免疫粒子群优化算法及性能分析

针对基本粒子群算法的容易陷入局部极小值,搜索精度不高等缺点,将免疫算法和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)相结合,并加以改进,利用免疫算法能够保持个体多样性的特点,可使粒子群优化算法.达到摆脱局部极值点能力,从而提高算法进化过程中的收敛精度和速度.使用四个经典的测试函数...     

基于免疫粒子群优化的移动Sink路径规划算法

为了减少能量空洞和延长网络生命周期,在无线传感网中采用移动 Sink 的方式收集节点采集的数据是解决能量效率问题的有效措施．采集路径的规划问题类似于旅行商问题,无法得到多项式时间的解．提出了将人工免疫算法和粒子群算法相结合,针对移动 sink 数据收集的路径规划问题寻求近似最优解,仿真结果表明: 与其他算法进行性能比较,所提出的优化算法能够有效减少能耗和缩短遍历路径．     

基于免疫粒子群混合优化算法的新型派梯策略

基于人工免疫优化算法和粒子群算法的优缺点可以互补的特性,提出了免疫粒子群混合优化算法,并将其应用于混合电梯群控系统中进行派梯优化.将仿真结果与人工免疫优化算法、粒子群优化算法的结果进行对比,发现免疫粒子群混合优化算法显著地提高了混合电梯群控系统的长时等待率和电梯运行量,而平均等待时间的改善不明显,说明免疫粒子群混合优化算法在优化派梯方案方面表现出良好的效果,具有优越性.     

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.     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化(PSO)算法是一种源于人工生命和演化计算理论的新兴优化技术.其基本思想为:每个粒子被随机的初始化以表示一个可能的解,并在解空间通过更新迭代搜索最优解.PSO的优势在于算法简单,对目标函数要求少,易于实现而又功能强大.目前,已受到演化计算领域的学者们的广泛关注,并提出了许多改进的算法.本文阐述基本粒子群的原理,给出了各种改进的算法,并展望了PSO的发展方向.     

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。     

基于信息熵的粒子群优化算法

粒子群算法是一种进化计算技术,成功地运用于广泛的数值优化问题.PSO算法在求解高维复杂函数优化问题时容易陷入局部最优.有鉴于此,提出了一种基于信息熵的粒子优化算法.该算法提高设计了一种兼顾种群选择性压力以及种群多样性的选择策略,从而提高了粒子在运行过程中的多样性.实验表明,该算法有效避免了陷入局部最优,提高了全局最优解的搜索精度.     

基于免疫粒子群混合算法优化BP网络的矿压预测方法

为攻克综采工作面顶板矿压显现规律预测预报的难题,构建一种基于免疫粒子群混合算法优化BP神经网络的矿压预测模型(IA-PSO-BP),针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,采用免疫粒子群混合算法优化BP神经网络,并选取11种矿压主要影响因素作为模型基础数据,对工作面来压强度和来压步距进行预测。结果表明：IA-PSO-BP网络模型的收敛速度较BP网络模型和PSO-BP网络模型分别提高8倍和2倍,IA-PSO-BP网络模型的预测值与实测值基本吻合,预测结果的相对误差分别约为BP网络模型和PSO-BP模型的1/5和1/3。基于IA-PSO-BP的工作面矿压预测方法具有较快的收敛速度和较高的准确率,实现了工作面初次来压强度、周期来压强度、初次来压步距和周期来压步距距预测,为煤矿井下工作面矿压预测提供了一种新的技术途径。     

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。     

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。     

自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化

为了提高数据库多连接查询的优化效率,针对粒子群算法存在的早熟、局部最优等缺陷,提出一种自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化方法.该算法首先将遗传算法的交叉机制引入粒子群算法中,以保持粒子群的多样性,避免早熟现象出现;然后,引入动量算法平滑粒子搜索轨迹,加快粒子群的收敛速度;最后,将该算法应用于数据库多连接查询优化求解,以获得最优的数据库多连接查询方案.仿真结果表明,该算法提高了数据库查询效率,缩短了查询响应时间.     

