微粒群优化算法研究

微粒群算法(PSO算法)是模拟鸟类、鱼群等的群体智能行为的一种启发式全局优化技术.通过介绍微粒群优化算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响,给出了各种改进的微粒群算法形式以及研究现状,归纳了微粒群算法的国内外应用进展及研究方向.     

小生境微粒群优化算法

将小生境技术引入到微粒群优化算法之中,设计出一种小生境微粒群优化算法。该算法除了始终赋予微粒生命力,还将位置重叠的差适应值微粒在搜索空间重新启动。通过对4个常用测试函数进行优化计算,仿真结果表明小生境微粒群优化算法比基本微粒群优化算法具有更好的优化性能。     

分段式微粒群优化算法

提出一种分段式微粒群优化算法。该算法将所要搜索的区域分成若干段,首先在每一区段内搜索出区段的最优位置,然后将各区段的最优位置组成一微粒群,继续搜索全局最优位置。通过对5个常用标准测试函数进行优化计算,仿真结果表明:分段式微粒群优化算法能有效地搜索到全局最优解,具有比基本微粒群优化算法更快的搜索速度和更好的优化性能。     

基于微粒群算法的分布式发电优化配置

利用混沌动力学的随机性和遍历设计群体运动模式,提出一种改进的微粒群算法.以运行成本和网络损耗为目标,对分布式发电的优化选址与定容问题加以求解,获取最优的分布式电源安装位置和容量,并针对标准测试系统进行了仿真计算与分析,仿真结果验证了所提方法的有效性.     

两群替代微粒群优化算法及其应用

提出一种两群替代微粒群优化算法（TSSPSO）,并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群,其中一分群微粒朝着最优微粒飞行,另一分群微粒朝着相反方向飞行;飞行时,每一微粒不仅受到微粒本身飞行经验和本分群最优微粒的影响,还受到全群最优微粒的影响。搜索时,每一次迭代均以一定的替代率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中相同数目的劣势微粒。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较,结果表明：两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。将两群替代微粒群优化算法用于常压塔汽油干点软测量,建立基于两群替代微粒群优化算法的汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据的比较,表明基于两群替代微粒群神经网络的软测量模型精度高、性能好。     

微粒群优化神经网络算法的研究

介绍了微粒群算法的基本原理、特点,分析了常用的BP网络结构,提出了微粒群优化神经网络算法,实验结构表明,该算法优化了神经网络结构,从而提高了神经网络的模式分类性能。     

一种基于聚类分析的小生境微粒群优化算法

为了寻找多峰函数的多个极值点,在标准微粒群优化算法的基础上,提出一种基于聚类分析的小生境微粒群优化算法.采用基于密度的聚类分析方法辨识和构造小生境微粒子群,通过这种多子群方法,可以保持种群多样性,直接搜索到所有的局部/全局最优点.实验测试结果表明,该算法对一元函数优化和多元函数优化都有很好的效果.图6,参10.     

微粒群优化算法的研究现状与发展

针对群体智能算法(SIA)中引起广泛兴趣的微粒群优化算法(PSO)的基本原理、框架,介绍了PSO的一些研究现状及其进展,最后提出了PSO有待进一步研究的若干方向和工作.     

差分演化的微粒群算法

针对基本粒子群算法易陷入局部极小点、搜索精度不高等缺点,在算法改进方面引用差分演化算法的变异操作提出了差分演化的PSO算法,并用matlab仿真证明该算法的可行性。     

动态分群的微粒群优化算法

在分析基本微粒群优化算法的基础上,引进分群思想,提出了一种动态分群的微粒群优化算法(DPSO)。根据适应值的大小将微粒群分成两个或多个分群,然后,每个分群采用不同的策略分别搜索,得到输出最优值。将动态分群的微粒群优化算法用于一些常用测试函数的优化问题,实例计算表明:DPSO具有较强的全局寻优能力。将DPSO用于延迟焦化装置粗汽油干点软测量,所建模型的泛化性较好,模型具有较高的精度。     

用于跳频分量搜索的环形拓扑粒子群算法

在分析粒子群局域最优模型和拓扑结构影响的基础上,提出采用环形拓扑的粒子群算法对跳频信号分量进行搜索.通过粒子之间的信息交互程度控制,实现了粒子在分量时频中心的自动聚集,克服了应用匹配追踪和传统多峰粒子群优化算法对跳频信号自适应分解时存在终止条件难以确定和需要先验知识的问题.     

