逆群协作粒群方法及在函数优化中的应用

为提高不同粒子群之间的协作性能,减小粒子群局部收敛现象,提出了一种逆群协作粒子群方法,利用不同动作特性的两个群之间的相互协作,来提高粒群算法的性能.在此方法中,一个粒子群追随较好的位置,另一个群是远离较差的位置,与传统的粒子协作方法不同,在粒子飞翔的过程中,两群不仅交换较好的信息,同时也交换较差的信息,通过充分利用这两种信息,两群共同完成任务的求解.在完成算法设计的基础上,对两个群的运动特性和算法的收敛性进行分析,通过函数的优化实验验证了方法的有效性.     

基于角度坐标的多目标粒子群优化算法

为了在保证多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)算法所求解集分布性的前提下提高算法的收敛性,依据辅助适应度赋值策略,提出了基于角度坐标的多目标粒子群优化(intelligent MOPSO, IMOPSO)算法。通过建立角度坐标系,确定了不同维优化目标下目标向量的角度坐标及角度参数,给出了求取目标函数空间中参考线角度参数的方法,并定义了目标向量的辅助适应度值,以对处于非劣支配关系的个体进行综合比较。结果表明,IMOPSO算法较好地维护了Pareto解的分布性与收敛性,且在求解小规模的最优个体时仍能在整个Pareto前沿均匀分布,未出现“聚集”现象,运行时间小于NSGA2、SPEA2、MOEA/D,充分验证了IMOPSO算法的有效性。     

基于共识粒子群的全局优化求解方法

针对粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)和高效全局优化(EGO, efficient global optimization)两种算法的特点,提出一种共识粒子群和局部代理模型协同的全局黑箱优化算法(CPSO-LSM, consensus particle swarm optimization and local surrogate model)。该算法固定PSO算法周期对粒子进行分群并在粒子达成共识后停止,将每群粒子周围的优质子区域输出作为代理模型的建模区域,通过比较各区域最优值获得高质量最优解甚至全局最优解。不仅避免了PSO冗长的计算过程、提高了建立代理模型的速度和精度还可以避免陷入局部最优。通过对比其他算法在标准测试函数的仿真结果,CPSO-LSM具有较好的收敛速度和求解精度。     

一种求解多峰优化问题的改进Species粒子群算法

为了改善粒子群算法求解多峰优化问题的能力,提出了一种新的利用粒子在种群中序号来构造Species的方法,同时还设计了适应性局域搜索算子和触发式重新初始化策略分别用于增强算法的开发能力和探索能力.通过对一组标准多峰测试函数的仿真实验,表明所提出的算法能够有效的求解多峰优化问题.     

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。     

一种求解动态多峰优化问题的Memetic粒子群算法

很多现实的优化问题往往是动态和多峰的, 这就需要优化算法既能够发现尽可能多的最优解, 同时还要追踪到这些最优解在动态环境中的变化轨迹. 为了解决这种动态多峰优化问题, 本文提出了一种Memetic粒子群优化算法. 在提出的算法中, 利用一种新的species构造方法来保证其能够发现不同最优解所在搜索区域, 利用一种适应性的局域搜索算子来增强species追踪到最优解的能力, 利用重新初始化策略来进一步改善算法在动态多峰环境中的性能. 通过对一组标准动态测试函数--移动峰问题的仿真实验来检验所提出的 MPSO算法在求解动态多峰优化问题的有效性.     

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.     

阶梯型粒子群算法及在函数优化中的应用

提出一种自适应动态群粒子群方法,根据粒子群的多样性,采用梯形规律动态调整粒子群的规模,既保证每个粒子都得到充分的进化,又保持了群体的多样性,使局部收敛的可能性大大减少。此方法根据群体的多样性的大小,在减少群体规模时,采用较差淘汰法,淘汰一些较差的粒子,在增加粒子时,采用交叉法产生新个体,既保持粒子的继承性,又维持了粒子群的多样性。对典型函数进行测试实验,结果与其它粒子群方法进行比较,验证了方法的有效性。     

基于集成粒子群优化的复线旅客列车优化调度

列车优化调度是一个大规模、复杂的数学优化问题。在优化过程中，考虑了特快旅客列车中途离开时间、普快列车中途离开时间和特快、普快和货车等三种列车的整个运行时间等因素。提出将模拟退火优化方法嵌入粒子群优化算法中，以此构建集成粒子群优化算法．在搜索过程中还加入变异探作来增加种群多样性，以避免早熟收敛．通过对青岛至广东高速轨道线738公里段的研究表明，集成粒子群优化算法局部搜索能力有显著提高，且搜索到全局最优解的概率更大。     

一种极坐标下的改进多目标粒子群优化

对现有多目标粒子群优化算法的全局最优解选择机制进行分析,指出其不足。在此基础上设计一种全新的极坐标下的选择机制:利用极坐标下解和粒子的角度信息计算适应度角度,选择适应度角度最大的解作为粒子的全局最优解。并针对多目标粒子群优化算法在迭代后期收敛变慢的问题改进位置更新公式:将位置更新过程产生的中间点也作为粒子新位置的候选解,有效提高算法收敛速度。对测试函数的仿真试验表明,所提出的改进算法在解集的分布性和收敛性上较其它典型算法有明显提高。     

基于LS-SVM的机器人逆运动学建模

提出了基于最小二乘支持向量机的机器人逆运动学建模方法，阐述了基本设计思想和具体算法过程，与RBF神经网络相比，最小二乘向量机的优点在于其训练过程遵循结构风险最小化原则，不易发生过学习现象。它通过解一组线性方程组得到全局唯一最优解。其拓扑结构在训练结束时自动获得而不需要预先确定，通过对二自由度刚性机器人的仿真，结果验证了该方法的有效性和可行性。     

