一种动态改变惯性权的自适应粒子群算法

针对惯性权值线性递减粒子群算法(LDW)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权的自适应粒子群算法(DCW).在该算法中引入了参数粒子群进化速度因子和聚集度因子,并根据这2个参数对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为粒子群进化速度因子和聚集度因子的函数.在每次迭代时算法可根据当前粒子群进化速度因子和聚集度因子动态地改变惯性权值,从而使算法具有动态自适应性.对几种典型函数的测试结果表明,DCW算法的收敛速度明显优于LDW算法,收敛精度也有所提高.     

基于自适应随机惯性权的粒子群优化算法

分析惯性权值对粒子群优化算法(PSO)优化性能的影响,提出了基于自适应随机惯性权(ARIW)的改进粒子群优化算法.在进化过程中,为粒子群中的各个粒子随机选取惯性权值,并随进化代数自适应地调整随机惯性权值的概率分布.使用四个基准函数进行测试,结果表明基于ARIW的PSO算法不但计算简便,而且能有效地调整算法全局与局部的搜索能力,显著提高了全局搜索的速度与精度.     

惯性权自适应调整的量子粒子群优化算法

针对量子粒子群的惯性权值β线性递减不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种惯性权自适应调整的量子粒子群优化(DCWQPSO)算法.在该算法中,引入了量子粒子群进化速度因子sd和聚集度因子jd,并将惯性因子β表示为sd,jd2个参数的函数.在每次迭代时,算法可根据当前量子粒子群进化速度因子和聚集度因子动态地调整惯性权值,从而使算法具有动态自适应性.对典型的标准函数的测试结果表明,与量子粒子群算法相比,改进后的量子粒子群优化算法的收敛速度明显提高.     

一种改进的自适应粒子群优化算法的研究

针对标准粒子群算法（PSO）早熟收敛、进化后期收敛慢和精度较差等缺点,提出一种改进的自适应粒子群优化算法。该算法根据粒子的适应度值一致等价于粒子位置的特点,通过比较粒子适应度值与当前全局最优适应度值的差来自适应调整惯性权值,并按当前种群平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作,增加种群多样性,使粒子跳出局部极值。通过几种典型函数的仿真实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度上都比标准粒子群优化算法有明显的提高。     

基于惯性权值非线性递减的改进粒子群算法

针对粒子群优化算法中出现的收敛早熟和不收敛的问题,提出了一种基于自然选择和惯性权值非线性递减的改进粒子群算法,在算法迭代过程中,粒子边界速度采用最大速度非线性递减变化策略来限制,惯性权值非线性递减变化用于平衡种群粒子前期全局搜索与后期局部寻优的能力;为使种群在进化过程中保持多样性,在标准粒子群算法中引用二阶振荡策略使种群在进化过程中始终保持着多样性;在此基础上,进一步地将遗传算法中的选择机理与粒子群算法结合起来用于提高算法的适用性能;所提出的算法经过多个基准测试函数的模拟实验验证,并与其他已有算法进行了对比;实验结果表明:算法在搜索精度与寻优能力上有更明显的优势,尤其是在多维、多峰等复杂非线性优化问题时,所提算法具有很强的竞争力。     

梯级水电站优化调度的模糊自适应粒子群算法

针对粒子群算法容易早熟和易于陷入局部极值的缺点,提出一种梯级水电站优化调度的模糊自适应粒子群算法.在该算法中将惯性权值表示为粒子群进化速度因子和群体适应度方差的模糊函数,在每次迭代过程中动态改变惯性权值,以适应非线性优化搜索过程.针对违反约束的粒子,设计了一种动态空间调整策略来修复约束要求.为了验证算法的性能,用2个测试函数和拥有4个水电站的系统进行了测试,在求解精度和速度上与标准粒子群算法和改进惯性权值线性递减粒子群算法进行了对比,结果表明模糊自适应粒子群算法收敛速度快、精度高.     

