一种求解复杂优化问题的改进粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法中粒子搜索最优解的效率,该文在标准粒子群优化算法的基础上,提出一种改进的粒子群优化算法。该方法通过对粒子飞行轨迹的分析,对种群中每个粒子构建了评价粒子性能差异的等级标准,并对认识系数和社会系数设计了对应的动态变化系数模型。通过引入迁徙策略,使迁徙行为随机生成的新粒子更有可能接近全局最优解,更加有利于群体搜索跳出局部最优解和寻找全局最优解。实验结果表明,与其他比较算法相比,该文提出的改进粒子群优化算法具有寻优能力强和搜索精度高等优点,测试准测上的实验数据验证了改进算法的有效性和可行性。     

电视制导导弹末端攻击方向规划

针对电视制导导弹末端攻击方向规划问题,提出了一种基于粒子群算法的规划方法。建立了导弹攻击方向限制模型;提出了导弹攻击方向优化指标,建立优化模型,并基于粒子群算法对所建模型进行了解算;通过仿真分析求得了最优指标值对应的导弹末端攻击方向角,验证了所建模型与规划方法的有效性。     

电视制导导弹末端攻击方向规划

针对电视制导导弹末端攻击方向规划问题,提出了一种基于粒子群算法的规划方法。建立了导弹攻击方向限制模型;提出了导弹攻击方向优化指标,建立优化模型,并基于粒子群算法对所建模型进行了解算;通过仿真分析求得了最优指标值对应的导弹末端攻击方向角,验证了所建模型与规划方法的有效性。     

离散三群粒子群优化算法

提出了离散三群粒子群优化算法(DTHSPSO),该算法将整个粒子群分为三群,第1群粒子朝全局历史最优方向飞行,第2群粒子朝着相反方向飞行,第3群粒子在全局历史最优位置周围随机飞行。粒子的速度保持连续性,对于粒子位置的处理采用两种方法:一是通过传递函数,根据速度的大小进行离散化;二是直接通过强硬限制函数(Hardlim函数)将位置离散化。通过对两种离散函数进行测试与比较,表明两种DTHSPSO都比基本离散粒子群优化算法(DPSO)具有更好的优化性能,而且直接采用Hardlim函数的DTHSPSO算法效果更加突出。     

基于改进粒子群算法的方案飞行弹道优化设计

研究导弹方案飞行弹道的优化问题.在对方案飞行弹道优化本质特征进行分析的基础上,针对爬升-转弯段弹道提出了一种基于粒子群优化算法的方案弹道优化算法.该算法引入罚函数法和权系数法构建综合的目标函数,采用非均匀B样条方法实现控制规律的参数化,采用改进的具有动态初始化策略的粒子群优化算法进行寻优计算.仿真算例及结果表明,该方法结构清晰,具有较好的通用性,优化后的方案飞行弹道满足约束条件.     

一种混合仿生算法在弹道优化中的应用

针对导弹滑翔段弹道优化问题,考虑人工鱼群算法局部搜索不精确、微粒群优化算法易发生过早收敛等问题,提出一种新的人工鱼群与粒子群混合优化算法。算法的主要策略是在人工鱼群算法的基础上,将人工鱼群优化算法中的觅食行为变为粒子群在感知范围内进行小范围寻优,在人工鱼群算法的最后,再利用粒子群进行精确寻优。以导弹飞行中的吸热量为优化目标,运用此算法设计得出了导弹滑翔段的优化弹道。     

基于微分进化算法的导弹起飞质量优化设计

为快速准确地计算导弹起飞质量,对优化算法进行了研究,提出了基于微分进化算法的导弹起飞质量设计方法.以单室双推力固体火箭发动机类型的导弹起飞质量作为算例进行了优化设计.确定了设计变量及约束条件,建立了导弹起飞质量优化模型.根据优化模型选取微分进化算法中的种群规模、最大进化代数等参数,最终通过不断迭代获得最小起飞质量.优化结果显示,与遗传算法相比,微分进化算法在导弹起飞质量计算方面具有更快的收敛性和更高的计算精度.     

