禁忌粒子群算法在几何约束求解中的应用

约束问题可以转化为优化问题,针对粒子群优化算法在算法的后期易陷入局部最优的缺点,提出TPSO(禁忌粒子群优化算法),在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布,后期引入禁忌搜索算法,记录已经达到的局部最优解,在下一次搜索中,不再或者有选择地搜索这些点,从而跳出局部最优点,并且在搜索过程中允许接受劣解,充分利用禁忌搜索的记忆能力及较强的爬山能力,大大提高了获得全局最优解的概率.该算法综合了粒子群优化算法的快速性,随机性和全局收敛性以及禁忌搜索局部寻优的能力.在确保全局收敛性的基础上,能够快速搜索到高质量的优化解.该方法用于几何约束求解的性能明显高于标准粒子群算法,算法具有良好的优化性能和时间性能.     

基于交叉和自适应权重的混合粒子群优化算法

针对粒子群算法易陷入"局部最优解"和搜索精度逐渐降低的缺点,提出了基于交叉和自适应权重的混合粒子群优化算法.加入的交叉操作使得种群在粒子数目不变的情况下多样性得以维持,而自适应权重有效地平衡了整个算法的全局与局部搜索能力.通过函数测试实验表明,新的算法能够避免早熟收敛问题,有效地提高了其寻优能力.     

基于改进型粒子群算法在雷达波束展宽中的应用

惯性权重是粒子群算法中的关键参数,可以权衡粒子群算法的全局搜索能力及局部搜索能力之间的关系,同时也可以提高算法的收敛性能。针对粒子群算法在处理高维复杂问题时极易陷入局部最优的不足,提出了一种基于适应度累计的周期惯性权重的改进型粒子群优化算法,并通过该算法实现了相控阵雷达天线的波束展宽。     

引入模式搜索算子的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)在解决复杂的高维优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,结合模式搜索算法较强的局部搜索能力,提出一种引入模式搜索算子的粒子群优化算法(HJPSO).为避免最优粒子陷入局部最优而导致整个种群出现搜索停滞,在PSO算法的迭代过程中加入判断粒子陷入局部最优的机制,当检测到早熟停滞迹象时,使用模式搜索算子对整个粒子群当前搜索到的历史最优位置进行模式搜索以帮助算法跳出局部最优点.标准测试函数的运行结果表明,该算法具有较强的跳出局部最优的能力,收敛速度较快,稳定性好.     

一种优化稀疏分解的雷达目标识别方法

雷达目标识别中雷达回波数据巨大,因此利用稀疏分解的方法对回波数据进行稀疏化处理。但稀疏分解中的匹配追踪算法存在计算复杂、计算量大的问题,所以汲取了粒子群优化算法(PSO)全局搜索能力强、收敛速度快的优点对最优原子的搜索过程进行优化,并且针对粒子群优化易陷入局部最优的问题,提出一种惯性权重自适应改变的改进解决方法。通过对雷达高分辨率距离像(HRRP)信号的稀疏表示实验仿真发现,基于粒子群优化的匹配追踪算法能大大缩短匹配追踪的时间,同时惯性权重自适应改变的方法也有效解决了PSO优化的"早熟"问题。     

一种新的数字调制信号分类特征选择算法

针对调制信号分类特征选择问题,提出了自适应惯性权重模拟退火二进制离散粒子群算法。该算法将模拟退火算法嵌入到离散粒子群算法循环体中,利用模拟退火算法具有较强的局部搜索能力和避免陷入局部最优解的特点,解决了简单智能优化算法早熟收敛和局部搜索能力弱等问题。仿真结果表明,该算法能有效选取最优特征,性能优于简单离散粒子群算法和遗传算法。     

自适应变异的粒子群优化算法

本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法(AMPSO).该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力.对几种典型函数的测试结果表明:新算法的全局收搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛问题.     

一种新的粒子群优化的图像匹配算法

针对粒子群算法在图像匹配中易陷入局部最优、搜索速度慢以及匹配精度不高的问题,提出一种新的粒子群优化的图像匹配算法。首先,以改进的非线性惯性权重对粒子群算法进行优化,以此来平衡粒子在全局和局部的搜索能力;其次,提出添加动态扰动项对速度进行扰动,避免粒子在算法后期速度停滞为零而陷入局部最优。仿真结果表明,该算法提高了粒子的全局搜索能力和收敛精度,有效防止早熟现象,与基于标准的PSO图像匹配算法相比,所提算法具有收敛速度快、鲁棒性好以及匹配精度高的特点。     

RSSI和粒子群混合VLC室内精确定位方法

传统的基于可见光通信(VLC)的室内定位算法,精度相对较低,误差较大。提出一种RSSI和粒子群混合VLC室内精确定位方法,该方法通过RSSI算法进行未知节点的初定位,并利用高斯分布函数剔除误差较大的定位数据,减少了其对最终定位结果的影响。同时,通过自适应权重粒子群算法搜索未知节点的最优解,使得该算法前期较长时间具有最优全局搜索能力,后期较长时间具有最优局部搜索能力,能尽快找到未知节点的精确位置。仿真结果表明,该定位方法比传统的RSSI算法和粒子群算法的定位误差小,可以大大提高VLC室内定位的精度。     

