基于坐标旋转角的均值粒子群优化算法

文中提出了基于坐标旋转角的均值粒子群算法,其原理是:在每次迭代中,粒子的下一个飞行位置的方向与当前最好位置的方向之间偏角较大时,则粒子的位置和速度更新中加入一个角度来改变位置和速度的方向,同时角度也更新。通过典型函数优化实验表明,本文算法具有较高的计算精度和较快的收敛速度。     

浅谈粒子群优化算法

粒子群优化（PSO）算法是一类随机全局优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO的优势在于简单容易实现而又功能强大。PSO已成为国际演化计算界研究的热点。该文介绍了基本的PSO算法及其应用,并讨论将来可能的研究内容。     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化(PSO)算法是一种源于人工生命和演化计算理论的新兴优化技术.其基本思想为:每个粒子被随机的初始化以表示一个可能的解,并在解空间通过更新迭代搜索最优解.PSO的优势在于算法简单,对目标函数要求少,易于实现而又功能强大.目前,已受到演化计算领域的学者们的广泛关注,并提出了许多改进的算法.本文阐述基本粒子群的原理,给出了各种改进的算法,并展望了PSO的发展方向.     

基于信息熵的粒子群优化算法

粒子群算法是一种进化计算技术,成功地运用于广泛的数值优化问题.PSO算法在求解高维复杂函数优化问题时容易陷入局部最优.有鉴于此,提出了一种基于信息熵的粒子优化算法.该算法提高设计了一种兼顾种群选择性压力以及种群多样性的选择策略,从而提高了粒子在运行过程中的多样性.实验表明,该算法有效避免了陷入局部最优,提高了全局最优解的搜索精度.     

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。     

基于模糊粒子群算法的非线性函数优化

针对非线性函数优化问题,提出一种新型的模糊粒子群算法.该算法基于模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点.算法在Matlab 2008环境下编程实现,针对几个典型复杂的非线性函数进行优化测试.实现结果表明:模糊粒子群算法是一种简单有效的算法,具有良好的有效性和鲁棒性.     

一种新的混合粒子群优化算法

将禁忌搜索思想引入粒子群优化算法中,改进惯性权重,添加罚函数重新构造适应度函数;在此基础上,提出了一种基于禁忌搜索的新的混合粒子群优化算法(NHPSO),通过4个标准测试函数实验,结果表明:NHPSO算法比基本粒子群优化算法(PSO)具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度以及获得更高精度解的能力。     

粒子群优化算法

论述粒子群优化算法(PSO)的基本原理、特点、实现步骤,以及PSO的各种改进技术,包括基于PSO参数的改进技术(主要是惯性权重)、基于遗传算法进化机理的改进技术(受遗传算法启发提出的带交叉算子的PSO、带变异算子的PSO、带选择算子的PSO),以及其他算法融合的改进技术(模拟退火PSO、免疫PSO、混沌PSO),并总结PSO热点研究问题.     

基于粒子群优化的图像去噪算法

本文提出了一种基于PSO优化的非局部平均去噪算法,该算法以Non-Local means算法处理图片,以滤波参数h作为PSO的粒子,以PSNR的函数模型作为PSO中的目标函数,以群智能算法优化去噪效果.通过仿真,该算法比传统算法有更好的视觉效果和更快的速度,达到了算法的最佳性能.     

基于模糊聚类的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)的基础上,提出了基于模糊C-均值聚类(FCM)算法的粒子群优化算法.该算法在每次迭代过程中首先通过FCM算法把粒子群体分成若干个子群体,然后粒子群中的粒子根据其个体极值和子群中的最优粒子更新自己的速度和位置值.通过典型复杂函数测试表明,基于模糊C-均值(FCM)的粒子群优化算法的优化性能和效率远远超过基本粒子群优化算法.     

