吸引子权重改变内嵌区域震荡搜索粒子群算法

针对粒子群算法搜索精度不高、搜索最优解较慢的问题,提出了一种改进的粒子群算法。该算法通过调整全局最优解和个体最优解,形成一个新的全局吸引子解指导粒子收敛,优化种群粒子来搜索解空间的最优值。再将优化方案融入到内嵌区域震荡搜索的粒子群算法（RSPSO）中,仿真结果表明,改进的粒子群算法在寻优能力及搜索精度方面都得到了进一步的提高。     

粒子置换的双种群综合学习PSO算法

针对粒子群算法(PSO)种群多样性低和易于陷入局部最优等问题,提出一种粒子置换的双种群综合学习PSO算法(PP-CLPSO)。根据PSO算法的收敛特性和Logistic映射的混沌思想,设计并行进化的PSO种群和混沌化种群,结合粒子编号机制,形成双种群系统中粒子的同号结构和同位结构,其中粒子的惯性权重根据适应度值自适应调节;当搜索过程陷入局部最优时,PSO种群同位结构下适应度值较差的粒子,根据与混沌化种群间的同号结构执行粒子置换操作,实现了双种群系统资源的合理调度,增加了种群的多样性;进而综合双向搜索的同位粒子学习策略和线性递减搜索步长的局部学习策略,进行全局探勘和局部搜索,提高了算法的求解精度。实验选取9个基准测试函数,同时与4个改进的粒子群算法和4个群智能算法进行对比验证,实验结果表明,PP-CLPSO算法在求解精度和收敛速度等方面具备较好的综合性能。     

一种改进的小波变异粒子群优化算法

为提高粒子群优化(PSO)算法的优化性能,提出一种改进的小波变异粒子群算法(IPSOWM)。在每次迭代时以一定的概率选中粒子进行小波变异扰动,从而克服PSO算法后期易发生早熟收敛和陷入局部最优的缺点。数值仿真结果表明,IPSOWM算法的搜索精度、收敛速度及稳定性均优于PSO和PSOWM算法。     

改进型PSO算法在VRP中的应用

运用罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,同时采用实数编码方案,将离散的车辆路径问题转化成准连续优化问题,在此基础上,用改进的粒子群优化算法求解最优值.改进的粒子群算法引入了杂交PSO模型和变异算子.仿真实验结果表明,该算法在保持粒子种群多样性、提高收敛速度和搜索精度、扩大搜索范围、避免过早收敛于局部极值点等方面...     

混沌变异粒子群优化算法及其应用研究

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优值的缺点,提出了基于变异思想的粒子群优化算法,为提高粒子群优化算法的计算精度,利用混沌运动随机性、遍历性的特点,提出了一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法,进而提出了基于混沌变异的改进粒子群优化算法(CMPSO).基于几种典型benchmark函数的测试研究结果表明,该算法与基本PSO算法和遗传算法相比,较好地克服了早熟收敛,提高了算法的搜索精度.将该算法应用于水库优化调度问题中,所得结果优于标准粒子群优化算法和遗传算法,这也验证了混沌变异粒子群优化算法的有效性.     

多量子粒子群协同优化算法研究

针对标准粒子群优化（PSO）算法及其改进算法存在的局部收敛与收敛速度问题,提出了一种多量子粒子群协同优化（QPSCO）方法。该算法采用双层的多粒子群协同优化结构：用多个量子粒子群在底层独立地搜索解空间,同时引入参数变异策略,以扩大搜索范围;上层用1个量子粒子群追逐当前全局最优解,并对飞离搜索区域粒子的位置用新位置取代,以加快算法收敛。在此基础上,将该算法应用于实际控制系统低阶时滞对象的PID控制器设计中。仿真结果表明,QPSCO是一种有效的参数优化算法,与标准PSO、QPSO等算法相比具有更好的全局收敛性能。     

