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。     

基于正交试验设计的粒子群优化算法

针对粒子群优化(particle swarmopti mization,PSO)算法在进化初期收敛速度快但容易陷入局部最优、在进化后期收敛速度变慢且精度低的缺陷,为了提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力,提出了基于正交试验设计的粒子群优化(orthogonal-experi mental-design-based PSO)算法.在基本粒子群算法的基础上,算法OE-PSO对当前搜索到的解进行局部寻优,利用正交试验设计对搜索空间的分布均匀性在可行解的领域选择有代表性的解进行测试.算法OE-PSO用搜索到的更好的解在下一次迭代中引导粒子进行搜索,从而获得更快的收敛速度和更精确的解,同时避免局部最优.实验结果表明,算法OE-PSO不但具有较快的收敛速度,而且能够有效提高解的精确性,增强算法的鲁棒性.     

超越方程的全局优化解法

现有的粒子群算法在求解超越方程时具有局部搜索能力差、后期收敛速度较慢的缺陷,导致了粒子群算法无法得到较为精确的超越方程的根.在粒子群算法的基础上,加入局部搜索能力较好、后期收敛速度较快的拟牛顿算法,依照算法的进程自动甄选粒子群算法和拟牛顿算法,充分发挥粒子群算法的全局搜索性能和拟牛顿法的局部搜索性能,进而将超越方程转化为了纯粹的函数优化问题,并基于此方法进行求解实验,结果表明该方法具有极高的收敛速度和求解精度.     

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...     

一种改进的K一均值聚类算法

为了改进K-means聚类算法的不足,把混合粒子群优化算法引入到K-means聚类算法中,重新选取编码方式并构造适应度函数,在此基础上提出了一种改进的K-means聚类算法;通过两个经典数据集的测试,实验结果表明:改进的算法比K-means算法具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度,且其解的精度更高对初始聚类中心的敏感度降低.     

融合榜样学习和反向学习的粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)的优化效率,降低其陷入局部最优的概率,提出了一种融合榜样学习和反向学习的PSO算法(PSO based on combing Example learning and Opposition learning,EOPSO).首先,对粒子群中的非最优粒子采用新颖的榜样学习机制更新,以便提高全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;其次,对粒子群中最优粒子采用反向学习混合机制更新,提升该粒子的搜索能力,进一步避免算法陷入局部最优;最后,对粒子群中的最优粒子还采用了自身变异机制更新,有利于搜索前期的全局搜索和后期的快速收敛.在15个不同维度的基准函数上进行了仿真实验,实验结果表明,与最先进的PSO改进算法ELPSO、SRPSO、LFPSO、HCLPSO相比,EOPSO优化性能更好.     

一种非线性系统参数辨识的耦合算法研究

针对工程复杂性、时变性、非线性的特点,提出了基于混沌免疫粒子群算法(CIPSO)与El-man神经网络的耦合算法(CIPSD-ENN),用于非线性动态模型参数辨识.CIPSO优化算法将人工免疫系统中的克隆选择和混沌优化机制引入粒子群算法,在粒子群种群进化过程中,该算法对粒子进行克隆选择,提高其收敛速度,对克隆后的粒子混沌变异以增强种群局部搜索能力.最后,CIPSO与动态反馈型Elman神经网络融合,对其权值、阈值寻优,建立了基于CIPSO和ENN的耦合算法系统辨识模型.实验结果表明,算法具有收敛速度快、收敛精度高、鲁棒性强的特点,与单纯Elman网络辨识相比,模型收敛速度提高了10倍,拟合精度提高了2个数量级.     

基于QPSO小波神经网络的网络异常检测

为了提高网络异常检测中,对异常状态的检测率,降低对正常状态的误判率,提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法.利用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量.实验数据采用KDD CUP99数据集,实验结果表明:该学习算法与传统的梯度下降法(GD)和粒子群算法(PSO)相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,提高了异常检测的准确性,同时该方法对于新的异常也有较高检测率.     

