基于混合遗传粒子群算法的混沌系统参数估计

针对粒子群算法容易出现"早熟"的缺点,提出了一种改进的混合遗传粒子群(hybrid genetic particle swarm optimization,HGPSO)算法。在粒子群算法的迭代中引入淘汰机制,将满足淘汰条件的粒子与当前适应度最优的粒子进行多后代择优交叉和一定概率的变异操作,以期得到适应度更优的新粒子,代替被淘汰粒子。通过对4个典型函数的测试表明,该算法能够有效地克服"早熟"现象,提高了全局寻优的能力。将改进的算法用于Lorenz混沌系统的参数估计。仿真结果表明,即使在加入测量噪声的情况下,该算法仍能够对系统的未知参数做出有效的估计。     

基于粒子群算法的连续性消耗应急资源调度

以连续性消耗应急过程为背景,运用粒子群算法求解多目标的应急资源调度数学模型.由实际的应用环境,考虑每个出救点应急资源的起始运输量,以应急系统施救成本费用和因施救不及时造成损失的双重角度构造模型的目标函数.针对该模型的特点,设计粒子群算法求解方法和步骤,实现了一步求解.并且讨论了不同参数组合对粒子群算法求解效率的影响.数值算例验证了所建立模型的合理性及其粒子群算法的可行性和有效性.     

车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

混合区间粒子群算法

提出了一种新的混合区间粒子群算法,该算法包含两部分,首先应用区间优化算法删除大部分不含有全局最小点的搜索区间,其次在剩余的搜索空间产生粒子群算法的初始种群,应用粒子群算法和区间算法共同解得全局最小值。数值实验表明,该方法快速、有效。     

动态环境下分布式自适应粒子群优化算法

针对现有粒子群算法的不足,提出一种基于微粒自身信息的环境变化检测方法,同时采用分布式处理模式,通过激活粒子群中的停滞粒子适应环境变化,不仅降低了的算法复杂度,而且提高了算法对复杂环境的自适应能力.对于有界连续函数,证明新算法能依概率收敛于全局极小点.应用抛物线函数和Rastrigin函数构造的复杂动态环境对该算法进行验证,并同APSO、D-PSO算法进行了对比.实验结果表明,在复杂的动态环境中,DAPSO算法具有更好的适应性.     

基于粒子群算法的同步时序电路初始化

针对同步时序电路的初始化问题,提出了一种新的实现方法。当时序电路中有未确定状态的触发器时,就不能顺利完成该电路的测试生成,因此初始化是时序电路测试生成中的关键问题。时序电路初始化的核心就在于寻找一个测试序列,把电路引导到一个确定的状态。利用粒子群优化算法生成最短的初始化序列,使最优粒子最大限度地初始化电路中的触发器。针对ISCAS’89标准时序电路的仿真结果表明,与其他现有初始化方法相比,该算法能在初始化触发器数量和序列长度上取得更好的结果,证明了该算法的有效性。     

基于Nelder-Mead单纯形法的改进量子行为粒子群算法

针对PSO算法搜索精度较低,并且在复杂多模态函数优化中,容易陷入局部极值的问题,提出了一种改进的量子行为粒子群优化算法。研究了该算法的基本原理、给出了算法流程并采用正交试验的方式获得了一套通用性较强的算法参数。并以CEC’13的28个测试函数作为测试集,采用Wilcoxon符号秩检验将NM-QPSO算法分别与PSO算法和QPSO算法的误差进行比较试验。试验表明:NM-QPSO算法在统计意义上优于传统的PSO算法和QPSO算法,并且在高维函数优化中,具有显著优势。     

基于免疫粒子群算法的组合预测方法

给出了基于粒子群算法的组合预测方法,并引入免疫算法对其进行了改进:一方面利用免疫算法的免疫记忆和自我调节机制提高其全局搜索能力,避免算法陷入局部最优解;另一方面利用免疫算法的接种疫苗和免疫选择机制增强其性能,防止算法在优化过程中可能出现的退化现象。实例证明,基于免疫粒子群算法的组合预测方法可操作性强,通用性好,误差明显小于各个参与组合的预测模型,并优于基本的粒子群算法和加速遗传算法。     

基于蜂群-粒子群算法的天然林空间结构优化

天然林空间结构包含林木的空间位置信息,影响着林木的生长、竞争、林分的稳定及森林的发展,其优化是个多目标规划问题。提出一种蜂群-粒子群(ABC-PSO)混合算法,该算法在初始粒子产生机制、随蜂数量及循环机制上对蜂群算法做了改进,并将其应用到天然林空间结构多目标优化中,最终建立能够兼顾林木分布格局、林木大小分割、林木竞争的优化模型。仿真实验表明,蜂群-粒子群算法提升了森林健康等级,解决了森林空间结构多目标优化问题。     

基于极坐标复运算的粒子群优化算法

提出了一种新的基于极坐标复运算的粒子群优化算法(PSO),命名为极坐标粒子群优化算法(PPSO),并在文中进行期详细的数学描述。分别针对Schaffer’sf6构造函数和Handlod’sfH构造函数进行的PPSO算法和基本粒子群优化算法(SPSO)对比寻优测试结果表明:极坐标系和复数运算的采用、重叠空间搜索法的设计和粒子密度径周比w(RDRC)的引入,使得PPSO算法更易于稳定地、快速地、智能化地实现目标寻优。     

