自适应变异粒子群优化算法

提出了一种自适应变异粒子群优化算法,该算法通过遗传变异提高种群多样性的方法使算法增强持续搜索能力,解决了PSO算法的早熟收敛问题。采用标准测试函数进行仿真实验,结果表明：提出的算法具有提高局部最优值的能力,且优化精度更高。     

基于变异因子粒子群优化的组播路由算法

带时延约束的组播路由问题是一个非线性的组合优化问题，已被证明是一个NP-完全问题。论文提出了一种基于变异因子的粒子群优化算法用于解决带时延约束的组播路由问题。仿真结果显示，该算法具有代价性能良好，收敛速度快，不易陷入早熟的特点，在寻优速度上优于遗传算法，具有很强的鲁棒性和实用性。     

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.     

基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法

为了有效避免粒子群算法(PSO)早熟和局部收敛的现象,在深入分析PSO算法的基础上,提出了一种基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法(GMPSO).该算法以一定的概率选中粒子进行基于高斯白噪声扰动的变异,并重新随机产生飞离搜索区域的粒子,以克服粒子群后期多样性严重下降的缺点.通过对Benchmark函数的测试表明:GMPSO算法无论是搜索精度、速度还是稳定性均显著优于PSO算法.     

一种基于级联滤波的手眼在线标定方法

在机器人末端关节处安装线结构光传感器可实现物体表面的非接触测量,针对该结构光测量机器人系统中的手眼标定问题,提出了一种基于级联滤波的在线标定方法.与以往先采集数据然后标定的离线方式不同,该方法在采集数据的同时可对手眼关系进行递归估计.首先对齐次标定方程AX=XB解耦展开,将展开后的子方程改写成状态空间模型,完成手眼关系级联滤波模型的建立.然后根据级联模型中子模型属性的不同,选择最适合的滤波方法,应用粒子滤波迭代估计手眼关系的旋转部分,用卡尔曼滤波实现平移向量的递推估计.实验表明了该方法的有效性,满足实际工程应用要求.     

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.     

基于速度变异的粒子群算法

为了改善粒子群优化算法在收敛后期极易陷入局部最优的缺陷,提出了在非线性惯性权重策略粒子群算法的前提下,对陷入局部极值区域的粒子进行位置变异,使得粒子能很好地跳出局部极值区域,并在迭代前期及后期采用不同速度变异策略使处于个体极值点的粒子改变速度,能够有效地提高算法的前期全局搜索能力和后期局部开挖能力。通过4个经典测试函数验证了该算法具有更好的优化性能。     

基于柯西变异动态粒子群优化的克里金插值算法

针对克里金插值算法中变差函数拟合曲线误差过大、插值精度低等问题.通过基于线性动态变化因子结合柯西变异粒子群算法对变差函数的拟合模型参数进行最优化估计,同时在适应度函数中引入克里金地理权重来增强变量的空间相关性,最后与基于约束粒子群算法的克里金插值进行比较实验.仿真实验结果表明:改进算法使基台值误差减少近75％,获得的变...     

含速度变异算子的粒子群算法

提出了一种新型的PSO算法——含速度变异算子的粒子群算法（PSOVMO）．该算法在进行变异时的变异对象是搜索速度（ν）,而不是通常情况下的位置（Х）．其方法是,设置一个随迭代的进行按指数级数减小的临界速度．在变异开始到整个搜索循环结束之间的每一次迭代中,只要第i个粒子在d维上的搜索速度的绝对值│νi,d│大于此时的临界速度,就以一定的概率重新初始化νi,d：让νi、d 随机分布在区间[-Vmax,Vmax]上,从而通过位置迭代公式将原本聚集的粒子均匀地“驱赶”到前一位置的周围,达到变异的目的．通过对4个多峰测试函数所做的对比实验,表明PSOVMO优于原始的PSO,也优于按传统方法变异的PSO．     

约束优化问题的改进粒子群优化算法

提出一种求解约束优化问题的改进粒子群优化算法.该算法更多地考虑了当前全局最优粒子和个体最优粒子对粒子群搜索能力的影响,对速度更新公式做了改进;然后利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,从而引导不可行粒子尽可能到达可行的区域,以增加种群的多样性和提高全局搜索能力.数值实验表明,该算法是有效、稳定且计算精度高的全局...     

基于PSO的WSN路由控制算法

针对具有节点低冗余度的网络区域的路由控制问题,提出了一种基于粒子群算法的无线网络路由控制算法。首先,建立网络模型和能量函数。然后,采用LEACH协议来选举簇头和生成簇,最后,采用粒子群算法优化簇头到Sink节点的多跳路由。仿真实验表明,方法简单有效,同时具有网络覆盖率高和网络生命周期长的优点,是一种适合节点密度低的网络区域的路由控制算法。     

基于粒子群算法的模糊神经网络控制器

将粒子群算法与模糊神经网络结合起来提出了一种粒子群模糊神经网络控制器,先用粒子群算法对模糊神经控制器进行离线训练,然后用BP算法对模糊神经控制器进一步在线训练,仿真结果表明该控制器比模糊神经控制器取得了更好的控制效果.     

