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.     

一种改进的自适应粒子群算法

针对标准粒子群优化算法早熟收敛、易陷入局部最优、收敛精度低等缺点,提出了一种改进的自适应粒子群算法.该算法在每次进化后自适应地更新每个粒子的惯性权重和学习因子,并对粒子进行排序,实现了自适应调整局部搜索和全局搜索的功能.与标准粒子群算法在6个标准测试函数上的实验进行比较并进行了t检验分析.结果表明,该算法具有很好的性能.     

基于自适应搜索的免疫粒子群算法

经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优,从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点,本文结合人工免疫算法,提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先,该算法改善了浓度机制;然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源;最后对劣质子种群进行疫苗接种,利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围,不仅避免了种群退化现象,而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性.     

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.     

分层多种群的自适应粒子群算法

为了改善粒子群算法的性能,提出一种分层多种群的自适应粒子群算法.为了提高全局搜索和局部搜索的能力,选用了自适应更新的惯性权重和学习因子.为了防止种群多样性的丧失且加快算法的收敛速度,采用了一种分层多种群协同进化策略.最后,将新算法与其他4个算法在23个测试函数上进行了测试,结果表明,新算法能够动态地平衡算法的全局搜索和局部搜索能力,保持种群的多样性,收敛精度高.     

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。     

融合混沌和捕食搜索的混合粒子群算法

针对标准粒子群算法在处理复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了新的混合粒子群算法.该算法利用混沌运动的遍历性、对初始条件的敏感性等特性进行群体的混沌初始化,且捕食搜索策略可以通过调节限制级别的控制粒子群的搜索空间,从而平衡全局搜索和局部搜索.测试结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力.     

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.     

基于Boltzmann学习策略的粒子群算法

针对粒子群算法过早收敛导致容易陷入局部极值的问题,提出了一种基于Boltzmann学习策略的粒子群算法(BLSPSO).借鉴模拟退火算法的思想,在标准粒子群算法中引入Boltzmann学习策略.在BLSPSO前期粒子能够学习不同的极值点,适当保持粒子个体多样性,提高算法全局寻优能力.在BLSPSO后期粒子更倾向于学习全局最优粒子,提高收敛速度,保证算法的稳定性.仿真结果表明,所提出的算法具有寻优能力强、搜索精度高等优点,可有效避免标准PSO算法的早熟收敛.该算法在求解多极值问题上与其他PSO算法相比有较好表现.     

基于扰动的自适应粒子群优化算法

【目的】针对标准粒子群优化算法在应用中暴露出的缺点,如在迭代后期收敛速度慢、搜索精度不高、容易陷入局部最优等,提出一种基于扰动的自适应粒子群优化算法。【方法】该算法将扰动因子加入速度更新公式中,使种群搜索范围扩大;采用自适应的惯性权重,以起到平衡全局和局部寻优能力的作用;对最优粒子进行自适应的柯西变异,拓展最优粒子的搜索空间,降低粒子陷入局部最优的可能性;最后对算法进行仿真实验。【结果】新算法能够增强全局搜索能力,有效避免局部最优,具有更快的收敛速度。【结论】新算法克服了标准粒子群优化算法的缺点,为进一步研究粒子群优化算法的改进和应用提供科学依据。     

一种改进的RBF神经网络混合学习算法

提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。     

带非均匀动态变异的改进粒子群优化方法

针对基本粒子群(PSO)算法在前期收敛速度较快和搜索精度差的缺陷,提出了一种带非均匀动态变异的改进粒子群优化方法.该方法通过引入非均匀动态变异算子不但克服了粒子群算法在后期易陷入局部最优的缺陷,而且极大地增强了群体的多样性,进而提高了算法的搜索效率.最后,通过两个复杂多峰函数的计算仿真,其结果表明该方法是非常有效的.     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

基于PPSO算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化可以降低系统的有功损耗,保证系统运行的安全性和经济性.采用向量粒子群优化（PPSO）算法求解电力系统无功优化问题,在算法中通过初始化得到向量的相位角,并将相位角引入速度更新过程,这样可以更有效地提高搜索精度.在IEEE-14节点系统中,采用PPSO算法、标准粒子群优化算法、随机惯性权重粒子群优化算法和改进吸引排斥粒子群优化算法进行无功优化仿真实验对比,结果表明,PPSO算法可以更好地降低有功损耗.     