基于邻域影响的改进粒子群算法的聚类算法

K-均值算法是一种传统的聚类分析方法,具有思想与算法简单的特点,因此成为聚类分析的常用方法之一。但K-均值算法的分类结果过分依赖于初始聚类中心的选择,对于某些初始值,该算法有可能收敛于一般次优解,在分析K-均值算法和粒子群算法的基础上,提出了一种基于邻域影响的改进的粒子群算法的聚类算法,通过对粒子群算法的改进来优化与K-均值结合的聚类算法。该算法将局部搜索能力强的K-均值算法和全局搜索能力强的粒子群算法结合,提高了K-均值算法的局部搜索能力、加快收敛速度,有效阻止了早熟现象的发生,达到那些离群的孤立点。实验表明该聚类算法有更好的收敛效果,一方面聚类所用的时间更短,另一方面聚类的准确率更高。     

基于APSO的模糊聚类算法

利用改进的自适应粒子群优化算法(APSO)较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊C-均值算法(FCM)对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点.提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法(APFM).新算法有效的克服了FCM算法的缺点,同时增强了APSO算法全局搜索和跳出局部最优的能力.实验表明:新算法与单一的FCM和APSO算法相比聚类更准确,效率更高.     

基于SNP系统的改进粒子群聚类算法

脉冲神经膜系统是基于神经生物学的高性能计算模型.在标准粒子群聚类算法中引入脉冲神经膜系统,将初始聚类中心的各种组合作为粒子分配到若干个神经元,在神经元中进行粒子群的迭代与进化.利用脉冲神经膜系统的高并行性,在更短的时间内得到更优化的初始聚类中心,为K-means算法的局部寻优提供更好的聚类初值.实验结果表明,改进后的算法可以进一步提升聚类的准确率,取得更好的聚类效果.     

弹性粒子群优化算法及其在水电优化调度中的应用

为有效避免粒子群优化算法后期收敛速度慢的问题,提高寻优能力,设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法,建立了水电优化调度数学模型,提出了弹性粒子群优化算法解决水电优化调度问题的实现方法,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于Matlab语言的优化程序.实例仿真结果表明:弹性粒子群优化算法是有效的;相比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法,弹性粒子群优化算法求解水电优化调度问题具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度.     

采用群智能算法的多约束问题优化

为了解决约束优化问题,采用一种基于群智能算法优化的多约束问题优化方法。首先构造同时计及约束条件和优化适应度的目标函数,然后分别利用粒子群算法和人工蜂群算法优化其函数,从而获得约束条件下的优化解。仿真结果表明,该多约束问题优化方法是可行性的,人工蜂群算法比粒子群算法具有更好的搜索和收敛能力。     

一种全局优化的两阶段算法

为了提高算法的有效性,利用梯度算法和粒子群算法独立的运行机制,采用驱赶技术和重新初始化部分群体的技术,提出了一种基于梯度下降法和粒子群算法的两阶段优化算法,并对新算法进行了理论分析和数值仿真.数值结果显示新算法比单纯梯度算法有更好的全局优化能力,比单纯粒子群算法有更快的收敛速度和更高的精度.新算法求解质量更高,运行更稳定.     

核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化算法

针对粒子群算法搜索后期易陷入局部极值的缺点,提出一种基于核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化(kenel matrix synergistic evolution shock search particle swarm optimization,KMSESPSO)算法,该算法对粒子进行局部与全局结合的震荡搜索,且当整个粒子种群陷入停滞状态时,利用核矩阵对特定粒子组进行协同进化以扩大种群的多样性.实验结果表明,KMSESPSO算法有效提高了粒子的全局搜索能力,既避免粒子种群易早熟收敛,又较好地提高寻优精度、加快收敛速度,且有一定的鲁棒性.     

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.     

求解作业车间调度问题的混合QPSO算法

文章使用混合量子粒子群优化算法求解作业车间调度问题,并设计了一种基于工序的编码方式;为了克服量子粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入量子粒子群优化算法,使算法具有跳出局部最优的能力并增强其全局搜索能力,形成量子粒子群-模拟退火调度算法;仿真结果表明,混合算法具有良好的全局收敛性能.     

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.     

一种基于双子群的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题,提出了一种基于双子群的改进粒子群优化算法(TS-IPSO),通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同,扩大搜索范围,借鉴遗传算法的杂交机制,并采用惯性权值的非线性递减策略,加快算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力,降低了算法陷入局部极值的风险.实验结果表明该...     

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.