采用种群平均信息和精英变异的改进粒子群算法

针对基本粒子群优化(PSO)算法早熟收敛和后期搜索效率低的问题,提出一种利用种群平均信息和精英变异的粒子群优化算法--MEPSO算法。该算法引入粒子个体与群体的平均信息,利用粒子平均信息来提高算法全局搜索能力,并采用时变加速系数(TVAC)以平衡算法的局部搜索和全局搜索能力;在算法后期,采用精英学习策略对精英粒子进行柯西变异操作,以进一步提高算法的全局搜索能力,减少算法陷入局部最优的危险。在6个典型的复杂函数上与基本PSO(BPSO)算法、时变加速因子PSO(PSO-TVAC)算法、时变惯性权重PSO(PSO-TVIW)算法和小波变异PSO(HPSOWM)算法进行对比,MEPSO的均值与标准方差均优于对比算法,且寻优时间最短,可靠性更好。结果表明, MEPSO能较好地兼顾局部搜索和全局搜索能力,收敛速度快,收敛精度和搜索效率高。     

基于最优变异的粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的性能,提出了一种带最优变异的改进粒子群优化算法。该算法的惯性权值满足不同粒子对全局和局部搜索能力的不同需求,每次迭代后根据适应度值会作相应的调整,在搜索过程中所引入的变异算子将对粒子群中最优粒子进行变异,以防止算法早熟收敛。对4个典型的测试函数的仿真表明,该算法比标准粒子群优化算法有更好的收敛性和更快的收敛速度。     

基于混沌变异的小生境粒子群算法

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粒子群算法（NCPSO）．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，NCPSO算法可有效避免标准PSO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．适合于工程应用中的复杂函数优化问题．     

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).     

结合质心思想和柯西变异策略的粒子群优化算法

针对基本粒子群优化（PSO）算法收敛精度低、容易陷入局部最优的问题,提出了一个结合质心思想和柯西变异策略的粒子群优化算法。首先,在粒子的初始化阶段采用混沌初始化策略,以提高初始粒子的均匀分布能力;其次,为了提高粒子群的收敛速度和寻优能力,引入了质心的概念,通过计算获得种群中所有粒子所构成的全局质心和所有个体极值构成的个体质心,使得粒子群内部可以实现充分的信息共享;为避免粒子陷入局部最优解,在粒子群算法中引入了柯西变异运算对当前最优粒子进行扰动,并依据柯西变异运算的规律,适应性地调整扰动步长,该算法以群体多样性为依据,动态调整惯性权重;最后,使用7个经典的测试函数对算法进行验证,通过函数运行结果的均值、方差和最小值能够表明,新算法在收敛精度上有较好的优越性。     

基于分层自主学习的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化（PSO）算法容易陷入局部最优、收敛精度不高、收敛速度较慢的问题，提出一种基于分层自主学习的改进粒子群优化（HCPSO）算法。首先，根据粒子适应度值和迭代次数将种群动态地划分为三个不同阶层；然后，根据不同阶层粒子特性，分别采用局部学习模型、标准学习模型以及全局学习模型，增加粒子多样性，反映出个体差异的认知对算法性能的影响，提高算法的收敛速度和收敛精度；最后，将HCPSO算法与PSO算法、自适应多子群粒子群优化（PSO-SMS）算法以及动态多子群粒子群优化（DMS-PSO）算法分别在6个典型的测试函数上进行对比仿真实验。仿真结果表明，HCPSO算法的收敛速度和收敛精度相对给出的对比算法均有明显提升，并且算法执行时间和基本PSO算法执行时间差距在0.001量级内，在不增加算法复杂度的情况下算法性能更高。     

基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法

针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖参数选取等缺点,提出了一种基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法。对算法中的惯性权重参数采用动态自适应变化方式,在迭代过程中根据粒子适应度差值将种群划分为三个等级,对不同等级的粒子采用不同的惯性权重策略,使粒子能根据自己所处的位置选择合适的惯性权重值,更快地收敛到全局最优位置;同时分别用个体极值和全局极值的线性组合取代PSO算法中的全局最优位置与个体最优位置。通过实验仿真与对比,验证了新算法性能优于标准PSO及其它一些改进的PSO算法,能够用较少的迭代次数找到最优解,具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。     

