改进的混沌粒子群优化算法

针对传统的简单粒子群算法(SPSO)早熟、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进的混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法根据混沌算法遍历性的特点,选择合适的混沌映射提取SPSO初始种群,使粒子均匀分布在解空间。当SPSO陷入早熟时,CPSO在最优解周围的区域内进行混沌搜索,取代原来种群中的部分粒子,带领种群跳出局部最优。对7个标准测试函数的寻优测试表明:CPSO算法在寻优精度、速度、稳定性等方面均优于SPSO。     

融合混沌和捕食搜索的混合粒子群算法

针对标准粒子群算法在处理复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了新的混合粒子群算法.该算法利用混沌运动的遍历性、对初始条件的敏感性等特性进行群体的混沌初始化,且捕食搜索策略可以通过调节限制级别的控制粒子群的搜索空间,从而平衡全局搜索和局部搜索.测试结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力.     

粒子群遗传融合算法

提出一种融合粒子群算法和遗传算法改进优化算法,该算法首先采用一种自适应弹性粒子群算法,弹性地修正粒子速度的幅值,有效地避免了粒子群算法的早熟收敛问题。再与遗传算法融合,模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,先采用自适应弹性粒子群算法获得进一步的提高。再经过提高、交叉、变异三步,获得最优解。以动态系统FCRNN的设计为例,改进算法收敛速度快,误差精度高。     

一种改进的混沌粒子群优化混合算法

提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力.通过对3个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化（DEPSO）算法相比,全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高.     

基于遗传粒子群混合的可重入生产调度优化

可重入生产调度优化问题是个NP难问题,针对可重入生产调度的特点,对该优化问题进行数学规划建模,并通过一些定义将模型映射为有向图,以便于智能搜索算法的应用.结合粒子群算法收敛速度快与遗传算法全局搜索能力强的特点,进行优势互补,并优化设计相关参数,构造了一种混合算法.运用混合算法对供应链优化调度问题模型进行求解,与标准遗传算法、粒子群算法的求解结果进行比较,结果表明混合算法有着更好的优化性能.     

基于混沌粒子群算法的结构可靠性优化设计

针对基本粒子群算法的早熟问题,充分运用混沌优化与粒子群优化的搜索特性,动态收缩搜索区域,将混沌粒子群算法应用到结构可靠性优化理论,建立结构系统可靠度约束下最小化结构质量的优化模型,提出基于混沌粒子群算法的结构可靠性优化设计方法.利用该优化方法进行框架结构优化设计.研究结果表明:运用所提出的可靠性优化设计所得结果显著优于运用基本粒子群算法和最佳矢量型算法所得结果;该方法易于实现,稳定性好,具有较好的工程实用价值和较强的开发能力.     

混合粒子群算法在地震波阻抗反演中的应用

为提高地震波阻抗反演的精度,提出了一种结合了混沌和遗传思想的混合粒子群算法。算法在搜索初期,加入了混沌思想,使算法具有了遍历性。在粒子更新过程中,又加入了选择、交叉、变异思想,增强了粒子之间的联系和粒子的多样性,使算法收敛速度更快,更容易跳出局部极值。针对模型对该算法进行了测试与对比,测试结果表明,该算法在反演精度上明显优于传统粒子群算法; 对算法的抗噪性进行了分析,在模型中加入15%噪声时,虽有一定误差,但符合度依然较好,表明本算法具有一定的抗噪声能力; 最后将算法用于实际地震资料,得到了良好的效果,表明本算法具有一定的实用价值。     

基于粒子群和人工蜂群算法的混合优化算法

提出一种基于粒子群(PSO)和人工蜂群算法(ABC)相结合的新型混合优化算法—PSOABC。该算法基于一种双种群进化策略,一个种群中的个体由粒子群算法进化而来,另一种群的个体由人工蜂群算法进化而来,并且在人工蜂群算法中按轮盘赌的方式选择个体进化所需的随机个体。此外,算法采用一种信息分享机制,使两个种群中的个体可以实现协同进化。对4个基准函数进行仿真实验并与ABC进行比较,表明本文提出的算法能有效地改善寻优性能,增强摆脱局部极值的能力。     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