基于CS-PSO算法的配电网无功优化

文章将布谷鸟算法中的Lévy飞行和淘汰机制引入粒子群算法中,形成混合优化算法,并将其应用于配电网无功优化研究。以无功网损最小为目标函数,通过搜索空间限幅处理不等式约束,利用Lévy飞行策略提高搜索效率。将所提算法应用于IEEE-14和IEEE-30节点模型,验证了算法可行性。对安徽省金寨县某地区的实际配网系统进行无功优化,降低无功网损的同时提高了电能质量。与标准粒子群算法相比,新提出的算法具有更好的寻优能力。     

基于粒子群优化算法的协同空战导弹目标分配

为了取得协同空战的最佳攻击效果,在协同攻击的过程中进行导弹-目标最优分配是一种有效的解决方法。首先运用作战效能和运筹学理论建立多目标协同攻击的导弹-目标最优分配模型,其次在分析基本粒子群优化算法特点的基础之上提出了一种改进粒子群优化算法,其中的主要改进有3点:惯性权自适应调整、粒子速度与位置自动更新以及优化策略改进。然后将该改进粒子群优化算法应用于协同空战导弹-目标最优分配问题的迭代求解。仿真结果表明所采取的改进策略加快了算法的收敛速度,提高了粒子的局部求解精度与全局寻优能力,并且与基本粒子群算法、遗传算法相比较,该改进粒子群优化算法能够更加快速、有效地求出多目标协同攻击的导弹-目标分配最优解。     

改进量子粒子群优化算法的神经网络模型负荷预测

提出一种基于Levy飞行的量子粒子群优化算法并用于小波神经网络的训练,该算法采用基于Levy分布的飞行策略扩大粒子的搜索空间,使粒子易于逃离局部最优点。该算法克服了传统算法在神经网络训练过程中易于陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提高了神经网络的泛化能力。最后将改进的量子粒子群优化算法训练小波神经网络应用于电力系统负荷预测的模型,仿真结果表明改进的量子粒子群优化算法在神经网络训练上具有更高的预测精度。     

粒子群优化算法求解非线性问题的应用研究

引入粒子群优化算法求解非线性方程组,利用粒子群优化算法所具有的群体智能和记忆功能,较快地求解复杂非线性方程组的最优解,克服了牛顿-拉普辛方法求解该类问题时对初值的敏感性以及需要函数求导的困难,同时无需关心方程组的具体形式.将该算法应用于几何约束问题的求解,取得了良好效果.     

利用改进的并行粒子群算法对变分资料同化的研究

近年来,为了提高同化精度和减少同化时间,粒子群算法(PSO)被引入到数值天气预报资料同化中来.粒子群算法虽然令同化精度有所提高,但同化时间仍然存在较大缺陷.基于此,首先设计了一种改进的并行粒子群算法(P2PSO),然后应用于含不连续“开关”过程的变分资料同化中,与时变双重压缩因子粒子群算法(PSOTVCF)和动态权重粒子群算法(PSODIWAF)在同化速度、同化精度和收敛性上进行了比较.实验结果表明,设计的并行粒子群算法在不降低同化精度的同时,将同化时间缩短了一半,在收敛速度上明显优于动态权重粒子群算法和时变双重压缩因子粒子群算法.     

离散二进制粒子群算法分析

粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）主要用优化计算实值的连续性问题,而离散二进制粒子群算法（Binary Particle Swarm Optimization,BPSO）则用来优化离散空间问题,它扩展了PSO算法的应用,现已广泛应用到各种离散优化问题计算中,但目前对BPSO算法...     

