多尺度量子谐振子算法性能分析

多尺度量子谐振子算法(MQHOA)具有良好的全局收敛性以及自适应性。为分析研究MQHOA求解精度与速度具体性能,通过求解整数非线性规划问题,将MQHOA和采用量子行为模型且已被广泛使用的量子粒子群优化(QPSO)算法以及改进的随机平均最好位置量子粒子群(QPSO-RM)算法进行理论模型和实验对比,仿真实验中,MQHOA对7组无约束整数规划问题的求解均取得100%成功率且求解速度整体上略快于QPSO和QPSO-RM;对2组有约束整数规划问题的求解速度比QPSO、QPSO-RM稍慢,但MQHOA的求解成功率均为100%,高于后两者;通过和QPSO、QPSO-RM的收敛过程进行对比,MQHOA更快更早于对比算法收敛到全局最优解。实验结果表明:MQHOA能有效地适应整数规划求解问题,能够避免陷入局部最优解的情况从而获得全局最优解,并在求解精度和收敛速度上均优于对比算法。     

基于量子粒子群求解混合整数非线性规划

在经典微粒群算法的基础上提出一种有较高收敛性能的智能算法：量子粒子群（QPSO）算法。并用于求解混合整数非线性规划问题。实验室证明QPSO算法收敛性能好、速度快,为求解混合整数非线性规划开辟了新途径。     

基于量子行为粒子群优化算法的定位技术研究

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题,阐述了WSNs的分布迭代式定位方法研究。这种方法将每次迭代后定位的节点作为其余未知节点的参考节点.同时将基于测距定位问题看成一个多维优化问题,并提出利用具有快速收敛能力的量子行为粒子群优化(QPSO)算法进行求解。最后将仿真实验结果与粒子群优化(PSO)算法进行比较,表明QPSO算法在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性。     

基于量子粒子群算法的多方法协作优化方法

介绍粒子群算法和具有量子行为的粒子群优化算法QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization).针对QPSO在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了基于QPSO算法的多方法协作优化算法,将QPSO算法与进化规划EP(Evolutionary Programming)算法协作.实验结果表明,改进算法在收敛性和取得最优值方面优于PSO算法和QPSO算法.     

基于随机评价机制的量子粒子群优化算法及其参数控制

为了改善量子行为粒子群优化(QPSO) 算法的收敛性能, 提出了一种基于随机评价策略的改进QPSO优化算法(RE-QPSO)。该算法通过使用随机因子对种群中粒子的创新性进行评价,提高了粒子摆脱局部极值的能力。提出了固定取值和线性递减两种控制策略分析RE-QPSO算法的唯一控制参数——收缩-扩张系数,通过6个标准测试函数的仿真结果给出了具有实际指导意义的控制参数选择方法     

基于量子粒子群算法的时延受限组播路由问题研究

对具有延时约束的最小代价的组播路由问题进行研究,提出一种收敛速度快、全局性能好、不易陷入局部最优的智能迭代算法-量子粒子群算法来实现该问题的求解.该算法采用整数编码方式,将路由优化问题转化成准连续优化,并采用惩罚函数处理约束条件.最后通过具体算例,对该算法进行了仿真验证,结果表明,在求解延时约束的组播路由问题时,量子粒子群算法要优于遗传算法、克隆算法,从而验证了该算法的可行性和有效性.     

具有学习行为的协同量子粒子群算法

提出了一种具有学习行为的协同量子粒子群算法(LCQPSO).针对量子粒子群(QPSO)存在的早熟收敛问题,从两方面对其进行改进:引入多子群协同搜索策略提高种群的全局搜索能力,使其在进化后期依然保持多样性;赋予粒子学习行为,提高种群的局部搜索能力.实验中对LCQPSO算法的子群规模与学习概率参数进行了分析,并利用标准测试函数对LCQPSO与PSO、QPSO等算法进行了比较测试,结果表明LCQPSO算法具有更优秀的收敛速度与精度,且能够有效地避免陷入局部极值.     

一种基于改进QPSO的机器人路径规划算法

针对量子行为粒子群优化(QPSO)算法在移动机器人路径规划中出现早熟收敛的问题,提出一种基于聚集度因子和阶段变异策略的改进QPSO算法。根据目标函数计算粒子的适应度值,在压缩扩张因子中引入改进聚集度因子划分搜索阶段,利用分阶段变异策略更新个体位置,并对算法进行性能测试。实验结果表明,与FE-PSO算法相比,该算法具有较高的收敛精度与较好的稳定性。     

基于混沌变异算子的小生境量子粒子群算法

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度低的问题,提出了基于混沌变异的小生境量子粒子群算法(NCQPSO).该算法结合小生境技术并加入了淘汰机制.使算法具有良好的全局寻优能力.变尺度混沌变异具有精细的局部遍历搜索性能.使算法具有较高的搜索精度,实验结果表明,NCQPSO算法可有效避免标准PSO(Particle Swarm Optimization)算法的早熟收敛,具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点.也优于原始的量子粒子群算法QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization).     

