自适应粒子群算法求解排课问题

针对传统排课效率低、漏排课、冲突率高等问题,利用自适应粒子群算法（SAPSO）进行排课仿真研究.首先,将粒子群算法中的固定惯性因子改进为随着迭代次数变化而不同的自适应权重,以加快寻优速度;然后,为了防止种群陷入局部最优,定义了种群相似度函数;最后,在种群中加入最差个体位置信息以增加种群混乱度,从而提高算法的全局寻优能力.仿真结果表明,SAPSO在收敛速度较快的情况下,寻优精度优于蒙特洛卡算法和改进遗传算法.     

自适应粒子群算法求解排课问题

针对传统排课效率低、漏排课、冲突率高等问题，利用自适应粒子群算法（SAPSO）进行排课仿真研究.首先，将粒子群算法中的固定惯性因子改进为随着迭代次数变化而不同的自适应权重，以加快寻优速度；然后，为了防止种群陷入局部最优，定义了种群相似度函数；最后，在种群中加入最差个体位置信息以增加种群混乱度，从而提高算法的全局寻优能力.仿真结果表明，SAPSO在收敛速度较快的情况下，寻优精度优于蒙特洛卡算法和改进遗传算法.     

一种新的改进粒子群算法

针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法结构.通过构造单个粒子的多个进化方向和类似于蚂蚁群算法信息素表的选择机制,保留了粒子的多种可能进化方向,并对全局最优解进行变异.提高了粒子间的多样性差异,从而改善算法能力.改进后的粒子群算法的性能优于带线性递减权重的粒子群算法.     

粒子群优化算法的改进

粒子群优化算法在众多的优化问题上表现出良好的性能,已广泛应用于很多领域,但存在早熟收敛的问题,粒子极易陷入局部最优解.从提高收敛速度等方面对算法改进进行研究,并通过仿真实验证明改进算法的可行性,一定程度上提高了算法的性能.     

基于改进粒子群算法的BP神经网络优化研究

研究了基于粒子群算法的BP神经网络优化问题,将改进的粒子群优化算法用于BP神经网络的学习训练,并与传统的BP网络进行了比较.结果表明,将改进粒子群优化算法用于BP神经网络优化,不仅能更快地收敛于最优解,而且很大程度地提高了结果的精度.     

基于侦察学习策略的粒子群算法优化

针对粒子群算法收敛能力不足和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于侦察学习策略的新型粒子群算法。 算法首先利用拓扑结构构建粒子种群,其次采用联合因子均衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力,并通过侦察学习策略改进算法的速度和位置公式进而产生候选解;Wilcoxon 秩和检验结果和CEC2017 基准函数检测结果表明,新型粒子群算法的收敛能力,最优解精度以及算法稳定性更好,说明算法性能得以提升。     

粒子群优化算法在电网规划中的应用

粒子群算法适合求解连续变量优化问题,本文提出了粒子群算法的新离散化方法。常规粒子群算法在电力系统优化问题中取得了成功,但有“趋同性”。本文提出了改进多粒子群优化算法（IPPSO）,IPPSO是两层结构：底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快收敛。粒子群以及粒子状态更新策略不要求相同。     

基于模拟退火的排课算法

模拟退火算法应用在排课问题中，主要适用于具有均匀排课要求的排课问题，得到排课最优解。随机产生的可行解自然具有均匀性，而适当选取算法的控制参数，能加快获得问题的整体最优解或近似最优解的收敛速度。     

一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法将模拟退火算法的"上山性"引入粒子群算法中,同时为了增加种群的多样性,将交叉和变异算子也结合进去,形成了一种新的改进粒子群算法.比较了高斯变异和柯西变异这两种变异算子对改进算法的影响.改进算法对典型函数的优化计算结果表明,与基本粒子群算法相比,改进算法能够更加快速有效的收敛到全局最优解,而且采用柯西变异算子的改进算法的效果比采用高斯变异算子的效果要好.     

改进粒子群算法在三维水翼设计中的应用

对基本粒子群算法的权重进行改进,采用非线性权重,使得粒子在整个寻优过程中加速向最优解靠拢,从而快速收敛得到最优解.选取Rastrigin函数和Quadric函数为验证函数,对改进粒子群算法进行验证,改进粒子群算法具有更快更优的搜索性能.将其引入到三维水翼的优化设计中,分别以升阻比和压力分布为优化目标,以三维水翼的升力系数为限制条件,进行迭代优化.优化后三维水翼的升阻比及压力分布得到明显改善,验证了改进粒子群算法在三维水翼优化设计中应用的可行性及有效性.     

