压缩搜索空间与速度范围粒子群优化算法

为了改善粒子群优化(PSO)算法的搜索性能,提出一种改进的粒子群算法CSV PSO算法·该算法在粒子群进化的过程中根据粒子群的最佳适应值动态地压缩粒子群的搜索空间与粒子群飞行速度范围;针对PSO算法可能出现的暂时停滞现象,引入分区重新初始化机制·数值仿真结果表明:随着粒子群进化,适当的压缩粒子群搜索空间与飞行速度范围,有利于加速算法收敛,提高收敛精度;该算法收敛速度更快,精度更高,运行更为稳定·     

基于PSO算法的PID控制参数优化

微粒群算法（PSO）是一种随机全局优化技术,算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.但基本微粒群算法不能保证全局收敛,本文将改进的PSO算法（SPSO）应用于PID控制器的参数优化.经仿真证明PSO算法参数优化的有效性.     

多项学习免疫优化算法

提出了多项学习免疫优化算法OL-CAIS求解全局优化问题.将混沌优化理论加入到免疫算法中,同时在算法中引入一个类杂交算子的搜索方程,更注重整个群体的交互信息,重新定义了搜索方式,然后,通过正交实验构造一个正交学习策略充分利用了搜索空间中的有用信息、正交设计小样本特性,产生更优秀的子代,保证多样化的有效搜索.     

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。     

基于遗传和粒子群结合的文化算法

针对粒子群优化(PSO)算法的"早熟"现象,给出了基于遗传和粒子群结合的文化演化算法.该算法将PSO/GA纳入文化算法框架,形成PSO的主群体空间和GA的信仰群体空间,两群体空间可以独立并行演化,并在适当的时机实现信仰群体空间对主群体空间的引导,达到改善粒子群优化算法全局搜索能力、提高计算精度的目的.仿真表明,该算法的优化性能和效率优于PSO算法、GA算法和GA-PSO混合算法.     

基于学习与竞争的改进PSO算法研究

针对普通PSO算法收敛速率慢,难以收敛到全局最优解的问题,提出了一种基于学习与竞争的改进PSO算法.该算法通过将种群内部学习和竞争的思想与PSO算法相结合,让种群中个体通过竞争和学习策略来替代原有的PSO算法迭代公式.该方法在不增加PSO算法计算复杂度的基础上,能够克服基本PSO算法的不足.最后基于动态系统的稳定性分析理论,给出了该PSO算法收敛性的证明.在7种不同的测试函数上对改进后的算法进行了实验测试.实验结果表明该改进算法比传统的PSO算法有着更好的搜索精度.结果证明,新算法比普通的PSO算法具有更高的搜索精度和较低的时间复杂度.改进算法求解函数优化问题更加有效,收敛速率更快.     

基于变尺度混沌粒子群算法的梯级水电站水库优化调度研究

将混沌和变尺度思想引入粒子群算法中,提出一种变尺度混沌粒子群算法,并将其应用于梯级水电站水库优化调度中.该算法采用混沌初始化粒子的位置和速度;再利用混沌提高了种群的多样性和粒子搜索的遍历性;最后采用变尺度思想,根据搜索进程不断缩小优化变量的搜索空间,来改善PSO算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的全局优化能力.计算结果...     

基于搜索空间划分和Sharing函数的粒子群优化算法

传统粒子群优化算法PSO（Particle Swarm Optimization）概念简单,适应性强,但存在早熟等问题.本文提出了新的基于搜索空间划分（Search Space Division）和Sharing函数的智能分布粒子群优化算法（SDSIR-PSO）.创新点包括：(1)保优的重布粒子算法；(2)引入Sharing函数阻止重分布的粒子陷入同一局部最优；(3)划分搜索空间，子空间中寻优，再优中选优，作全局最优.通过对典型测试函数的详细测试验证了新算法的有效性，在相同条件下较传统算法的解精度提高了8     

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.     

基于变邻域搜索改进的冲突解脱粒子群算法

飞行冲突解脱是航空器安全运行的关键,粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和变邻域搜索(variable neighborhood search,VNS)算法都可以用于解决飞行冲突,但PSO算法接近最优解时收敛速度降低,VNS算法的全局搜索能力较差。为融合PSO算法全局搜索的快速收敛特性和VNS算法的局部搜索能力,提出了变邻域搜索改进的粒子群优化算法。仿真结果证明该算法能够快速搜索到全局最优解,继承了二者的优势,同时提高了最终解脱航迹的适应值,并减少了收敛时间。     

混沌时间序列的LSSVM预测方法

结合相空间重构理论,提出运用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立混沌时间序列的预测模型,并用粒子群优化(PSO)解决LSSVM参数寻优的问题.通过与RBF神经网络构建的预测模型相比较,计算预测模型的均方根误差来评价模型的性能.结果表明:采用PSO优化的LSSVM预测模型的预测精度更高.     

