自适应变异粒子群优化算法

提出了一种自适应变异粒子群优化算法,该算法通过遗传变异提高种群多样性的方法使算法增强持续搜索能力,解决了PSO算法的早熟收敛问题。采用标准测试函数进行仿真实验,结果表明：提出的算法具有提高局部最优值的能力,且优化精度更高。     

含步长加速变异算子的微粒群算法

提出了含步长加速变异算子的微粒群算法和它的一种变体———全局最优位置的步长加速变异微粒群算法,通过测试函数的对比分析,说明了这两种含变异算子的微粒群算法具有较好的收敛速度和稳定性.     

基于变异策略的粒子群算法

在研究粒子群算法的特点之后,将变异因子融入到粒子群算法之中,提出了一种带有变异策略的粒子群算法(MPSO).该变异因子可以提高算法对解空间的开发能力,从而降低了粒子群算法陷入局部最优的可能性.实验结果表明,经过对4个无约束问题、1个高维线性约束问题以及1个实际应用问题的测试,带有变异策略的粒子群算法可以成功地解决高维无约束问题和带有线性约束的高维问题.实验结果也表明,MPSO算法具有很强的收敛性和稳定性,是一种很有前途的优化算法.     

带非均匀动态变异的改进粒子群优化方法

针对基本粒子群(PSO)算法在前期收敛速度较快和搜索精度差的缺陷,提出了一种带非均匀动态变异的改进粒子群优化方法.该方法通过引入非均匀动态变异算子不但克服了粒子群算法在后期易陷入局部最优的缺陷,而且极大地增强了群体的多样性,进而提高了算法的搜索效率.最后,通过两个复杂多峰函数的计算仿真,其结果表明该方法是非常有效的.     

自适应变异的混合粒子群优化策略及其应用

提出了一种新的基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化（HPSO）算法．该算法将模拟退火过程引入到粒子群优化（PSO）之中，以PSO作为主体，先随机产生初始群体，并开始随机搜索产生新的个体．同时，使用自适应变异操作进行个体变异，对进化过的个体进行退火操作，以调整和优化群体．与模拟退火算法和基本PSO算法相比，HPSO保持了基本PSO算法简单、容易实现的特点，又能进行自适应变异．复杂函数优化和旅行商组合优化问题的实例验证表明，所提算法的全局收敛性较好，提高了摆脱局部最优的能力，有效避免了基本PSO算法的早熟问题．     

基于小波变异的改进粒子群算法

为了提高粒子群算法搜索精度和避免陷入局部最优,提出了一种改进的粒子群优化算法。一方面引入平均最好位置调整速度,使粒子可以利用更多的信息决策自己的行为;另一方面对引入的平均最好位置进行小波变异,增加算法的种群多样性。仿真实验结果表明:改进的粒子群算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等特点。     

基于Morlet小波变异的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易陷入局部极值,收敛精度不高的缺陷,提出一种基于Morlet小波变异的改进算法。改进算法对组成每代全局极值的各维度实施小波扰动,并将扰动结果作为以一定概率被选中粒子的新位置,充分利用全局极值的优势信息引导粒子快速向最优解靠近,通过小波函数的微调特征帮助粒子跳出局部极值。在12个经典测试函数上的仿真实验结果表明,改进算法的寻优性能较SPSO、CLPSO、DEOPSO、HPSOWM算法有显著提高,适合于求解函数优化问题。     

基于自适应混沌变异的k-均值聚类粒子群算法

针对经典粒子群(PSO)算法易出现早熟收敛和搜索精度差的缺陷,提出了一种基于混沌变异的k-均值聚类PSO优化算法(FCPSO).该算法首先通过k-均值聚类方法把粒子群分成若干个子群体,从而在迭代过程中每个粒子根据其个体极值和所在子种群中的全局极值来更新自己的位置和速度.其次,在算法中引入自适应混沌变异,有效的增强了子群体之间信息交换和经典PSO算法跳出局部最优解的能力.对几个典型可变维函数的测试结果表明,该算法是非常有效的.     

粒子群优化算法

论述粒子群优化算法(PSO)的基本原理、特点、实现步骤,以及PSO的各种改进技术,包括基于PSO参数的改进技术(主要是惯性权重)、基于遗传算法进化机理的改进技术(受遗传算法启发提出的带交叉算子的PSO、带变异算子的PSO、带选择算子的PSO),以及其他算法融合的改进技术(模拟退火PSO、免疫PSO、混沌PSO),并总结PSO热点研究问题.     

