基于二进制编码QPSO算法的移动机器人路径规划

在分析量子粒子群算法的基础上,针对离散搜索空间的问题,提出了二进制编码的量子粒子群算法.在算法中,重新定义了粒子的位置距离矢量,调整了搜索空间的迭代方程,并引入了多点交叉和精英保留的策略,保证全局收敛的同时加快粒子的收敛速度.并使用De Jong's测试函数对本算法和二进制粒子群算法进行了比较,最后使用二进制编码量子粒子群算法对机器人路径规划进行了仿真实验.     

求解TSP 问题的离散粒子群优化算法

以旅行商问题为例,提出了一种离散粒子群优化算法,根据优化问题及离散量的特点,对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行了重新定义,为抑制早熟停滞现象,为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和微观多样性,算法中定义了排斥算子来保持粒子群的多样性,使用高效的学习算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了很好的平衡,与领域中的其它典型算法进行了仿真比较,结果表明,离散粒子群优化算法具有很好的性能.     

一种自适应粒子群优化算法及其仿真研究

分析了粒子群优化(PSO)算法易于发生早熟收敛的原因。在此基础上提出的自适应粒子群优化(APSO)算法根据群体早熟收敛程度和个体适应值自适应地调整粒子的惯性权重,使群体在进化过程中始终保持惯性权重的多样性,在算法的全局收敛性和收敛速度之间做了一个很好的折衷。对两个经典函数仿真的结果表明APSO算法能够有效地避免PSO算法的早熟收敛问题,而且具有较快的收敛速度。     

基于混合粒子群优化算法的故障特征选择

通过将遗传算法和粒子群优化算法相结合,提出了混合粒子群优化算法(HPSO),用于机械故障特征选择问题.此方法在对粒子进行优化的同时选择部分优良的粒子进行遗传交叉和变异操作,增强了算法跳出局部极值的能力.某导弹运输车减速器齿轮故障特征选择试验结果表明HPSO可以快速、有效地求得优化特征集,其性能优于PSO和GA.     

一种求解动态多目标优化问题的粒子群算法

针对时间变量取值于正有理数集+、自变量的维数随时间可发生变化的一类动态多目标优化问题提出了一种求解的粒子群算法。该算法通过引入新的变异算子和自适应动态变化惯性因子,有效地避免了粒子群算法易陷入局部最优的缺陷;同时,给出了一种判断环境变化的有效规则,极大地增强了算法跟踪问题环境变化的能力,提高了算法的有效性。计算机仿真表明新算法对动态多目标优化问题的求解十分有效。     

双吸引子多群体粒子群算法解决动态优化问题

提出了一种新的双吸引子多群体粒子群优化算法(BMPSO)。与传统的粒子群优化算法(PSO)相比,BMPSO的主要特点是它使用了两个群体吸引子和两种搜索粒子。两种搜索粒子具有不同范围的搜索特性,一种利于进行全局搜索而另一种利于进行局部搜索。并且通过引入一种新的传递机制,两部分粒子可以更有效地共享搜索信息。实验表明,BMPSO算法在Moving Peaks Benchmark(MPB)测试问题上具有很好的性能表现。     

单纯形微粒群优化算法及其应用

将微粒群优化算法(PSO)与单纯形法(SM)相结合,提出单纯形微粒群优化算法(SPSO)。通过对5种常用测试函数进行优化和比较,结果表明SPSO比PSO和SM都更容易找到全局最优解。然后将SPSO用于催化裂化装置主分馏塔粗汽油干点软测量,建立基于SPSO的粗汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据对比,表明该模型具有高的精度、好的性能和广阔的应用前景。     

面向多目标的自适应动态概率粒子群优化算法

将基于动态概率搜索的粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法应用于多目标作业车间调度问题(Flexibleiob shop scheduling problem,FJSP),提出一种新算法.算法在搜索初期利用粒子近邻的平均最优代替传统的单个最优引导搜索,后期用Gaussian动态概率搜索来提高算法的局部开挖能力.然后,引入Pareto优的概念,采用精英集来存放非劣解,提出一种新的适应度值分配方法.此外,在算法中还引入了一种自适应的变异算子来增强解的多样性.最后,用新算法对多组FJSP实例进行测试,并与其他几种方法进行比较,结果表明提出的算法具有较好的搜索性能,是求解多目标FJSP的一种可行方法.     

基于混沌粒子群优化算法的翼伞系统轨迹规划

研究灾难环境下翼伞空投机器人系统轨迹规划问题,基于简化的翼伞系统质点模型,采用混沌粒子群优化算法对翼伞系统归航轨迹进行寻优。该方法采用非均匀B样条技术实现最优控制规律的参数化,将翼伞系统轨迹规划的最优控制问题转换成参数优化问题,进而运用混沌粒子群优化算法进行寻优计算。轨迹规划的控制曲线是光滑的,利于电机对翼伞系统的操纵伞绳实施控制。仿真结果表明,该方法对翼伞系统的轨迹规划控制是有效的。     

基于PSO的模糊控制及在孵化中的应用

针对孵化系统复杂的动态非线性特性,提出一种基于粒子群优化的模糊控制算法,该算法针对模糊控制器量化因子参数调节的困难,采用PSO的惯性系数的自适应调整机制,用以加速优化算法的收敛性和维持群体的多样性,以寻优模糊控制器量化因子参数,将该方法应用于孵化过程,较好的实现了温度、湿度和含氧量的稳定控制。仿真和实际运行结果表明了所提出的算法的有效性和优越性。     

基于粒子群的K均值聚类算法

针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种新的聚类算法———基于粒子群的K均值聚类算法,并将此算法与现有的基于遗传算法的K均值聚类算法进行比较.理论分析和数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力优于基于遗传算法的K均值聚类算法.     