基于粒子群算法的空间机械臂关节驱动力矩优化设计

采用绝对节点坐标方法对空间柔性机械臂臂杆进行动力学建模,采用自然坐标法对机械臂关节进行建模,最终得到刚柔耦合的空间机械臂动力学模型.对冗余自由度机械臂进行逆运动学分析,由规划的末端轨迹得到了含自运动项的关节转角轨迹.利用动力学方程中Lagrange乘子的物理意义,对机械臂系统进行逆动力学分析,推导了关节轴瓦与轴颈在运动过程中受到的关节驱动力/力矩.利用粒子群算法优化机械臂的自运动项,得到了最小化的关节驱动力矩能耗,从而形成了一种冗余空间机械臂关节驱动力矩优化设计新方法.在平面三连杆柔性机械臂进行了数值仿真,仿真结果表明:所提出的方法在实现末端轨迹跟踪的同时,能有效降低关节力矩能耗;得到的关节力矩连续性好,能够满足工程实际需要.      

Motion Planning for Minimizing Base Disturbance of Space Manipulators

A simulated annealing particle swarm optimization(PSO)algorithm is utilized in this paper to plan the motion of space manipulators with minimized base disturbance,not only its attitude but also its position.Since space manipulators must meet the Law of Momentum Conservation,any motion of manipulators will disturb the spacecraft which is free-float in the space environment.This paper tries to limit this effect to the minimum.First,this paper establishes the mathematical model for space manipulators by generalized Jacobian matrix(GJM) and analyzes its inverse kinematics by Theory of Screws.Second,a polynomial function of seventh degree is used to parameterize the joint motion and quaternion representation is also used to represent attitude of spacecraft.Moreover,this paper designs a proper objective function and depicts this algorithm detailedly and clearly.Finally,the results of numerical simulation are verified by the proposed algorithm.     

基于粒子群算法的航空发动机管路布局方法

针对航空发动机的内机匣表面为近似柱面的特点,建立了布管模型坐标系,将三维布管问题简化为二维问题,以栅格法和粒子群算法为基础,提出了基于粒子群算法的航空发动机管路布局方法.该方法采用栅格法对环境进行建模,设计了一种基于栅格的定长度粒子编码机制以解决变长度编码的不足,建立了路径寻优的目标函数,应用粒子群算法在环境模型中搜索最优粒子.最后给出了仿真结果与UG视图,证明了该方法的可行性和有效性.     

文化粒子群优化算法

为了提高粒子群优化(PSO)算法的计算精度和计算效率,避免"早熟",给出了文化粒子群优化算法.该算法模型将PSO纳入文化算法框架,组成基于PSO的主群体空间和知识空间,两空间具有各自群体并独立并行演化.下层主群体空间定期贡献精英个体给上层知识空间,上层知识空间经演化后,定期贡献精英个体给下层主群体空间,于是形成"双演化双促进"机制,从而实现增加PSO的群体多样性.在以卫星舱和印刷电路板布局设计为背景的算例中进行了数值验证,结果表明对于该算例,该方法的计算精度和计算效率比遗传算法、PSO算法高.     

智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究

针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题,结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点,将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法,构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明,文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域,只有少部分工况点落在非经济区域,虽然多消耗了1.06%的燃油,但在运算速度上却获得了60.3%的提升.     

基于CPSO算法的岩石蠕变模型非定常参数反演分析

针对粒子群优化(PSO)算法具有全局寻优能力强、无梯度信息、收敛速度快、算法简单但易陷入局部最优解且初始化解的质量不高的特点,利用混沌的遍历性,把混沌机制和粒子群优化算法结合起来,对粒子群优化算法进行了改进,提出了混沌粒子群优化算法,并利用混沌粒子群优化(CPSO)算法对岩石蠕变本构模型的非定常参数进行了反演分析,算例结果表明,采用该混沌粒子群优化算法反演非定常参数是可行的.     

基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络模型

根据灰色神经网络的参数随机选择类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置,采用改进粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数进行了处理,并通过寻找粒子群算法中的最优个体,建立了基于改进粒子群算法的灰色神经网络,提高了预测模型的稳健性和精度.通过解决短期订货量问题,与反向传播(BP)神经网络、灰色神经网络、没有改进的粒子群灰色神经网络算法和基于遗传算法的灰色神经网络等方法进行了比较.分析结果表明,基于改进粒子群算法的灰色神经网络计算更为方便,并具有更好的逼近能力和预测精度.为优化网络模型参数提供了一种新方法,并拓展了预测模型的研究思路.     

粒子群优化算法在非线性模型预测控制中的研究应用

提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的非线性模型预测控制（NMPC）。作为NMPC重要组成的滚动优化部分对控制效果的好坏起着关键的作用,因而寻求一种可靠的优化算法十分必要。PSO算法是一种群集智能方法,通过粒子之间的合作与竞争及进化实现对多维复杂空间的高效搜索,属于一类随机全局优化技术,已成功应用于各科学和工程领域。本文在滚动优化部分应用粒子群优化算法来求解预测控制律,对非线性系统施加优化控制,此外,对常规线性递减加权因子ω策略进行了讨论,提出了非线性递减策略,可进一步缩短优化时间和优化精度。仿真实验效果良好,验证了这种优化算法的正确性和有效性。