基于改进粒子群算法的矿山运输调度系统优化

针对露天矿山运输调度系统的优化算法存在流程复杂、收敛速度慢、求解精度低等问题,通过引入随机变异算子对粒子群算法进行改进.用改进的算法对露天矿山运输调度模型优化求解,计算结果表明,相对于常见的几类经典的改进粒子群算法,改进算法具有收敛速度快、精度高的优点,并且解决了标准粒子群算法易早熟和易陷入局部最优的缺点.     

高速收敛混沌粒子群算法的云计算任务调度

针对传统粒子群算法在处理云计算任务调度问题时,存在求解精度不高、容易陷入早熟收敛等缺陷,提出一种改进的高速收敛混沌粒子群算法.首先,采用混沌序列对初始化过程进行优化;其次,利用适应度方差对早熟现象进行有效诊断,并对算法在负梯度方向进行修正,使其跳出局部最优,实现高速收敛.仿真实验表明:改进后的粒子群算法能有效地避免早熟,收敛速度及求解精度都明显提高,非常适合云计算任务调度.     

一种基于PSO-ABC的全局优化算法

针对粒子群算法和蜂群算法在寻优中存在的一些早熟和收敛速精度不高等问题,论文分别时粒子算法和蜂群算法的更新策略以及更新公式进行了改进,利用改进的粒子群算法和改进的蜂群算法同时对一个粒子位置进行部分算术更新的方法,提出了一种新混合的优化算法.并将其在12个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,笔者提出的混合优化算法收敛的速度和收敛精度大大提高了,其性大大优于改进的粒子群算法（CLPSO算法）和人工蜂群算法,对于高、低维复杂函数的优化均适用.     

一种改进的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种基于仿生技术的启发式算法,针对粒子群优化算法存在易早熟现象,提出一种改进的粒子群优化算法.该算法给出了一种新的变异算子,该算子具有一定探索和开发能力,从而避免算法陷入局部最优.基于新变异算子给出一个新的粒子位置更新公式.根据系统稳定性理论,推出了算法的参数设置区域.最后,通过标准测试函数的性能测试,验证了改进粒子群优化算法收敛速度和求解精度.实验结果表明,该算法具有较好的收敛速度和求解精度.     

改进的粒子群优化算法(IPSO)及其在桁架设计中的应用

根据土木工程结构优化设计的特点,针对标准粒子群算法(PSO)在求解问题时因粒子多样性不足而易出现早熟、约束不易处理等现象,对标准的粒子群算法进行了改进.应用改进的粒子群算法(IPSO),实现了桁架结构单目标多变量的最优设计.通过与标准的PSO算法和其他优化算法的对比,发现采用IPSO算法具有较好的收敛性能和较高的精度,研究表明该算法实用可行,有望实现对复杂土木工程结构的优化设计,具有重要的理论价值及广阔的工程应用前景.     

动态速度限制粒子群算法及其应用

根据梯级水电站优化调度特点,建立了粒子群算法求解多阶段最优化问题数学模型。针对基本粒子群算法早期存在精度较低、易发散等缺点,后期出现"趋同性"和"早熟"等现象,从算法参数方面对基本粒子群算法进行改进,提出了动态速度限制粒子群算法并与基本粒子群算法、改进型粒子群算法分别在雅砻江梯级水库群优化调度中应用,通过对其优化结果的比较,验证了改进策略在提高算法求解精度和收敛性能方面的有效性。     

基于动态和谐搜索的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法随维数增大群体多样性相对减小而早熟收敛的问题,在对和谐搜索算法进行适应性改进的基础上,将其引入粒子群算法中,提出一种动态和谐搜索混合粒子群优化算法(DHSPSO).该方法使得粒子在搜索初期更具遍历性,降低算法对初始值的敏感性,并通过和谐搜索算法搜索的随机性和优胜劣汰机制改善粒子群的多样性,使得算法具有更快的收敛速度与更好的全局搜索能力.以多个标准测试函数优化进行仿真测试,结果表明,DHSPSO算法在进行高维优化问题时,在寻优速度、精度和成功率等方面均显示出良好的优化效果.     

一种快速收敛粒子群优化算法在云计算中应用

针对现有云计算平台在调度中任务派发速度相对较慢和资源利用率较低的问题,提出一种快速收敛的改进粒子群优化算法,能快速确定合理的子任务分配方案,以较高的寻优率达到所有任务总完成时间最短的优化目标.针对粒子群算法初期收敛速度快后期收敛变慢的情况,按时段动态调整惯量权重值,提高算法的收敛能力和求解精度;通过用粒子群中所有个体最优位置的平均值代替粒子群优化算法的速度更新式中的个体最优位置,大幅加快收敛速度,加快任务派发方案预测的速度.通过建模和算法实现对比,表明该粒子群优化算法能有效地提高任务分配的派发速度和减少任务的总完成时间.     

基于改进混合粒子群优化的特定谐波消除脉宽调制策略

针对传统迭代法求解特定谐波消除脉宽调制策略(SHEPWM)开关角方程组需要合适的初值和难收敛的问题,提出一种改进的混合粒子群优化(HPSO)算法对其进行求解.该算法对粒子群(PSO)算法的权重系数和学习因子进行了改进,并且提出了一种温度系数线性递减的模拟退火(SA)算法与粒子群算法结合,有效弥补了传统粒子群(CPSO)算法求解开关角收敛速度慢和精度低的缺点.仿真分析表明,该算法消除了对初值的依赖,提升了算法寻优的能力,从而提高了求解速度与精度,并且通过实验验证了该算法的可行性.     