基于多Agent粒子群优化的多步SVR模型预测控制

提出一种基于多Agent粒子群优化支持向量回归机（support vector regression, SVR）参数的优化算法,并利用该算法建立多步预测控制模型,对非线性系统进行预测控制。通过预测控制的机理推导出满足滚动优化目标函数的多步预测输出的控制律。将该模型与基于遗传算法优化的RBF神经网络预测控制器、基于粒子群优化的多步SVR模型预测控制器和基于遗传算法优化的多步SVR模型预测控制器进行比较分析,仿真结果表明该预测控制模型优于其他控制器,具有良好的预测性能,可有效的对非线性系统进行预测控制。     

基于粒子群优化的卡尔曼滤波去耦算法

针对相控阵雷达导引头由于前向通道增益和波束控制增益刻度尺度不同引起的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)去耦中误差量过大的问题,提出了基于粒子群优化的EKF去耦算法。采用了最小均方差为适应度函数,对两个增益参数进行组合优化,然后通过建立EKF的系统模型,推导了提取的视线角速率与增益参数之间的关系,使得滤波后的估计值为最优的后验估计。最后,通过仿真表明该算法可以很好地解决误差量过大的问题,并验证了所提算法在相控阵雷达导引头去耦和视线角速率提取中的有效性。     

基于Tent映射的混沌混合粒子群优化算法

为改善基本粒子群优化算法的寻优性能,通过算法混合,在粒子群优化算法中逐步引入优进策略和混沌搜索机制,以加强粒子群的局部寻优效率和全局寻优性能。并将粒子分为两类,分别执行不同的进化机制,实现协同寻优,从而构建为一种新的混沌混合粒子群优化算法。标准测试函数的仿真优化结果表明,该混合算法对较大规模的复杂问题具有较强的求解能力。算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,性能明显优于标准粒子群优化算法以及遗传算法等单一的随机搜索方法。     

基于粒子群优化算法的广义累加灰色模型

探讨定性分析与定量计算相结合的广义累加生成技术,讨论基于粒子群优化算法(particl swarm optimization algorithm, PSOA)的累加矩阵求解方法和间接灰色模型的优化算法。首先分析和总结4类典型序列的累加生成矩阵模式与参数结构,然后根据实际问题选择合适的累加生成矩阵模式,并用模式中的参数与背景值修正向量共同构成待求粒子。借助粒子群优化算法,以间接灰色模型的平均相对误差为适应度函数,以其最小为目标,通过迭代求解累加生成矩阵和背景值修正向量。实例计算表明,该优化模型不仅具有较高的模拟和预测精度,而且能够较好地跟踪波动序列和高增长序列的变化趋势。     

基于粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法

针对无人水面艇(unmanned surface vessel, USV)集群在路径规划中的协同避碰问题,提出了基于滚动优化策略结合粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法。首先,通过已有雷达、光电等传感器参数指标建立综合视域模型;其次,采取基于正切函数的惯性权重调整结合线性调整学习因子的方法来提高粒子群优化算法的全局搜索能力,同时,在适应度函数中加入转艏角控制来提高路径的平滑性;最后,利用改进后的粒子群优化算法规划出每个综合视域内的路径。仿真实验结果表明,该优化算法能实现USV集群的实时避碰,并快速为USV集群规划出平滑、安全的全局最优无避碰路径。     

基于离散粒子群算法的研制费用优化模型

首先给出了武器装备研制费用和效能的期望值模型。通过Delphifa法确定期望值。提出了费用参数矩阵的概念,根据研制武器系统效能等设计值与期望值绝对差最小原则,建立了基于离散粒子群的费用参数优化模型,并进行了仿真实现。结果表明该方法可行,为武器装备研制的性能参数设计和费用优化提供了一种新方法。     

基于粒子群优化算法的KK分布参数估计方法

针对KK分布的参数估计,首先介绍了半经验估计法,然后提出了一种基于粒子群优化的估计方法。该方法将杂波数据统计直方图与KK分布概率密度函数在部分采样点上的差异作为代价函数,通过粒子群优化搜索参数的最优值。通过蒙特卡罗方法对半经验估计法在权重参数不同时的性能进行了仿真,然后分析了杂波数据样本点数的多少等因素对所提算法精度的影响,最后基于实测合成孔径雷达图像杂波数据对该算法进行了验证。仿真结果表明,该算法对KK分布参数具有良好的估计性能,KK分布与K分布等相比,对合成孔径雷达图像杂波数据具有更强的拟合能力。     

一种基于粒子群优化的信息隐藏方法

针对以灰度图像为掩体信号的数据隐藏,提出了一种基于粒子群优化技术的空间域信息隐藏方法。该方法首先运用粒子群优化算法快速搜索到一个较优的映射矩阵,然后将待隐藏的信息通过该映射进行置换;最后,将置换结果嵌入到掩体图像灰度信息中。实验结果表明,与基于遗传算法的信息隐藏方法相比,该算法花费时间少,嵌入信息后的图像质量好。     

基于粒子群-遗传的混合优化算法

提出了一种基于实数编码的粒子群优化和遗传算法的混合优化算法,该算法首先由粒子群优化进化一定代数后,将最优的M个粒子保留,去掉适应度较差的pop_size M个粒子。然后以这最优的M个粒子的位置值为基础,选择复制得到pop_size M个个体,并进行交叉、变异等遗传算法运算。最后将保留的M个粒子位置值与遗传算法进化得到新的pop_size M个体合并形成新的粒子种群,进行下一代进化运算。该算法在进化过程中能进行多次信息交换,使两种算法互补性得到更充分的发挥。通过5个函数优化实例与其他多种算法的对比研究,表明该算法收敛性能好,运算速度快,优化能力强。此外,还研究了最优粒子保留规模M以及粒子群优化进化较少代数规模对算法性能的影响。