粒子群优化算法的改进

粒子群优化算法在众多的优化问题上表现出良好的性能,已广泛应用于很多领域,但存在早熟收敛的问题,粒子极易陷入局部最优解.从提高收敛速度等方面对算法改进进行研究,并通过仿真实验证明改进算法的可行性,一定程度上提高了算法的性能.     

粒子群优化算法的改进与性能分析

粒子群优化算法（PSO）在众多的优化问题上表现出良好的性能,广泛应用于很多领域,但极易陷入局部最优解的困局.本文从提高收敛速度方面对PSO算法改进进行了研究,并通过仿真实验证明改进算法的可行性,一定程度上克服了PSO算法易于陷入局部最优解的缺点.     

粒子群优化算法的改进与性能分析

粒子群优化算法(PSO)在众多的优化问题上表现出良好的性能,广泛应用于很多领域,但极易陷入局部最优解的困局.本文从提高收敛速度方面对PSO算法改进进行了研究,并通过仿真实验证明改进算法的可行性,一定程度上克服了PSO算法易于陷入局部最优解的缺点.     

一种改进的粒子群优化算法

标准粒子群算法能够解决各类优化问题,得到了广泛的应用,也引起很多研究人员的关注.为了提高全局搜索能力,使其不易陷入局部最优,提出了一种新的优化策略.首先,采用了佳粒子的概念,每次更新时,对所有粒子进行排序;然后,在此基础上,对所有的粒子进行评估,衡量每个粒子是否可以保留;最后,删除那些不符合保留要求的粒子,同时生成相应数目的新的粒子,以保持种群的规模,从而提高种群的整体适应性能.实验数据表明,新算法提高了算法的性能,具有更好的全局性能.     

改进粒子群算法的云计算环境资源优化调度

针对云计算的资源调度问题,提出一种基于改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)的资源调度算法.对云资源调度问题进行分析,建立云资源调度的目标函数,利用PSO较快的收敛速度找到云资源调度问题的最优解,并根据每个粒子的适应度值自适应地改变每个粒子的速度权重,提高了全局寻优能力和收敛能力,同时在Cloud Sim平台对算法进行仿真实验.结果表明:IPSO算法减少了任务的平均完成时间,提高了任务处理的效率,具有很好的优化资源以及合理调度资源的能力.     

交叉策略粒子群算法

提出了一种基于交叉策略的粒子群优化算法(CSPSO),该算法利用遗传算法中的交叉变异策略的优点,将粒子两两进行交叉变异进而得到相同数目的子代粒子来更新替代亲代的粒子,从而更好地解决粒子群优化算法容易陷入局部最优值以及计算精度低等问题.通过对仿真实验的结果分析可知,与基本粒子群优化算法、布谷鸟搜索算法以及已有的部分改进算法相对比,CSPSO在收敛速度和精度方面的优势更为突出.     

一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法将模拟退火算法的"上山性"引入粒子群算法中,同时为了增加种群的多样性,将交叉和变异算子也结合进去,形成了一种新的改进粒子群算法.比较了高斯变异和柯西变异这两种变异算子对改进算法的影响.改进算法对典型函数的优化计算结果表明,与基本粒子群算法相比,改进算法能够更加快速有效的收敛到全局最优解,而且采用柯西变异算子的改进算法的效果比采用高斯变异算子的效果要好.     

基于Morlet小波变异的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易陷入局部极值,收敛精度不高的缺陷,提出一种基于Morlet小波变异的改进算法。改进算法对组成每代全局极值的各维度实施小波扰动,并将扰动结果作为以一定概率被选中粒子的新位置,充分利用全局极值的优势信息引导粒子快速向最优解靠近,通过小波函数的微调特征帮助粒子跳出局部极值。在12个经典测试函数上的仿真实验结果表明,改进算法的寻优性能较SPSO、CLPSO、DEOPSO、HPSOWM算法有显著提高,适合于求解函数优化问题。     

一种新的混合粒子群优化算法

将禁忌搜索思想引入粒子群优化算法中,改进惯性权重,添加罚函数重新构造适应度函数;在此基础上,提出了一种基于禁忌搜索的新的混合粒子群优化算法(NHPSO),通过4个标准测试函数实验,结果表明:NHPSO算法比基本粒子群优化算法(PSO)具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度以及获得更高精度解的能力。     

禁忌粒子群算法

针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,将禁忌搜索算法中的禁忌思想与粒子群算法结合,提出了一种新的粒子群算法——禁忌粒子群算法(TPSO)。该算法将粒子群算法找到的当前最优值禁忌一段时间后再释放,以此避免算法陷入局部最优,即使算法暂时陷入局部最优,该算法跳出局优的能力也很强。实验表明,TPSO在收敛速度以及收敛精度方面都比基本粒子群算法有了很大程度的提高,特别对于多极值问题搜索效果非常好,可以很好的解决算法陷入局部最优的问题。     

基于解空间划分的PSO改进算法

 提出一种基于解空间划分的粒子群优化算法, 该算法在保持粒子群搜索能力的前提下对解空间进行预处理, 寻找最佳搜索区间, 提高了粒子群搜索效率; 在粒子群搜索过程中设置检查点, 动态更新解空间区间划分. 实验结果表明, 该算法有效提高了粒子群的搜索效率, 并使粒子群算法不易陷入局部极值. 同时, 在自适应状态下, 该算法能搜寻到指定精度下粒子群所需的最小迭代次数, 并得到较满意的最优值.     

