基于混沌思想的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,根据混沌运动的随机性、遍历性特点,提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法(CPSO).该算法利用种群适应度方差进行早熟收敛判断,实现对进化过程的监视,当发现种群陷入局部最优时,对种群进行混沌初始化,帮助种群摆脱局部最优点.对4种典型测试函数的仿真结果表明,改进算法明显减少了种群陷入局部最优的可能性,其全局寻优能力明显强于标准粒子群优化算法.     

一种新的改进粒子群算法研究

为克服粒子群优化(PSO)易早熟的缺点,提出了一种改进的粒子群优化(MPSO)算法.该算法使整个粒子群按照变异率产生变异粒子,变异的粒子不再朝群体最优解方向飞行,而是朝反方向运动.MPSO提高了种群的多样性,扩大了搜索的空间,提高了粒子群算法摆脱局部最优解的能力.仿真实验表明,改进的粒子群优化算法显著提高了PSO算法的全局搜索能力,且其性能也明显优于遗传算法.     

一种带差分进化策略的多分布进化算法

结合分布估计算法的强全局收敛能力和差分进化算法的快速收敛性能,提出了一种带差分进化策略的多分布进化算法（multi-distribution evolutionary algorithm with differential evolution,MDEA_DE）。为了进一步提高算法的全局收敛性能,MDEA_DE采用了基于分布种群的多分布进化机制,并通过三种高斯分布模型生成具有较好多样性的高质量解种群。同时,利用搜索空间调整策略来提高高斯分布模型的精度,并执行解空间中的改进差分进化搜索以获得增强的局部开发能力。对基准测试函数的数值试验结果表明,MDEA_DE能够在全局探索和局部开发之间取得较好的平衡,能快速收敛到复杂优化问题的全局最优解。     

基于自适应权重的粒子群和K均值混合聚类算法研究

针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种基于自适应权重的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法.该算法在运行过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,提高了混合聚类算法全局搜索能力和局部改良能力,并根据群体的适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部搜索能力的同时缩短了收敛时间.将该算法与K均值聚类算法、基本PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,表明该算法不仅能有效地克服陷入局部最优,而且全局收敛能力和收敛速度都有所提高.     

基于改进PSO算法的四旋翼飞行器飞控系统PID参数整定

针对四旋翼飞行器飞控系统中存在PID控制器参数难以整定的问题,提出一种改进的粒子群算法,应用于PID参数的整定优化中.为了让粒子群在算法早期拥有较强的全局搜索能力,在算法后期拥有较强的局部开发能力和较快的收敛速度,该改进算法采用了一种可使惯性权重非线性下降的调整策略;同时,算法融合了遗传算子,进一步加快了收敛速度,避免算法陷入局部最优.将该算法应用于PID控制器的参数优化,以实数编码的形式直接生成与PID参数组对应的粒子群,并把控制系统的误差性能指标作为评价粒子群的适应度函数.通过与标准粒子群算法与手动调参的阶跃响应对比分析,发现改进算法其阶跃响应曲线超调量更小,调节时间更短,响应速度更快,动态性能更优.提出的改进算法能对四旋翼飞行器飞控系统中的PID参数进行较好的优化,实现更好的控制效果,使得飞行器在飞行过程中更加平稳.     

基于自适应变异因子策略的混合蛙跳算法

由于基本混合蛙跳算法在对问题的优化求解中存在着收敛速度慢、优化精度低且容易陷入局部最优等问题,因此提出了一种新的混合蛙跳算法。对基本混合蛙跳算法的组内更新策略进行重新设计,引入自适应变异因子来控制青蛙的移动步长;在算法中将改进的粒子群优化算法有机地嵌入其中,这样算法在搜索过程中就增加了发现新解的概率,维持了种群的多样性,从而使算法不易陷入局部最优。通过对标准函数进行优化测试,结果证明其具有良好的优化性能。     

一种基于向量差的粒子群优化模型

针对传统粒子群优化技术存在易陷入局部最优解而导致的收敛速度变慢、多样性差的缺点,对参数设置进行研究,并提出一种基于向量差的粒子群优化模型,将2个随机选择的不同向量差加权到粒子速度更新公式中,能够使粒子摆脱局部最小值而向全局搜索.经对几个典型函数的测试,表明该模型效果较好.     

基于改进二阶振荡粒子群优化的 置信规则库推理方法

现有基于置信规则库(belief rule base, BRB)的推理方法的精度和效率受到系统参数设置以及规则库结构复杂度的影响为了寻找到最佳的参数值和最优的规则库结构,本文基于粒子群(particle swarm optimization, PSO)算法进行改进拓展,进而提出一种新的置信规则推理方法针对粒子群算法易早熟收敛和陷入局部最优解等问题,引入二阶振荡环节和自适应随机惯性权重来改进算法,并采用互不相同的参数取值来调节粒子群算法的全局和局部搜索能力在实验分析中,将该文方法应用于多极值函数拟合和输油管道检漏问题仿真实验,以收敛误差、收敛时间作为衡量指标,与其他传统方法进行了对比.实验结果表明,该文方法具有更好的推理效率和精度     

基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准

为提高医学图像辅助诊断的配准精度和收敛速度,提出了一种基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准算法,在每步迭代中,先用基于Renyi熵的互信息结合改进粒子群优化算法对图像进行全局搜索,然后对当前得到的最优解使用基于Shannon熵的Powell算法进行局部寻优。实验结果表明,该算法在收敛速度和精度方面都优越于其他配准算法。     

改进的分布估计算法在配电网故障定位中的应用

针对配电网馈线故障定位所采用的智能算法存在的初始种群规模大、迭代次数多、容易早熟收敛等缺点,采用细菌觅食算法与分布估计算法相结合的方法来实现配电网的故障定位.将分布估计算法的全局搜索优势与细菌觅食趋化算子的局部搜索优势相结合,从而改善分布估计算法存在的局部搜索能力不足和早期收敛慢的特点.实例表明,改进的分布估计算法可以有效解决多源开环配电网故障定位问题,并具有良好的准确性、快速性和容错性.