一种随机微粒群混合算法求解约束优化问题

将微粒群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）与随机优化方法-Alopex算法相结合,提出一种随机微粒群混合算法（APSO）求解约束优化问题。该算法使PSO算法中微粒的飞行速度无记忆性,结合Alopex算法重新生成停止进化微粒的位置;采用双群体搜索机制,一个群体保存具有可行解的微粒,用APSO算法使微粒逐步搜索到最优解,另一个群体保存具有不可行解的微粒,并且可行解群体以一定的概率接受性能较优的不可行解微粒,这种简单的群体多样性机制使微粒能够快速、准确地找到位于约束边界上或附近的最优解。结果表明该算法寻优性能优良且具有较好的稳定性。     

粒子群算法稳定性的参数选择策略分析

在对标准粒子群算法位置期望及位置方差进行稳定性分析的基础上,研究加速因子的取值对位置期望及位置方差的影响.从提高系统稳定性的角度考虑,建议个体认知加速因子为1.85,社会认知加速因子为2,通过五个经典测试函数与Kennedy提出的设定两个加速因子均为2的建议做比较.大量实验统计结果表明对于同一种算法本文建议的参数设置在寻优速度和方差上均优于Kennedy提出的参数设置,更有利于工程应用.     

基于粒子能量的自适应粒子群优化算法

群优化是一种随机的群体搜索策略.针对粒子群算法易陷入局部最优和收敛速度慢等不足,提出了根据粒子的能量自适应调整参数的改进算法.该算法基于动力学和热力学的理论,计算每个粒子的能量值,并将优化过程中的群体视为热力学的某一状态,通过退火温度和粒子的能量动态调整算法中的惯性参数,达到对"惰性"粒子的原速度方向给予较大的牵引力的目的.优化过程中,随着系统温度的降低,惯性参数逐渐减小,有利于问题的收敛.算法中采用了带极值扰动策略,加速粒子跳出局部最优的能力.数值实验结果表明,该算法具有收敛精度高和收敛速度快的特点,可快速有效的求解约束和非约束优化问题.     

一种基于文化粒子群算法的BP网络优化方法

BP网络良好的逼近特性和泛化能力使其在模式识别、智能控制和系统决策等领域有广泛应用。但网络训练过程中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等局限性限制了进一步应用。提出一种新的智能优化算法-文化粒子群算法来对BP神经网络的权值和阈值同时进行优化。算法设置了群体空间和信念空间两类独立空间,群体空间采用自适应粒子群算法完成进化,信念空间通过更新函数来进行演化。两类空间的交互通过接受操作和影响操作利用同步式传输方式完成。以Iris分类问题的BP网络模型为仿真实例,对算法的正确性和有效性进行验证。仿真结果表明,改进算法具有较快的收敛速度。     

基于粒子群优化算法的自抗扰控制器设计

针对自抗扰控制器参数难以整定的问题,提出了基于粒子群优化算法的自抗扰控制器优化设计方法。该设计方法的实质就是选择合适的适应度函数,利用粒子群优化方法对自抗扰控制器的可调参数进行优化。设计方法运算简单,易于实现。对某炮控伺服系统的仿真研究表明,这种方法是可行的。     

离散粒子群算法的发散性分析及其改进研究

针对粒子群优化算法无法有效地解决离散及组合优化问题,首先从微观角度对粒子状态的变化轨迹进行分析,得出进化过程中单维粒子表现出聚散结构以及多维粒子整体呈现无规则的发散性,这导致粒子搜索的盲目性以及无法深入地进行局部搜索.然后,从粒子间的位置运算和粒子的位置转移两个方面对粒子运动方程进行修正,进而提出一种改进的离散粒子群算法.最后,以经典的背包问题为例进行验证,结果表明该算法有效地降低了粒子搜索的发散度,解的质量明显优于相关算法.     

基于改进PSO算法的复杂产品协同优化分配研究

研究网络制造环境中复杂产品关键部件生产任务的协同优化分配问题。以总费用最小为目标,对复杂产品关键部件的生产任务在联盟企业的优化分配进行了研究,提出了该问题的非线性数学规划模型。开发针对该问题的粒子群算法(PSO),该算法提出适用于关键部件-联盟企业关系的离散粒子编码方法。采用基于可行性规则的方法处理约束问题,避免了罚函数的选择,较好地改进了算法的搜索速度和收敛性能。以某企业重型燃机的协同制造为实例,进行仿真研究,仿真结果证明了模型与算法的有效性。     

基于实值粒子群优化的STSS系统传感器管理算法研究

针对STSS系统中段弹道目标传感器管理问题,通过分析中段目标跟踪的影响因素,提出了一种新的优化目标函数.并在分析基于二进制粒子群优化的传感器管理算法缺点的基础上,通过对粒子的降维处理和位置矢量更新式的改进,提出了一种基于实值粒子群优化的传感器管理算法.最后,根据中段弹道目标跟踪典型场景下的仿真实验分析,给出了目标函数加权系数的优选方案,并比较了几种方法的性能.仿真实验表明,所提优化目标函数能有效进行多传感器的管理调度,且基于实值粒子群优化的传感器管理算法是一种更加高效的方法.     

求解整数规划问题的微粒群算法

针对整数规划问题的特点,提出了一种在整数空间中进行进化计算的PSO算法,使微粒群的进化限于整数空间.仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性.