用随机模式和调整机制改进粒子群优化算法

提出一种改进的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,将随机(random)概念与调整(regula-tion)机制导入PSO算法中,既可避免族群搜寻过程中陷入局部最优解,又可提高算法在最优区域局部搜寻的能力.最后用2种复杂程度不同的函数为例,比较了本算法与广被采用的PSO-CF算法的最优化能力.结果显示,算法在搜寻成功率、平均收敛时间及平均收敛代数方面的性能皆优于PSO-CF算法.     

基于混合粒子群的多目标智能排活系统的优化

通过分析多目标智能排活系统中各要素的相互关系,提出了PSO与局部搜索策略的混合算法,并引入新的学习策略进行分层局部优化,多目标分散搜索逐步缩小复杂的搜索空间,改善了PSO算法的早熟收敛问题,并取得较高的求解质量。采用了一种随机键的编码方式,利用析取图编码将有序表作为优先决策来决定发生冲突时各印刷活件的排列顺序。仿真验证了混合算法的有效性。     

粒子群算法的改进及其在文本分类上的应用

本文首先从加强全局搜索能力、提高种群多样性的角度对经典粒子群算法提出二点改进方案，并将改进后的粒子群算法用来作为训练文本分类的分类算法，实现了文本资源的自动分类．     

基于PSO算法的无刷直流电机自适应PID控制研究

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量、非线性系统,传统PID控制器的参数具有难以整定的缺点,导致其难以满足BLDCM系统的控制要求。针对这一现状,提出了一种基于微粒群优化算法(PSO)的BLDCM自适应PID速度控制算法,该算法利用PSO具有的灵活、均衡的全局和局部寻优能力,对PID控制器的参数进行在线整定,提高了PID控制器的自适应能力。仿真实验表明,系统超调量小、转速响应快、转速波动小,比传统PID速度控制具有更好的动态特性和鲁棒性。     

基于PSO和加权FCM的图像分割算法

结合PSO算法和加权FCM算法(WFCM)的优势,提出一种新的图像分割算法--基于PSO和加权FCM的图像分割算法(PWF).算法通过PSO进行全局寻优,克服了单纯FCM算法的对初始值敏感及对噪声数据敏感,容易陷入局部最优的缺点,能够找到全局最优的模糊划分,实现模糊聚类图像分割.实验利用了加权二维直方图的WFCM算法,考虑像素间的空间信息,改善了图像分割效果.     

基于改进的PSO和HMM的Web信息抽取算法

针对传统Web信息抽取的隐马尔可夫模型对初值十分敏感和在实际应用中模型参数极易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法的隐马尔可夫模型参数优化模型,用于Web信息抽取.以似然概率值作为适应度函数,使用改进的粒子群优化算法结合Baum-Welch算法对HMM模型参数进行全局优化,实现了Web页面信息的抽取.实验结果表明,该算法在精确率和时间等指标上与现有算法相比具有更好的性能.     

基于GA与PSO并行的模糊聚类算法

针对FCM算法不足,提出一种改进的模糊聚类算法:基于遗传算法(GA)与粒子群优化算法(PSO)并行的模糊聚类算法.实验结果表明,该算法比单基于GA或者PSO的模糊聚类有较好分类正确率与稳定性,有效克服了传统FCM算法对初值敏感和易陷入局部极小值的问题.     

基于粒子群算法的足球机器人动作选择研究

提出一个基于粒子群算法的足球机器人的动作选择算法。该算法给出了一个足球机器人的动作集合，根据赛场的实际情况为足球机器人分配角色与任务，并利用粒子群算法为足球机器人选择合适的动作。     

一种DEA-PSO混合算法及其在丙烯腈收率软测量中的应用

提出了一种DEA与PSO相结合的混合算法,即用DEA算法对PSO中适应值较差的粒子群进行重组和优化。将此混合算法与PSO算法同时用于一些常见测试函数的优化问题,通过对比表明:与PSO算法相比,DEA-PSO混合算法的优化效果更佳。用DEA-PSO混合算法训练神经网络,并将其用于丙烯腈收率软测量建模,结果显示了该混合算法在丙烯腈软测量建模中的可行性与有效性。