粒子群算法在求解优化问题中的应用

粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.     

一种改进PSO算法的电力系统无功优化方法

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化．该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用．本文将粒子群优化算法应用到电力系统无功优化问题的研究中,给出了具体的实施流程．为提高PSO的搜索能力,对PSO进行了改进,在算法中加入了第3种极值指导粒子搜索方向．对IEEE-6节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性．     

粒子群优化算法在定量结构活性相关性研究中的应用

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的优化技术，该算法简单易实现，可调参数少，已广泛应用于许多研究领域，但PSO在化学中的应用还非常少．介绍了粒子群优化算法和改进的离散粒子群优化算法的基本原理，同时结合作者科研组的工作，将其在化学构效关系研究中的应用给予简述．     

浅谈粒子群优化算法

粒子群优化（PSO）算法是一类随机全局优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO的优势在于简单容易实现而又功能强大。PSO已成为国际演化计算界研究的热点。该文介绍了基本的PSO算法及其应用,并讨论将来可能的研究内容。     

改进的粒子群优化算法用于芳香化合物毒性的定量构效关系分析

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的优化技术,该算法简单易实现,可调参数少,已广泛应用于许多研究领域．但PSO在化学中的应用还较少。本文将改进的粒子群优化算法用于多元线性回归的变量选择,并将其用于芳香胺的致癌活性的构效关系研究．结果表明：改进的粒子群优化算法能搜索到最优的变量组合,具有较快的收敛速度。     

改进的粒子群优化算法用于芳香化合物

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的优化技术,该算法简单易实现,可调参数少,已广泛应用于许多研究领域,但PSO在化学中的应用还较少.本文将改进的粒子群优化算法用于多元线性回归的变量选择,并将其用于芳香胺的致癌活性的构效关系研究,结果表明:改进的粒子群优化算法能搜索到最优的变量组合,具有较快的收敛速度.     

粒子群优化算法研究及进展

粒子群算法（PSO）是一种基于群智能搜索的优化算法,本文介绍了粒子群算法的基本原理及主要改进方法,分析了PSO与其它主流演化算法融合的研究现状,并结合PSO的应用领用领域展望了PSO的主要发展方向。     

粒子群优化算法研究及进展

粒子群算法(PSO)是一种基于群智能搜索的优化算法,本文介绍了粒子群算法的基本原理及主要改进方法,分析了PSO与其它主流演化算法融合的研究现状,并结合PSO的应用领用领域展望了PSO的主要发展方向。     

粒子群算法及其在电力系统无功优化中的应用综述

粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是一种基于群体智能的启发式全局优化技术.本文首先介绍了粒子群优化算法的基本原理,给出了算法实现的基本步骤、多种改进形式以及研究现状:其次分析了电力系统无功优化的特点,并对PSO算法在无功优化中的应用做了相应的论述.由于电力系统无功优化是一具多变量、多约束、非线性的组合优化问题,使得PSO算法在电力系统无功优化方面具有广泛的应用前景.     

离散粒子群优化算法研究综述

粒子群优化(PSO)算法最初是基于连续空间的优化,然而现实世界中许多问题是离散的,近年来其离散化策略和方法受到广泛的关注.本文简要介绍PSO算法的工作原理和粒子更新机制、算法参数的分析与设置,详细介绍PSO算法的三种常见离散化策略的机理及其粒子更新机制,阐述离散PSO算法的应用成果,最后对其未来的研究方向进行展望.     

基于参数变化粒子群算法的MAF传感器建模

在用Hammerstein模型描述热膜式空气质量流量(MAF)传感器时,应用多项式回归分析建立其静态非线性环节的模型,应用参数线性变化的粒子群优化(PSO)算法建立其动态线性环节的模型.文章给出PSO算法的适应度函数及算法流程,并说明了参数设置的方法.研究表明,与基本粒子群算法相比,参数线性变化粒子群算法的建模精度及收敛速度有很大提高.应用参数变化粒子群算法进行传感器动态建模是非常有效的.     

