基于多种群多策略的竞争粒子群算法

针对标准粒子群算法遇到的易陷入局部最优、收敛差、求解精度低等问题,提出了多种群多策略竞争粒子群优化算法.新算法将每一代粒子根据适应度排序,将其划分为不同的子种群,并引入非线性Logistic混沌映射权重、收缩因子和混合高斯-柯西扰动机制来更新这些子种群.使用不同的粒子更新方式平衡了算法整个时期的全局搜索和局部开发能力,从而加快了收敛速度.最后,将多种群多策略竞争粒子群优化算法与标准粒子群算法和其它优化算法在11个测试函数上进行对比,结果表明,新算法在跳出局部最优解、和寻优精度方面显著优于标准粒子群算法,且有更快的收敛速度.在寻优能力和算法稳定性上大幅度强于其它对比算法.     

一种自适应混合纵向多变异粒子群算法

为克服标准粒子群算法搜索后期收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,通过引进自适应惯性权重因子平衡标准粒子群优化算法的全局搜索和局部改良能力,同时设计了均匀分布变异和高斯分布变异相结合的粒子群混合纵向多变异策略,来提高算法摆脱局部极值和局部寻优的能力.根据提出的改进算法流程,针对公认的Sphere,Rastrigin,Griewank和Salomon四种标准测试函数进行了收敛精度和收敛速度的测试.测试结果表明,在标准粒子群、自适应权重粒子群、自适应变异粒子群和自适应混合多变异粒子群4种算法中,提出的新算法具有最好的全局最优值搜索能力和最稳定的全局收敛特性,且在提高收敛速度的同时,有效地避免了早熟收敛问题.     

一种基于PSO-ABC的全局优化算法

针对粒子群算法和蜂群算法在寻优中存在的一些早熟和收敛速精度不高等问题,论文分别时粒子算法和蜂群算法的更新策略以及更新公式进行了改进,利用改进的粒子群算法和改进的蜂群算法同时对一个粒子位置进行部分算术更新的方法,提出了一种新混合的优化算法.并将其在12个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,笔者提出的混合优化算法收敛的速度和收敛精度大大提高了,其性大大优于改进的粒子群算法（CLPSO算法）和人工蜂群算法,对于高、低维复杂函数的优化均适用.     

基于Boltzmann学习策略的粒子群算法

针对粒子群算法过早收敛导致容易陷入局部极值的问题,提出了一种基于Boltzmann学习策略的粒子群算法(BLSPSO).借鉴模拟退火算法的思想,在标准粒子群算法中引入Boltzmann学习策略.在BLSPSO前期粒子能够学习不同的极值点,适当保持粒子个体多样性,提高算法全局寻优能力.在BLSPSO后期粒子更倾向于学习全局最优粒子,提高收敛速度,保证算法的稳定性.仿真结果表明,所提出的算法具有寻优能力强、搜索精度高等优点,可有效避免标准PSO算法的早熟收敛.该算法在求解多极值问题上与其他PSO算法相比有较好表现.     

基于正交试验设计的粒子群优化算法

针对粒子群优化(particle swarmopti mization,PSO)算法在进化初期收敛速度快但容易陷入局部最优、在进化后期收敛速度变慢且精度低的缺陷,为了提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力,提出了基于正交试验设计的粒子群优化(orthogonal-experi mental-design-based PSO)算法.在基本粒子群算法的基础上,算法OE-PSO对当前搜索到的解进行局部寻优,利用正交试验设计对搜索空间的分布均匀性在可行解的领域选择有代表性的解进行测试.算法OE-PSO用搜索到的更好的解在下一次迭代中引导粒子进行搜索,从而获得更快的收敛速度和更精确的解,同时避免局部最优.实验结果表明,算法OE-PSO不但具有较快的收敛速度,而且能够有效提高解的精确性,增强算法的鲁棒性.     

一种新的简化粒子群优化算法

针对粒子群算法在寻优中存在早熟和收敛精度不高等问题,论文对粒子位置的更新策略以及更新公式进行改进,提出了一种新的简化粒子群优化算法(New Simple Particle Swarm Optimization,NSPSO),并将其在15个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,NSPSO算法收敛的精度大大提高了,而且算法收敛速度也很快,对于高、低维复杂函数的优化均适用.     

