基于自适应粒子群算法的重油热解模型参数估计

通过构造一个合适的目标函数,将化工模型参数估计问题转化为一个多维数值优化问题,然后提出一种参数自适应调整和维变异的改进粒子群优化算法来求解该问题。该算法首先利用佳点集方法初始化种群以保证粒子的多样性。惯性权重和学习因子随进化过程自适应调整,从而协调算法的全局和局部搜索能力。为了避免算法陷入局部最优,对收敛度最小的维进行变异。几个标准测试问题的实验结果表明该算法具有较强的全局寻优能力。最后将改进粒子群算法应用到重油热解模型参数估计中,并与基本遗传算法(SGA)和粒子群优化算法(SPSO)进行比较。研究结果表明:本文得到的平均相对误差为5.62%,比SGA和SPSO分别低1.08%和0.50%。
     

一种自适应混合纵向多变异粒子群算法

为克服标准粒子群算法搜索后期收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,通过引进自适应惯性权重因子平衡标准粒子群优化算法的全局搜索和局部改良能力,同时设计了均匀分布变异和高斯分布变异相结合的粒子群混合纵向多变异策略,来提高算法摆脱局部极值和局部寻优的能力.根据提出的改进算法流程,针对公认的Sphere,Rastrigin,Griewank和Salomon四种标准测试函数进行了收敛精度和收敛速度的测试.测试结果表明,在标准粒子群、自适应权重粒子群、自适应变异粒子群和自适应混合多变异粒子群4种算法中,提出的新算法具有最好的全局最优值搜索能力和最稳定的全局收敛特性,且在提高收敛速度的同时,有效地避免了早熟收敛问题.     

基于改进粒子群优化算法的混沌系统参数估计

提出了一种改进的粒子群优化算法用于解决混沌系统的参数估计问题,从粒子种群的初始化、惯性权重调整策略、差分变异进化、粒子位置与飞行速度的越界处理、局部变尺度深度搜索5个方面对标准粒子群算法进行综合改进,合理有效平衡了算法的全局探索能力与局部开发能力.基准函数测试表明了该算法的全局搜索能力、可靠性及搜索速度都有很大改善,有效克服了标准粒子群算法的早熟收敛现象.以Lorenz混沌系统为例进行仿真实验,结果验证了所提方法的有效性.     

基于自适应模拟退火的改进混合粒子群算法

为了改善旅行商(TSP)优化求解能力,对模拟退火与混合粒子群算法进行改进,引入了自适应寻优策略。交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借此以一定概率进行自适应寻优,增强了全局寻优能力。与混合粒子群算法实验结果对比,显示了本文算法的有效性。     

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.     

自适应变异的混合粒子群优化策略及其应用

提出了一种新的基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化（HPSO）算法．该算法将模拟退火过程引入到粒子群优化（PSO）之中，以PSO作为主体，先随机产生初始群体，并开始随机搜索产生新的个体．同时，使用自适应变异操作进行个体变异，对进化过的个体进行退火操作，以调整和优化群体．与模拟退火算法和基本PSO算法相比，HPSO保持了基本PSO算法简单、容易实现的特点，又能进行自适应变异．复杂函数优化和旅行商组合优化问题的实例验证表明，所提算法的全局收敛性较好，提高了摆脱局部最优的能力，有效避免了基本PSO算法的早熟问题．     

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。     

基于全参数自适应变异粒子群算法的单目相机标定

针对传统粒子群方法求解相机内参时的局部最优解问题,提出一种基于全参数自适应调节和变异机制的粒子群单目相机内参优化方法.首先,基于向量约束关系对单应性矩阵进行变形,利用最小二乘法求得相机的初始内参.然后,考虑在迭代过程中局部最优粒子、全局最优粒子对各个粒子的作用不同,分别给出了基于粒距的自适应的局部因子学习调节策略和全局因子学习调节策略;同时,设计了基于粒子群平均粒距的改进的粒子自适应变异率.最后,给出了基于全参数的自适应变异机制的粒子群相机内参优化算法.实验结果表明,与张正友标定方法、传统粒子群优化标定方法相比,该方法具有较好的标定精度和收敛速度.     

一种自适应调节粒子群优化算法的研究

针对粒子群优化算法容易出现早熟收敛和稳定性低的现象,提出一种自适应调节的粒子群算法.算法中通过自适应调节适应度值的均匀分布保持种群的多样性,该策略能够提高算法的全局搜索能力,同时可避免阈值对算法稳定性的影响.另外采用自适应周期性变异的惯性权重对粒子的速度进行更新,可改善算法的局部搜索能力和稳定性.使用多维标准函数对改进的算法进行仿真试验,结果表明,算法具有较好的全局搜索精度和稳定性,避免了早熟收敛.     

