基于速度权重扰动机制的改进蝙蝠优化算法

为提高基本蝙蝠算法的局部最优解开发能力,拟引入速度权重扰动机制,提出一种基于速度权重扰动机制的改进蝙蝠优化算法.在算法迭代寻优过程中,蝙蝠个体自身当前位置优于群体当前位置均值时,选择带有速度权重扰动机制的速度演化策略更新下一代速度信息,从而提高算法跳出局部最优的能力,并最终实现群体逼近收敛到全局最优解.针对典型基准测试函数的仿真实验结果表明,该速度机制能够有效提高蝙蝠个体的局部开发能力,加强算法的全局寻优能力.     

基于特征方程的蝙蝠算法分析及其改进策略

在求解复杂非线性优化问题时,蝙蝠算法因其进化机制中引入了更多可调参数因子而比粒子群算法和遗传算法等具有更好的收敛性能.然而,在其迭代过程中,一旦群体中出现"超级"蝙蝠个体,算法极易出现"迟滞"问题.针对该问题,采用特征方程方法对基本蝙蝠算法的收敛性进行了分析,在一定假设条件下,讨论了算法参数灵敏性.基于负梯度理论,通过调整算法中蝙蝠个体的速度更新策略,使其沿群体当前最优解的负梯度方向飞行,引导个体飞向全局最优解.典型benchmark函数仿真实验结果表明,改进蝙蝠算法表现出较基本蝙蝠算法和带速度权重的改进粒子群算法更好的全局寻优能力.     

基于改进粒子群算法的独立分量分析

提出一种有效的基于改进的粒子群算法的盲源分离算法.首先引入进化速度和聚集强度来更新粒子群算法中的动态惯性权重w,然后定义基于改进PSO的独立分量分析算法的适应性函数,最后给出算法的具体步骤.实验结果表明,改进的ICA算法可以快速有效地得到BSS的最优解.     

改进混合蛙跳算法的研究

针对传统混合蛙跳算法(SFLA)在优化过程中出现的求解精度不高、收敛速度慢、算法易陷入局部最优的问题,本文经过改变种群个体的位置更新公式,提出一种改进混合蛙跳算法(ISFLA)。在种群个体位置更新公式中,引入自适应同步因子和惯性权重系数。通过引入自适应同步因子,控制青蛙寻优过程中的移动步长,改进算法的局部搜索范围,保持种群的多样性。通过引入惯性权重系数,加入上一次的移动距离,表示对过去的经验记忆,加快搜索速度。通过对6个测试函数的实验结果表明,改进后的混合蛙跳算法相较于传统混合蛙跳算法具有较好的寻优性能。     

结合蝙蝠算法改进的密度峰值聚类算法

密度峰值聚类算法(Denisity peaks clustering,DPC)具有聚类速度快、实现简单、参数较少等优点,但该算法的截断距离参数需要人工干预,并且参数的选取对于该算法的结果影响较大。为了解决这一缺陷,该文提出了结合蝙蝠算法改进的密度峰值聚类算法。该算法利用蝙蝠算法较强的寻优能力,寻找合适的截断距离取值,同时对蝙蝠算法的速度更新公式加入了自适应惯性权重来加强全局搜索能力。该算法选择多种数据集进行了实验仿真,并与其他同类算法进行对比。经过对比验证,结合蝙蝠算法改进的密度峰值聚类算法在聚类准确率上要明显优于其他算法。     

一种自适应改变惯性权重的粒子群算法

针对标准粒子群算法收敛性和收敛速度的问题,分析标准粒子群算法惯性参数对算法性能优化的影响,提出一种自适应改变惯性权重的粒子群算法（ACPSO）。通过对粒子速度和位置变化过程的分析,并结合早熟收敛程度和个体适应值自适应的调整惯性权重,使得算法能在全局收敛性和收敛速度之间找到良好的平衡关系,并且通过典型的函数测试,表明此方法有效的控制了粒子群的多样性,而且具有良好的收敛速度。     

求解约束优化问题的改进粒子群优化算法

针对约束优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将约束优化问题处理为无约束优化问题,并利用可行基规则来更新个体极值和全局极值,使不可行的粒子尽快飞向可行域,显著提高了算法的全局搜索能力.在标准粒子群算法研究基础上,为了提高粒子群算法求解非线性复杂优化问题的性能,对速度方程和惯性权重做了改进.数值算例表明,该算法是求解约束优化问题的一种较为有效的全局优化算法.     

一种基于椋鸟群行为的改进型蝙蝠算法

蝙蝠算法是一种新兴的元启发式算法,基本蝙蝠算法(BA)存在寻优精度低、易陷入局部最优等缺点。将椋鸟群的集体性行为引入到基本蝙蝠算法中,有效地提高了算法的搜索范围;引入线性递减权重,用于平衡全局搜索和局部搜索。通过一些测试函数对该算法进行仿真研究,结果表明改进的蝙蝠算法有效地避免了种群个体陷入局部最优,提高了算法的寻优精度,优化效果得到改善。     

引入粒子群算法加速因子和个体认知的改进蝙蝠算法

针对蝙蝠算法后期收敛速度慢、易陷入早熟收敛、求解精度低的缺点,提出一种引入粒子群算法中的个体认知与加速因子的改进方法。该方法增加了蝙蝠的个体历史飞行经验,提高了个体自主性,以避免群体经验过度影响带来的进化能力丧失。利用加速因子对速度的控制,增加蝙蝠的可飞行范围,提高搜索能力,加快收敛速度。最后选取标准测试函数对设置不同加速因子的改进算法进行仿真验证,并与基本蝙蝠算法进行对比,结果显示改进后的算法在收敛速度和求解精度上有进一步提高。     

