一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法中粒子容易聚集和收敛速度慢，提出一种改进的粒子群优化算法。该算法同时考虑到粒子进化的成功率和多样性程度对算法寻优性能的影响，当粒子集聚程度较高时，增大惯性权值，提高算法的全局搜索能力。为平衡算法全局和局部寻优能力，当进化速度较快时，提高算法局部搜索能力，以免错过较好的位置。在速度更新中，引入较差粒子，避免算法再次去搜索这些较差的位置，降低算法的搜索效率。将该算法用于优化6个经典测试函数，实验表明：该算法不仅可以平衡局部和全局的搜索能力，而且可以提高算法的搜索效率和精度。
     

基于惯性权值非线性递减的改进粒子群算法

针对粒子群优化算法中出现的收敛早熟和不收敛的问题,提出了一种基于自然选择和惯性权值非线性递减的改进粒子群算法,在算法迭代过程中,粒子边界速度采用最大速度非线性递减变化策略来限制,惯性权值非线性递减变化用于平衡种群粒子前期全局搜索与后期局部寻优的能力;为使种群在进化过程中保持多样性,在标准粒子群算法中引用二阶振荡策略使种...     

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.     

核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化算法

针对粒子群算法搜索后期易陷入局部极值的缺点,提出一种基于核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化(kenel matrix synergistic evolution shock search particle swarm optimization,KMSESPSO)算法,该算法对粒子进行局部与全局结合的震荡搜索,且当整个粒子种群陷入停滞状态时,利用核矩阵对特定粒子组进行协同进化以扩大种群的多样性.实验结果表明,KMSESPSO算法有效提高了粒子的全局搜索能力,既避免粒子种群易早熟收敛,又较好地提高寻优精度、加快收敛速度,且有一定的鲁棒性.     

基于扰动的自适应粒子群优化算法

【目的】针对标准粒子群优化算法在应用中暴露出的缺点,如在迭代后期收敛速度慢、搜索精度不高、容易陷入局部最优等,提出一种基于扰动的自适应粒子群优化算法。【方法】该算法将扰动因子加入速度更新公式中,使种群搜索范围扩大;采用自适应的惯性权重,以起到平衡全局和局部寻优能力的作用;对最优粒子进行自适应的柯西变异,拓展最优粒子的搜索空间,降低粒子陷入局部最优的可能性;最后对算法进行仿真实验。【结果】新算法能够增强全局搜索能力,有效避免局部最优,具有更快的收敛速度。【结论】新算法克服了标准粒子群优化算法的缺点,为进一步研究粒子群优化算法的改进和应用提供科学依据。     

基于自适应随机惯性权的粒子群优化算法

分析惯性权值对粒子群优化算法(PSO)优化性能的影响,提出了基于自适应随机惯性权(ARIW)的改进粒子群优化算法.在进化过程中,为粒子群中的各个粒子随机选取惯性权值,并随进化代数自适应地调整随机惯性权值的概率分布.使用四个基准函数进行测试,结果表明基于ARIW的PSO算法不但计算简便,而且能有效地调整算法全局与局部的搜索能力,显著提高了全局搜索的速度与精度.     

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.     

一种新的混合粒子群优化算法

 针对粒子群优化算法容易陷入局部极值,进化后期收敛速度慢、精度低等缺点,本文将粒子群优化算法与遗传算法相结合,在基本粒子群优化算法中引入了正态变异算子,提出了一种新的混合进化算法,新算法增加了种群的多样性,增强了算法的全局寻优能力,提高了算法的搜索效率。使用新算法对经典函数进行优化测试,结果表明,本算法保持了粒子群优化算法简捷快速、容易实现的特点;同时,正态变异算子的引入提升了算法后期的收敛速度与全局搜索能力。新的算法能够以更小的种群数和进化代数获得较好的优化能力,在克服陷入局部最优和收敛速度方面均优于基本粒子群优化算法、遗传算法以及加入混沌扰动的粒子群优化算法（CPSO）。     

多惯性权重的自适应粒子群优化算法

惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法.首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法性能,把该...     