基于粒子群算法的平面刚架及组合结构的优化

桁架结构受力简单,内力只有轴力,刚架结构的受力、内力情况则相对要复杂得多,故传统平面结构优化的研究多是对桁架结构的研究,针对刚架结构或刚架与桁架的组合结构研究甚少.然而,现实工程中的结构多是刚架或组合结构,仅仅对桁架结构进行优化研究远远不能满足现实工程的需要.粒子群优化算法(PSO)是近些年发展起来的一种基于群智能的演化运算技术,概念简单、易于实现,且具有良好的智能背景.本文基于粒子群优化算法对平面刚架及平面组合结构的有应力约束和位移约束的尺寸优化问题进行了研究,并将所得优化结果与改进的可行域算法(MMFD)、序列线性算法(SLP)、序列二次规划(SQP)等传统优化算法的结果进行比较.结果表明粒子群优化算法具有良好的全局收敛性与稳定性,能够更好地解决平面刚架及平面组合结构的优化问题.     

基于变邻域粒子群的短波频率选择算法

为了快速寻找短波频段内的目标频点,结合宽带频谱感知技术,提出了基于变邻域粒子群搜索(V N S-PS O)的短波双向探测频率选择算法.现有的探测频率选择算法依据频点的平均信噪比进行评估选优,未考虑短波信道的小尺度随机衰落特性,难以满足实时选频的要求.文中VNS-PSO算法依据大尺度衰落的相关特性,采用最大分离法得到初始探测频点集,以此来划分相关邻域;针对邻域内频点质量选择性衰落特点,采用粒子群优化算法搜索邻域内频点,得到邻域内最优解;通过变换邻域,得到全局最优解.仿真实验表明:最快速度建链时,VNS-PSO算法较VNS-RS、AASS、RSS算法M TOBC分别降低17.1％、18％、85.5％,当CPOS=0.9,建链时间分别降低2.5％,42.6％,81.7％,缩短了建立可通链路的时间;最优频点建链时,VNS-PSO算法较VNS-RS、AASS、RSS算法M TOBC分别降低11％、12.5％、45％,当CPOS=0.9,建链时间分别降低22.2％、22.4％、44.4％,短时间可找到最优频点.     

混沌粒子群算法及其在桁架结构优化设计中的应用

文章提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法，它利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性、随机性等特点，对标准粒子群优化算法进行了改进。在算法的初始化阶段，对粒子的位置混沌初始化；在算法运行过程中，对粒子的位置进行混沌更新和粒子群更新相结合的更新方式，使全局收敛与局部收敛达到一定平衡。将该算法应用于桁架结构的优化设计，与标准粒子群算法优化的结果相比较，混沌粒子群算法提高了对多维空间全局搜索能力，可有效避免早熟收敛现象。     

基于侦察学习策略的粒子群算法优化

针对粒子群算法收敛能力不足和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于侦察学习策略的新型粒子群算法。 算法首先利用拓扑结构构建粒子种群,其次采用联合因子均衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力,并通过侦察学习策略改进算法的速度和位置公式进而产生候选解;Wilcoxon 秩和检验结果和CEC2017 基准函数检测结果表明,新型粒子群算法的收敛能力,最优解精度以及算法稳定性更好,说明算法性能得以提升。     

基于微粒群算法的投资决策研究

投资组合是现代金融领域的一个研究热点,本文将投资模型中控制投资风险过大的风险因子e引入的基本微粒群算法,用来解决投资决策问题,取得较好的效果。实验数据表明微粒群算法高效、可靠,具有很强的使用价值。     

基于模糊推理的粒子群优化算法

针对无约束优化问题,提出了基于模糊推理的粒子群优化算法,该算法针对粒子群优化算法搜索能力的不足,先引入平均粒子,然后引入模糊推理来改进粒子群的速度更新公式,再利用模糊推理动态地改进算法惯性权重和速度更新公式的权重因子,再结合混沌扰动增加算法后期的局部搜索能力.数值试验采用12个测试函数并有5个算法进行对比,数值试验证明,改进算法的搜索能力有较大的提高.     

基于模糊粒子群算法的非线性函数优化

针对非线性函数优化问题,提出一种新型的模糊粒子群算法.该算法基于模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点.算法在Matlab 2008环境下编程实现,针对几个典型复杂的非线性函数进行优化测试.实现结果表明:模糊粒子群算法是一种简单有效的算法,具有良好的有效性和鲁棒性.