基于Powell搜索法的混合微粒群算法

利用Powell搜索法求解精度高、收敛速度快和局部搜索能力强等优点,本文提出了一种与Powell搜索法相结合的改进微粒群算法实践.改进算法将微粒的搜索过程分为两阶段,第一阶段,将PSO算法的速度公式改进后进行搜索;第二阶段,将第一阶段的最后一代微粒作为Powell搜索法的初始点,让Powell搜索法与PSO算法交替进行.这样既克服了PSO算法易陷入局部最优的缺点,也大大提高了算法的求解精度和收敛速度,同时保持了微粒的多样性.仿真结果表明:同PSO算法相比,Powell-PSO算法具有较高的求解精度和较强的寻优能力,并且不论是对单峰函数还是多峰函数都能取得很好的优化效果.     

单纯形微粒群优化算法的改进及其在优化PID参数问题中的应用

实现了对单纯形微粒群优化算法(SPSO)的改进.在利用单纯形法进行局部寻优的过程中,结合一维搜索中的0.618法选取压缩因子和扩张因子,将这一改进的方法应用在PID调节器的参数优化问题中,并进行了仿真实验.实验结果表明:改进后的单纯形微粒群优化算法的寻优过程更为完善,而且收敛速度更快.     

面向高维度目标函数的微粒群优化算法

针对基本微粒群算法在处理高维度目标函数容易出现早熟的问题,提出了一种新的微粒群算法面向高维度目标函数的微粒群算法(HDOF-PSO).分析了基本微粒群算法难以处理高维度目标函数的原因.通过引入信心度和试探策略,算法的收敛速度得到提高;通过引入成功度,搜索过程中的变异概率能够自适应修正.在特定测试函数集上的实验表明,HDOF-PSO在处理高维目标函数时,比基本微粒群算法和一个改进的微粒群算法具有更快的收敛速度和更好的收敛性.     

一个与信籁域搜索技术相结合的微粒群算法

微粒群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术.文章针对利用微粒群优化算法进行多极值点的函数优化时,存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题,把信籁域搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于信籁域搜索的微粒群优化算法(TRPSO).该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真计算结果表明,该算法的性能优于混沌微粒群优化算法(CPSO)和基本微粒群优化算法(PSO).     

基于组合混沌策略自适应量子微粒群的Volterra核辨识算法

针对非线性Volterra泛函级数的参数辨识问题,提出了一种基于组合混沌策略自适应量子微粒群算法(CCSAQPSO算法)的Volterra时域核辨识方法.该方法在量子微粒群算法(QPSO)的基础上,采用混沌策略分两个阶段对QPSO进行优化,在初始化时以混沌序列初始化种群,在搜索过程中则引入混沌变异机制,利用混沌变异算子空间遍历特性对个体进行变异操作,同时按照各微粒适应度的优劣程度对其进化过程中的收缩扩张系数进行自适应调节,有效避免了早熟收敛现象的发生,提高了算法的全局寻优能力,保证了算法的准确性和精度.最后将该Volterra核辨识方法与基于标准微粒群算法(PSO算法)和QPSO算法的Volterra核辨识方法进行了对比分析.仿真结果表明,提出的方法具有参数辨识精度高、抗噪声能力强等优点,且在全局优化能力和快速收敛能力上都有较大提高.     

Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法

提出一种求解无约束最优化问题的新的混合算法Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法.该算法不需要计算梯度, 容易应用于实际问题中.通过对微粒群算法的修正, 使混合算法具有更加精确和快速的收敛性.首先利用20个基准测试函数进行仿真计算比较, 计算结果表明, 新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其他算法(PSO, GPSO和NM-PSO算法).其次, 将新混合算法和最新的各种协同PSO算法进行分析比较.结果表明, 新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性方面都远优于其他算法.     

Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒

提出一种求解无约束最优化问题的新的混合算法Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法. 该算法不需要计算梯度, 容易应用于实际问题中. 通过对微粒群算法的修正, 使混合算法具有更加精确和快速的收敛性. 首先利用20个基准测试函数进行仿真计算比较, 计算结果表明, 新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其他算法（PSO, GPSO和NM PSO算法）. 其次, 将新混合算法和最新的各种协同PSO算法进行分析比较. 结果表明, 新混合算法在解的搜索质量、 效率和关于初始点的鲁棒性方面都远优于其他算法.     

一种基于Powell法的人口迁移混合算法

为避免人口迁移算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,文章提出了一种基于Powell法的人口迁移混合算法.利用Powell法强大的局部优化能力提高算法的优化精度,增强算法的稳定性.实验结果表明,改进后的算法全局搜索能力更强,求解精度更高,性能更稳定.     

基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究

以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辩识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准的,讨论了测试样本的最小误差和留一法对支持向量机学习方法推广能力的两种估计.最后...     

惯性权重线性调整的局部收缩微粒群算法

针对微粒群优化算法存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题, 给出一个新的速度更新策略局部收缩策略, 并提出一种改进的微粒群优化算法, 该算法保持微粒群优化算法结构简单的特点, 改善了微粒群优化算法的全局寻优能力, 提高了算法的收敛速度和计算精度. 仿真计算结果表明, 改进的算法性能优于混沌微粒群优化算法、 微粒群优化算法和带有收缩因子的微粒群算法.