动态邻域混合粒子群优化算法

粒子群优化(PSO)算法对于多峰搜索问题一直存在早熟收敛问题。为在增强PSO算法全局搜索能力的同时提高收敛速度,提出一种动态邻域混合粒子群优化算法DNH_PSO,采用PSO局部模型,将随机拓扑和冯诺依曼拓扑相结合形成动态邻域,提高算法的全局搜索能力,为增强算法的局部搜索能力并加快收敛速度,使用粒子邻域全面学习策略,将拟牛顿法引入算法中。与其他PSO实验对比分析表明,该算法对于多峰搜索问题具有较好的全局收敛性。     

基于交叉因子和模拟退火的群搜索优化算法

针对目前标准群搜索优化(GSO)算法存在的一些缺点,提出一种基于交叉因子和模拟退火群搜索优化(CMG-SO)算法,通过与模拟退火算法的结合来改善算法的收敛性能,并借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体成员优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能.经过4个常用测试函数测试及与粒子群优化(PSO)算法、群搜索优化(GSO)算法对比,表明了该算法有较好的全局搜索能力和收敛速度,提高了优化性能.     

基于动态分数阶和Alpha稳定分布的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法(PSO)收敛速度慢及容易陷入局部极小化的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法。新算法结合分数阶微分具有的记忆特性,使得粒子的更新融入了轨迹信息,提高了算法的收敛速度。使用Alpha稳定分布代替均匀分布使得粒子在一定概率条件下可以逃逸局部极小点,提高了粒子的全局搜索能力。仿真结果表明,算法不仅在单模态函数下具有更快的收敛速度和更有效的全局搜索能力,在复杂的具有欺骗性的多模态函数下也取得较理想的实验结果,证实了动态分数阶和Alpha稳定分布可以有效地提高粒子群优化算法的性能。     

一种改进的求解TSP混合粒子群优化算法

为解决粒子群算法在求解组合优化问题中存在的早熟性收敛和收敛速度慢等问题,将粒子群算法与局部搜索优化算法结合,可抑制粒子群算法早熟收敛问题,提高粒子群算法的收敛速度。通过建立有效的局部搜索优化算法所需借助的参照优化边集,提高了局部搜索优化算法的求解质量和求解效率。新的混合粒子群算法高效收敛于中小规模旅行商问题的全局最优解,实验表明改进的混合粒子群算法是有效的。     

基于混合优化的移动传感器网络反隐身研究

利用隐身目标的空间特性和移动传感器网络中探测器的机动性,提出了一种基于传感器轨迹优化的反隐身策略。针对隐身目标提出雷达波束入射角的概念并给出其表达式,提出基于模拟退火和粒子群的混合轨迹优化方法,提高优化算法的收敛速度、精度以及全局搜索能力。该反隐身策略本质上是通过对移动传感器运动轨迹的规划,充分利用传感器网络带来的信息获取优势,使用集中式检测融合对该组网系统的发现概率和跟踪性能进行仿真,仿真结果表明组网系统反隐身性能明显提高,轨迹优化结果符合工程实际。     

结合禁忌搜索的改进粒子群优化算法

为提高粒子群优化算法的全局搜索和局部开采能力,提出一种结合禁忌搜索(TS)的改进粒子群优化算法。在搜索过程中,以线性递增的概率对最优粒子实施随机扰动,在全局搜索收敛到一定程度后,引入TS算法进行局部搜索,使算法快速收敛到全局最优解。分析结果表明,该算法收敛精度较高,能有效克服早熟收敛问题。     

一种基于改进粒子群优化和模拟退火的Memetic算法

针对现有Memetic算法收敛速度慢、容易陷入局部极值等不足,提出一种基于改进粒子群优化和模拟退火算法的Memetic算法(简称为PMemetic算法).在PMemetic算法,基于人工萤火虫算法邻域结构思想改进粒子群优化算法,并将其作为全局搜索策略;同时,采用模拟退火算法作为局部搜索策略.将PMemetic算法应用到6个典型的函数优化问题中,并与粒子群算法进行比较分析,实验结果表明PMemetic算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度.     

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。     

基于模拟退火的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。该文把模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中,给出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法。该算法基本保持了粒子群优化算法简单容易实现的特点,但改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。四个基准测试函数的仿真对比结果表明,该算法不仅增强了全局收敛性,而且收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。     

分层粒子群优化算法

针对粒子群优化算法存在进化后期局部搜索能力不强、收敛速度变慢的问题,提出一种分层粒子群优化算法。利用标准粒子群优化算法在整个搜索空间内进行全局搜索,由全局搜索获得的较优个体产生局部搜索区域,在局部区域内进行进一步搜索。为避免陷入局部最优,采用动态调整局部搜索区域的策略,保持算法的全局收敛性。通过典型测试函数计算表明,该算法的收敛速度和局部搜索能力有明显改善。     

解决作业车间调度的微粒群退火算法*

针对微粒群优化算法在求解作业车间调度问题时存在的易早熟、搜索准确度差等缺点,在微粒群优化算法的基础上引入了模拟退火算法,从而使得算法同时具有全局搜索和跳出局部最优的能力,并且增加了对不可行解的优化,从而提高了算法的搜索效率;同时,在模拟退火算法中引入自适应温度衰变系数,使得SA算法能根据当前环境自动调整搜索条件,从而避免了微粒群优化算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明,与其他算法相比,该算法是一种切实可行、有效的方法。     

一种反演问题求解的免疫克隆粒子群优化算法

为了克服标准粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优以及进化后期收敛速度慢等缺陷,分析了标准PSO算法早熟收敛的原因,提出了基于混合变异机制的免疫克隆粒子群优化(ICPSO)算法并将其应用到波阻抗反演问题中.克隆选择算子能够在局部极值点接近全局最优点时有效增强最优粒子跳出局部解的能力;引入混沌映射Tent序列加速最优粒子的变异学习,在局部极值点与全局最优点距离较远时扩大遍历范围,避免陷入局部极值.通过理论模型试算表明,ICPSO算法在进行波阻抗反演时不仅收敛速度快,而且具有较高的反演精度和抗噪性能.     

