基于小世界邻域结构的微粒群算法研究

分析了邻域结构对微粒群算法的影响，针对收敛速度慢，早熟收敛等缺点，结合小世界网络的基本特性，提出了一种基于小世界邻域结构的微粒群算法。在该模型中，邻域内部的高聚集性有利于微粒的细致搜索，而邻域间少量的长程连接又能保证微粒在进化过程中更加全面、快捷地实现信息的有效共享，从而在提高收敛速度的同时防止陷入局部最优。将本模型与Gbest模型及环形结构进行比较，发现该算法不仅具有更快的收敛速度，而且能够获得更好的收敛效果。     

一种速度更快的粒子群优化算法

由于标准粒子群算法(SPSO)存在后期搜索效率太低的问题,提出了一种速度更快的粒子群优化算法(FPSO).FPSO保留了SPSO前期的全局搜索能力,但改变了SPSO算法后期的搜索策略,使其迭代次数随当前适应度值的变化而自适应改变,从而提高了SPSO算法后期的计算效率.通过实验对FPSO算法中适应度函数的设计进行了讨论,并分析了FPSO算法的应用前景.仿真结果表明,FPSO算法在单峰、多峰和带约束条件的测试函数中都有良好的效果.     

群机器人目标搜索中的通信模式研究

针对目标搜索过程中的群机器人协作问题,以扩展微粒群算法为建模工具和协调控制工具,比较研究同步和异步通信模式对搜索效率和系统能耗的影响。仿真结果表明,对于同等规模的群机器人系统,异步通信模式下的搜索效率比同步通信模式下高,能耗却比同步通信模式下低。因此,对于分布式协同的群机器人施加并发控制时,异步通信模式更为适合。     

一种改进的小生境微粒群算法

在微粒群算法中引入“基于密度”的聚类算法，构建出一种改进的小生境微粒群算法．该算法组合了两种方法来实现小生境的思想：第一，采用多种群策略，初始化产生一个没有子微粒群区分的主微粒群D0后，在对D0迭代执行l-best。PSO算法的同时，允许其中动态产生不相同的子微粒群Di(i≥1)；第二，子微粒群的产生采用一种“基于密度”的聚类算法，如果两个个体之间的距离小于一个给定的极值σdist，则将这两个个体联系起来归入一个聚类簇，当聚类簇中的个体数目达到规定的子微粒群最小规模时形成一个小生境．用这种算法能够产生大小和形状不同的小生境，与生物学中地理小生境具有多种形状的事实相符合，也克服了Niche PSO算法只能以某一微粒为中心产生圆形小生境的不足，对3个常用的基本测试函数的测试实验表明，这种改进的小生境微粒群算法在多峰函数寻优中性能优于标准PSO和Niche PSP。     

一种改进的小生境微粒群算法

在微粒群算法中引入“基于密度”的聚类算法,构建出一种改进的小生境微粒群算法.该算法组合了两种方法来实现小生境的思想:第一,采用多种群策略,初始化产生一个没有子微粒群区分的主微粒群D0后,在对D0迭代执行lbestPSO算法的同时,允许其中动态产生不相同的子微粒群Di(i≥1);第二,子微粒群的产生采用一种“基于密度”的聚类算法,如果两个个体之间的距离小于一个给定的极值σdist,则将这两个个体联系起来归入一个聚类簇,当聚类簇中的个体数目达到规定的子微粒群最小规模时形成一个小生境.用这种算法能够产生大小和形状不同的小生境,与生物学中地理小生境具有多种形状的事实相符合,也克服了NichePSO算法只能以某一微粒为中心产生圆形小生境的不足.对3个常用的基本测试函数的测试实验表明,这种改进的小生境微粒群算法在多峰函数寻优中性能优于标准PSO和NichePSO.     

基于不同进化模型的双群交换微粒群优化算法

针对标准微粒群优化算法(PSO)在全局优化过程中容易陷入局部极值的问题,分析了标准微粒群优化算法早熟收敛的原因,提出了一种新的基于不同进化模型的双群交换技术的改进微粒群优化算法.该方法将微粒分成两个大小相同的分群,其中第一分群采用标准PSO模型进化,第二分群采用cognition only模型进化.两个分群每选代一次后,将第一分群的适应值最差的微粒与第二分群的适应值最优的微粒进行交换,以提高种群的多样性,改善算法的收敛性.与其它双群算法相比,该算法概念简单,程序实现容易.与标准微粒群优化算法相比.全局寻优能力更强,函数测试结果表明,提出的双群交换微粒群优化算法的收敛性能明显优于标准PSO算法.     

基于微粒群算法的lp数据拟合及其应用

在动态测试数据处理中,常常要进行稳健回归分析和最小最大值回归分析,讨论了微粒群算法及其在lp数据拟合中的应用.微粒群算法通过多个粒子在解空间中根据自身的信息和群体的信息不断调整自己的位置进行寻优,在寻优过程中粒子间不断地进行信息交流,使得算法收敛速度很快,特别适合用于函数优化,从而能够在lp数据拟合中得到很好的应用.实例计算结果表明,该方法能够更准确地进行lp数据拟合,理论上可以以任意逼近真实值,从而减小了计算误差,并且有更快的收敛速度,可以快速收敛到全局最优解,因而具有一定的理论意义和现实意义.     