MQPSO: 一种具有多群体与多阶段的QPSO算法*

提出了一种改进的QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)算法,即一种具有多群体与多阶段的具有量子行为的粒子群优化算法.在该算法中,粒子被分为多个群体,利用多个阶段进行全局搜索,这样可以有效地避免粒子群早熟,提高了算法的全局收敛性能.对几个重要测试函数的测试结果证明,MQPSO算法的收敛性能优于标准粒子群算法(Standard Particle Swarm Optimization, SPSO)以及QPSO算法.     

一种动态改变学习因子的简化粒子群算法

基本粒子群优化算法(basic particle swarm optimization,简称bPSO)具有容易陷入局部极值,进化后期熟练速度慢,精度低等缺陷,而简化粒子群算法(simple particle swarm optimization,简称sPSO)在保证了熟练速度和精度的同时舍弃了速度项,使算法更加简练。本文提出了一种动态改变学习因子的简化粒子群算法。经过实验证明,该算法在寻优精度和收敛速度上具有明显的优势。     

多目标优化的粒子群算法研究

本文介绍了粒子群优化算法PSO中的多目标优化的粒子群算法及其应用,并将其运用在防守对方多个前锋球员的进攻威胁,以粒子群算法随机性来适应不断变化的形势。     

双群体随机微粒群算法

以保证全局收敛的随机微粒群算法为基础,文章提出了一种双群体随机微粒群算法——DB-SPSO。该方法采用两个群体同时进化,一个群体在进化过程中所出现的停止微粒由另一群体的微粒来代替,并和此群体中其余的微粒一起继续进化。通过对此算法的参数适用范围及收敛率进行讨论,给出了此算法的适用范围。其仿真结果表明:对于单峰函数和多峰函数,此算法都能够取得较好的优化效果。     

一种改进的粒子群优化算法及其仿真

粒子群优化算法（particle swarm optimization，PSO）是一种新兴的优化技术，其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点，在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题，提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO（IPSO）算法，以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试，结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能，而且还具有良好的稳定性。     

一种改进的粒子群优化算法及其仿真

粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点,在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO(IPSO)算法,以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能,而且还具有良好的稳定性。     

一种随机粒子群算法及应用

为提高粒子群算法的优化效率,在分析量子粒子群优化算法的基础上,提出了一种随机粒子群优化算法。该算法只有一个控制参数,搜索步长由一个随机变量的取值动态决定,通过合理设计控制参数的取值,实现对目标位置的跟踪。标准测试函数极值优化和聚类优化的实验结果表明,与量子粒子群和普通粒子群算法相比,该算法在优化能力和优化效率两方面都有改进。     

粒子群优化算法改进及展望

粒子群优化算法是一种启发式全局优化技术,一种基于群智能的演化计算方法。本文给出了多种改进形式以及与其他算法的比较,并提出了未来可能的研究方向。     

一种基于相角映射的改进多目标粒子群优化算法

提出一种相角粒子群优化算法求解多目标优化问题。该算法采用相角映射实现了粒子在相角空间上仅依赖于归一化多目标函数的快速搜索,在粒子飞行信息共享机制上引入共享池概念,提出基于关联支配排序和相似度排序的共享池更新策略,提高了Pareto解的多样性。采用Sigma领导策略和混沌变异操作,平衡了算法的快速搜索能力和全局寻优能力。标准多目标测试函数和电力系统广域阻尼控制多目标优化算例表明了所提出算法的可行性和有效性。     

自适应粒子群优化算法研究及其化工报警阈值优化应用

生产装置能否安全有效地运行,已经成为衡量工业生产发展水平的主要标志之一。面临日益复杂的化工过程生产装置,提高化工过程报警系统的性能有着重要的指导意义。传统的报警阈值参数设置方法局限性大,为了提升化工过程报警系统性能,需要对某些过程参数的报警阈值进行优化设置。本文针对传统粒子群算法的不足,采用了参数自适应的粒子群算法,该自适应粒子群算法通过实时调节自身的参数,使得能够较快地寻找到最优个体,且不容易陷入局部最优解。通过对一标准函数的研究,结果表明该自适应粒子群算法比传统的粒子群算法能够较快的达到最优解。随后,用该算法优化TE过程某一参数的报警阈值,降低了报警过程中误报和漏报的总次数,提高了报警系统的性能。本文所提方法为指导生产装置的安全运行提供了有效策略。     

基于随机评价机制的交互式双子群QPSO算法

通过两组势阱中心不同且相互协同的主、辅子群,在具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法基础上构造一种基于随机评价机制的交互式双子群QPSO算法(DIR-QPSO)。该算法通过子群间的协作避免了种群多样性的快速消失,增强了算法的全局搜索能力。同时,随机因子的加入进一步提高了粒子摆脱局部极值的能力。对6个测试函数的实验结果表明, DIR-QPSO算法相对于传统的粒子群优化算法(PSO)在处理单峰和多峰函数时具有更好的优化性能,收敛速度和收敛精度都得到了较大的提高。