Logistic动态粒子群优化算法的改进及分析

分析了Kennedy最新提出的高斯动态粒子群优化算法（GDPSO）的寻优模式,针对GDPSO的特点,结合粒子群优化算法的新寻优模式,提出了Logistic动态粒子群优化算法（LDPSO）;并基于LDPSO和GDP—SO的特性,设计了LDPSO算法的两种改进策略——混合优化策略和最优粒子变异策略,混合优化策略用以提高收敛速度,最优粒子变异策略用以保持群体多样性,避免算法陷入局部最优。实验结果显示了LDPSO及其改进算法的有效性。     

基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法

为了有效避免粒子群算法(PSO)早熟和局部收敛的现象,在深入分析PSO算法的基础上,提出了一种基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法(GMPSO).该算法以一定的概率选中粒子进行基于高斯白噪声扰动的变异,并重新随机产生飞离搜索区域的粒子,以克服粒子群后期多样性严重下降的缺点.通过对Benchmark函数的测试表明:GMPSO算法无论是搜索精度、速度还是稳定性均显著优于PSO算法.     

自适应变异粒子群优化BP的短期风电功率预测模型

针对反向传播(BP)神经网络预测模型在风电预测中预测精度低、输入变量多的问题,提出一种基于互信息的自适应变异粒子群优化BP的短期风电功率预测模型.首先,采用互信息筛选出原始数据中与输出功率相关度较大的影响因素,减少冗余信息;然后,引入具有自适应惯性权重系数和变异因子思想的粒子群算法对预测模型进行优化.结果表明:与传统预测模型相比,该预测模型具有收敛速度快、预测精度高等特点.     

自适应变异的离散粒子群算法研究

针对算法易早熟和收敛慢的缺点,提出了一种新的自适应变异离散粒子群算法。算法中的变异思想是一种确定性交异操作,能使算法中陷入局部极小区域的粒子通过变异行为进行全局寻优,从而克服算法易早熟的缺陷。     

空间分割微粒群算法

提出了一种适用于高维数值优化问题的空间分割微粒群算法。该算法通过将整个搜索空间分割成若干子空间,在这些子空间上利用嵌入零搜索算子的微粒群算法进行优化。实验结果表明该改进微粒群算法可以有效地解决高维数值优化问题。     

改进的粒子群算法

为了改善基本粒子群算法的搜索性能,针对粒子群算法随机性较强,收敛较慢的问题,提出了基于退火思想的改进的粒子群优化算法,新的算法更有利于粒子发现问题的全局最优解。通过对经典函数的测试计算,验证了方法的正确性和有效性。     

带柯西变异因子的量子粒子群算法在电力系统经济调度中的应用

为了避免算法早熟,结合柯西分布具有较长两翼的特点,提出了带柯西变异因子的量子粒子群,对全局最优解进行变异,并结合惩罚函数处理约束条件来求解电力系统经济调度问题.通过对15个机组和40个机组的数值仿真表明,该算法在收敛精度和迭代速度上有较好的效果.     

一种动态非线性改变惯性权的自适应粒子群优化算法

惯性权值线性递减(LDI)的粒子群算法不能很好地反映粒子搜索过程的复杂非线性行为,收敛速度和收敛精度仍不够理想。对此,提出一种动态非线性改变惯性权(DNI)的自适应粒子群算法。在该算法中通过引入非线性指数函数来描述惯性权值在进化过程中的动态变化特性,并通过数值实验确定了非线性函数关键控制参数的合适取值范围。通过典型测试函数验证算法的性能,并与文献报道的已有结果比较。实验表明:对单峰值函数优化问题,DNI自适应粒子群算法收敛速度明显优于LDI算法;对多峰值函数优化问题,DNI算法跳出局部最优的能力及收敛精度也好于LDI算法。     

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。     

基于独立权重和分级变异策略的粒子群算法

针对粒子群优化算法中存在的局部收敛问题,提出一种融合惯性权重调整和群体最佳位置变异两种策略的粒子群优化算法.该算法将个体粒子的状态信息引入惯性权重策略,独立调整每个粒子的惯性权值,体现个体粒子对权重需求的差异.在最佳位置变异策略中采用分级思想,根据粒子群的搜索状态选择相应的极值变异方式,使变异操作更具针对性.实验结果表明,该算法对多个测试函数都表现出良好的优化性能,能有效避免局部收敛问题,提高了粒子群的全局搜索能力.