自主式粒子群优化模型研究

建立了自主式粒子群优化模型,进一步完善了经典粒子群优化算法的学习机制,提高了粒子学习的自主性.在该模型的基础上,针对自主选择共享信息问题,提出了一种学习榜样自主获取的粒子群优化算法,该算法粒子依据自身的内在特征合理地选择学习榜样,充分地利用了进化过程中产生的信息,有效抑制共享信息的流速.对常用单峰多峰基准函数进行了测试,验证了该算法的效率和优越性.     

自主式粒子群优化模型研究

建立了自主式粒子群优化模型,进一步完善了经典粒子群优化算法的学习机制,提高了粒子学习的自主性。在该模型的基础上,针对自主选择共享信息问题,提出了一种学习榜样自主获取的粒子群优化算法,该算法粒子依据自身的内在特征合理地选择学习榜样,充分地利用了进化过程中产生的信息,有效抑制共享信息的流速。对常用单峰多峰基准函数进行了测试,验证了该算法的效率和优越性。     

用于跳频分量选取的修正适应度距离比粒子群算法

跳频信号参数估计是跳频信号截获、干扰的前提,而传统Cohen类时频分析方法存在核函数选择的瓶颈.结合匹配追踪和智能计算的思想,将多峰函数粒子群优化算法引入跳频信号时频分析领域.在分析粒子适应度和粒子间距2个影响粒子搜索行为的关键因素的基础上,提出了基于改进的适应度-距离比测度的多峰函数粒子群优化算法,并应用于跳频分量自适应选取.该方法不需要跳频信号的任何先验知识和粒子群小生境参数的人为设置.理论分析和仿真结果表明,与基于环形拓扑结构、单一共享适应度信息的粒子群优化算法相比,算法成功率和参数估计精度进一步改善,该方法的邻域搜索机制和跳频分量选取具有可行性和有效性.     

基于最佳粒子共享和分层搜索的并行粒子群优化算法

为提高粒子群优化算法在优化问题中的效率,本文提出了并行粒子群优化算法(BLP-SO).基本思想是并行机制 最佳粒子共享 分层搜索.主要工作包括(1)信息共享机制中引入了区域学习,使粒子更新能参考其他粒子的信息;(2)提出了粒子群两层划分模型,底层利于扩大搜索范围,上层利于全局精细搜索;(3)证明了关于粒子群和并行粒子群收敛性定理;(4)在4个基准函数上的优化实验表明,新方法比经典的IPPSO并行粒子群算法在解的精度上提高了51.93%到96.10%.     

改进的万有引力搜索算法

针对万有引力搜索算法对一些优化问题的搜索精度不高,容易出现早熟的问题,提出了改进的万有引力搜索算法.该算法借鉴生物界中雁群的飞行特征和加权平均法,扩大了搜索范围,加强了粒子间的合作与竞争.通过对6个基准函数的仿真测试,MATLAB仿真结果表明新算法能更有效地提高全局搜索能力.     

共享历史最优信息搜索的粒子群算法

传统粒子群算法运行机理是通过粒子群全局最优和自身经验最优来搜索最优位置,不断迭代进化,以此趋近最优解,但该算法共享信息的局限性使其容易陷入局部最优.针对传统粒子群算法的不足,提出了共享历史最优搜索信息的粒子群算法.该粒子群体在搜索过程中,共享算法本次运行的种群个体历史最优信息、当前全局最优信息,及前几次运行过程中的种群个体历史最佳信息.通过5个经典函数的仿真实验测试,验证了该算法具有较强的全局搜索能力和收敛性.     

基于粒子群优化的最小属性约简算法

将最小属性约简问题转化为一个基于粒子群优化算法求解的多目标优化问题.引入基于表现型共享的适应度评价函数以提高多目标搜索算法的性能,对基本粒子群优化算法的位置更新公式进行修正使其能够有效应用于最小属性约简问题,并提出了一种用于求解该问题的二进制多目标粒子群优化算法.实验表明,本算法是有效的,并能一次运算获得多个最小属性约简.     

基于质心的改进型粒子群优化算法

为了加快粒子群算法收敛速度、提高粒子群的全局优化效率和精确度从而避免陷入局部最优解,提出了一种改进型的基于质心的粒子群优化算法模型,该模型能有效地提高粒子群之间的合作和信息共享能力。仿真结果表明基于"质心"的改进型粒子群优化算法在收敛性方面具有显著优越性。     

一种信息充分交流的扩散粒子群算法

为解决粒子群算法搜索精度不高,特别是对高维函数优化性能不佳问题,提出一种信息充分交流的扩散粒子群算法(DPSO-FCI).该算法在粒子更新方式上引入周围极值,在演化过程中粒子以一种递增方式进行扩散操作,使得种群信息得到更加充分的利用.同时,通过非线性调整惯性权重、扩散操作引导极值变化来增强群体对信息的利用能力.采用4个基准测试函数对DPSO-FCI算法进行测试,并与几种不同类型的改进粒子群优化算法进行对比.实验结果验证了DP-SO-FCI算法的有效性.     