融合近邻交互的改进的粒子群优化

提出了一种新的粒子群优化方法--融合近邻交互的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization Combined with Near Neighbor Interaction, NNI_PSO).NNI_PSO在PSO算法的速度更新公式中增加了近邻交互部分,并结合"优胜劣汰",引入动态邻域结构和惯性权值非线性变化.近邻交互有利于粒子快速向全局最优移动, "优胜劣汰"有利于维持种群多样性.将NNI_PSO应用于PSO领域五个著名的基准测试函数,并与其它两个著名的PSO改进算法对比,实验结果证明NNI_PSO在收敛速度和解的精度方面均有明显优势.NNI_PSO不仅提高了PSO算法执行的时间性能,而且有效地缓解了早熟收敛问题.     

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GAs/PSO组合算法的水轮机调速系统PID参数寻优

提出了一种基于GA s/PSO组合算法的P ID控制器参数自整定方法,这种方法兼有遗传算法(GA s)和粒子群算法(PSO)的优点。组合算法种群由GA s和PSO的最佳个体迁移形成,其中GA s采用了实数编码和变异概率自适应,PSO算法采用了带指数衰减的惯性因子的速度更新算法,以加快收敛速度。通过对水轮机调速系统P ID控制器参数寻优仿真比较表明,该组合算法寻优性能比单独的GA s和PSO表现更为优异,且所得系统具有更好的动态性能。     

一种基于复合惯性权值的粒子群优化算法

在研究神经网络优化的问题上,粒子群优化算法被广泛应用.针对基本粒子群优化算法收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法除了采用线性惯性权值和进化速度-聚集度动态惯性权值相结合的方式来调整其权值,还将一种新颖的收缩因子引入到算法中.通过对4种典型测试函数进行仿真测试,实验结果表明新算法在收敛速度、收敛精度、改善优化性能上完全优于基本的粒子群优化算法,有效避免了基本群优化算法的缺陷.     

基于改进PSO的高分子材料降解模型参数优化

为提高可降解高分子材料降解模型仿真的准确程度,结合高分子材料降解的实际原则和所要考虑的各种因素,建立了适合优化的参数优化模型,并将粒子群优化算法(PSO)用于模型的求解.针对标准粒子群算法存在的一些不足,提出了一种改进的粒子群优化算法来求解最优值,改进的算法引入了动态自适应惯性权重和异步时变学习因子.采用5个标准测试函数对改进的粒子群算法进行了测试,并将算法应用于参数优化模型的求解.测试与试验结果表明:新算法有效地避免了过早陷入局部最优,提高了收敛速度和收敛精度,并且采用优化所得参数显著地提高了高分子材料降解模型仿真的精准度,有利于揭示降解机理的科学意义和指导实际医用器件的设计与生产.     

基于PSO的PID参数整定仿真与研究

针对工业控制过程中经验PID整定耗时耗力、精度低且稳定性能差等问题进行研究,提出采用标准粒子群算法可实现对PID控制器参数的快速优化且收敛效果明显;通过重点分析PSO算法中的不同惯性权重以及学习因子分别对被控对象系统控制优化性能的影响,深入研究算法参数各部分的作用及其设置范围,使基于PSO算法的PID整定方法能够获得最优的控制效果及更广阔的应用前景;最后,应用Matlab软件平台,并结合Simulink系统进行算例数字仿真分析:通过对比不同惯性权重及学习因子情况下的仿真结果,证明方法的鲁棒性强;通过对比传统Z-N方法和遗传算法整定,证明了方法的优越性。     

船体双层底结构优化的粒子群优化算法

为优化船体双层底结构,在适于求解连续变量的标准粒子群优化算法(PSO)基础上,提出一种离散变量PSO算法,并利用标准PSO算法和离散变量PSO算法分别对测试函数和某大型油船双层底结构优化设计问题进行求解,该双层底结构的响应分析计算采用正交异性板计算模型实现.研究了不同取值的惯性权重和学习因子对优化结果的影响.通过对计算结果的对比分析,得出该离散变量PSO算法应用于船体板架结构优化设计时,其惯性权重和学习因子的最佳取值范围.     