一种快速收敛粒子群优化算法在云计算中应用

针对现有云计算平台在调度中任务派发速度相对较慢和资源利用率较低的问题,提出一种快速收敛的改进粒子群优化算法,能快速确定合理的子任务分配方案,以较高的寻优率达到所有任务总完成时间最短的优化目标.针对粒子群算法初期收敛速度快后期收敛变慢的情况,按时段动态调整惯量权重值,提高算法的收敛能力和求解精度;通过用粒子群中所有个体最优位置的平均值代替粒子群优化算法的速度更新式中的个体最优位置,大幅加快收敛速度,加快任务派发方案预测的速度.通过建模和算法实现对比,表明该粒子群优化算法能有效地提高任务分配的派发速度和减少任务的总完成时间.     

嵌入模拟退火机制的免疫逃避的粒子群算法

在寻优过程中,为了能够更快速的找到最优解,提出了一种基于免疫逃避粒子群算法与模拟退火粒子群算法相结合的改进算法.模拟退火粒子群算法能够使算法跳出局部极值,免疫逃避粒子群算法能够让初始化粒子更加快速的搜索,二者的结合让两个算法的优越性更加突出,搜索速度更快,收敛和搜索精度都更加优化.     

带经验交流的粒子群优化算法仿真与稳定性分析

从社会学的角度出发提出了带经验交流的粒子群优化算法(PSOCE),以克服标准粒子群算法(PSO)在对高维度、多极值函数寻优时收敛缓慢、精度不足、易早熟以及成功率低等问题.算法将粒子个体经学习和积累所得到的经验交予群体社会共享,使每一个粒子个体在学习和经验积累的过程中能够借鉴其他粒子个体已经取得的成果或结论,将经验的效用最大化.利用经典离散控制理论分析其定值算法的稳定范围.仿真分析证明,针对高维度、多极值的目标函数,所提新算法较标准粒子群算法在收敛速度、寻优精度、成功率以及期望迭代次数等方面都有大幅改善.     

基于带扰动项粒子群算法的软测量建模

针对粒子群算法用于高维数、多局部极值点的复杂函数寻优时易陷入局部最优解现象,提出一种改进的带扰动项粒子群算法并进行收敛性分析。算法中引入进化速度因子,当粒子进化速度低于一定值时在粒子速度更新方程中添加扰动项使粒子逃离局部最优区而继续搜索。对几个复杂函数的寻优测试表明:改进算法的收敛速度、收敛精度和全局搜索性能均有显著提高。将本方法用于建立丙烯腈收率神经网络软测量建模,研究结果表明模型精度较高、泛化性能好,满足现场测量要求。     

Modified PSO algorithm for solving planar graph coloring problem

The graph coloring is a classic NP-complete problem. Presently there is no effective method to solve this problem. Here we propose a modified particle swarm optimization （PSO） algorithm in which a disturbance factor is added to a particle swarm optimizer for improving its performance. When the current global best solution cannot be updated in a certain time period that is longer than the disturbance factor, a certain number of particles will be chosen according to probability and their velocities will be reset to force the particle swarm to get rid of local minimizers. It is found that this operation is helpful to improve the performance of particle swarm. Classic planar graph coloring problem is resolved by using modified particle swarm optimization algorithm. Numerical simulation results show that the performance＇of the modified PSO is superior to that of the classical PSO.     

Modified PSO algorithm for solving planar graph coloring problem

The graph coloring is a classic NP-complete problem. Presently there is no effective method to solve this problem. Here we propose a modified particle swarm optimization (PSO) algorithm in which a disturbance factor is added to a particle swarm optimizer for improving its performance. When the current global best solution cannot be updated in a certain time period that is longer than the disturbance factor, a certain number of particles will be chosen according to probability and their velocities will be reset to force the particle swarm to get rid of local minimizers. It is found that this operation is helpful to improve the performance of particle swarm. Classic planar graph coloring problem is resolved by using modified particle swarm optimization algorithm. Numerical simulation results show that the performance of the modified PSO is superior to that of the classical PSO.     

