函数、非凸病态函数,TSC-PSO增强了全局搜索能力,具有比基本PSO更好的优化性能。     

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.     

基于质心的改进型粒子群优化算法

为了加快粒子群算法收敛速度、提高粒子群的全局优化效率和精确度从而避免陷入局部最优解,提出了一种改进型的基于质心的粒子群优化算法模型,该模型能有效地提高粒子群之间的合作和信息共享能力。仿真结果表明基于"质心"的改进型粒子群优化算法在收敛性方面具有显著优越性。     

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。     

基于粒子群算法的重油热解模型参数估计

针对标准粒子群算法在进化过程中种群多样性降低而早熟的问题,提出了一种根据种群多样性测度动态改变惯性权重系数的自适应粒子群算法,该算法能够平衡算法的全局探索和局部开发能力,不仅有效地避免早熟,而且具有较快的收敛速度.两个经典的测试函数的仿真结果表明了算法的有效性.将改进的粒子群算法应用于重油热解模型参数估计中,效果明显.     

自适应变异粒子群优化算法

提出了一种自适应变异粒子群优化算法,该算法通过遗传变异提高种群多样性的方法使算法增强持续搜索能力,解决了PSO算法的早熟收敛问题。采用标准测试函数进行仿真实验,结果表明：提出的算法具有提高局部最优值的能力,且优化精度更高。     

基于小波变异的改进粒子群算法

为了提高粒子群算法搜索精度和避免陷入局部最优,提出了一种改进的粒子群优化算法。一方面引入平均最好位置调整速度,使粒子可以利用更多的信息决策自己的行为;另一方面对引入的平均最好位置进行小波变异,增加算法的种群多样性。仿真实验结果表明:改进的粒子群算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等特点。     

求解FJSP的改进元胞粒子群算法

以企业的实际需求为依据,建立了柔性作业车间调度问题的数学模型;针对其特点,提出一种混合元胞粒子群优化算法,通过双层编码,将工件的加工顺序与加工机器位置信息数值化表示;引入遗传算法中的交叉、变异操作,改进了粒子位置更新方法;融入变邻域算法,改善算法局部搜索能力.通过仿真实验,结果表明:算法在求解能力方面有所提升,能够有效地求解柔性作业车间调度问题.     

基于样本均值和中位值的粒子群优化定位算法

针对室内LOS/NLOS混合环境,提出基于假设检验的方法确定NLOS状态,并采用具有收缩因子的粒子群优化算法进行定位.在采样值存在异常情况时,样本中位值性能优于样本均值.因此,在LOS和NLOS状态下,分别采用样本均值和样本中位值建立最小平方误差代价函数.为了增强算法的全局和局部搜索能力,在粒子群优化算法的基础上引入收缩因子.仿真实验表明,在NLOS遮挡比较严重的情况下,所提出的基于样本均值和样本中位值改进的粒子群优化定位算法较只采用样本均值改进的粒子群优化算法和一般的粒子群优化算法定位精度高.     

平面选址问题的萤火虫算法

平面选址问题是工程设计、线路布置、项目选址等工作中经常碰到的典型组合优化难题,根据群集智能优化原理,给出一种基于人工萤火虫群优化算法的求解方法,并针对平面选址问题进行求解.为避免算法陷入局部极值,将一种邻域搜索的局部搜索方法引入萤火虫算法中.通过对典型平面选址问题的仿真实验和与其它算法的比较,表明算法可行有效,且具良好的全局优化能力.     