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。     

融合多种策略的改进粒子群算法及其在电子商务多级物流中的应用研究

为了提高粒子群优化算法(PSO)求解复杂优化问题的能力,本文对基于细菌趋化的粒子群优化算法(PSOBC)进行改进。PSOBC算法是PSO算法的一种新思路,可以有效地克服其易陷入局部最优、后期粒子多样性差的缺点,故将一般反向学习策略和自适应惯性权重与PSOBC算法相结合,得到一种改进的粒子群优化算法。改进的粒子群优化算法的开发能力和勘探能力都得到了很大的提高;在求解复杂性优化问题时种群能够在搜索范围内快速收敛到局部最优处,并且当种群密度足够小时,及时增大种群密度即进行去全局寻优。最后将改进后算法应用到电子商务多级物流中心选址及路径规划问题上。     

基于改进微粒群算法的飞机纵向飞行轨迹优化

为提高飞机纵向飞行轨迹优化的精度和收敛速度,提出了用改进的微粒群算法对飞机纵向飞行轨迹进行优化的新方法。基于质点动力学和能量状态方程,建立了飞机质点运动数学模型;利用庞特里亚金最小值原理,给出了飞机纵向飞行过程优化的目标方程;引入自适应惯性因子,采用罚函数法对轨迹寻优问题进行无约束化处理,基于改进的微粒群算法对纵向飞行轨迹进行了优化,并给出了算法优化流程。使用改进的微粒群算法,得到了Boeing 737-800飞机纵向飞行最优轨迹。优化结果与试验结果的比较表明,该算法可使纵向飞行轨迹快速收敛于最优解,算法具有收敛速度快、精度高的优点。     

基于改进粒子群算法的双馈感应发电机参数辨识

基本粒子群算法(PSO)存在早熟问题,且惯性权重对参数辨识结果的影响较大,为此提出将变权重PSO算法和全局最优位置变异PSO算法相结合的改进PSO算法,并将其应用于双馈感应发电机(DFIG)的参数辨识。分析了DFIG中各参数的可辨识性和辨识难易度,给出了基于改进PSO算法的参数辨识步骤。与采用基本PSO算法、变权重PSO算法和全局最优位置变异PSO算法的参数辨识结果相比较,该方法具有收敛速度快、辨识误差小的优点,即使在较大的搜索范围内仍具有较高的辨识精度。     

基于粒子群算法的重油热解模型参数估计

针对标准粒子群算法在进化过程中种群多样性降低而早熟的问题,提出了一种根据种群多样性测度动态改变惯性权重系数的自适应粒子群算法,该算法能够平衡算法的全局探索和局部开发能力,不仅有效地避免早熟,而且具有较快的收敛速度.两个经典的测试函数的仿真结果表明了算法的有效性.将改进的粒子群算法应用于重油热解模型参数估计中,效果明显.     

基于模糊推理的粒子群优化算法

针对无约束优化问题,提出了基于模糊推理的粒子群优化算法,该算法针对粒子群优化算法搜索能力的不足,先引入平均粒子,然后引入模糊推理来改进粒子群的速度更新公式,再利用模糊推理动态地改进算法惯性权重和速度更新公式的权重因子,再结合混沌扰动增加算法后期的局部搜索能力.数值试验采用12个测试函数并有5个算法进行对比,数值试验证明,改进算法的搜索能力有较大的提高.     

基于改进粒子群优化的快速协作式频谱感知算法

为了改进算法的计算效率和感知性能,提出了一种新的线性协作式频谱感知算法.在新算法中,通过动态地改变粒子群优化（PSO）方法在每次迭代过程中的迭代系数,以获取最优的权重向量,从而最大化算法的检测概率.采用时变迭代系数后,基于PSO的协作式频谱感知算法在粒子飞行的初期具有很好的全局探索能力,而随着迭代次数的增加,算法具有很好的局部搜索能力.仿真结果表明,新算法相比基于传统PSO的频谱感知算法具有更快的收敛速度,相比传统的基于修正系数和基于传统PSO的协作式感知算法具有更好的性能.不同场景下的仿真结果验证了新算法的有效性.