多策略融合的改进粒子群优化算法

为解决传统粒子群算法收敛精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种多策略融合的改进粒子群算法。首先,设计了一种基于中垂线算法的游离粒子位置更新方法,加快了游离粒子的收敛速度;其次,设计了一种在最优粒子附近生成爆炸粒子的策略,以增强算法的寻优精度和寻优速度,为适应前两个策略,设计了一种仅依靠全局最优粒子位置的粒子速度更新策略;最后,将基于概率分层的简化粒子群优化算法的惯性权重和粒子位置更新方法用于本算法。与其他五种改进粒子群算法进行了对比实验,结果表明提出的改进算法无论是处理低维问题还是高维问题表现均具有较大优势,性能更优越。     

基于爆炸冲击波模型的粒子群优化算法

针对基本粒子群优化(PSO)算法在解决复杂多峰问题时易于陷入局部最优解的问题,提出一种基于爆炸冲击波模型的PSO算法(简称BW-PSO算法)。该算法通过加入种群多样性监督条件,使得当种群数量缩小至给定阈值时,触发粒子冲击波过程：最优粒子与次优粒子进行交叉变异,处于爆炸半径内的粒子受到牵引力,加速收敛至当前极值;处于爆炸半径外的粒子受到冲击力向外扩散,增加了找到全局最优值的可能性。BW-PSO算法不仅能够通过最优粒子变异操作提升当前解的精度,而且通过粒子冲击波过程,增加了种群多样性,提升了粒子对全局空间开发的能力。实验结果表明,基于爆炸冲击波模型的PSO算法在求解多峰问题表现优于变异PSO算法与带电PSO算法。     

粒子群算法的递推分析及改进

对带速度项的PSO算法和不具速度项的动态概率PSO算法进行了随机递推分析,给出了保证收敛的算法的参数取值依据以及相关条件,并基于此提出了改进的动态概率PSO算法（RSPSO）。数值实验分析结果表明,改进的PSO算法能有效避免过早收敛,具有较强的全局搜索能力,且优化能力有了进一步提升。     

自适应变异粒子群算法优化BP神经网络在音乐分类中的应用

自适应变异粒子群算法具备了基本粒子群算法和遗传算法优点,用此算法寻找BP网络较好的网络权值和阈值,使得BP网络的全局误差最小化,不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限,而且模型的精度高。仿真实验结果表明,本算法与传统的分类方法相比,具有更高的正确率．验证了自适应变异粒子群算法优化BP神经网络是一种有效的分类方法。     

基于拓扑结构与粒子变异改进的粒子群优化算法

为使粒子群优化算法(PSO)优化过程的多样性与收敛性得到合理解决,以提高算法优化性能,基于种群拓扑结构与粒子变异提出两种粒子群改进算法RSMPSO和RVMPSO.改进算法将具有信息定向流动的闭环拓扑结构与星型拓扑结构或四边形拓扑结构相结合,促使粒子在前期寻优过程中具有较高的多样性,保证搜索的广度,而在后期满足粒子群的整体收敛性,保证寻优的精度.同时,将布谷鸟搜索算法(CS)中的偏好随机游走变异策略引入改进算法中,增强粒子跳出局部最优的能力.对标准测试函数的仿真实验表明,所改进的PSO算法与其他6个对比算法相比不仅操作简单,优化精度高,而且在算法收敛性及稳健性方面都有着更出色的表现.     

基于改进粒子群优化算法的TSP问题研究

针对标准粒子群优化算法易出现问题,提出一种改进粒子群算法。该算法为不同的粒子分配不同的任务,对性能较好的粒子使用较小的惯性权重,对性能较差的粒子采用较大的惯性权重,惯性权重根据适应度函数自适应调整,更好地平衡算法的全局与局部搜索能力,提高算法的多样性与搜索效率。用14点TSP标准数据对算法性能进行测试,结果表明该算法能够较早跳出局部最优,具有较高的收敛速度和收敛率。