逆群协作粒群方法及在函数优化中的应用

为提高不同粒子群之间的协作性能,减小粒子群局部收敛现象,提出了一种逆群协作粒子群方法,利用不同动作特性的两个群之间的相互协作,来提高粒群算法的性能.在此方法中,一个粒子群追随较好的位置,另一个群是远离较差的位置,与传统的粒子协作方法不同,在粒子飞翔的过程中,两群不仅交换较好的信息,同时也交换较差的信息,通过充分利用这两种信息,两群共同完成任务的求解.在完成算法设计的基础上,对两个群的运动特性和算法的收敛性进行分析,通过函数的优化实验验证了方法的有效性.     

细菌生存优化在非线性模型辨识中的应用

提出了一种新的基于细菌生存优化(Bacterial Foraging Optimization BFO)的非线性模型辨识方法.它是利用群集智能仿生BFO算法对一类Hammerstein系统进行辨识,从而估计出它的参数模型.通过对这类输入非线性模型进行辨识,并用仿真实验说明BFO算法的参数设置与选择方法.比较基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization PSO)的非线性模型辨识算法,特别是对有色噪声的鲁棒性、模型的辨识精度、辨识收敛速度进行对比分析,以得出BFO辨识算法的优缺点及其有效性.     

粒子群算法在航空发动机部件模型求解中的应用

将粒子群算法引入发动机部件模型的求解中,利用粒子群优化算法的群体智能和记忆功能,克服了插值法和N+1残量法在求解发动机模型时对初值的敏感性.针对发动机部件模型中非线性方程和共同工作方程组的特点,对基本粒子群算法采用不同的改进措施,得到两种改进粒子群算法HPSO1和HPSO2.仿真结果表明,改进粒子群算法求解发动机部件模型具有更好的收敛性和更快的收敛速度.     

基于DPSO最小碰集算法的掩盖故障识别

针对可测性分析中掩盖故障识别的难点,提出一种掩盖故障存在性的判定及计算其冲突集方法;并将离散粒子群算法(discrete binary particle swarm optimization,DPSO)用于求解冲突集的最小碰集,实现掩盖故障最小碰集的求解;为克服DPSO易陷入局部最优的缺点,还比较了惯性权重对DPSO算法性能的影响。实例验证表明:与求解掩盖故障的其他方法相比,惯性权重线性变化的DPSO算法不仅提高了算法效率,而且避免了其他算法求解时容易出现"计算爆炸"的问题,尤其适合于识别大型复杂系统的掩盖故障。     

基于伪群交叉算法的细金属柱体目标识别

从线性分布细金属柱体的散射模型出发,利用多极子展开技术求解电磁散射问题,以测量的散射场和计算散射场间的偏差作为目标函数,将待优化变量设置为描述细金属柱体中心位置的向径和幅角,通过伪群交叉算法(pseudo swarm crossover,PSC)对待优化变量进行优化,使目标函数达到最小值来对自由空间中线性分布的细金属柱体族进行电磁成像。研究结果证实了PSC比多相粒子群算法(multi-phase particle swarm optimiza-tion,MPPSO)有更好的收敛性能、成像精度和更强的抗随机噪声干扰能力。     

一种促进PSO全局收敛的参数调整策略

模拟鸟群捕食行为的粒子群算法存在早熟收敛问题。理论和实验都证明了粒子群算法参数确定局部搜索能力与全局搜索能力的比例关系,对算法的收敛能力影响极大。对现有的参数调整策略进行了分析,指出了存在的问题。借鉴免疫机制中的多样性和变异理论,提出一种新的参数调整策略,该策略基于抗体的亲和力和粒子的聚集程度来确定粒子的最优适应值变化率及算法参数值。对经典测试函数的实验结果表明,提出的参数调整策略使算法的全局收敛能力得到了显著提高,能有效避免粒子群优化算法中的早熟收敛问题。     

空间轨迹问题的粒子群仿真研究

空间轨迹的搜索问题具有多个全局最优解,一种有效的解决方法是采用粒子群算法进行搜索.然而与一般的优化问题不同,轨迹问题要求算法中粒子适应值与粒子位置同时收敛.为此,针对已有的粒子群算法在轨迹搜索上的不足,提出了一种减速粒子群优化算法(Slowdown ParticleSwarm Optimization,简称SPSO),从位置角度改善粒子群的收敛性能.该算法利用独立子群技术保证粒子收敛于不同的位置,并根据粒子适应值情况减半更新粒子飞行速度,以达到位置收敛的目标.仿真实验的结果表明了减速粒子群算法在位置收敛效果上的优越性.     

自适应的混沌粒子群算法优化XML文档聚类策略

为了提高海量XML文档集的聚类质量,提出了一种基于粒子群的XML自适应混沌聚类算法(简称ACPSO):为了简化XML文档相似性判定,该算法以XML键为基础,结合混沌原理与粒子群算法划分XML文档:为了加速算法的收敛性,通过对算法相关参数的自适应学习与权重调整,增强XML文档的全局寻优能力,改善XML文档聚类的质量.对比其它聚类算法,仿真表明本算法不仅能有效避免聚类停滞现象的发生,而且是一种高效的XML文档聚类方法.     

大型复杂系统故障隔离智能优化策略

大型复杂系统的故障隔离是系统维修的重要环节,现有的故障隔离算法存在平均故障隔离时间(MFIT)长,不能快速自动生成决策树等缺点.利用AO*算法自动构造决策树,将离散粒子群算法应用于AO*算法的每一个节点的测试选择,降低计算复杂度,使故障隔离策略智能化.实例表明:该算法将故障隔离时间缩短20%,并降低测试代价,提高故障隔离效率,为大型复杂系统故障隔离提供-种高效算法.     

基于改进离散微粒群优化算法的混流装配线多目标排序

产品投产排序是混流装配线有效运作的关键,它是标准微粒群算法无法直接应用的离散空间问题.提出改进离散微粒群优化算法来解决混流装配线多目标排序问题.提出了适应离散编码的粒子位置编码方式,有效避免了不可行解的产生,提高算法效率.引入了动态参数及自适应逃逸机制增强了粒子的多样性和搜索性能.分析了装配线参数变化对目标函数和相应投产序列的影响,并确定出了能够获得最优解的合理参数范围.提出评价指标对改进离散微粒群优化算法与基本离散微粒群优化算法进行了对比,对实际混流装配线的仿真实验表明提出的改进微粒群优化算法可以直接应用于离散排序问题,是一种高效的混流装配线排序算法.改进微粒群优化算法与遗传算法的仿真实验对比显示了提出方法在混流装配线排序问题中的优越性.