基于模糊神经网络的机器人逆运动学问题

模糊神经网络（FNN，Fuzzy Neural Network)结合了神经网络和模糊逻辑的优点，即可以容易的表达模糊定性的知识，又具有较好的学习能力。针对机器人逆运动学问题，本文首先提了基于模糊神经网络的解决方案，阐述了基本设计思想和具体算法过程，对二自由度刚性机器人的仿真结果表明了该方案的有效性和可行性。     

基于递阶粒子群方法的RBF网络自动设计

针对径向基函数网络（RBFN）的结构和参数难以同时优化及粒子群不同结构的粒子飞跃困难问题,提出一种维数自适应变化递阶粒子群方法,同时完成对网络的结构和参数自动优化设计。此方法中,粒子群编码采用二进制和十进制相结合的混合形式,二进制表示网络隐层神经元的数量,十进制编码表示网络参数,每个粒子在不同代的飞翔维数由当前代最好粒子的适应度和粒子到目前为止的最好适应度及粒子群处于两个最好位置时的有效维数确定。适应度函数引导粒子向小规模和小误差方向运动。通过对函数建模和混沌时间序列的预测实验,验证了方法的有效性。

Abstract：

In order to solve difficulties optimizing the structure and the parameters of RBFN simultaneously and flying among particles with different dimension,a hierarchical particle swarm optimization （PSO） with adaptive dimension was proposed to design structure and parameters of radical basis function neural networks （RBFN） automatically.In the method,the number of hidden layer for RBFN is coded by binary,and parameters are coded by decimal,the dimensions of the flying particle is determined by the best position of current generation and the best position that the particle derived so far and effective dimensions of the two best positions.Furthermore,the swarm will incline to small scales and small error by choosing a special fitness function which takes account factors of structure and parameters of RBFN.Simulation results with function approximation and prediction of chaotic time sequence demonstrate that the proposed method is efficient.     

基于多目标遗传算法的冗余机械手逆解算法

提出一种新型的多目标优化遗传算法,该算法采用两种精英机制,加快了收敛速度,避免了在一般多目标遗传算法中难以处理的适应值分配过程,减小了计算资源的消耗。把所提算法应用于带有N个关节的冗余机械手运动学逆解问题,与传统的机械手逆解方法相比,所提算法不仅能够使得终端执行器精确到达期望位置,而且同时优化了机械手关节转动角度、柔顺性、安全性三个目标。仿真结果表明了所提算法的有效性。     

Cooperative extended rough attribute reduction algorithm based on improved PSO

Particle swarm optimization (PSO) is a new heuristic algorithm which has been applied to many optimization problems successfully. Attribute reduction is a key studying point of the rough set theory, and it has been proven that computing minimal reduction of decision tables is a non-derterministic polynomial (NP)-hard problem. A new cooperative extended attribute reduction algorithm named Co-PSAR based on improved PSO is proposed, in which the cooperative evolutionary strategy with suitable fitness functions is involved to learn a good hypothesis for accelerating the optimization of searching minimal attribute reduction. Experiments on Benchmark functions and University of California, Irvine (UCI) data sets, compared with other algorithms, verify the superiority of the Co-PSAR algorithm in terms of the convergence speed, efficiency and accuracy for the attribute reduction.     

少自由度串联机器人仿真分析

研究了一种少自由度串联机器人精确速度控制方法。少自由度机器人末端可控变量n与关节变量相等，而不可控变量(6—n)是这些可控变量的线性组合。文章用反螺旋理论通过建立独立运动变量和关节变量的运动模型，使机器人末端可控变量与关节变量成一一对应关系。以4自由度机器人为例进行仿真分析，结果证明了改方法的有效性。     

面向仿真优化的粒子群算法计算模型

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）是群集智能的典型代表,其参数较少且操作简单,故一直是智能优化算法研究应用的热点。然而PSO有易早熟和搜索精度不高的缺陷,针对此弊病,在基于仿真的优化（Simulation Based Optimization,SBO）思恕体系下,融合人工生命、基于Agent的升算和计算智能,提曲面向SBO的PSO计算模型,茅籽PSO的系统研宄和算法改庭抽象力一含大规模纽合优化问题的求解。最后利用一系列benchmark函数进行了仿真优化实验,取得了较好的结果,从而论证了本思想方法的可行性与可信性。     

基于动能PSO的环己醇/环己酮动力学参数估计

针对基本PSO算法在迭代后期粒子发生"趋同"而易陷入局部极值的问题,提出了动能粒子群算法(KEPSO)。该算法将粒子"趋同"看作粒子群体与最优粒子发生塑性碰撞的过程,通过动能补偿机制使"惰性"粒子重新恢复"活力",从而跳出局部极值。仿真结果显示,KEPSO算法大大提高了全局搜索能力,在高维函数测试中表现出了较好的优化性能。将KEPSO算法用于环乙醇/环已酮硝酸氧化动力学参数估计中,获得模型的平均相对误差绝对值之和比文献报道值分别降低了42.6%和47.3%。     

基于PSO算法的系统辨识方法

研究了利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对系统进行辨识的新颖方法.该系统辨识方法的基本思想是将典型数学模型的相互组合而构成系统模型,即就是首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后再采用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.最后,给出了仿真示例,其仿真结果验证了所给的系统辨识新方法的合理性和有效性,辨识精度高,具有良好的实用性.