PSO算法在电力系统中的应用现状和前景探析

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,在简要介绍PSO算法工作原理的基础上,描述了粒子群优化方法在电网规划、检修计划、短期发电计划、机组组合、负荷频率控制、最优潮流、无功优化、谐波分析与电容器配置、参数辨识、状态估计、优化设计等方面的应用,并对今后可能的应用指出了研究方向．     

粒子群算法在多目标优化中的应用综述

粒子群优化算法是一种基于群体智能的全局随机寻优算法。它通过粒子搜寻自身的个体最优解和粒子群体的全局最优解来完成更新优化。粒子群算法在很多领域得到了广泛的应用。本文主要论述了多目标PSO约束优化的基本思想、实现情况,并展望了PSO算法在多目标优化中的未来发展方向。     

粒子群优化算法的研究

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。介绍了PSO算法的基本原理和采用早熟因子、逆反粒子、变异策略和协同机制等多种形式的改进措施及PSO算法的应用,提出了未来的研究方向。     

粒子群优化算法综述

粒子群优化(PSO)算法是一种基于群智能方法的演化计算技术,通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域,优势在于简单容易实现而且功能强大.由于它简单易操作的特点,PSO—提出,立刻引起演化计算等领域学者们的广泛关注,并在函数优化、神经网络训练、工业系统优化和模糊系统控制等领域得到了广泛的应用.介绍了基本的PSO算法、若干类改进的PSO算法及其应用.     

基于免疫粒子群混合优化算法的混合电梯群控系统新型派梯策略

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）具有模型简单,收敛的快速性和在连续系统中应用的优势,但存在着进化的后期收敛速度变慢,易陷入局部值的缺点。人工免疫 (Artificial Immune, AI) 优化算法利用人工免疫系统抗体多样性的机理和克隆选择算子搜索抗体群,具有很强的全局寻优能力,可以弥补粒子群算法的缺点。结合这两种算法的优缺点,提出了免疫粒子群 (Immune PSO, IPSO) 混合优化算法,并应用于混合电梯群控系统中进行派梯优化,取得了良好的效果。与人工免疫优化算法、粒子群算法分别进行比较,显示出免疫粒子群混合优化算法在优化派梯方案的优越性。文章的结尾展望了今后工作的研究重点和发展趋势。     

一种启发式粒子群优化算法(HPSO)及其在结构优化设计中的应用

在介绍了标准的粒子群优化算法(PSO)及被动群集的粒子群优化算法(PSOPC)的基础上,指出了两者使用"回飞技术"(fly-back mechanism)方法处理约束条件的不足之处,在基于"和谐搜索"算法(harmony search)产生新解的思想基础上,提出了一种新的启发式粒子群优化算法(HPSO),该算法可以明显提高离子群算法的收敛速度和稳定性.应用PSO、PSOPC及所提出的HPSO三种算法分别对两个桁架结构进行了截面优化设计,并对算法的收敛性和稳定性进行了分析.结果表明,本文提出的启发式粒子群优化算法(HPSO)可以有效地搜索到最优解,并且比PSO和PSOPC两种算法拥有更高的收敛速度和稳定性,尤其在迭代计算的初期,收敛效果非常明显.     

新型动态粒子群算法及其在工业控制中的应用

粒子群优化算法是一种在复杂优化问题的空间域探求最优解的启发式搜索方法。为了优化传统的PSO算法,缩短其运行时间,提出了一种动态收缩型的粒子群优化。收缩型粒子群算法在初始阶段含大量的粒子,随着迭代次数的增加,粒子数量不断减少,仿真结果显示,此方法相比于传统的PSO算法可减少近60%的运算时间。运用此改进的粒子群算法优化理论,实现了对PID控制参数的自适应调节。结果表明,新型的PSO算法可以使得PID控制参数调整速度更快,产生超调量小。     

基于k-均值的自适应PSO优化算法

提出了一种新的基于k-均值聚类的自适应PSO优化算法（KCMPSO）．首先通过k-均值聚类方法把粒子群分成若干个子群体,从而在迭代过程中每个粒子根据其个体极值和所在子群体中的最好个体更新自己的位置和速度,其次引入自适应变异算子,有效地增强了粒子群之间信息交换和PSO算法跳出局部最优解的能力．几个典型函数的测试结果表明,该算法是非常有效的．     

PSO优化算法的微粒寻优过程移动规律研究简

为了更好地扩展和应用粒子群优化(PSO)算法,明确其寻优过程中微粒的移动规律十分必要.基于PSO算法简化模型,建立了围绕平衡点振动的微粒寻优过程的运动学方程,然后给出参数选择与微粒运动的振动角频率和振幅之间的关系,进而给出了基本粒子群优化算法的微粒寻优运动规律.仿真实验表明,(1)简化PSO模型中粒子的寻优运动规律为:粒子以当前最佳适应值为平衡点进行围绕振动;(2)基本PSO模型中粒子的寻优运动规律为:粒子以随机的角频率和振幅围绕平衡点进行振动.这两条规律填补对微粒寻优过程移动规律认识的空白,有利于推广和改进PSO算法,以便使得其适合解决实际优化问题.