采用权重粒子群算法的照明控制

针对传统建筑照明系统中存在不能同时兼顾大面积照明环境舒适性及节能性的两大问题,引入了权重粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO),并将其应用到照明控制系统中;首先通过采用多个传感器采集照度信息,随之将信息输入算法中,通过算法进行优化处理,最后系统自动寻出最优的光通量组合方式;算法可帮助场所内部照度分布均匀,在提升建筑光环境舒适度的同时也可大幅度降低照明损耗,提高能源利用效率;通过DIALux evo软件仿真验证,实验结果表明方案切实可行。     

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。     

用粒子群算法求解迷宫问题

针对传统算法求解迷宫问题存在效率较低的问题,提出了用粒子群算法求解迷宫问题的方法。重新设计了粒子的编码和定义了粒子的适应度值,成功实现了问题到算法的建模。针对不同类型的迷宫问题进行了实验,结果表明:算法具有较好的性能和效率。     

基于反馈学习粒子群算法的极值搜索控制

将基于反馈学习的粒子群 (Feedback Learning Particle Swarm Optimization,FLPSO) 算法引入极值搜索控制中,并且应用经典跟踪参考信号的方法,进一步改善极值搜索控制的性能.仿真结果显示,算法使系统控制输出平稳,并且系统性能输出快速渐进收敛到最优值,改善了基于格拉姆矩阵设计的极值搜索控制算法中存在的输出震荡问题.     

粒子群优化算法及其应用

粒子群算法是一种群体优化算法,详细介绍了粒子群算法的基本原理、参数选择及其应用领域.     

基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制

为进一步提升多目标自适应巡航系统预测控制精度,提出一种基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制算法.首先建立一种包含前车加速度扰动的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,并对其线性离散化;其次综合车距误差、相对车速、自车加速度和冲击度,设计二次型多目标优化性能指标函数和多参数约束条件,构建自适应巡航预测控制优化命题;最后为便于问题求解,将目标函数和约束条件推导转化为以预测控制增量为优化变量的规范形式,并基于粒子群优化算法求解自适应巡航预测控制的最优控制律.通过Matlab/Simulink多工况仿真结果表明,粒子群算法求解的最优控制律能够控制自车保持更好的跟踪性和自适应性.      

求解函数优化问题的自适应粒子群算法

本文提出了一种新的自适应粒子群优化算法(ASPO)。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性的调整,并在算法的后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚。将其应用于函数优化问题中,仿真结果表明APSO算法能有效的解决函数优化问题。     

基于PSO粒子群算法的PID参数整定优化

PID控制器是一种广泛应用于工业上的一种控制器,但由于传统的PID参数整定过程中一般需要经验丰富的工程技术人员来完成,既耗时又费力,加之实际系统千变万化,对于一些复杂系统存在一定的滞后性、非线性等因素,从而使得PID参数整定有一定的难度。本文基于对PSO粒子群优化算法的研究,对PID参数整定进行设计,考虑种群的规模与速度等因素合理构建系统模型,并且通过Matlab仿真证明了该算法在PID参数整定上的优越性,具有很好的工程应用前景。     

基于微粒群算法的投资决策研究

投资组合是现代金融领域的一个研究热点,本文将投资模型中控制投资风险过大的风险因子e引入的基本微粒群算法,用来解决投资决策问题,取得较好的效果。实验数据表明微粒群算法高效、可靠,具有很强的使用价值。     

基于粒子群的高超声速飞行器模糊控制方法

由于采用机体一体化设计,吸气式高超声速飞行器的气动特性难以准确获知,建立的数学模型是极为不准确的。针对这一特点,研究了一种基于粒子群的高超声速飞行器模糊控制方法,利用粒子群算法对模糊控制器参数寻优,使该控制方法具有强鲁棒性,高超声速飞行器在气动模型不确定情况下,依然能够保持很高的控制精度。仿真用高超声速飞行器的纵向模型对该控制器进行了验证,证明该控制方法能够有效地克服气动参数的不确定性,准确地跟踪飞行器的高度和速度指令。