基于位置加权粒子群算法的WSNs能量优化

针对无线传感器网络经典分簇协议Leach存在能量消耗过大的问题,提出了一种基于LEACH的改进协议。该协议采用位置加权粒子群算法结合对惯性权值、学习因子的调整,优化LEACH协议的簇头选择机制,将节点剩余能量、簇间距离及簇头到基站的距离作为适应度函数因素,调节簇及选举簇头。仿真结果表明,改进的协议使整个网络能量消耗达到相对均衡,大大减少了节点能量消耗,从而延长了网络寿命。     

基于文化粒子群优化算法的矿井通风网络

以矿井通风网络的总功率最小为目标建立了矿井通风网络的非线性优化数学模型.针对模型中风量平衡和风压平衡的约束条件,采用外点罚函数法将其转化模型目标中的惩罚项.面向约束转化后模型,采用文化粒子群优化算法实现寻优.该算法在种群空间采用粒子群优化算法实现粒子进化;通过构建上层信度空间来挖掘进化过程中优势粒子的隐含信息,并以知识形式加以保存;最终通过影响函数,使知识作用于种群空间实现对粒子进化的引导.面向一个典型通风网络结构与其他智能优化方法优化结果比较可知,基于该算法获得的调风方案具有较小的总能耗,且能满足通风网络的需风量需求.     

基于二进制粒子群的救援仿真机器人决策

救援仿真机器人系统中的智能体决策过程是在复杂的多任务环境下寻找一组最优的任务率先执行.本文将二进制粒子群优化算法用于救援仿真机器人的决策过程中.通过对救援仿真机器人的任务进行评价,并且使用带惯性的粒子迭代方式产生最优执行方案.经过RoboCup-Rescue仿真系统测试,救援效果得到了提升.     

基于模拟退火的改进粒子群算法研究

为克服粒子群算法在求解复杂的多峰问题时极易陷入局部最优解的缺陷,作者提出一种基于模拟退火的改进粒子群算法(PSOBSA).在PSOBSA算法中,每间隔若干代,对粒子的历史最优位置进行变异操作,以产生新的粒子;并采用模拟退火的思想,允许新产生的粒子的目标函数值在有限范围内变化;最后采用一种广义的学习策略提升种群收敛的概率.在基准函数的测试中,结果显示PSOBSA算法比基本PSO算法有更好的性能.     

基于坐标旋转角的均值粒子群优化算法

文中提出了基于坐标旋转角的均值粒子群算法,其原理是:在每次迭代中,粒子的下一个飞行位置的方向与当前最好位置的方向之间偏角较大时,则粒子的位置和速度更新中加入一个角度来改变位置和速度的方向,同时角度也更新。通过典型函数优化实验表明,本文算法具有较高的计算精度和较快的收敛速度。     

基于改进粒子群算法排课问题研究

排课问题属于背包问题中具有重要实用价值的一类优化组合难题,描写了如何利用粒子群算法解决排课中的多种冲突.但由于粒子群算法有收敛速度慢且易收敛于局部最优的缺点,针对排课问题中最优解的分布特点,对粒子群算法进行了改进.改进后的算法与传统算法相比有着较高的收敛速度和计算精度,可以在解空间内高效地寻找到全局最优解.     

基于MapObject的矿井火灾动态最佳救灾路线数学模型和算法

运用运筹学中图论的理论和方法建立了井下火灾动态救灾路线数学模型,用改进的Dijkstra算法求解该模型并用MapObject控件实现.结合井下火灾时期救灾路线动态选择过程详细介绍了改进的Dijkstra算法运算的各个步骤,拟合出矿井火灾时期人员停留和行走时间与温度的关系函数.以东庞矿矿井灾害应急救援项目为例,通过程序运算,在东庞矿井下巷道分布示意图上动态搜索救灾人员营救受灾人员的最佳救灾路线,不但实现了可视化要求而且效率高,为矿井火灾救灾提供了有力的技术支持.     

基于加权响应面法和混沌粒子群优化算法的单梁有限元模型修正

为获得与实际结构受力性能吻合的有限元模型,以耿峪河大桥单梁荷载试验为工程背景,建立单梁有限元模型.提出以加权响应面法对单梁有限元模型进行修正,采用中心复合试验设计法和方差分析筛选出显著性高的参数,建立加权响应面模型代替单梁有限元模型计算响应值,以测试数据构造目标函数结合混沌粒子群优化算法对有限元模型进行修正.结果 表明...     

粒子群遗传融合算法

提出一种融合粒子群算法和遗传算法改进优化算法,该算法首先采用一种自适应弹性粒子群算法,弹性地修正粒子速度的幅值,有效地避免了粒子群算法的早熟收敛问题。再与遗传算法融合,模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,先采用自适应弹性粒子群算法获得进一步的提高。再经过提高、交叉、变异三步,获得最优解。以动态系统FCRNN的设计为例,改进算法收敛速度快,误差精度高。     

基于云遗传的混合混沌粒子群算法研究

为了解决PSO算法种群随机初始化遍历性差、易陷入早熟收敛以及不具备全局收敛性的缺点,提出一种基于云遗传的混合混沌粒子群优化算法,使用均匀性更优的无限折混沌叠映射实现粒子初始化,通过自适应云算子、改进的Metropolis接受准则以及动态调整粒子集规模等策略,实现了云遗传算法和PSO算法的协同,最后通过全局收敛性证明、时间复杂度和实验分析,验证了算法的有效性。     

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.     