基于分群式粒子群算法的压裂水平井试井曲线自动拟合

为提高压裂水平井试井多参数自动拟合的计算精度、速度和稳定性,将传统方法、智能算法和并行算法相结合,提出并行分群式粒子群优化算法,并将高斯-牛顿法与粒子群算法相结合,同时采用OpenMP并行算法求解。结果表明:在粒子群优化算法中,通过粒子分群使粒子搜索方向趋近于线性,避免了粒子群算法易陷入局部最优的问题,加快了搜索速度;与高斯-牛顿法相结合保证了计算的稳定性;采用OpenMP并行算法求解降低了模型的复杂度,提高了计算效率;分群式粒子群优化算法比其他优化算法计算速度更快,计算精度更高,并可在一定程度上为多裂缝水平井试井解释划分流动阶段。     

解多目标优化问题的新粒子群存档算法

通过把Pareto优与粒子群优化(PSO)算法相结合,利用给出的粒子的序值定义对粒子群中的粒子进行分离存档,给出了一种求解多目标优化问题的新粒子群存档算法。为了提高算法的全局收敛性,对PSO算法中的惯性因子ω执行自适应调节。数据实验比较表明该算法能找到问题数量更多、分布更广、更均匀的Pareto最优解。     

PSO-QGA在移动机器人复杂路径规划中的应用

量子遗传算法具有适应性强、收敛速度快、适合于全局搜索的特点,粒子群优化算法的优点是具有记忆能力,在智能搜索的实现上可以结合个体和全局的最佳位置实现位置定位,但粒子群优化算法在搜索速度和择优能力方面还有待提升.因此提出了一种改进的路径规划算法,即利用量子遗传算法结合粒子群优化算法的记忆功能和最佳定位能力,实现对移动机器人路径规划算法的改进.通过仿真实验已经证明,改进后的移动机器人路径规划算法在稳定性和路径优化选择上都优于单纯的粒子群优化算法和量子遗传算法,并且改进后的算法更适合于复杂路径中实现优化.     

一维下料问题的自适应广义粒子群优化求解

针对现有粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子速度迭代难以定义的问题,首先将粒子群优化算法与遗传算法相结合,利用交叉算子、变异算子,提出一种广义粒子群优化算法来求解一维下料问题;然后引入模拟退火算法作为自适应策略,避免算法陷入局部最优.仿真实验结果表明,采用自适应广义粒子群优化算法求解一维下料问题具有高效性和鲁棒性.     

基于异步粒子群优化算法的边坡工程岩体力学参数反演

基于现场变形观测资料的优化反演是确定边坡岩体力学参数的主要方法之一,其本质是一个岩体力学参数的寻优过程,因而,如何选择一个高效的优化算法是其核心问题之一.目前,粒子群优化算法已被应用于边坡工程力学参数反演,但其算法实现为同步模式,最优粒子的信息不能及时共享,降低了优化效率,使得反演耗时较多.鉴于此,提出基于异步粒子群优化算法的边坡工程岩体力学参数反演,该算法的搜索步伐并不一致,粒子间表现出异步性,因而寻优效率明显高于同步模式,可有效解决在边坡工程中岩体力学参数反演中存在的低效问题.在此基础上,构建了边坡工程岩体力学参数反演模型,并采用ABAQUS作为反演分析中的正分析工具,给出了边坡工程岩体力学参数反演的实现流程,完成了程序编制,进而通过算例分析,验证了所提出的方法和程序编制的可行性和高效性.     

一种新型粒子群优化算法

为提高基本粒子群算法的搜索效率,引入和声算法中产生新解的策略(称之为和声策略),综合粒子自身经验和社会认知两方面的信息直接更新粒子的位置,提出了基于和声策略的新型粒子群优化算法,通过对高维复杂函数的优化分析比较结果表明,基于新型粒子群优化算法的搜索能力较基本粒子群优化算法大大提高。本算法对其它智能算法具有借鉴意义。