基于支持向量机的啤酒企业能源消耗预测模型

为提高啤酒企业包装车间生产耗电的预测精度, 提出了一种基于支持向量机和粒子群优化算法的预测模型构建方法。该方法将radial basis function函数作为支持向量机的核函数构建预测模型, 使用K-fold交叉验证方法, 利用粒子群算法(PSO: Particle Swarm Optimization)对惩罚参数c和g值寻优。以28天的生产耗水和生产耗电数据作为训练集, 以10天的生产耗水数据作为预测集, 分别构建基于radial basis function函数与polynomial函数的生产耗电支持向量机预测模型对生产耗电数据进行预测。实验结果表明, 以radial basis function函数作为核函数与以polynomial函数作为核函数相比, 该支持向量机预测模型对生产耗电的预测精度提高了51.495%,该方法具有一定的实用性。     

混沌序列PSO-RBFNN耦合模型在滑坡监测中的应用-杨虎

滑坡位移系统的发展演化受到多种不确定性因素的影响,可能存在非线性特征。而同时包含了确定性和非确定性分析的混沌理论,能有效阐释滑坡位移序列的复杂的非线性过程。因此本文首先对滑坡位移序列进行混沌分析,揭示其内在演化机理;在相空间重构的基础上,再采用拟合和泛化能力较好的径向基网络（RBFNN）对其位移值进行实时动态预测,针对RBF网络存在参数选取困难的问题,运用粒子群算法（PSO）对RBF网络的参数进行优选。提出了基于混沌理论的PSO-RBFNN滑坡位移预测模型。经过实例验证,并与粒子群优化的BP神经网络（PSO-BP）和单独RBF网络进行对比,表明滑坡位移序列确实存在混沌特性且PSO-RBFNN模型预测精度更高、效果更好。     

基于PSO-PTS算法的E形双频微带天线设计

为了能处理复杂的电磁优化问题,从粒子群优化算法（PSO：Particle Swarm Optimization ）的原理出发,通过对算法收敛性以及算法局限性的分析,改进了粒子群的性能,并结合参数跟踪策略（PTS：Parameters Tracking Strategies）及动态搜索域形成一种新的混合算法--PSO PTS混合算法。给出了PSO-PTS混合算法的基本理论、数学模型和步骤,并利用该方法对E形双频微带天线进行了模拟实验。仿真结果表明,该方法可有效地缩小PSO算法搜索区域,保证了解的单一性,提高了运算速度和解的精度。利用该方法设计的天线可有效地实现小型化的要求。     

基于PSO的BP网络在3D动漫造型评价中的应用

针对标准BP神经网络易陷入局部极小值的问题,本文结合全局随机搜索最优解的粒子群优化算法,建立了一种3D动漫造型评价模型,并将其应用到3D动漫造型的生成过程。该模型充分利用粒子群算法的全局寻优特性,优化BP网络的权值和阈值,使网络的均方误差小于或等于目标设定值。实验结果表明,本文方法在保证BP网络能收敛到全局最优解的前提下,加快了BP网络的收敛速度和收敛精度,并在3D动漫造型的进化中具有较好的评价性能,提高了造型的生成质量。     

Particle swarm optimization with a leader and followers

Referring to the flight mechanism of wild goose flock, we propose a novel version of Particle Swarm Optimization （PSO） with a leader and followers. It is referred to as Goose Team Optimization （GTO）. The basic features of goose team flight such as goose role division, parallel principle, aggregate principle and separate principle are implemented in the recommended algorithm. In GTO, a team is formed by the particles with a leader and some followers. The role of the leader is to determine the search direction. The followers decide their flying modes according to their distances to the leader individually. Thus, a wide area can be explored and the particle collision can be really avoided. When GTO is applied to four benchmark examples of complex nonlinear functions, it has a better computation performance than the standard PSO.     

改进的粒子群算法在分形天线中的应用

针对基本粒子群算法初始种群的盲目性、搜索过程中粒子多样性丧失的问题,提出了一种自适应混沌差分粒子群算法,该算法提高了种群粒子的多样性,具有更快的搜索速度和更高的求解精度。利用自适应混沌差分粒子群算法优化设计了一款小型化多频微带分形天线,这对于实际工程应用具有一定的指导作用。     

参数优化支持向量机的人参价格预测模型

为了对人参价格进行预测,分析了影响人参价格因素,通过K-fold交叉验证方法,利用粒子群算法对支持向量机的惩罚参数c和g_gamma值进行寻优,建立起2010年1月~2011
年12月林下参的价格预测模型。利用粒子群算法优化惩罚参数c为3.6974,利用radial basis function核函数的SVM（Support Vector Machine）对预测集1的预测相关系数为97.316%。