基于自适应网格的多目标粒子群优化算法

针对现有多目标进化算法计算复杂度高,搜索效率低等缺点,提出了基于自适应网格的多目标粒子群优化(AGA-MOPSO)算法,其特点包括:评估非劣解集中粒子密度估计信息的自适应网格算法;能够平衡全局和局部搜索能力的基于AGA的Pareto最优解搜索技术;删除非劣解集集中品质差的多余粒子以维持非劣解集在一定规模的基于AGA的非劣解集截断技术.仿真计算表明,和文献中典型的多目标进化算法比较,AGA-MOPSO算法在求解复杂大规模优化问题方面表现了良好的性能.     

基于神经网络和PSO的机器人路径规划研究

提出一种神经网络和粒子群算法相结合的移动机器人路径规划方法。采用小波网络和RBF网络相结合的四层神经网络结构,克服了传统神经网络方法进行路径规划时对每个障碍均设计一些特定的隐节点,当障碍较多且环境动态时,网络结构庞大且神经元的阈值随时间的变化而需要不断改变的缺点。利用粒子群对神经网络的参数进行训练,在规定的代数内对网络参数优化,使得机器人在移动过程中能够快速响应环境的变化。通过对移动机器人在动、静态不同环境下的仿真实验,证明了方法的有效性。     

嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法

针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)无法很好平衡全局与局部搜索能力,且收敛速度较慢、易于早熟收敛等问题,提出了嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法(isolation niches em-bedded in chaos particle swarm optimization,INCPSO)。利用隔离小生境技术,保证了解的多样性,同时,引入混沌搜索策略,提高了解的搜索精度和收敛速度,且避免早熟收敛。仿真试验结果表明,与标准粒子群算法和只嵌入隔离小生境技术的粒子群算法(isolation niches particle swarm optimization,INPSO)相比,嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法对复杂问题的求解能力较强,寻优性能较好。     

基于改进AHP-PSO的三模盾构掘进模式地质适应性研究

为提出一种可靠的复合盾构各掘进模式地质适应性分析方法，根据地质条件、地质风险、设计参数和工程需求四方面评估了影响盾构掘进的关键参数，并基于AHP算法建立了三模盾构的土压、泥水、TBM三种掘进模式的地质适应性评价模型。同时，通过混合逻辑结构改进了AHP算法，并结合PSO算法提高了其一致性检验和权重求解的能力。最后，以广州地铁七号线二期工程萝岗~水西区间三模式盾构施工工程为例进行了三模式盾构地质适应性分析及掘进模式选取，研究得到的掘进模式选取方案在实际工程应用中取得了较好的掘进质量和掘进效率。该工程证实本文研究成果能对相关工程施工提供可靠的掘进模式选取方法。     

运动多站无源时差/频差联合定位方法

鉴于无源定位技术已经成为现代信息化作战的核心技术,提出了一种新的运动多站无源时差(time difference of arrival, TDOA)频差(frequency difference of arrival, FDOA)联合定位方法去解决无源定位系统中的非线性最优化问题。通过智能算法的启发,将优化后的基于线性递减权重和物竞天择的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm based on linear decreasing weight and natural selection, WSPSO)与经典加权最小二乘算法(weighted least squares, WLS)相联合对目标进行跟踪定位。加权最小二乘定位算法在4个基站的情况下无法实现对辐射源的定位,所得定位结果会出现多解。而所提的运动多站联合定位算法在4个基站的条件下不存在初始目标位置估计和局部收敛等问题就能够实现辐射源的精确定位。通过大量仿真结果分析,本文所提的智能优化定位算法具有更高的目标定位精度和更稳健的定位性能,优于标准粒子群算法与优化PSO算法。     

Multi-objective fuzzy particle swarm optimization based on elite archiving and its convergence

A fuzzy particle swarm optimization （PSO） on the basis of elite archiving is proposed for solving multi-objective optimization problems. First, a new perturbation operator is designed, and the concepts of fuzzy global best and fuzzy personal best are given on basis of the new operator. After that, particle updating equations are revised on the basis of the two new concepts to discourage the premature convergence and enlarge the potential search space; second, the elite archiving technique is used during the process of evolution, namely, the elite particles are introduced into the swarm, whereas the inferior particles are deleted. Therefore, the quality of the swarm is ensured. Finally, the convergence of this swarm is proved. The experimental results show that the nondominated solutions found by the proposed algorithm are uniformly distributed and widely spread along the Pareto front.     

采用IEWT-SAE算法的配电变压器故障诊断方法

为识别配电变压器运行过程中存在的潜伏性故障,提出一种基于改进经验小波变换(improve empirical wavelet transform,IEWT)及堆栈自编码器(stacked auto-encoder,SAE)算法的故障诊断新方法. 首先,利用顺序统计滤波包络法来改进经验小波变换完成对振动信号的分解,得到一组经验小波分量并计算其与原始信号之间的K-L散度值,以剔除干扰分量. 然后,选取K-L散度值低的经验小波分量作为SAE的输入数据进行特征的自适应提取,再用Softmax分类器完成故障诊断,并在堆栈自编码器训练过程中引入樽海鞘群算法实现参数寻优. 最后,在10kV油浸式变压器上搭建数据采集平台进行故障模拟及分类测试. 实验结果表明,所提方法的分类精度达99.5%,在识别准确率、诊断时间上均优于对比方法.     

基于非线性收敛因子和标杆管理的改进教与学优化算法

针对教与学优化算法寻优精度低、收敛速度慢以及局部最优避免性弱的问题,提出了一种改进教与学优化算法（MTLBO）。在算法的教学和学习阶段,分别引入了非线性收敛因子调整策略和标杆管理策略。基于2种策略的随机组合形成了3种不同的MTLBOs,与标准教与学优化算法（TLBO）的对比实验结果表明,3种MTLBO均优于TLBO,其中,引入2种策略的MTLBO3取得了最佳的数值实验结果,其远优于原始TLBO。为进一步验证提出算法的有效性,与其他著名的群智能优化算法进行了数值实验对比。数值结果和收敛曲线表明,MTLBO3的寻优性能明显优于其他对比方法,具有更高的求解精度、更快的收敛速度以及更佳的局部最优避免能力。最后,使用有约束的工程优化问题进一步验证了提出算法的有效性。     

基于Stacking集成学习的网络安全态势预测方法

针对现有的网络安全态势预测模型预测精确度低且泛化能力差等问题,提出一种基于Stacking模型融合的态势预测方法。该方法中,借助Stacking算法将TCN网络、WaveNet、GRU、LSTM进行集成挖掘态势数据之间的相关性;之后利用逻辑回归进行预测得到最终态势值;利用粒子群优化算法进行参数寻优,提升模型性能。基于2个数据集进行验证,实验表明,所提预测方法具有较小的均方误差和平均绝对误差,收敛速度较快,拟合度均可达0.999,可以很好解决预测精确度低的问题,提升了模型的泛化能力。     

基于PSOGWO-SVM的网络入侵检测方法

针对SVM算法的核函数及参数选择不科学会导致检测的准确率比较差的问题,提出了一种融合粒子群搜索的灰狼优化算法,利用PSOGWO算法优化SVM的参数,确定SVM分类器的最优检测模型,并基于NSL KDD数据集进行对比实验。结果表明：基于PSOGWO SVM的入侵检测方法实现了SVM的参数最优化,而且在检测率、收敛速度、模型平衡性等方面有明显提升,该方法在网络入侵检测方面具有更好的性能。