基于CCPSO及PP模型的洪灾评估方法及其仿真应用

以求解洪水灾情评估问题为背景,针对洪灾评估模型参数难以优化这一问题,研究了一种混沌文化粒子群算法(CCPSO)。该算法将PSO纳入文化算法的框架,并在算法中引入局部遍历搜索性能较强的混沌搜索,组成基于PSO的群体空间以及基于混沌优化的信念空间,通过两个种群的独立演化及信息交流来提升算法的全局寻优能力。典型的测试函数的测试结果表明,CCPSO可以有效克服PSO存在的早熟收敛问题,全局收敛能力较PSO有较大提高。同时,为提高洪水灾情评估的灾情分辨率,提出一种基于CCPSO及投影寻踪模型的洪灾评估方法,该方法采用一种修正Logistic曲线来建立洪灾评估的投影寻踪模型,并使用CCPSO来优化投影指标函数以及模型参数。仿真应用结果验证了该方法的合理性及有效性。     

基于改进的二维交叉熵及Tent映射PSO的阈值分割

最近提出的二维交叉熵阈值分割方法所依据的灰度级-平均灰度级直方图存在错分,且寻求最优阈值时,即使采用递推算法仍需遍历整个搜索空间,运行速度有待进一步提高。为此,本文给出改进的灰度级-梯度二维直方图,据此导出了相应的二维最小交叉熵阈值选取公式及其递推算法,并且采用改进Tent映射混沌粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法搜寻二维最优阈值。大量实验及与现有二维交叉熵方法的对比表明,所提出的方法在计算最优阈值时尽可能考虑了所有目标点和背景点,从而使分割结果更加精确;而求取阈值因只需遍历其中小部分解空间,使运行时间约减少到原来的10%~40%。     

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.     

N 阶色散媒质宽频电磁散射特性的高效分析

在目标宽频电磁响应分析中引入Maehly逼近理论,应用矩量法(method of moments, MOM) 求解给定频带内若干节点处目标的表面电、磁流,以形成关于电、磁流的Chebyshev多项式逼近,最后转化为Maehly逼近以提高计算精度。结合PMCHW方程,对各种形状三维介质目标、N 阶色散介质目标的宽带电磁散射特性进行了分析。数值仿真表明：在不占用更多内存的情况下,Maehly逼近方法能够有效提高宽频分析的计算效率。     

混沌时间序列的混合预测方法

提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和广义自回归条件异方差模型(GARCH)的混沌时间序列的混合预测方法.首先利用小波变换将混沌时间序列分解和重构成概貌时间序列和细节时间序列; 然后利用PSO-LSSVM模型预测概貌时间序列的未来值,采用GARCH模型预测细节时间序列的未来值;最后将概貌时间序列和细节时间序列的未来值求和作为最终的预测结果.采用该方法对Mackey-Glass和变参数Logistic混沌时间序列进行预测. 结果表明该方法能精确地预测混沌时间序列,验证了文中所提方法的有效性.     

混合粒子群算法在柔性工作车间调度中的应用

混沌是一种新颖的优化技术,具有随机性、遍历性的特点和易跳出局部极值的能力。为了提高粒子群优化算法(PSO)的性能,在PSO中引入混沌,优势互补,提出了一种混合PSO算法,并应用于柔性工作车间调度问题的求解。首先基于混沌对PSO的参数进行自适应优化,实现全局搜索与局部搜索间的有效平衡;然后,在PSO的搜索过程中引入混沌局部搜索策略,来提高解的精度和收敛速度。实验比较结果验证了该算法的全局搜索性能。     

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。     

结合局部理想点搜索的多目标粒子群算法

提出了一种结合约束二次逼近优化(bound optimization by quadratic approximation,BOBYQA)搜索算法的理想点法对非支配解进行局部优化的混合多目标粒子群方法(local search with multiobjective particle swarm optimization, LSMOPSO),以提高多目标粒子群算法的收敛性能和非支配解集的精度与多样性。LSMOPSO算法使用拥挤距离选择领导粒子组成领导粒子集,并对其进行理想点局部搜索;分析比较了全局理想点和局部理想点对算法性能的影响,提出基于局部理想点的局部搜索策略;在粒子的设计空间的多个维度上引入均匀变异操作,降低算法陷入局部最优的可能。基本测试函数的求解结果表明,算法的收敛速度很快,而且搜索到的非支配解集的精度高、多样性好。     

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。     

基于进化PSO算法的稀疏捷变频雷达波形优化

为了提高稀疏捷变频(sparse frequency agility,SFA)雷达信号在稀疏重构中的精度和稳定性,提出一种基于进化粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的SFA雷达信号的优化设计.首先,推导了SFA雷达的信号模型和稀疏重构时的字典矩阵.然后,以最小化SFA雷达信...     

混合混沌量子进化算法

针对量子进化算法计算量大、收敛速度慢以及容易出现早熟等问题, 提出混合混沌量子进化算法. 该算法采用混沌 初始化方法产生初始种群, 使种群具有较好的多样性;采用简单量子旋转门更新当前种群中的非最优个体, 降低算法的计算量; 提出混合混沌搜索策略以提高算法的收敛速度和全局搜索能力. 大量的测试表明, 与量子进化算法、实数编码量子进化算法和 混合量子遗传算法相比, 所提出的算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力. 大量的测试也表明, 若将混沌引入量子进化算法, 则混合混沌搜索策略的综合性能明显优于载波混沌策略, 在大多数情况下优于混沌变异策略. 本文提出的算法是惟一的每次测试 都收敛的算法, 且实现简单, 便于工程应用. 将其用于求解城市道路的交通信号配时优化问题, 实际效果令人满意.     