一种新的简化粒子群优化算法

针对粒子群算法在寻优中存在早熟和收敛精度不高等问题,论文对粒子位置的更新策略以及更新公式进行改进,提出了一种新的简化粒子群优化算法(New Simple Particle Swarm Optimization,NSPSO),并将其在15个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,NSPSO算法收敛的精度大大提高了,而且算法收敛速度也很快,对于高、低维复杂函数的优化均适用.     

邻域自适应的微分变异约束分数阶粒子群优化

分数阶粒子群算法（FOPSO）是一种具有路径记忆的改进型粒子群优化算法。在多峰约束优化问题中,针对FOPSO易于早熟和依赖于初始参数的问题,文中提出了一种邻域自适应的约束分数阶粒子群优化方法（NAFPSO）。在算法中,依据进化状态来动态调整邻域拓扑从而更新粒子位置和速度,以提高可行解的全局寻优能力和收敛速度;采用带惩罚因子的罚函数约束处理技术,迫使粒子趋向可行区域;设计了微分变异策略以增加种群多样性,增强粒子逃脱局部最优的能力。用9个约束优化基准函数实验验证了NAFPSO的有效性和收敛性能,并应用于2个约束工程设计问题,结果表明,提出的算法寻优能力强、收敛快、精度高、稳定性好,可用于有效地解决复杂的约束工程设计优化问题。     

Particle Swarm Optimization with Directed Mutation

In the standard particle swarm optimization(SPSO),the big problem is that it suffers from premature convergence,that is,in complex optimization problems,it may easily get trapped in local optima.In order to mitigate premature convergence problem,this paper presents a new algorithm,which is called particle swarm optimization(PSO) with directed mutation,or DMPSO.The main idea of this algorithm is to "let the best particle(the smallest fitness of the particle swarm) become more excellent and the worst particle(the largest fitness of the particle swarm) try to be excellent".The new algorithm is tested on a set of eight benchmark functions,and compared with those of other four PSO variants.The experimental results illustrate the effectiveness and efficiency of the DMPSO.The comparisons show that DMPSO significantly improves the performance of PSO and searching accuracy.     

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。     

ACPSO-BP神经网络在矿井突水水源判别中的应用

矿井多年来的连续开采使各含水层水质特征变得更加复杂、更为接近,应用经典数学方法难以建立精确的判别模型,使用具有非线性映射功能的BP神经网络可以克服以上问题,但其仍然具有易陷入局部最优和收敛速度慢缺点。通过将"早熟"判断机制、Tent混沌映射以及权重自适应调整策略引入粒子群算法中,建立基于自适应混沌粒子群算法和BP(ACPSO-BP)神经网络突水水源判别模型,应用结果表明:与BP神经网络模型、基于标准粒子群算法和BP(SPSO-BP)神经网络模型相比,ACPSO-BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高和泛化能力强的特点。     

基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法

研究基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法.阐述了协同优化方法和支持向量回归机方法基本原理,为有效解决系统级优化协调困难问题,改善收敛性能,提高收敛速度,采用支持向量回归机构造系统级约束条件的近似模型,引入粒子群算法求解系统级和学科级优化问题.仿真计算结果表明,设计的协同优化方法可有效求解多学科设计优化问题,...     

修正的混沌粒子群算法求解经济负荷分配

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、后期收敛慢等缺点,提出了一种修正的混沌粒子群优化算法.该算法通过修正粒子群迭代的行动策略,并引入遍历性较强的Tent混沌局部搜索机制,可以增强粒子的全局搜索能力,提高优化算法的全局寻优性能.将修正的混沌粒子群算法分别应用于6机组和15机组电力系统中求解经济负荷分配,在考虑系统网损和机组运行约束条件的情况下进行仿真实验.仿真结果表明:该算法用于求解高维、非凸、不连续等非线性复杂约束条件的电力系统经济负荷分配问题上,有着较快的收敛速度和较强的全局寻优能力.最后,通过与其它智能算法比较,验证了算法的有效性和优越性.     

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.     

引入PSO加速因子和个体认知的改进蝙蝠算法

针对蝙蝠算法后期收敛速度慢,易陷入早熟收敛,求解精度低的缺点,提出一种引入粒子群算法中的个体认知与加速因子的改进方法。该方法增加了蝙蝠的个体历史飞行经验,提高了个体自主性,以避免群体经验过度影响带来的进化能力丧失;利用加速因子对速度的控制,增加蝙蝠的可飞行范围,提高搜索能力,加快收敛速度。最后选取标准测试函数对设置不同加速因子的改进算法进行仿真验证,并与基本蝙蝠算法进行对比,结果显示改进后的算法在收敛速度和求解精度上有进一步提高。     

基于自适应搜索的免疫粒子群算法

经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优,从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点,本文结合人工免疫算法,提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先,该算法改善了浓度机制;然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源;最后对劣质子种群进行疫苗接种,利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围,不仅避免了种群退化现象,而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性.