一种混沌粒子群算法及其仿真研究

分析了基本粒子群优化（PSO）算法易于发生早熟收敛的原因，在此基础上提出了一种混沌粒子群优化（CPSO）算法根据个体适应值自适应调整粒子的位置分布，既保证了收敛速度又兼顾了全局收敛性，仿真结果表明该算法比基本粒子群算法有更优的性能。     

基于自适应混沌变异的k-均值聚类粒子群算法

针对经典粒子群(PSO)算法易出现早熟收敛和搜索精度差的缺陷,提出了一种基于混沌变异的k-均值聚类PSO优化算法(FCPSO).该算法首先通过k-均值聚类方法把粒子群分成若干个子群体,从而在迭代过程中每个粒子根据其个体极值和所在子种群中的全局极值来更新自己的位置和速度.其次,在算法中引入自适应混沌变异,有效的增强了子群体之间信息交换和经典PSO算法跳出局部最优解的能力.对几个典型可变维函数的测试结果表明,该算法是非常有效的.     

一种新的粒子群算法与人工鱼群算法的混合算法

通过分析粒子群算法和人工鱼群算法的优缺点,利用粒子群算法收敛速度快及人工鱼群算法能较好地收敛到全局最优解的特点,提出了一种新的混合算法.算法以粒子群为基础进行设计,根据人工鱼群的公告板、群聚和随行策略的模式对粒子群进行速度与位置变更,使原有的粒子群变成具有一定智能的粒子,从而达到提高搜索精度及效率的目的.通过Generalize-Schwefel等3个经典函数进行优化仿真后发现,该混合算法具有搜索精度更高及收敛速度更快的特点,同时该算法在求解高维问题时具有明显优势.     

粒子群与遗传算法的混合算法

针对粒子群算法直接用于求解离散旅行商优化问题会存在诸多困难,通过分析粒子群算法、遗传算法各自优缺点,将粒子群算法、遗传算法有效结合组成混合算法用于求解离散旅行商问题.混合的目的在于保持两种算法各自的优点,并有效地避免各算法原有的不足.对3个不同规模的巡回旅行商问题进行实验,结果表明:混合算法提升了算法的局部搜索能力.     

一种基于杂交机制的改进的双子群粒子群优化算法

为了克服粒子群算法的早熟收敛问题和易陷入局部最优问题,本文提出了一种新的基于双子群的改进粒子群优化算法,通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同,扩大搜索范围,并借鉴杂交机制,使搜索速度更快,收敛精度更高。再采用自适应惯性权重的粒子群算法,根据种群的进化状态来动态调整惯性权重。     

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.     

一种基于双子群的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题,提出了一种基于双子群的改进粒子群优化算法(TS-IPSO),通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同,扩大搜索范围,借鉴遗传算法的杂交机制,并采用惯性权值的非线性递减策略,加快算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力,降低了算法陷入局部极值的风险.实验结果表明该...     

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.     

基于云自适应遗传算法的改进BP算法

针对标准BP算法对初始权值敏感、收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性,以及遗传算法的全局搜索能力、收敛速度快等特性,提出了云自适应遗传改进BP算法.该算法首次将云模型和遗传算法结合调整神经网络的权值和阈值.由X条件云发生器产生改进的自适应交叉概率和变异概率.实验结果表明:云自适应遗传改进BP算法比标准BP算法收敛速度快.     

基于混合粒子群优化算法的机组负荷最优调度

粒子群优化(too)算法是一种现代启发式算法,提出一种基于混合粒子群优化算法的机组负荷的调度方法,该方法考虑了机组的经济性和安全可靠性.优化了机组的调度运行方式.