引入PSO加速因子和个体认知的改进蝙蝠算法

针对蝙蝠算法后期收敛速度慢,易陷入早熟收敛,求解精度低的缺点,提出一种引入粒子群算法中的个体认知与加速因子的改进方法。该方法增加了蝙蝠的个体历史飞行经验,提高了个体自主性,以避免群体经验过度影响带来的进化能力丧失;利用加速因子对速度的控制,增加蝙蝠的可飞行范围,提高搜索能力,加快收敛速度。最后选取标准测试函数对设置不同加速因子的改进算法进行仿真验证,并与基本蝙蝠算法进行对比,结果显示改进后的算法在收敛速度和求解精度上有进一步提高。     

一种基于自适应动态惯性权重加压缩因子的人工藻算法

针对标准的人工藻算法(AAA)会由于参数选取不当等原因导致过早收敛和易陷入局部最优解等问题,本文提出一种自适应动态惯性权重(SW)加压缩因子(CF)的人工藻算法(CFSWAAA).为了平衡算法的全局探索和局部改良能力,自适应动态惯性权重被引入到人工藻算法中:为了控制和约束人工藻位置的移动距离,压缩因子被引入到人工藻算法的位置更新中,从而提高算法的收敛速度.最后文章利用4个标准测试函数对改进的算法进行了仿真测试.仿真结果表明,基于自适应动态惯性权重加压缩因子的人工藻算法相比现有的其他四种算法具有较高的优化性能.     

一种改进的混合蝙蝠算法

为解决基本蝙蝠算法中存在的易陷入局部最优且求解精度不足的问题,提出一种改进的混合蝙蝠算法,引入了分组迭代模式和多种速度迭代公式加强了全局搜索能力,更新了种群领域搜索公式的基础上引用了t分布作为种群最优解的领域搜索方式,补足了蝙蝠算法的局部搜索能力,避免了算法陷入局部最优解。通过多个标准测试函数的实验验证改进的混合蝙蝠算法能有效解决基本蝙蝠算法中出现的问题。     

改进蝙蝠算法在纸病图像增强中的应用

为了辨识低照度条件下纸病图像的背景区域和纸病区域,提出一种基于蝙蝠算法优化的纸病图像增强方法.首先采用混沌映射和引力搜索算法分别更新个体响度、脉冲发射率和个体速度改进蝙蝠算法,然后将改进后的蝙蝠算法搜索伽马变换的最佳参数γ,利用该γ值调整图像灰度,提高图像对比度.结果表明,与基于传统直方图均衡算法的纸病增强算法、基于限...     

一种改进的粒子群优化算法研究

针对标准粒子群优化算法存在过早收敛的不足,在对算法全局寻优和局部寻优性能分析的基础上,本文对标准粒子群优化算法的惯性权重因子采用非线性自适应的策略进行更新,提出了一种非线性自适应粒子群优化算法(NLDPSO算法),实验中分别选择单模态S函数和复杂多模态G函数对本文所提出的算法精确性、稳定性、快速性进行验证,仿真结果表明NLDPSO算法的综合寻优性能远远优于改进前算法。     

无线传感器网络节点自适应惯性权重定位算法

在无线传感器网络定位算法中,为了降低定位误差,提高定位精度,提出一种结合DV-Hop算法和改进粒子群算法的,基于自适应惯性权重的优化定位算法。首先根据DV-Hop算法估算未知节点与信标节点的距离。然后采用改进的粒子群算法做后期优化。根据每次迭代后粒子位置与全局最优位置的距离,对粒子的惯性权重进行动态调整,使其具有动态自适应性。并且利用进化度作为搜索中止条件,加快算法的收敛速度。通过仿真说明,相较于DV-Hop算法和基于已有改进粒子群优化的DV-Hop算法,自适应惯性权重定位算法可以降低平均定位误差,有效地提高了无线传感器网络中节点的定位精度。     

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.     

多策略改进的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法在迭代收敛时易陷入局部最优的问题,提出多策略改进的麻雀搜索算法（NLSSA）。利用邻域重心反向学习策略优化麻雀算法的初始种群,提高初始个体质量。通过Levy飞行策略的长短距离跳跃更新麻雀生产者位置,从而提升麻雀算法的局部极值逃逸能力。在跟随者位置更新机制中引入自适应权重,从而平衡麻雀算法的局部挖掘和全局寻优能力。为了验证所提NLSSA算法的性能,利用8个基准测试函数进行测验,测试结果与Wilcoxon符号秩检验结果表明,与麻雀搜索算法、粒子群优化算法、灰狼优化算法和其他改进的麻雀搜索算法相比,NLSSA算法在寻优精度、稳定性能和收敛速度方面的效果更佳。     

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.     

一种改进的自适应微粒群优化算法

为了提高微粒群算法(PSO)优化高维目标的性能,提出了个体惯性权重自适应调整微粒群算法(PSO-IIW).PSO-IIW中微粒拥有个体的惯性权重以满足不同微粒对全局和局部搜索能力的不同需求,此权重在对微粒每次进化后的适应值进行评价的基础上被自适应地调整,以加快其收敛速度并逃离局部最优.用该方法与其他两种不同微粒群优化算法对3个经典函数在80,120和160维数进行仿真的结果进行比较,证明在解决高维度目标时可以有效提高微粒群算法的性能.     

粒子群优化算法中惯性权重改进策略综述

在粒子群优化算法的3个参数中,惯性权重是最重要的参数,它对粒子群优化算法性能的提高起到至关重要作用.因此许多学者对粒子群优化算法中的惯性权重设计进行了广泛研究,目前取得许多成果.本文介绍了基本粒子群优化和标准粒子群优化算法,综述了惯性权重在粒子群优化算法中的各种改进策略.为粒子群优化算法的进一步改进研究提供参考.