基于改进粒子群算法的机车二系弹簧载荷分配优化

针对机车二系弹簧载荷优化调整这一复杂的多变量优化问题,为进一步提高现有求解方法的优化效果和计算效率,将烟花算法融入粒子群算法,提出一种具有分层递阶结构的改进粒子群算法,算法为3层架构,其中,底层是基础层,为加入维变异算子的粒子群算法,是改进算法的基本框架;中间层是融合层,为引入烟花算法爆炸机制的粒子更新层,主要用于扩大算法搜索范围,提高全局搜索能力;顶层是扰动层,引入扰动因子,避免算法因陷入局部搜索而进行的大量无为冗余迭代,加快全局收敛速度。用典型测试函数对改进算法性能进行测试,并将其应用于机车二系弹簧载荷分配优化调整仿真实验。研究结果表明:改进算法与传统遗传算法、烟花算法和粒子群算法相比,全局搜索能力更强,鲁棒性更好,求解精度更高。     

基于变异策略的粒子群算法

在研究粒子群算法的特点之后,将变异因子融入到粒子群算法之中,提出了一种带有变异策略的粒子群算法(MPSO).该变异因子可以提高算法对解空间的开发能力,从而降低了粒子群算法陷入局部最优的可能性.实验结果表明,经过对4个无约束问题、1个高维线性约束问题以及1个实际应用问题的测试,带有变异策略的粒子群算法可以成功地解决高维无约束问题和带有线性约束的高维问题.实验结果也表明,MPSO算法具有很强的收敛性和稳定性,是一种很有前途的优化算法.     

改进的粒子群算法及其在带软时间窗车辆调度问题中的应用

针对微粒群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出多相粒子群优化算法(Multi-pha-ses Particle Swarm Optimization,MPSO).建立了带软时间窗车辆调度问题数学模型,并将该方法运用于带软时间窗车辆调度路径优化.根据多相粒子群并行搜索的思想,给出MPSO算法在带软时间窗物流配送车辆调度路径优化的实现流程.仿真结果表明:多相粒子群算法可以快速、有效地求得车辆路径问题的优化解,是一种求解带软时间窗车辆路径问题的较好方案.     

面向绿色再制造系统的AGV路径规划研究

为了解决绿色再制造系统中的自动导引运输车(AGV)路径规划问题的问题,提出一种粒子群遗传融合的AGV全局路径优化的自适应算法.该方法集成了遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)二者的优点,为了改善传统PSO-GA融合算法迭代前期寻优速度慢的问题,引入了自适应惯性权重;为了提高算法进入迭代后期的收敛精度,提出了一种双重交叉变异策略,使得改进的PSO-GA融合算法比传统的PSO-GA融合算法搜索能力更强,进化速度更快,收敛精度更高.为了验证改进后算法的优越性,采用栅格法模拟自动导引运输车运行环境并通过MATLAB对标准粒子群、遗传、传统的PSO-GA融合、改进PSO-GA融合四种算法解决路径优化问题进行试验对比,结果证明了改进后的PSO-GA算法的可行性和有效性.     

基于自适应粒子群支持向量机的短期电力负荷预测

针对粒子群优化算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种新的基于平均粒距的自适应粒子群优化算法(ASPO).该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性调整,并在算法的后期引入速度变异算子和交换算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性.将该算法应用到基于支持向量机的短期电力负荷预测模型中,对支持向量机的参数进行优化.对某电网的短期负荷预测实际算例仿真分析表明,所提出的基于APSO-SVM方法的预测精度明显优于传统的SVM方法,且速度较快,因此,该算法用于短期电力负荷预测是有效可行的.     

露天矿山技术经济参数系统免疫粒子群优化研究

根据露天矿山生产工艺特点,运用自适应模糊推理系统技术建立矿山技术经济参数集成系统模型,应用融合免疫算法、粒子群优化算法的优良性能的免疫粒子群算法优化系统模型参数,并以水泥原料矿山为例,成功实现了露天矿山生产工艺技术经济参数的在线优化问题,为矿山企业数字管理提供了重要参考价值.     

自适应步长下多阈值彩色图像的全局分割方法

针对传统多阈值彩色图像分割方法将步长设为小于距离参数的定值, 有时会因步长过大而越过最优结果的问题, 提出一种自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法. 首先, 对彩色图像进行预处理, 在不降低彩色图像质量的前提下缩减颜色总数, 以提高分割效率; 然后, 根据多阈值彩色图像全阈值分割目标函数, 将混沌优化理论与粒子群优化算法相结合, 通过混沌粒子群优化算法对多阈值彩色图像全局分割目标函数进行求解; 最后, 结合自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法, 得到最优彩色图像阈值分割结果. 实验结果表明, 该方法的分割效果、 精度、 稳定性和收敛性均较好.     

融合和声搜索的混沌粒子群优化算法及工业应用

针对粒子群算法在优化过程中容易出现"早熟"现象,提出一种融合和声搜索及混沌的改进混合粒子群优化算法。混沌粒子群算法运行稳定,具有较好的鲁棒性和适应性。和声搜索算法是一种模拟乐队调音获得完美和声过程的元启发优化算法,具有较强的全局搜索性能。通过对4个标准函数的测试比较,结果表明:改进的融合和声搜索的混沌粒子群优化算法(chaos particle swarm optimization algorithm with harmony search,CPSO-HS)跳出局部最优位置能力强,收敛速度快,稳定性高。改进的CPSO-HS算法已成功应用于重油热解模型的参数估计。