粒子群算法在金融风险模型中的研究与改进

在一种非线性金融风险模型中引入粒子群算法,针对粒子群算法在迭代后期搜索能力不高、粒子容易陷 入局部最优的问题,基于对惯性权重的优化以及对每个粒子个体位置变异,提出一种改进后的粒子群算法。 利用粒子群算法选择最优控制参数,以最大程度降低金融系统的总风险值。仿真结果表明,改进后的粒子群算 法在全局最优以及搜索速度方面优于传统的粒子群算法。     

一种改进的RBF神经网络混合学习算法

提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。     

基于PPSO算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化可以降低系统的有功损耗,保证系统运行的安全性和经济性.采用向量粒子群优化（PPSO）算法求解电力系统无功优化问题,在算法中通过初始化得到向量的相位角,并将相位角引入速度更新过程,这样可以更有效地提高搜索精度.在IEEE-14节点系统中,采用PPSO算法、标准粒子群优化算法、随机惯性权重粒子群优化算法和改进吸引排斥粒子群优化算法进行无功优化仿真实验对比,结果表明,PPSO算法可以更好地降低有功损耗.     

自主式粒子群优化模型研究

建立了自主式粒子群优化模型,进一步完善了经典粒子群优化算法的学习机制,提高了粒子学习的自主性。在该模型的基础上,针对自主选择共享信息问题,提出了一种学习榜样自主获取的粒子群优化算法,该算法粒子依据自身的内在特征合理地选择学习榜样,充分地利用了进化过程中产生的信息,有效抑制共享信息的流速。对常用单峰多峰基准函数进行了测试,验证了该算法的效率和优越性。     

基于离散粒子群优化算法的造林规划设计

指出造林规划设计问题实质是一个离散约束优化问题。应用离散粒子群优化算法求解目标函数,以保证解的合理性法和惩罚函数法相结合处理约束条件。分析实例表明,离散粒子群优化算法可用来优化造林规划设计方案,与模拟退火算法比较,效果更好。此研究结果可为科学造林和最优化经营管理提供新思路,丰富粒子群应用领域。     

求解聚类问题的混合粒子群优化算法

建立了聚类分析问题模型,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决聚类问题。该算法可 进一步改进,思路是利用K-均值方法的结果作为一个粒子。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较 好,特别是交叉策略A和变异策略B的组合算法最好。     

微粒群算法优化信息的分组延迟传播模式

在改进型微粒群算法基础上,考虑对寻优空间充分搜索及算法总体收敛的需要,将信息的分组延迟传播模式应用于微粒群算法.首先对微粒群进行具体分组,然后设计了用于微粒群迭代寻优求解的分层延迟通讯模式,最后针对高维多峰函数优化问题进行了数值仿真实验.     

粒子群算法的改进及其在求解约束优化问题中的应用

在用粒子群算法求解约束优化问题时, 处理好约束条件 是取得好的优化效果的关键. 通过对约束问题特征和粒子群算法结构的研究, 提出求解约束 优化问题一种改进的粒子群算法, 该算法让每个粒子都具有双适应值, 通过双适应值决定粒 子优劣, 并提出了自适应保留不可行粒子的策略. 实验证明, 改进的算法是可行的, 且在 精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等算法.     

基于改进粒子群优化算法的信号检测及故障诊断

研究了一种分段双稳态随机共振系统,使用改进的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对双稳系统的参数进行优化,将其应用于弱信号检测以及轴承的故障诊断。首先,引入分段的势函数,对系统的输出信噪比进行理论推导,从势阱中粒子的跃迁角度讨论分析了系统各参数对平均首次通过时间以及信噪比的影响,并借此对系统进行评价;其次,利用随机权重粒子群优化算法和自适应权值粒子群算法,分别与随机共振相结合,以输出信号的信噪比作为评价指标,对系统参数进行优化调节,并比较2种粒子群优化算法的改进算法;最后,将改进的粒子群优化算法应用于故障诊断,通过仿真研究和实验验证,对比几种算法的输出效果,评价了随机权重粒子群优化算法的有效性和优越性。     

分段式微粒群优化算法

提出一种分段式微粒群优化算法。该算法将所要搜索的区域分成若干段,首先在每一区段内搜索出区段的最优位置,然后将各区段的最优位置组成一微粒群,继续搜索全局最优位置。通过对5个常用标准测试函数进行优化计算,仿真结果表明:分段式微粒群优化算法能有效地搜索到全局最优解,具有比基本微粒群优化算法更快的搜索速度和更好的优化性能。