非线性混合整数规划问题的改进量子粒子群算法

提出了一种改进的量子粒子群算法,并将该算法用于求解非线性混合整数规划问题。构造了一种自适应调整的惯性权重,平衡了算法的全局搜索和局部搜索能力;针对混合整数规划问题,给定一定比例的初始可行解,提高了初始种群解的多样性;利用协同进化选择策略,对种群中的不可行解重新生成,使种群中每个粒子的信息充分利用,从而提高算法的收敛速度;为了抑制算法的早熟现象,给出了一种新的混沌搜索方式,对全局最优解进行局部搜索,增强算法的局部搜索能力。通过16个常见的测试函数测试结果表明,改进的量子粒子群优化算法对求解非线性混合整数规划问题,在成功率和精度方面得到很大的提高。     

分层多种群的自适应粒子群算法

为了改善粒子群算法的性能,提出一种分层多种群的自适应粒子群算法.为了提高全局搜索和局部搜索的能力,选用了自适应更新的惯性权重和学习因子.为了防止种群多样性的丧失且加快算法的收敛速度,采用了一种分层多种群协同进化策略.最后,将新算法与其他4个算法在23个测试函数上进行了测试,结果表明,新算法能够动态地平衡算法的全局搜索和局部搜索能力,保持种群的多样性,收敛精度高.     

一种新的求解优化问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与一种自适应局部搜索算法相结合,提出了一种新的混合粒子群优化算法,使粒子群算法寻优过程中的全局搜索能力和局部搜索能力良好平衡;采用了典型函数和模糊神经网络优化问题对算法性能进行测试,并与其它方法进行比较.实验结果表明,这种混合粒子群优化算法能获得质量更好的解,具有较高的收敛性,特别是在高维复杂函数优化上具有很强的竞争力,其性能大大优于单一的优化方法.     

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.     

一种新的求解优化问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与一种自适应局部搜索算法相结合,提出了一种新的混合粒子群优化算法,使粒子群算法寻优过程中的全局搜索能力和局部搜索能力良好平衡;采用了典型函数和模糊神经网络优化问题对算法性能进行测试,并与其它方法进行比较.实验结果表明,这种混合粒子群优化算法能获得质量更好的解,具有较高的收敛性,特别是在高维复杂函数优化上具有很强的竞争力,其性能大大优于单一的优化方法.     

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。
     

求解作业车间调度问题的混合QPSO算法

文章使用混合量子粒子群优化算法求解作业车间调度问题,并设计了一种基于工序的编码方式;为了克服量子粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入量子粒子群优化算法,使算法具有跳出局部最优的能力并增强其全局搜索能力,形成量子粒子群-模拟退火调度算法;仿真结果表明,混合算法具有良好的全局收敛性能.     

一种改进的动态惯性权重粒子群优化算法

针对粒子群算法在寻优过程中容易陷入局部最优,以及难以平衡求精和求泛的能力,提出一种动态惯性权重粒子群优化算法。该算法同时考虑到粒子的进化速度和集聚程度对算法寻优的影响,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,提高局部搜索能力,以免错过较好的位置。将此算法用于优化4个经典测试函数,实验表明:此算法不仅可以平衡局部和全局的搜索能力,还能提高算法的搜索效率和精度。     

基于改进粒子群算法的优化策略

为提高传统粒子群算法的搜索速度和搜索精度,提出了一种改进的自适应粒子群优化算法.将正则变化函数和慢变函数引入传统位置更新和速度更新公式当中,形成两种新的更新机制:搜索算子和开发算子.在算法运行的初始阶段,种群中大部分个体将按照搜索算子进行更新,搜索算子将有助于种群遍历整个解空间;随着迭代次数的增加,按照搜索算子进行更新的个体将逐渐减少,而按照开发算子进行更新的个体将逐渐增多,开发算子将有效地克服陷入局部最优解的问题.通过典型测试函数的仿真实验,新算法在加快收敛速度同时,提高了算法的全局搜索能力.     

修正的混沌粒子群算法求解经济负荷分配

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、后期收敛慢等缺点,提出了一种修正的混沌粒子群优化算法.该算法通过修正粒子群迭代的行动策略,并引入遍历性较强的Tent混沌局部搜索机制,可以增强粒子的全局搜索能力,提高优化算法的全局寻优性能.将修正的混沌粒子群算法分别应用于6机组和15机组电力系统中求解经济负荷分配,在考虑系统网损和机组运行约束条件的情况下进行仿真实验.仿真结果表明:该算法用于求解高维、非凸、不连续等非线性复杂约束条件的电力系统经济负荷分配问题上,有着较快的收敛速度和较强的全局寻优能力.最后,通过与其它智能算法比较,验证了算法的有效性和优越性.     