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。     

基于改进粒子群算法的码书设计方法

基本的矢量量化码书设计方法的性能易受到初始码书的影响,采用群体优化的粒子群算法是克服这一缺陷的有效手段。在粒子群算法中,惯性权重因子的大小决定了粒子的搜索能力。为了权衡粒子群算法中全局搜索能力与局部搜索能力,提出了一种非线性递减的惯性权重粒子群优化算法。该算法能够自适应地调整惯性权重因子的大小,从而有效地改善粒子的全局搜索能力。     

改进的粒子群优化算法在可靠性问题中的应用

提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法以解决可靠性问题.IPSO算法使用3种策略来改进粒子群优化算法(PSO)的速度更新步骤,这有利于提高算法对解空间的开发能力.另外,一种动态调整的惯性权重被引入到速度更新中以平衡IPSO算法的全局搜索和局部搜索.实验结果表明,在解决可靠性问题上,IPSO算法比其他两种粒子群优化算法具有更强的收敛性和稳定性.IPSO算法是解决可靠性问题的一个有效的选择.     

基于速度变异的粒子群算法

为了改善粒子群优化算法在收敛后期极易陷入局部最优的缺陷,提出了在非线性惯性权重策略粒子群算法的前提下,对陷入局部极值区域的粒子进行位置变异,使得粒子能很好地跳出局部极值区域,并在迭代前期及后期采用不同速度变异策略使处于个体极值点的粒子改变速度,能够有效地提高算法的前期全局搜索能力和后期局部开挖能力。通过4个经典测试函数验证了该算法具有更好的优化性能。     

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.     

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.     

基于MPSO算法的特定谐波消除技术研究

目的 对于级联H桥逆变器的调制,特定谐波消除技术具有开关损耗小,能够消除特定次谐波,变换效率高等优点,但传统粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)在求解消谐方程组时收敛性差,容易局部最优,提出一种改进的粒子群优化算法(Modified Particle Swarm Optimization, MPSO)。方法 该算法用非线性惯性权重取代线性变化的惯性权重,并在非线性惯性权重引入混沌映射以产生随机性更好的随机量,新的惯性权重可权衡粒子的全局搜索和局部搜索能力,使粒子具有后期跳出局部最优的能力;另外,该算法优化了速度和位置的更新机制,以增强算法的收敛速度,并保证粒子在后期仍具有一定种群多样性优势。结果 根据级联H桥型逆变器的非线性消谐方程组,在保证输出电压基波的前提下最大化降低目标次谐波,建立适应度函数,将MPSO算法应用于级联H桥型逆变器的SHEPWM,能够在1～1.2的调制度范围内得到优化的开关角,提高收敛精度和求解成功率。通过七电平CHB逆变器仿真平台验证了MPSO算法所求的优化开关角能够有效地消除5次、7次谐波。结论 通过使用非线性惯性权...     

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。     

基于自适应粒子群算法的重油热解模型参数估计

通过构造一个合适的目标函数,将化工模型参数估计问题转化为一个多维数值优化问题,然后提出一种参数自适应调整和维变异的改进粒子群优化算法来求解该问题。该算法首先利用佳点集方法初始化种群以保证粒子的多样性。惯性权重和学习因子随进化过程自适应调整,从而协调算法的全局和局部搜索能力。为了避免算法陷入局部最优,对收敛度最小的维进行变异。几个标准测试问题的实验结果表明该算法具有较强的全局寻优能力。最后将改进粒子群算法应用到重油热解模型参数估计中,并与基本遗传算法（SGA）和粒子群优化算法（SPS0）进行比较。研究结果表明：本文得到的平均相对误差为5．62％,比SGA和SPSO分别低1．08％和0．50％。     

基于混合微粒群算法的智能水下机器人模糊神经网络控制

为减少因水下机器人模糊神经网络控制器参数较多、手工调整困难及主观不确定性因素的影响,提出一种基于免疫理论和惯性权值非线性递减策略的混合微粒群算法.该算法在保持基本微粒群算法处理多峰和多维问题能力的基础上,根据粒子浓度和适应度来动态调整约束因子,同时结合惯性权值非线性递减策略来抑制算法早熟收敛,平衡全局和局部搜索能力.在与GAI、GA及基本微粒群算法的仿真比较试验中,该算法搜索到最佳近优解,且其收敛速度最快.在水下机器人仿真平台上的控制试验表明,基于混合微粒群算法的控制器性能良好,具有较强的抗海流干扰能力.仿真结果证明了该算法的可行性.