动态分群的微粒群优化算法

在分析基本微粒群优化算法的基础上,引进分群思想,提出了一种动态分群的微粒群优化算法(DPSO)。根据适应值的大小将微粒群分成两个或多个分群,然后,每个分群采用不同的策略分别搜索,得到输出最优值。将动态分群的微粒群优化算法用于一些常用测试函数的优化问题,实例计算表明:DPSO具有较强的全局寻优能力。将DPSO用于延迟焦化装置粗汽油干点软测量,所建模型的泛化性较好,模型具有较高的精度。     

动态投入产出最优化控制模型的微粒群算法

对于动态投入产出最优控制模型的以往求解方法,只能求出其局部最优解,而不能求出全局最优解.提出了一个新的动态投入产出最优控制模型,给出一个新的算法-微粒群算法,该算法计算结构简单,具有较强的全局寻优能力、收敛速度快和较高的计算精度.数值实验表明:提出算法的计算结果优于用传统的最优化方法计算的结果,同时也验证了微粒群算法对求解动态投入产出最优控制模型的有效性.     

多峰函数寻优的微粒群算法

某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解，即求解多峰寻优问题，为了求解多峰优化问题，提出了改造的微粒群优化算法．尽量减少微粒群算法中的全局因素，从而增大其局部因素，同时采用变步长方法增加微粒的多样性．并给出了该算法的原理和步骤．仿真实验表明该算法概念清楚，计算简单，具有很好的局部寻优特性，可应用求解于多峰寻优问题．另外还给出了几个运算实例和与其它优化算法的比较．图表，表1，参9．     

基于PSO的载荷受限的灾后救援任务分配问题研究

[目的]针对灾后救援问题,研究多直升机多任务含约束灾后救援任务分配问题,给出基于微粒群优化的问题求解方法,以获取各直升机的救援分配方案.考虑救援时间和直升机载荷有限,期望在有限的时间内救援最多的被困人员.[方法]首先,针对问题特性,考虑上述约束和目标,建立问题的数学模型;其次,采用改进的微粒群算法对所建模型进行求解,主...     

Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法

提出一种求解无约束最优化问题的新的混合算法Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法.该算法不需要计算梯度, 容易应用于实际问题中.通过对微粒群算法的修正, 使混合算法具有更加精确和快速的收敛性.首先利用20个基准测试函数进行仿真计算比较, 计算结果表明, 新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其他算法(PSO, GPSO和NM-PSO算法).其次, 将新混合算法和最新的各种协同PSO算法进行分析比较.结果表明, 新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性方面都远优于其他算法.     

Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒

提出一种求解无约束最优化问题的新的混合算法Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法. 该算法不需要计算梯度, 容易应用于实际问题中. 通过对微粒群算法的修正, 使混合算法具有更加精确和快速的收敛性. 首先利用20个基准测试函数进行仿真计算比较, 计算结果表明, 新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其他算法（PSO, GPSO和NM PSO算法）. 其次, 将新混合算法和最新的各种协同PSO算法进行分析比较. 结果表明, 新混合算法在解的搜索质量、 效率和关于初始点的鲁棒性方面都远优于其他算法.     

基于Voronoi图和离散微粒群优化算法的UCAV攻击轨迹决策

根据UCAV可发射区简化模型,提出了UCAV攻击轨迹决策问题。提出了UCAV攻击轨迹决策的分层设计方法,并将其转化为优化问题。首先根据已知的飞行环境,采用Voronoi图生成初始轨迹;然后通过建立攻击轨迹约束条件模型、飞行距离模型和威胁模型,以飞行距离和威胁代价为优化目标函数,构建了UCAV攻击轨迹决策模型,并在此基础上提出了一种离散微粒群优化(Discrete Particle Swarm Optimization, DPSO)算法对攻击轨迹决策模型进行求解。仿真结果表明,通过Voronoi图和DPSO算法能够较好地解决UCAV攻击轨迹决策问题,并能够在多约束条件下对目标函数进行组合优化。     

求解约束优化问题的改进微粒群算法

微粒群算法在处理约束条件时最常采用的方法是约束保持法,但该方法易使粒子在搜索中停滞不前,为了改进传统约束保持法的缺点,将微粒群算法与信赖域算法相结合,从而保持了粒子的多样性并使最优解在可行域内。另外,采用与信赖域搜索技术相结合的随机惯性权重,改善了算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。实验结果表明：与标准微粒群算法和一些其他优化算法相比,改进算法具有较强的寻优能力和寻优效率。     

惯性权重线性调整的局部收缩微粒群算法

针对微粒群优化算法存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题, 给出一个新的速度更新策略局部收缩策略, 并提出一种改进的微粒群优化算法, 该算法保持微粒群优化算法结构简单的特点, 改善了微粒群优化算法的全局寻优能力, 提高了算法的收敛速度和计算精度. 仿真计算结果表明, 改进的算法性能优于混沌微粒群优化算法、 微粒群优化算法和带有收缩因子的微粒群算法.     

两群替代微粒群优化算法及其应用

提出一种两群替代微粒群优化算法（TSSPSO）,并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群,其中一分群微粒朝着最优微粒飞行,另一分群微粒朝着相反方向飞行;飞行时,每一微粒不仅受到微粒本身飞行经验和本分群最优微粒的影响,还受到全群最优微粒的影响。搜索时,每一次迭代均以一定的替代率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中相同数目的劣势微粒。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较,结果表明：两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。将两群替代微粒群优化算法用于常压塔汽油干点软测量,建立基于两群替代微粒群优化算法的汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据的比较,表明基于两群替代微粒群神经网络的软测量模型精度高、性能好。