粒子群优化算法的改进及数值仿真

提出一种改进的粒子群优化算法,该算法采用使全局探索与局部开发合理平衡的方法,降低了粒子群优化易陷入早熟收敛的可能性.先用Beta分布初始化种群,再用逆不完全Γ函数更新惯性权重,然后基于差分进化的新算子实现速率更新,最后采用基于边界对称映射的方法处理粒子的越界.数值仿真结果表明,改进算法明显优于普通粒子群优化算法、差分进化算法、人工蜂群优化算法和蚁群优化算法.     

多种进化算法混合解决约束工程优化问题研究

针对单一进化算法不适合解决所有优化问题的情况,提出了一种混合多种进化算法解决约束工程优化问题的算法.该算法混合了差分进化、粒子群优化和共生生物搜索等3种算法,首先利用差分进化算法产生和选择最优种群,然后利用粒子群优化算法寻找每一个最优解并进行更新,最后利用共生生物搜索算法对所有种群进行共生互动更新,选择出最优种群以进行...     

一种改进的混沌粒子群优化混合算法

提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力.通过对3个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化（DEPSO）算法相比,全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高.     

具有差分进化算子的社会蜘蛛群优化算法

[目的]社会蜘蛛群优化算法 (SSO) 是一种新颖的元启发式优化算法,自从它被提出之后就受到该领域学者的广泛关注,并且也被成功应用到许多领域.但是由于社会蜘蛛群优化算法还处在算法的研究初期,该算法的收敛速度与收敛精度还需要进一步提高.[方法]将差分进化算子引入到社会蜘蛛群优化算法(SSO-DM)中,并将改进的算法应用于函数优化问题中,通过5个标准测试函数来验证基于差分进化算子的社会蜘蛛群优化算法(SSO-DM)的优化性能.[结果]差分进化算子增强了社会蜘蛛群优化算法的收敛速度与收敛精度.[结论]本研究中所提出的算法能够获得精确解,并且它也具有较快的收敛速度和较高的算法稳定性.     

基于粒子群优化的独立分量分析算法研究

在分析独立分量分析算法的基础上,给出了一种基于粒子群优化的独立分量分析算法。该算法以互信息量最小化为目标函数,通过对粒子群位置矢量和速度矢量更新的改进,得到全局最优值,从而得到分离矩阵。仿真实验表明,基于粒子群优化的独立分量分析算法是一种非常有效的盲源分离算法。     

ELM-RBF神经网络的智能优化策略

提出了ELM-RBF(extreme learning machine-radial basis function)神经网络的智能优化方法,采用差分进化算法和粒子群优化算法来确定ELM-RBF神经网络中隐层神经元的中心和宽度。仿真结果表明,在具有相同的网络结构前提下,基于智能优化策略的ELM-RBF神经网络学习算法具有更好的泛化能力和较好的鲁棒性。     

带自适应压缩因子粒子群优化算法

针对函数全局优化问题,提出了一种自适应压缩因子粒子群优化算法。研究的结果是对粒子群优化算法定义了一个与迭代步有关的压缩因子,随着迭代步不断增大压缩因子逐渐减小,使得在算法初期,压缩因子较大,提高算法的全局搜索能力,在算法后期,压缩因子较小,提高算法的局部搜索能力,另外,把差分进化算法中的交叉与变异思想引入到该粒子群优化算法中,改善了粒子的多样性。最后把算法应用到两类测试问题中,并与其他粒子群优化算法进行比较分析,数值结果表明,算法是可行的、有效的。该成果对全局优化问题的求解具有一定的参考价值和指导意义。     

基于文化粒子群优化算法的矿井通风网络

以矿井通风网络的总功率最小为目标建立了矿井通风网络的非线性优化数学模型.针对模型中风量平衡和风压平衡的约束条件,采用外点罚函数法将其转化模型目标中的惩罚项.面向约束转化后模型,采用文化粒子群优化算法实现寻优.该算法在种群空间采用粒子群优化算法实现粒子进化;通过构建上层信度空间来挖掘进化过程中优势粒子的隐含信息,并以知识形式加以保存;最终通过影响函数,使知识作用于种群空间实现对粒子进化的引导.面向一个典型通风网络结构与其他智能优化方法优化结果比较可知,基于该算法获得的调风方案具有较小的总能耗,且能满足通风网络的需风量需求.     

基于模糊聚类的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)的基础上,提出了基于模糊C-均值聚类(FCM)算法的粒子群优化算法.该算法在每次迭代过程中首先通过FCM算法把粒子群体分成若干个子群体,然后粒子群中的粒子根据其个体极值和子群中的最优粒子更新自己的速度和位置值.通过典型复杂函数测试表明,基于模糊C-均值(FCM)的粒子群优化算法的优化性能和效率远远超过基本粒子群优化算法.     