基于粒子群算法的模糊神经网络控制器

将粒子群算法与模糊神经网络结合起来提出了一种粒子群模糊神经网络控制器,先用粒子群算法对模糊神经控制器进行离线训练,然后用BP算法对模糊神经控制器进一步在线训练,仿真结果表明该控制器比模糊神经控制器取得了更好的控制效果。     

基于约束粒子群优化的克里金插值算法

针对常规克里金插值算法中的不足之处,通过改变粒子群算法中粒子多样性,结合地质变量的特征和数据特征,提出了一种改进的插值方法——基于约束粒子群优化的克里金插值算法,在粒子群优化过程中,通过高斯变异、样本点权重系数设定、搜索范围约束等方式提高了插值精度。实验结果表明:基于约束粒子群优化的克里金插值算法可以获得高精度的插值效果,优于常规的克里金插值。     

基于改进粒子群算法的大地电磁反演

粒子群算法是一种粒子群在全空间随机搜索的非线性反演方法,具有易于实现的优点,已在大地电磁（MT）反演得到了广泛应用,但其存在容易陷入局部最优解的缺点,在二维反演中应用较少且效果不好。本文提出了一种改进的优化粒子群算法,整个进化过程引入了局部进化,并且添加收缩因子和惯性权重参数,来改善该算法容易陷入局部最优解的缺点。最后将改进算法应用于二维MT反演,反演时加入核函数,结果表明改进粒子群算法在过早收敛问题上有明显改善,反演异常体位置也与实际模型吻合较好。因此,本文改进的粒子群优化算法提高了MT反演精度,为矿产资源勘探开发提供了理论基础。     

基于改进型粒子群优化的节点自定位算法

为了提高测距误差影响下无线传感器网络节点自定位精度,提出一种基于距离的节点自定位新算法.对混沌搜索与粒子群优化进行算法融合,给出一种改进型粒子群优化算法,将其应用于节点自定位.新算法利用未知节点与信标节点之间的距离信息,通过改进型粒子群优化算法获取未知节点的位置.仿真结果表明,改进型粒子群优化算法对两种标准测试函数的搜索结果优于一般的粒子群优化算法.在测距误差和信标节点数量相同的条件下,相对于最小二乘估计法,新算法在各个测距误差级上的定位精度更高,其定位误差随测距误差增大而上升的趋势更缓慢.新算法具有更好的鲁棒性,适用于测距误差较大、信标节点数量较少的情况.     

基于粒子群的三支聚类算法

针对K均值聚类(K-means)算法处理复杂问题时易陷入局部最优值、聚类质量较差等不足,提出一种基于粒子群的三支聚类算法.该算法先以随机产生的聚类中心组合作为初始粒子,构成粒子群;然后,通过调整算法中的速度公式参数,使粒子在迭代过程中能较快速地找出全局最优解,即最优的聚类中心;最后,采用三支决策的方法考察数据与类的关系,把确定归属的数据分配到类的核心域,归属不确定的数据分配到类的边界域.实验结果验证了所提算法的有效性,在寻找全局最优值和聚类结果准确性等方面算法都具有较好的性能.     

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.     

基于多目标粒子群优化的服务选择算法

基于多目标粒子群优化算法提出一种高效的服务选择算法(MOPSOSS).首先将服务选择问题建模为带QoS约束的多目标组合优化问题;其次,根据支配的概念构造远小于原子服务集的新子服务集;最后基于多目标粒子群优化算法求解由新子服务集构成的服务选择问题,从而获得一组满足约束的pareto最优解.理论分析表明,MOPSOSS能正确、高效地求出原问题的全局最优解.与遗传算法(GA)的对比结果表明当问题规模大于150时,MOPSOSS的平均运行时间仅为GA的7%,求出的解的个数是GA的1.15倍,75%的解能支配GA求出的解,分布广度是GA的1.5倍.随着约束强度的增加,MOPSOSS的平均运行时间减少,而解的质量并无显著下降.与GA相比,MOPSOSS能用更短的时间求出更多高质量的解.     

基于灰狼粒子群混合算法的相机标定优化方法

针对传统标定方法参数考虑较少、标定精度不高的缺点,将群智能算法思想应用其中,并在现有的粒子群算法和灰狼算法基础上进行优化,取长补短,提出一种混合算法.首先,基于张正友方法获得标定的参数范围,在该范围内随机生成参数作为初始值,然后以最小平均误差为准则,利用灰狼粒子群优化混合算法,建立目标函数,进一步求解相机的内外参数.研...