多模态函数优化的人工免疫应答优化算法

针对传统的人工免疫算法收敛速度较慢,搜索精度较低的问题,基于免疫应答原理提出一种多模态函数优化的人工免疫应答优化算法.该算法将初始抗体群分配为记忆抗体群和一般抗体群,对记忆抗体群实施高频变异算子进行局部精细搜索,并对一般抗体群执行趋同过程算子进行全局粗搜索,从而加快了进化过程.通过典型多模态函数对该算法进行性能测试,实验结果表明,该算法具有更快的收敛速度和更高的搜索精度.     

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.     

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...     

一种改进的粒子群爬山优化图像分割方法

针对粒子群优化算法在图像分割中存在算法搜索能力不足并且分割不够精准的问题，文章提出了一种改进的粒子群爬山优化图像分割方法。文章首先引入爬山算法，检测粒子群搜索空间中多个全局极值点，增强粒子群算法的局部搜索能力；其次将算法作用于图像中生成K个峰值的三维直方图，根据欧几里德距离，将每个像素分配给最近的峰值从而分割图像；利用标准图像数据集进行实验，并与其他基于粒子群优化的图像分割方法对比分析，该算法在图像分割的视觉效果和5种常用的客观评价指标都具有更优越的性能。     

一种拟随机初始化模拟退火粒子群算法

针对粒子群优化算法在求解高维问题时易出现的早熟收敛、停滞现象,提出一种拟随机初始化模拟退火粒子群算法.采用Hammersley方法对算法进行初始化,可以提高算法在高维搜索空间的搜索能力,进一步将模拟退火思想引入到粒子群优化算法中,结合粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳特性,使算法具有跳出局部最优从而实现全局最优的能力.分别在5个经典测试函数上测试算法的性能,仿真实验结果表明,提出的算法有效克服了传统粒子群优化算法在求解高维空间优化问题时易出现的停滞现象,在进化后期仍保持较强的搜索能力,提高了传统粒子群优化算法在高维空间的全局寻优能力.     

融合混沌和捕食搜索的混合粒子群算法

针对标准粒子群算法在处理复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了新的混合粒子群算法.该算法利用混沌运动的遍历性、对初始条件的敏感性等特性进行群体的混沌初始化,且捕食搜索策略可以通过调节限制级别的控制粒子群的搜索空间,从而平衡全局搜索和局部搜索.测试结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力.     

一种基于运动方向变异的混合粒子群算法研究

针对粒子群算法搜索精度不高、易早熟收敛、搜索后期多样性下降快等问题,提出一种基于运动方向变异的混合改进粒子群算法.该算法通过改变部分粒子的运动方向增加种群多样性,扩大粒子的搜索范围;利用非线性减小惯性权重的方法增加搜索后期的精度;用线性地增大和减小两个学习因子来平衡搜索的范围和精度,使得在搜索前期能够迅速定位到全局最优点附近,在搜索后期能够收敛到全局最优点.将该方法应用于函数优化中,仿真结果表明,该算法能够使粒子均匀分布在最优值空间范围内,调整和平衡粒子的全局搜索和局部精细搜索能力,同时能延缓粒子多样性的下降速度,使粒子能够跳出局部最优值.     

基于多目标量子粒子群算法的环境/经济调度

针对传统的粒子群优化算法在求解环境/经济调度中存在控制参数多和局部搜索精度低等问题,提出一种基于多目标量子粒子群优化算法的环境/经济调度问题的求解方法.该算法利用具有量子行为特性的粒子搜索解空间,引入改变作用区间的变异算子增强全局搜索能力,并采用基于粒子多样性的方法更新全局最优的领导粒子.仿真结果表明,该算法是有效的,所求Pareto解集能逼近真实的Pareto解集且具有良好的分布性.     

一种混合粒子群优化算法在TSP中的应用

针对TSP,提出一种混合粒子群优化算法IHPSO,将种群划分成若干子种群,在子种群内部实施遗传策略。算法在PSO-GA的基础上,引入克隆免疫机制,通过计算粒子间的亲和度来进行复制和变异,从而保留最佳粒子和改进较差粒子。算法中设计了克隆算子、交叉算子、自适应变异算子和抗体重组算子等4个算子。通过实验比较,用所提出的混合粒子群优化算法求解TSP在收敛速度、全局搜索能力和最优解结果上都较优。     

禁忌粒子群算法在几何约束求解中的应用

约束问题可以转化为优化问题。针对粒子群优化算法在算法后期易陷入局部最优的缺点，本文提出禁忌粒子群优化算法（TPS0），在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布，后期引入禁忌搜索算法，记录已经达到的局部最优解，在下一次搜索中，不再或者有选择地搜索这些点，从而跳出局部最优点，并且在搜索过程中允许接受劣解，充分利用禁忌搜索的记忆能力及较强的爬山能力，大大提高了获得全局最优解的概率。该算法综合了粒子群优化算法的快速性、随机性和全局收敛性以及禁忌搜索局部寻优的能力。在确保全局收敛性的基础上，能够快速搜索到高质量的优化解。该方法用于几何约束求解的性能明显高于标准粒子群算法，算法具有良好的优化性能和时间性能。