风-光-抽水蓄能联合发电系统的优化运行

针对风-光-抽水蓄能联合发电系统各部分出力不佳导致的收益不高问题,通过改进粒子群万有引力混合算法,将混沌算法、惯性权重和改进步长因子引入传统的粒子群万有引力算法,解决传统算法的寻优能力弱、精度不高的问题.将改进后的粒子群万有引力算法应用于实际工程算例当中,优化联合发电系统各部分的出力,进而得到最大经济效益.与粒子群算法...     

一类函数优化问题的求解

针对一类函数优化问题,通过对粒子群优化算法的惯性权重和算法公式的分析,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法突破惯性权重常规取值.实验证明:该算法可以提高算法的效率,用极少次数的迭代,使原本复杂甚至不能求解的问题得以解决.算法具有迭代次数少、对高维函数的鲁棒性强与空间复杂度低等优势.     

改进型耗散粒子群优化算法

通过对标准粒子群优化算法中惯性权重的分析和对耗散理论的研究,提出了一种惯性权重正弦调整的耗散粒子群优化算法(S-DPSO),并对该算法进行了深入的分析和研究.通过对4个典型函数的仿真测试,试验结果表明S-DPSO在收敛速度和全局收敛性方面都比标准粒子群优化算法、随机惯性权重粒子群优化算法、惯性权重正弦调整粒子群优化算法、耗散粒子群优化算法和随机惯性权重耗散粒子群优化算法有明显改进.理论分析和仿真试验验证了S-DPSO的正确性和有效性.     

基于改进的PSO和HMM的Web信息抽取算法

针对传统Web信息抽取的隐马尔可夫模型对初值十分敏感和在实际应用中模型参数极易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法的隐马尔可夫模型参数优化模型,用于Web信息抽取.以似然概率值作为适应度函数,使用改进的粒子群优化算法结合Baum-Welch算法对HMM模型参数进行全局优化,实现了Web页面信息的抽取.实验结果表明,该算法在精确率和时间等指标上与现有算法相比具有更好的性能.     

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.     

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.     

粒子群算法的改进及其在求解约束优化问题中的应用

在用粒子群算法求解约束优化问题时, 处理好约束条件 是取得好的优化效果的关键. 通过对约束问题特征和粒子群算法结构的研究, 提出求解约束 优化问题一种改进的粒子群算法, 该算法让每个粒子都具有双适应值, 通过双适应值决定粒 子优劣, 并提出了自适应保留不可行粒子的策略. 实验证明, 改进的算法是可行的, 且在 精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等算法.     

基于合理信息共享机制的粒子群算法

本文基于合理的信息共享机制,提出了一种改进的粒子群算法。该算法一方面,将粒子群算法中粒子行为基于个体最优位置和种群最优位置变化为基于个体最优位置、种群最优位置和其余粒子的个体最优位置。另一方面,粒子根据适应值的大小来决定其余粒子个体最优信息的利用程度。因此,每个粒子利用了更多其它粒子的有用信息,加强了粒子之间的合作与竞争。3个基准测试函数的仿真试验表明了改进算法的有效性。     

结合历史全局最优与局部最优的粒子群算法

提出了一种增加粒子共享信息多样性的粒子群算法。该算法在粒子更新速度的过程中,将前几轮粒子搜索的历史全局最优信息与本轮局部最优粒子信息结合,增加粒子搜索信息的多样性。另外,根据2种信息的结合方式不同,将基本算法扩展成3种扩展型算法。6个典型函数的仿真实验结果说明,改进的粒子群算法可以有效地克服粒子群算法中的早熟现象。     

粒子群优化算法研究及在电力系统机组组合中的应用

蚁群优化算法由于其具有较强的优越性,现已被用于约束优化问题的求解,并在相关的工程领域得到了实用。针对粒子群优化算法初始参数依赖性强和易陷入局部最优的问题,提出了对粒子群分组并重组信息共享机制的改进粒子群体智能算法。该算法有效地降低了陷入局部极小的概率,从而能够获取更佳的近似最优解。为验证算法的有效性和可行性,将改进粒子群优化算法用于10机系统和26机系统组合问题的仿真求解,结果表明该改进方法能收敛到更好的解,而且计算时间也大大减小。     

一种改进的粒子群算法

粒子群优化算法是求解函数优化问题的一种新的进化算法,然而它在求解高维函数时容易陷入局部最优.为了克服这个缺点,通过调整粒子的速度更新公式,使粒子获得更多信息来调整自身的状态,以增强算法跳出局部最优的能力.通过对6个基准函数的仿真实验,表明了改进算法的有效性.