一种基于量子粒子群算法的模糊c-均值聚类

把QPSO算法与模糊c-均值（FCM）算法相结合提出一种混合模糊聚类算法（QPSO—FCM）,将FCM算法中基于梯度下降的迭代过程用新算法进行替代,能够在一定程度上克服FCM算法易陷入局部极小的缺陷,降低FCM算法的初值敏感度．通过典型的Wine的数据实验结果证明,改进后的新算法具有良好的收敛性,聚类效果也有一定的改善．     

一种新型的简化群优化粒子滤波算法

针对粒子滤波的粒子退化和贫化问题,将新兴的简化群优化(SSO)算法引入到粒子滤波的重采样阶段.SSO算法结构简单,在保留优良粒子的基础上,增加一项粒子随机运动过程,以提供粒子多样性.实验结果表明,新算法不仅有效提高了对非线性系统状态的估计精度,而且具有更高的运算速度.     

基于樽海鞘群与粒子群混合优化算法的特征选择

针对现有特征选择方法中存在的收敛速度慢和计算效率低等问题,提出了一种基于樽海鞘群与粒子群优化的混合优化(hybrid optimization of salp swarm algorithm and particle swarm optimization,HOSSPSO)特征选择方法,该方法在樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)的基础上,引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO),提高了SSA的收敛速度,改进了探索和开发步骤的效率,增加了解空间更多的灵活性和多样性,使得方法能够迅速获得全局最优值.为了验证算法的性能,在2个实验序列上进行了测试:第一个实验序列使用基准函数,将HOSSPSO与标准SSA、PSO进行了比较;第二个实验序列采用不同的UCI数据集,通过提出的算法确定最佳特征集.实验结果表明,相比于其他优化算法,HOSSPSO的性能更具优势,在多项评估指标中获得较好的效果,能以极少量的特征获得最大的分类精度.     

分组粒子群优化算法

分组PSO算法将粒子群分成几个小群,每个小群有不同的进化参数且每个小群分别进化,在间隔一定时刻进行组间变异和重组操作,并且在重组的同时对各小组参数进行粒子群优化,相比普通粒子群算法无论在收敛速度还是在精度和操作方便性上都有提高.     

基于表现型共享的多目标粒子群算法研究

在多目标粒子群算法中,粒子的飞行由自身的最优位置和指导粒子决定,如何定义适应度选出合适的指导粒子,指导搜索过程向全局Pareto最优区域飞行,并保持种群在最优前端的多样性是算法的关键问题.针对上述问题,构造了同时考虑粒子的Pareto占优情况和目标空间邻近密集度的表现型共享适应度函数,在此基础上提出一个基于表现型共享的多目标粒子群优化算法(MOPSO).为了验证算法的有效性,采用占优等级指标来分析近似解集的占优情况,并采用EPS、HYP和R2指标来衡量解集的分布情况.实验结果表明,算法具有较强的全局搜索能力,能在较小的计算代价下获得较好的Pareto前端近似.     

一种基于免疫选择的粒子群优化算法

粒子群算法是一种新的群体智能算法,被广泛用于各种复杂优化问题的求解,但算法存在着过早收敛问题.为了克服算法早熟的缺点,将粒子群看作是一个复杂的免疫系统,借鉴生物学中免疫系统自我调节的机制,提出了一种新的基于免疫选择的粒子群优化算法(IS-PSO).免疫系统中的抗原、抗体和亲和度分别对应了待优化函数的最优解、候选解和适应度.IS-PSO通过免疫算法中免疫记忆、疫苗接种、免疫选择等操作有效地调节PSO算法中种群的多样性.给出了算法的详细步骤,并将本文提出的算法与基本的粒子群算法(bPSO)在几个典型Benchmark函数的优化问题应用中进行了比较,仿真结果表明:IS-PSO算法可以有效避免早熟问题,提高粒子群算法求解复杂函数的全局优化性能.     

基于粒子群优化算法的模式分类规则获取

提出了基于粒子群优化的规则提取算法．该算法将规则编码为粒子,通过粒子群优化算法的速度-位移搜索模型以及粒子保存的记忆信息指导生成模式分类规则集．算法用于Iris数据集模式分类规则的提取．与其他规则提取方法比较,该算法在提高分类规则正确率的同时减少了计算费用．     

基于模糊聚类的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)的基础上,提出了基于模糊C-均值聚类(FCM)算法的粒子群优化算法.该算法在每次迭代过程中首先通过FCM算法把粒子群体分成若干个子群体,然后粒子群中的粒子根据其个体极值和子群中的最优粒子更新自己的速度和位置值.通过典型复杂函数测试表明,基于模糊C-均值(FCM)的粒子群优化算法的优化性能和效率远远超过基本粒子群优化算法.     

基于粒子群优化的结构系统识别

研究了使用粒子群优化(PSO)算法进行结构系统识别的方法,该方法的基本思想是将结构系统识别问题描述成一个多峰值非线性非凸的优化问题,通过PSO算法发现系统参数的最优估计.利用该方法在输入输出数据不完备且噪声污染条件下,同时在没有系统质量、刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了识别,并与基于遗传算法(GA)的结构系统识别方法进行了比较.数值算例及比较结果表明:PSO方法易于实现且计算时占用资源低,并可以成功地对结构系统进行识别,识别效能十分优越.