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.     

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.     

一维下料问题的自适应广义粒子群优化求解

针对现有粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子速度迭代难以定义的问题,首先将粒子群优化算法与遗传算法相结合,利用交叉算子、变异算子,提出一种广义粒子群优化算法来求解一维下料问题;然后引入模拟退火算法作为自适应策略,避免算法陷入局部最优.仿真实验结果表明,采用自适应广义粒子群优化算法求解一维下料问题具有高效性和鲁棒性.     

基于粒子群优化算法的组合算子水质评价模型

根据参数化组合算子方法建立了水质评价模型,应用粒子群优化算法确定模型中的参数,并将该模型分别应用于富营养化海水、地下水与地表水的水质评价.案例分析结果表明,基于粒子群算法的参数化组合算子水质评价模型对各类水体的水质评价结果与传统方法基本一致,具有方法简单、计算量小和适用于非线性水质评价问题的特点.     

基于改进粒子群算法的诺西肽发酵过程优化

在诺西肽补料分批发酵动力学模型的基础上建立了诺西肽发酵过程产量优化模型,根据发酵工艺选取了决策变量,并确定了变量的边界约束范围.针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易于陷入局部最优的问题,利用混沌序列具有随机性和遍历性的特点,引入混沌迁移算子,提出了一种改进的粒子群算法.利用改进算法对所建立的诺西肽发酵优化模型进行求解,大大提高了最终产物的产量,证明了所提改进粒子群算法的有效性.     

基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法

基于云模型的随机性、模糊性和稳定性特征,通过正态云发生器对量子粒子群优化算法（QPSO）进行改进,提出了一种基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法（CMAQPSO）.该算法将正态云模型引入到QPSO算法的研究,定义了收缩扩张系数的云调整策略和粒子云变异算子的构建公式,给出了量子势阱中心调整策略和边界修正策略.用5个标准测试函数对SPSO,OPSO,CVCPSO,CMAQPSO 4种算法进行对比测试,实验结果表明,CMAQPSO在5个测试函数上的平均寻优效果都明显优于其他3种算法.     

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.     

基于协同进化粒子群算法的无线传感器网络节能优化覆盖算法

针对当前无线传感器网络覆盖算法存在能耗较高、节点大量冗余的缺陷,提出一种基于协同进化粒子群算法的WSN节能优化覆盖算法.以WSN的网络覆盖率、剩余能量和冗余程度为优化目标,建立粒子群优化模型.采用遗传算法的交叉变异算子,加强算法寻优能力.仿真结果表明,新的算法在提高能量利用效率的同时维护了良好的网络覆盖率,有效延长了网络生命周期,达到了节能优化覆盖的目标.     

求解线性顺序问题的离散粒子群算法

提出一种优化线性顺序问题的简便的离散粒子群算法.该算法无需交换、交叉、变异、插入、删除等算子,仅需在每个粒子中存储每个元素在其解排列中的位置,而不是排列本身.将这些位置看成可以左右移动的,即每个粒子的速度是由其元素位置左右移动形成的,并用连续型的粒子群算法更新每个元素在其排列中的位置,然后用排序的方式确定各元素在排列中的相对位置即可.将该算法同基于交换算子的粒子群算法在标准线性顺序问题实例测试集LOLIB上进行比较,结果表明该算法具有强大的优势.     

改进的粒子群算法及在数值函数优化中应用

为提高粒子群算法的优化能力,提出了一种改进的粒子群优化算法。在该算法中,采用Beta分布初始化种群,采用逆不完全伽马函数更新惯性权重,在速度更新式中,引入了基于差分进化的新算子,对于粒子的越界处理,采用了基于边界对称映射的新方法。以50个不同类型的数值函数作为优化实例,基于威尔柯克斯符号秩检验的测试结果表明,该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量子行为粒子群算法。