粒子群优化算法

论述粒子群优化算法(PSO)的基本原理、特点、实现步骤,以及PSO的各种改进技术,包括基于PSO参数的改进技术(主要是惯性权重)、基于遗传算法进化机理的改进技术(受遗传算法启发提出的带交叉算子的PSO、带变异算子的PSO、带选择算子的PSO),以及其他算法融合的改进技术(模拟退火PSO、免疫PSO、混沌PSO),并总结PSO热点研究问题.     

多粒子群协同优化算法

提出一种多粒子群协同优化(PSCO)方法．PSCO是2层结构：底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快算法收敛．这些粒子群含的粒子数以及粒子状态更新策略不要求相同．为改善粒子群容易陷入局部极小的弱点,提出扰动策略,当1个粒子群的当前全局最优解未更新时间大于扰动因子时,重置粒子的速度,迫使粒子群摆脱局部极小．用Rosenbrock函数等3种基准函数做优化实验表明,PSCO性能优于经典PSO,FPSO和HPSO等算法．     

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。     

基于粒子群优化的图像去噪算法

本文提出了一种基于PSO优化的非局部平均去噪算法,该算法以Non-Local means算法处理图片,以滤波参数h作为PSO的粒子,以PSNR的函数模型作为PSO中的目标函数,以群智能算法优化去噪效果.通过仿真,该算法比传统算法有更好的视觉效果和更快的速度,达到了算法的最佳性能.     

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。     

基于免疫粒子群算法的汽车半主动悬架系统研究

为了提高汽车操纵稳定性和乘坐舒适性,对汽车半主动悬架系统进行研究.建立了三自由度1/4车体悬架的数学模型,该模型包含了悬架系统侧向位移简化模型, 推导出悬架动力学方程和状态方程.提出了一种全新的免疫粒子群混合算法,设计出免疫粒子群控制器,并将该控制方法 用于悬架系统的控制中.与模糊控制结果 进行对比,免疫粒子群控制方法 使车身垂直加速度、悬架动行程、车轮相对动载和车身侧位移的最大峰值分别降低了38.64 %、20.53 %、60.60 %和23.39 %,趋于稳定的时间分别缩短了0.45 s、0.6 s、0.4 s和0.6 s.仿真结果 表明,免疫粒子群控制算法在改善被控过程的动态和稳态性能、提高抗干扰能力以及参数时变的鲁棒性等方面均优于模糊控制方法 ,同时有效地提高了半主动悬架系统的减震性能.     

基于粒子群算法的井眼轨迹优化研究

为了更优更快地对石油工程中的井眼轨迹进行优化,进行了基于改进粒子群优化(PSO)算法的井眼轨迹优化研究.通过对造斜率归一化,推导出目标函数表达式,将问题归结到对式中参数优化问题上来.引入PSO算法,在保持了PSO算法结构简单可行特点的同时,利用惩罚函数方法和叉乘控制项,对基本PSO算法易限入局部极小点周边区域的局限进行了改进.该井眼轨迹模型和相应算法提高了井眼轨迹优化速度.通过对钻井工程中轨迹参数的优化实践,验证了本算法优于基本的PSO算法,较好地实现了对井眼轨迹的优化.     

基于粒子群统计规律的PSO算法

粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法是一类基于群体智能的全局优化算法，以其计算迅速和易于实现而得到广泛的应用．但作为一种进化算法，它在很多问题中却容易过早收敛，陷入早熟．这与粒子群采用单一的进化策略有关，因为过于单一的进化策略使粒子群整体上有一种趋同性．针对标准PSO算法的这个问题提出了一种改进方法，改进后的PSO-σ算法实质上是Kennedy讨论过的认知模型、社会模型和完全模型的混合算法．从算法的收敛性、准确性和稳定性等方面对这种改进的算法作了试验和分析，发现均优于标准PSO算法．