一种新型自适应混沌粒子群算法在联盟运输调度问题中的研究

提出了一种新的自适应混沌粒子群优化算法.该算法在运行过程中根据群体适应度方差和最优解的大小确定当前最佳粒子引入混沌搜索有效位置的概率,有效结合粒子群全局和混沌局部搜索,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决联盟运输调度问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

近空间多武器平台对地攻击多阶段模型及算法

针对近空间多武器平台对地攻击问题,综合考虑了作战资源、目标毁伤、己方损耗、飞行最短路径等四项关键战技指标,建立了多阶段优化控制模型,给出了相关的推理过程。为避免动态规划及序列规划的计算复杂性,通过设计合适的表达方法,使粒子与可行解对应,给出了改进的粒子群优化算法及算法详细步骤,并分析了改进的粒子群算法快速全局优化的特点,说明该算法能找到优化问题的全局最优解。最后对多阶段优化问题分别用改进的粒子群算法进行求解,仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的飞行控制器参数寻优

提出了一种自适应参数策略的混沌粒子群优化算法。该方法将自适应加速度系数调整策略引入到PSO中,以有效地控制全局和局部搜索,并利用混沌运动的遍历性在解空间产生较大规模的初始群体,从中择优选出分布均匀的初始种群以提高粒子的质量,同时根据种群适应度方差对陷入早熟收敛的粒子进行混沌扰动,提高算法收敛的精度。将该方法用于飞行控制器的参数优化设计中。仿真结果表明:使用该方法能够有效地解决飞行控制系统的参数优化设计,极大地提高了飞行控制器参数的设计效率。     

基于改进PSO算法的连铸二冷过程优化仿真

连铸小方坯二冷过程优化是在实现二维传热建模和数值求解的基础完成的。冶金准则的多目标性,模型数值离散化大的计算量以及凝固相变存在引起模型求解的非线性,导致传统优化方法搜索效率低下。采用粒子群算法优化连铸二冷过程。为加强局部搜索能力,引入混沌序列对陷入局部极小点的惰性粒子重新初始化,在迭代中产生局部最优解的邻域点,帮助惰性粒子逃离束缚并且快速搜寻到最优解。仿真结果表明,改进的PSO算法有更好的搜索效率,取得了较好的效果。     

双混沌神经网络及其在优化问题中的应用

分析了三种现有的混沌神经网络模型的优化性能,针对目前混沌神经网络收敛率不高和搜索时间较长的问题提出了一种双混沌神经网络。它不同于以往的混沌神经网络改进方法,不是延长退火时间或改变混沌程度来提高网络性能,而是通过混沌迭代搜索使混沌神经网络在有限步内找到全局最优解的初值来提高收敛率与收敛速度。这种方法能使混沌神经网络在应用中具有更好的全局优化能力,并且可以缩短混沌神经网络的搜索时间,对旅行商问题求解的仿真对比和函数优化问题的仿真,说明了新方法比现有方法具有更好的收敛率和更短的搜索时间。     

基于私有云和改进粒子群算法的约束优化求解

为提高约束优化模型的求解准确度和运算速度,针对粒子群算法及其计算方法进行了改进。引入多样化机制避免算法陷入局部最优的危险:创建多个子群将决策空间划分为多个搜索子空间,多子群独立搜索以保证群间解的多样化;用量子粒子代替普通粒子,为其添加服从球状分布的伴随粒子来提高群内解的多样化。多样化的引入增加了计算量和计算复杂度,利用并行计算提高算法运行速度:分析了改进粒子群算法并行计算的方法,在私有云计算平台上编写了基于MapReduce的并行求解流程。实验结果表明,本文方法具有较高准确度,算法的稳定性也较好,运算速度可成倍提高。     

基于粒子群优化的波束空间广义旁瓣相消算法

针对广义旁瓣相消(generalized sidelobe canceller, GSC)算法运算量大, 在波束形成中存在旁瓣较高、稳健性差的问题, 提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的波束空间GSC算法。首先, 建立一种优化自适应转换矩阵将信号处理过程由阵元空间转换到波束空间, 通过减小自由度来降低算法的运算量。其次, 构建最小均方误差适应度函数, 在波束空间中利用压缩因子PSO算法充分利用接收数据的相关性, 缩减与期望信号误差并降低波束旁瓣。所提算法在降低算法运算量的同时, 解决了波束旁瓣过高的问题, 并在低快拍、强干扰条件下具有较好波束形成能力, 算法稳健性好。     

改进粒子群算法优化 BP 神经网络的短时交通流预测

为提高 BP 神经网络预测模型的预测准确性, 提出了一种基于改进粒子群算法优化 BP 神经网络的预测方法. 引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异, 改进了粒子群算法的寻优性能, 利用改进粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练 BP 神经网络预测模型求得最优解. 将该预测方法应用到实测交通流的时间序列进行有效性验证, 结果表明了该方法对短时交通流具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.     

考虑全过程优化的支持向量机预测方法

针对支持向量机（support vector machine, SVM）预测过程中影响因素选择、输入特征集优化、核函数选择及参数优化方面存在的问题,提出了一种全过程优化方法。首先使用频繁模式增长关联规则分析和模糊贝叶斯网络组合模型来解决影响因素选择中存在的主观性问题,然后使用在异常值处理和类内距离与类间距离方面进行改进的模糊C均值聚类算法优化输入特征集,减小支持向量机预测模型冗余度及训练样本集过修正度,通过比较各核函数的特点选择径向基核函数作为SVC的核函数,改进了粒子群优化算法中微粒速度和位置函数及惯性权重值算法,使用该方法优化SVM参数并建立预测模型。最后，通过案例运算和分析,证明该文方法具有更高的预测精度。