简约粒子群优化算法

针对全局版粒子群的早熟和局部版粒子群的最优位置信息利用率低的问题，提出简约粒子群算法．该算法使用速度松弛迭代策略，使粒子不必频繁更新速度，当粒子速度有利于适应度进一步提高时，就在下一个迭代周期内维持该速度，这有利于提高良好速度信息的利用率，减小算法的计算量，加快运算的收敛速度．同时，利用精英集团策略，使多个最优位置信息在种群内充分共享，有效地控制了种群多样性，避免了早熟现象．在典型标准测试函数上进行了全局、局部版惯性因子粒子群和全局、局部版约束因子粒子群测试比较，结果表明简约粒子群算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性，且计算量也比较小．     

动态分群的微粒群优化算法

在分析基本微粒群优化算法的基础上,引进分群思想,提出了一种动态分群的微粒群优化算法(DPSO)。根据适应值的大小将微粒群分成两个或多个分群,然后,每个分群采用不同的策略分别搜索,得到输出最优值。将动态分群的微粒群优化算法用于一些常用测试函数的优化问题,实例计算表明:DPSO具有较强的全局寻优能力。将DPSO用于延迟焦化装置粗汽油干点软测量,所建模型的泛化性较好,模型具有较高的精度。     

一种改进的樽海鞘群算法

针对基本樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)在求解复杂函数时存在求解精度差和易陷入局部最优等缺陷,提出一种改进的樽海鞘群算法(Improved Salp Swarm Algorithm,ISSA)。首先,在领导者位置引入随机维度以拓展种群多样性;其次,改变追随者方式,即在算法前期以较大概率执行差分进化操作,进一步增强种群多样性,在算法后期较大概率执行黄金正弦算法,较好地平衡了算法的全局搜索和局部勘探能力。通过23个基准函数测试表明,本研究改进算法在收敛速度、计算精度和稳定性方面优于基本樽海鞘群算法和黄金正弦算法(Golden Sine Algorithm,Gold-SA),同时与其他改进樽海鞘群算法相比,该算法也具有一定优势。     

一种改进的粒子群算法

为提高粒子群算法的寻优速度和精度,提出了一种改进的粒子群算法,新算法是在标准粒子群算法的基础上对个体极值作变异操作.通过三个基准函数的测试,结果表明新算法在收敛速度、收敛精度和全局寻优能力方面均明显优于其它几种粒子群算法.     

免疫粒子群优化算法及性能分析

针对基本粒子群算法的容易陷入局部极小值,搜索精度不高等缺点,将免疫算法和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)相结合,并加以改进,利用免疫算法能够保持个体多样性的特点,可使粒子群优化算法.达到摆脱局部极值点能力,从而提高算法进化过程中的收敛精度和速度.使用四个经典的测试函数...     

基于粒子群优化的神经网络算法的英语翻译

近年来出现的粒子群优化算法与神经网络相结合,可以有效地提升全局搜索最优的能力,同时也提升了收敛的速度。将粒子群算法与神经网络结合应用于英语教学,通过对提取的学生翻译样本进行学习训练,用训练好的粒子群优化的神经网络模型对学生的英语翻译能力进行正确程度的分析,帮助教师估计学生的翻译能力水平,为下一步的教学提供参考。深入从粒子群优化算法的数学模型和算法流程何人工神经网络模型的基本原理出发,提出了学习能力分析模型,确定该模型的神经网络的拓扑结构和隐藏层的节点数。案例应用结果表明,该研究模型可以促进英语翻译教学质量的提高和教学相长。     

一种改进的粒子群优化算法

提出一种改进的粒子群算法(EDAPSO).这种改进算法结合分布估计算法的探索能力和粒子群算法的开发能力.首先利用EDAPSO算法解决无约束的问题,并且比较EDAPSO算法与其他三种经典的粒子群算法的结果.无约束问题的实验结果表明:EDAPSO算法可以找到更好的解,并且稳定性更高.然后EDAPSO算法被用来解决含有13个单元的电力系统的负荷经济分配问题.实验结果表明:EDAPSO算法所获得的解比近期文献所报道的解好.     

基于模糊推理的粒子群优化算法

针对无约束优化问题,提出了基于模糊推理的粒子群优化算法,该算法针对粒子群优化算法搜索能力的不足,先引入平均粒子,然后引入模糊推理来改进粒子群的速度更新公式,再利用模糊推理动态地改进算法惯性权重和速度更新公式的权重因子,再结合混沌扰动增加算法后期的局部搜索能力.数值试验采用12个测试函数并有5个算法进行对比,数值试验证明,改进算法的搜索能力有较大的提高.