基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法

为克服核模糊属性c-均值聚类算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种新的基于粒子群优化的核模糊属性c-均值聚类算法.该算法根据核模糊属性c-均值聚类准则设计适应度函数,利用粒子群优化算法对聚类中心进行优化,在粒子迭代进化过程中采用动态调整学习因子,提高算法的优化性能.实验表明,本文算法优于单一使用核模糊属性c-均值聚类算法和基于粒子群优化的核模糊c-均值聚类算法,也优于目前常见的典型聚类算法.     

基于粒子群算法的井眼轨迹优化研究

为了更优更快地对石油工程中的井眼轨迹进行优化,进行了基于改进粒子群优化(PSO)算法的井眼轨迹优化研究.通过对造斜率归一化,推导出目标函数表达式,将问题归结到对式中参数优化问题上来.引入PSO算法,在保持了PSO算法结构简单可行特点的同时,利用惩罚函数方法和叉乘控制项,对基本PSO算法易限入局部极小点周边区域的局限进行了改进.该井眼轨迹模型和相应算法提高了井眼轨迹优化速度.通过对钻井工程中轨迹参数的优化实践,验证了本算法优于基本的PSO算法,较好地实现了对井眼轨迹的优化.     

改进的WMN的QoS组播路由算法

无线Mesh网络（WMN）是一种新型的网络结构,服务质量（QoS）是影响其网络指标的关键因素,因此对WMN的QoS组播路由算法研究成为了一个新的研究方向．采用粒子群优化（PSO）算法应用到WMN的QoS组播路由,存在易早熟的问题,因而采用DE-PSO算法是差分进化（DE）算法与PSO算法一起进行WMN的组播路径寻优．仿真结果表明,DE-PSO算法相比PSO算法,具有收敛速度快、多样性的特点,而且发现DE-PSO算法提高了算法全局搜索能力,更符合无线通信实际的要求．     

一种基于粒子群优化的K-均值彩色图像量化算法

目的利用粒子群优化算法和K-均值方法研究彩色图像的量化问题。方法针对K-均值聚类量化算法对初始值比较敏感,易陷入局部极小值从而使得算法得不到全局最优解,为局部搜索算法,以及粒子群优化算法是一种全局寻优方法的特征,把K-均值聚类方法和粒子群优化算法结合起来,将K-均值聚类方法中的聚类函数作为粒子群优化算法中的粒子适应度函数,对彩色图像进行聚类量化。结果实验表明新算法在峰值信噪比和均方根误差评判准则下可以得到更好的量化结果。结论新方法有效地克服了K-均值聚类方法和粒子群优化算法的不足。     

基于信赖域技术的局部收缩的微粒群算法

为了改善标准的微粒群优化算法(SPSO)的性能,给出一个新的速度更新策略——局部收缩策略,且把信赖域技术引入PSO算法中进行惯性权重的动态调整,提出一个新的微粒群优化算法——基于信赖域技术的局部收缩的微粒群算法.新算法(NPSO)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.利用10个测试函数测试新算法的性能,并分别与SPSO、与混沌相结合的微粒群算法(PSOC)、具有被动聚集的微粒群算法(PSOPC)、SPSO的全局版本及带有收缩因子的微粒群算法(CPSO)比较,实验结果表明,新算法(NPSO)大大地改善了实例测试函数的表现.       

组合优化问题的粒子群算法个性因子研究

提出了粒子群算法的一种新的个性因子,以改进其求解组合优化问题的效果.个性因子是基于对社会心理学的观察而对每个粒子增加的一个新属性,使每个个体具有不相等的社会因子和认知因子,但整个种群具有几乎相等的社会和认知学习能力,并符合高斯分布,从而增强了粒子的搜索和开发能力,加速了收敛.最后,使用二分子图问题和旅行商问题验证了个性因子的效果,大量的随机仿真实验结果说明该因子效果较好.此外,还分析并解决了二分子图问题的解空间对称性问题.     

基于改进粒子群算法的大地电磁反演

粒子群算法是一种粒子群在全空间随机搜索的非线性反演方法，具有易于实现的优点，已在大地电磁（MT）反演得到了广泛应用，但其存在容易陷入局部最优解的缺点，在二维反演中应用较少且效果不好。本文提出了一种改进的优化粒子群算法，整个进化过程引入了局部进化，并且添加收缩因子和惯性权重参数，来改善该算法容易陷入局部最优解的缺点。最后将改进算法应用于二维MT反演，反演时加入核函数，结果表明改进粒子群算法在过早收敛问题上有明显改善，反演异常体位置也与实际模型吻合较好。因此，本文改进的粒子群优化算法提高了MT反演精度，为矿产资源勘探开发提供了理论基础。     

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.     

差分变异本质粒子群的模糊熵图像分割

基本本质粒子群算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点。在基本本质粒子群算法的基础上,借鉴差分进化中利用差分量对种群进行变异操作的思想,提出了差分变异本质粒子群优化算法。结合图像模糊熵,得到了基于差分变异粒子群优化的模糊熵图像分割算法。算法利用差分变异本质粒子群来搜索使图像模糊熵最大的参数值,得到分割阈值对图像进行分割。通过与其它两种本质粒子群算法的分割结果比较表明该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间很小,能够满足对煤尘浓度实时精确测量的要求。