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。     

一种带有递减扰动项的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在进化后期存在收敛速度慢、容易陷入局部极值等问题,提出一种带有递减扰动项的改进粒子群优化算法.当进化中后期粒子位置更新过慢或保持相对不变时,通过在粒子速度更新公式中加入递减扰动项,有效地提高微粒进行全局和局部搜索的能力,减小粒子陷入局部最优的可能.基于随机过程理论分析证明了粒子的运动规律是一种马尔科夫...     

一种改进的基于小波分解和混合优化的图像配准方法

提出了一种改进的基于小波分解、互信息测度以及混合优化的图像配准方法.在最低分辨率下采用一种带极值扰动的简化粒子群优化算法进行全局优化,在高分辨率下采用鲍威尔算法进行优化.结果表明:该方法用于医学图像及普通灰度图像配准,都具有良好的全局优化性能和时间性能.     

带有个体扰动和相互学习改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值、进化后期早熟收敛现象,提出了一种带有个体扰动和相互学习改进的粒子群优化算法.算法在迭代的过程中,根据群体适应度方差按照一定的概率对当前的个体最优粒子进行扰动,增强了算法的局部探索的能力,使得粒子跳出局部最优点;同时增加粒子的相互学习阶段,使得每个粒子的进化不仅受到个体最优粒子和全局最优粒子的影响,而且还受到其他粒子之间相互学习的影响,提高了算法的收敛速度.数值实验表明,改进的新算法具有更高的收敛速度和收敛精度,能有效克服早熟收敛现象.     

新的粒子群优化算法

粒子群优化(PSO:Partic le Swarm Optim ization)算法是一种有效的全局优化技术。对于PSO算法,很容易陷入局部极值。针对上述缺点,提出了两点改进:对基本PSO算法的速度更新公式中的全局极值给出新的定义,以使粒子群体保持多样性;适当地缩放适应值,与随机规则共同决定某个粒子作为速度公式中的全局极值。改进的两点用于PSO算法后期,形成新的PSO算法(NPSO:New PSO)。NPSO能有效地改善算法,具有摆脱局部极值的能力。在给定的条件下,选用3个函数进行了测试。实验结果显示,在获得平均适应值方面,该算法比PSO算法提高1.62%~16.5%,明显优于基本的PSO算法。     

一种改进粒子群算法及其在水轮机控制器PID参数优化中的应用

提出一种改进的粒子群优化算法,除了个体极值和全局极值外,改进算法中还引入了粒子群的平均位置.因此,粒子可以获得更多的信息来调整自身的状态.基于3个基准测试函数的测试结果显示改进粒子群优化算法具有较好的全局收敛性和收敛精度.计算机仿真结果表明:改进粒子群优化算法应用于水轮机控制器PID参数的优化设计可以有效地改善水轮机控制系统过渡过程的动态性能.     

三群协同粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,提出了一种三群协同粒子群优化算法(TSC-PSO)。搜索时,如果全局极值连续若干代没有改善,粒子未找到全局最优点,就任选某个优群,将其群内粒子和差群粒子交换。仿真结果显示,对一些经典多峰值函数、非凸病态函数,TSC-PSO增强了全局搜索能力,具有比基本PSO更好的优化性能。     

一种改进的粒子群优化算法

提出了一种改进的PSO(粒子群优化)算法,该算法在基本PSO算法的粒子位置更新公式中增加了一个积分控制项,积分控制项根据每个粒子的适应值决定粒子位置的变化,改善了PSO算法摆脱局部极小点的能力。另外,在该算法中粒子行为是基于个体极值中心点和全局极值点确定的,这使得粒子能够获得更多的信息量来调整自身状态。用3个基准函数对新算法进行了实验,结果表明新算法优于已有的一些改进PSO算法。     

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）。     

约束优化问题的修正选择粒子群优化算法

提出一种求解约束优化问题的修正选择粒子群优化算法(RSPSO).在这个算法中,利用动态多阶段罚函数方法处理约束,并加入一种违反约束的修正选择策略,采用线性递减违反约束容忍度来引导粒子,即利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,指引粒子迅速飞向可行域;考虑到粒子群中每个粒子周围的局部信息对它未来飞行的影响,改进了基本粒子群优化的速度方程.数值结果表明,所提出的算法求解约束最优化问题具有较高的计算精度、较好的稳定性和较强的全局寻优能力.