一种模拟退火和粒子群混合优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点.把模拟退火技术(SA)引入到PSO箅法中,提出了一种混合优化算法.混合优化算法在各温度下依次进行PSO和SA搜索,是一种两层的串行结构.由于PSO提供了并行搜索结构,所以,混合优化算法使SA转化成并行SA算法.SA的概率突跳性保证了种群的多样性,从而防止PSO算法陷入局部极小.混合优化算法保持了PSO算法简单容易实现的特点,改善了算法的全局优化能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真结果表明,混合优化算法的优化性能优于基本PSO算法.     

基于交叉变异的混合粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种基于群体智能理论的全局优化算法,通过群体中粒子间的合作与竞争实现对问题空间的高效搜索。针对算法后期收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种混合粒子群算法。该算法通过改变种群初始化方法,引入交叉和变异机制等措施改善基本粒子群算法的性能。数值试验结果表明,改进型粒子群算法在提高全局寻优能力和加快收敛速度等方面均有良好的表现。     

内嵌区域震荡搜索的粒子群优化算法

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。新算法在粒子群中的每个粒子吸引子的基础上引入了区域震荡搜索因子。每个粒子在协同收敛的同时,震荡搜索粒子极值位置周围区域,增加种群的多样性,提升算法的全局寻优能力,有效避免算法陷入局部收敛。仿真结果表明,改进后的算法在收敛精度上得到显著的改善。     

一种自适应柯西变异的反向学习粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法易出现早熟的问题,提出了一种自适应变异的反向学习粒子群优化算法。该算法在一般性反向学习方法的基础上,提出了自适应柯西变异策略(ACM)。采用一般性反向学习策略生成反向解,可扩大搜索空间,增强算法的全局勘探能力。为避免粒子陷入局部最优解而导致搜索停滞现象的发生,采用ACM策略对当前最优粒子进行扰动,自适应地获取变异点,在有效提高算法局部开采能力的同时,使算法能更加平稳快速地收敛到全局最优解。为进一步平衡算法的全局搜索与局部探测能力,采用非线性的自适应惯性权值。将算法在14个测试函数上与多种基于反向学习策略的PSO算法进行对比,实验结果表明提出的算法在解的精度以及收敛速度上得到了大幅度的提高。     

基于改进细菌菌落优化算法的PID参数整定

针对经典智能优化算法在PID参数整定时存在早熟收敛及陷入无效循环的问题,提出一种改进细菌菌落优化算法。在个体位置更新时引入收缩因子和有指导的随机搜索策略,以平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力,在全局最优位置附近进行动态随机搜索,以提高算法的局部收敛精度。选取ITAE指标作为优化目标构建目标函数和约束条件。以时滞非线性湿度PID控制器为例,仿真结果表明,该算法在提高收敛精度的同时具有自我结束的能力,能够有效抑制超调量。     

基于三次样条插值的自动入库泊车免疫粒子群改进算法

传统自动入库泊车轨迹优化算法不易寻到光滑、精确且优化的泊车轨迹。结合智能自动入库泊车原理,本文提出一种基于三次样条插值的自动入库泊车方法,从而获得理想优化的泊车参考轨迹。为了有效地提升自动入库泊车轨迹寻优算法的性能,以泊车轨迹最短作为优化目标来选定一组合适的泊车位置参考点,在三次样条插值的基础上,又提出一种免疫粒子群改进算法。首先,为提升算法全局搜索性能和收敛速度,引入自适应变异策略;然后,引入免疫机制来有效提升其全局优化能力。测试函数及自动入库泊车实际算例的仿真结果表明,所提出的自动入库泊车免疫粒子群改进算法具有更高的寻优精度和较快的收敛速度。     

混合粒子群优化算法研究

提出将Hooke Jeeves模式搜索方法嵌入粒子群优化算法中，以此构建混合粒子群优化算法．此外，在搜索过程中还加入变异操作来增加种群多样性，以避免早熟收敛．其中，局部搜索增加了算法的开发能力，而变异操作提高了算法的探测能力．探测与开发的折中则通过两个域值变量来完成．大量的测试函数研究表明，混合粒子群优化算法局部搜索能力有显著提高，且搜索到全局最优的概率更高．     

基于周期性演化策略的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法(PSO)在寻优过程中容易出现早熟的问题,提出一种基于周期性演化策略的粒子群优化算法.该策略通过在速度更新方程中构建基于粒子群能量的粒子群最优值扰动项,使得粒子群能量在演化过程中可以周期性变化.相比标准PSO算法,当粒子群能量较大时,能够增强局部搜索能力;当粒子群能量较小时,能够增强全局搜索能力.典型优化问题的仿真结果表明,所提出的算法与线性下降惯性权重粒子群优化(LWPSO)和PSO算法相比,优化性能得到了显著提高.