动态环境下几个改进微粒群算法的性能比较

微粒群算法是一种模拟动物群体行为的随机优化算法,而且已经提出了许多改进策略,然而,受各种不确定因素的干扰,现实世界中很少有系统是静态的,因此动态优化问题的研究更具有实际的工程意义。为此,在动态环境下,用最近提出的两个改进微粒群算法同标准微粒群算法以及其他两个高性能的改进微粒群算法进行性能比较和分析。通过比较,本文得出在不同的动态环境下,不同的算法表现出了相异的特点。     

微粒群优化算法

微粒群算法是继蚁群算法之后提出的又一种新型的进化计算技术。具有典型的群体智能的特性．介绍了微粒群算法的基本原理及其改进算法。从群体组织与进化以及混合微粒群算法等方面对国内外微粒群算法的研究进展进行综述．     

微粒群算法在结构优化设计中的应用

结构优化设计对于实际工程具有重要的意义.通过对现有优化方法进行分析,将微粒群算法应用到结构优化设计中,提出了结构优化设计的微粒群算法,并建立了相应的优化模型.介绍了微粒群算法的基本思想、结构优化微粒群模型及其实施的具体步骤,最后通过一个算例验证了该方法的效率和有效性.结果表明该方法科学可行,具有很好的应用前景.     

一种新的交叉粒子群算法

针对标准粒子群优化算法（SPSO）在处理高维复杂问题极易陷入局部最优的不足,文章在研究标准粒子群优化算法理论基础上,提出了一种带交叉因子的改进粒子群优化算法（MyPSO）,减小了算法陷入局部极值的可能。仿真实验表明,该算法（MyPSO）提高了全局搜索能力,但同时增加了搜索时间。     

箱型约束优化问题的免疫进化的微粒群算法

通过引入免疫进化项,提出一个求解箱型约束优化问题的新的算法—免疫进化的微粒群算法。该算法利用8个典型的测试函数进行数值实验,且与被动聚集的微粒群算法、全局版本的微粒群算法、局部版本的微粒群算法和具有压缩因子的微粒群算法进行计算比较,计算结果表明免疫进化的微粒群算法是求解箱型约束优化问题的一个高效的算法。     

基于反馈策略的自适应粒子群优化算法

为了克服常规粒子群优化（SPSO）算法在多峰函数寻优应用中容易出现早熟的缺点，提出了一种基于反馈策略的自适应粒子群优化（APSO）算法.考虑到进化过程中群体多样性损失过快，采用种群分布熵和平均粒距两个种群多样性参数，来均衡算法的勘探和开发能力.基于惯性权值随种群多样性变化而变化的动态分析，建立了惯性权值与平均粒距之间的线性函数关系，并将该函数关系融入到APSO算法中.测试结果表明，与常规粒子群优化算法相比，该算法在多峰函数寻优时，成功率和精确度都有显著提高，且全局收敛速度快；在求解异或（XOR）分类问题时成功概率提高，收敛速度加快，APSO算法对神经网络的训练更加有效.     

基于多样性优化策略的粒子群算法

针对标准粒子群优化算法(SPSO)存在粒子群多样性丢失而易陷入局部最优的问题,提出了一种改进优化算法(PSOBF),该算法通过引入排斥操作而提高了搜索效率.通过对4个标准测试函数的性能数值实验对比,并比较了PSOBF、SPSO及ARPSO算法结果,证实PSOBF可以较好地实现全局与局部搜索的平衡,表明改进算法是有效的.     

一种改进的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,把Hooke-Jeeves模式搜索方法作为粒子群优化算法的一个局部搜索算子,嵌入到粒子群算法中,Hooke-Jeeves的强局部搜索能力提高了粒子群优化算法的局部收敛速度和精度,从而提出了一种混合粒子群优化算法。通过基准函数和实例测试进行了验证,结果表明,提出的混合算法的收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。     

一种基于协同进化的随机微粒群算法

在多种群协同进化和随机微粒群算法基础上,提出了一种改进的多种群随机微粒群算法,将各个子种群度独立的按照随机微粒群去进化,周期性的更新共享信息,共同寻求最优解。其中采用了两种不同的更新策略,并对这两种不同的方法进行详细的分析和比较。实验表明：合理调整更新周期能提高算法的收敛性。     

混合有源电力滤波器中无源滤波器多目标优化设计

对粒子群优化算法进行改进,引入异步时变加速系数和线性时变权重系数,提出一种改进型粒子群优化算法。将无源滤波器的滤波效果、无功补偿容量及初期投资作为优化目标,利用改进型粒子群优化算法对混合有源电力滤波器中无源滤波器参数进行优化设计。仿真验证了理论分析和设计的正确性,相关设计方法可为其它类型的混合有源滤波器中无源滤波器的优化设计提供参考。     

基于改进粒子群算法的输电网扩展规划

针对标准粒子群（SPSO）算法易收敛到局部最优的缺点,采用了一种改进的粒子速度更新公式,即在SPSO算法速度更新公式的基础上,加入一个平均极值项,使得各粒子能参考其它同伴的信息;此外在算法迭代过程中加入变异操作,适时初始化失活粒子的位置和速度来保持种群多样性．在输电网扩展规划中的应用结果表明,上述两个操作可以提高PSO算法的收敛精度,使算法最终寻找到全局最优解,从而证明了改进粒子群（IPSO）算法的有效性．     

基于免疫粒子群优化算法的多用户检测器

该文将免疫系统的免疫机制引入到粒子群优化算法的设计中.模拟免疫系统、群集智能的信息处理机制,提出了免疫粒子群优化算法.这种免疫粒子群算法结合了粒子群的近似全局优化能力和由Hopfield神经网络构成的免疫系统的快速信息处理机制,加快了算法的收敛速度,并提高了粒子群算法的全局收敛能力.然后在CDMA系统中,利用此算法设计了多用户检测器,仿真结果证明该文的方法能够快速收敛到全局最优解,并且抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器.