基于改进型粒子群优化的节点自定位算法

为了提高测距误差影响下无线传感器网络节点自定位精度,提出一种基于距离的节点自定位新算法.对混沌搜索与粒子群优化进行算法融合,给出一种改进型粒子群优化算法,将其应用于节点自定位.新算法利用未知节点与信标节点之间的距离信息,通过改进型粒子群优化算法获取未知节点的位置.仿真结果表明,改进型粒子群优化算法对两种标准测试函数的搜索结果优于一般的粒子群优化算法.在测距误差和信标节点数量相同的条件下,相对于最小二乘估计法,新算法在各个测距误差级上的定位精度更高,其定位误差随测距误差增大而上升的趋势更缓慢.新算法具有更好的鲁棒性,适用于测距误差较大、信标节点数量较少的情况.     

柔性作业车间调度优化的改进模拟退火算法

针对柔性作业车间调度问题,提出一种改进模拟退火算法来进行求解。该算法引入粒子群算法中的基于位置取整和基于轮盘赌两种个体编码方法,并采用3种不同的局部搜索方法来构造个体的邻域结构。算例计算表明,改进模拟退火算法在求解柔性作业车间调度问题时,比粒子群算法、混合粒子群算法以及模拟退火算法具有更好的求解性能,其中采用轮盘赌编码时,算法的求解性能要优于采用位置取整时的求解性能,且基于互换的局部搜索方法要优于其他两种局部搜索方法,能更有效地改善算法的求解性能。     

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.     

约束优化问题的改进粒子群优化算法

提出一种求解约束优化问题的改进粒子群优化算法.该算法更多地考虑了当前全局最优粒子和个体最优粒子对粒子群搜索能力的影响,对速度更新公式做了改进;然后利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,从而引导不可行粒子尽可能到达可行的区域,以增加种群的多样性和提高全局搜索能力.数值实验表明,该算法是有效、稳定且计算精度高的全局...     

微粒群算法优化信息的分组延迟传播模式

在改进型微粒群算法基础上,考虑对寻优空间充分搜索及算法总体收敛的需要,将信息的分组延迟传播模式应用于微粒群算法.首先对微粒群进行具体分组,然后设计了用于微粒群迭代寻优求解的分层延迟通讯模式,最后针对高维多峰函数优化问题进行了数值仿真实验.     

利用种群平均信息的二进制粒子群优化算法

在Kennedy和Eberhart的二进制粒子群优化算法(BPSO)的基础上提出一种利用种群平均信息的二进制粒子群优化算法。新算法利用种群个体极值的平均信息和粒子的个体极值决定粒子当前取值的概率,使粒子可以充分利用整个种群的信息。通过测试函数优化和0—1背包问题,结果表明该算法具有较好的收敛速度和稳定性,求解结果要优于BPSO和一些改进算法。     

修正的混沌粒子群算法求解经济负荷分配

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、后期收敛慢等缺点,提出了一种修正的混沌粒子群优化算法.该算法通过修正粒子群迭代的行动策略,并引入遍历性较强的Tent混沌局部搜索机制,可以增强粒子的全局搜索能力,提高优化算法的全局寻优性能.将修正的混沌粒子群算法分别应用于6机组和15机组电力系统中求解经济负荷分配,在考虑系统网损和机组运行约束条件的情况下进行仿真实验.仿真结果表明:该算法用于求解高维、非凸、不连续等非线性复杂约束条件的电力系统经济负荷分配问题上,有着较快的收敛速度和较强的全局寻优能力.最后,通过与其它智能算法比较,验证了算法的有效性和优越性.     

基于粒子群算法的盲源分离算法

简要地介绍了粒子群算法(PSO)及其改进算法和盲源分离算法(BSS),改进的粒子群算法具有并行性、易实现等优点。将改进的粒子群算法与盲源分离算法相结合,提出了基于粒子群算法的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为目标函数,采用独立分量分析的方法,用改进的粒子群算法代替常规的最陡梯度下降法,对瞬时混合的信号进行盲分离,解决了梯度算法收敛速度慢的问题。实验仿真表明:该算法具有收敛速度快、分离效果好等特点。