基于自适应粒子群优化算法的限速标志识别

针对经典的粒子群优化算法收敛性能不足的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法。该算法对进化过程中的收敛方向进行动态调整,通过学习因子对参数选取过程进行调节,使收敛的初期趋向全局最优,后期趋向局部最优。采用自适应粒子群优化算法对支持向量机模型参数进行优化,并应用于限速标志的识别,实验结果表明,文中基于自适应粒子群优化算法的方法拥有较高的识别率,同时算法收敛性显著高于经典的粒子群优化算法。     

基于改进PSO算法的红外气体传感器温度补偿

针对红外型气体传感器测量精度受环境温度影响较大的问题,提出一种基于嵌入自适应列维变异的动态拓扑免疫粒子群-最小二乘支持向量机(DLIPSO-LSSVM)温度补偿算法。DLIPSO算法在粒子群优化过程中采用动态拓扑Dbest机制以更好地适应粒子群进化过程;为确保粒子多样性,平衡局部搜索与全局搜索,算法嵌入自适应列维变异对粒子进行变异。利用基准测试函数对DLIPSO算法进行性能对比评价,仿真结果表明算法具有较强的全局搜索能力、精度高且稳定性较好。利用DLIPSO算法对LS-SVM的参数进行优化,将混合算法用于实际红外气体传感器的温度补偿,实验数值结果表明算法可将补偿结果的相对误差控制在5%范围内。     

一种自适应惯性权重的粒子群优化算法

为较好平衡粒子群算法中全局搜索能力与局部搜索能力,分析了PSO算法中的惯性权重与种群规模、粒子适应度以及搜索空间维度的关系,并把粒子惯性权重定义为这三者的函数.通过在每次迭代后更新每个粒子的惯性权重,实现了自适应调整全局搜索能力与局部搜索能力,并结合动态管理种群的策略提出了改进的粒子群算法.通过在多个常用测试函数上与已有惯性权重调整算法测试比较,证明新算法具有较强的全局寻优能力与较高的搜索效率.     

基于混沌粒子群算法的宽零陷方向图综合方法

自适应阵列天线常需要采用宽零陷技术,以增强阵列天线抗干扰的稳健性。为此,提出了一种基于混沌粒子群算法（CPSO）的阵列天线宽零陷方向图综合方法。该算法首先采用混沌序列初始化粒子位置,以增强搜索多样性,并在对部分非优胜粒子的位置更新时引入混沌扰动项,在每次迭代中对全局最优位置进行变尺度混沌优化,提高了全局和局部搜索能力,加快了收敛速度。仿真结果验证了混沌粒子群算法在阵列天线宽零陷方向图综合时的收敛速度和精度方面均优于标准粒子群算法。     

均匀搜索粒子群算法

针对基本粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,本文定义了PSO粒子搜索中心的概念,并对其随机状态下粒子搜索中心在全局最优解与局部最优解之间的概率密度进行了计算,在此基础上提出了粒子搜索中心在两个最优解之间均匀分布的均匀搜索粒子群算法,并通过7个Benchmark函数与基本PSO算法进行了对比实验及算法分析,实验分析结...     

基于量子粒子群算法的移动节点覆盖优化

提出了基于量子粒子群的无线传感器网络覆盖优化算法.由于在量子空间中粒子满足集聚态性质完全不同,使得该算法可以在整个可行区域内搜索.全局搜索能力远远优干基本粒子群,克服了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点.仿真结果表明,该算法比基本粒子群算法拥有更好的覆盖优化效果。     

结合极值优化的多粒子群协同进化算法

多粒子群协同进化算法是一种群智能算法,具有智能性、通用性、并行性和全局搜索能力,能够很好地解决全局寻优问题,但其保持粒子多样性的机制和协同进化的机制有待做进一步的改进.为了进一步提高多粒子群协同进化算法的寻优效率,提出了一种结合极值优化的多粒子群协同进化算法,它将多粒子群协同进化算法的全局搜索能力与极值优化算法的局部搜索能力进行了结合.最后通过实验验证了该算法的有效性.     

一种基于粒子群优化的自适应均衡算法

提出了一种自适应信道均衡的方法,它利用粒子群优化算法对均衡器系数进行自适应调整.由于粒子群优化算法具有实现简单、性能函数的单调性强、搜寻全局最优解的能力强等优点,将其用于自适应信道均衡将会改善传统均衡器均衡效果不理想的问题.仿真结果表明,该方法实用有效,在信道失真较大和最优解搜索精度方面表现出了优越性.     

混沌粒子群优化粒子滤波算法

针对基于粒子群优化算法的粒子滤波计算复杂度大,并且容易陷入局部最优,提出了一种新的基于混沌的粒子群优化粒子滤波算法。该算法在粒子群优化的基础上,引入混沌序列,利用混沌运动的遍历性、随机性等特点改善了初始样本的质量,同时利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部最优,使算法具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。最后利用UNGM模型将该算法与标准粒子滤波和粒子群粒子滤波进行仿真对比,并利用纯角度目标跟踪模型验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法改善了粒子群优化算法的粒子滤波易陷入局部最优的现象,提高了粒子滤波的精度和速度,具有较高的应用价值。     

基于二维粒子群优化的图像模糊增强算法研究*

针对传统基于灰度变换方法进行图像增强后图像质量不高等现象,对粒子群优化算法、模糊增强算法进行研究,同时结合禁忌搜素和粒子空间对称分布原理,提出一种基于二维粒子群优化的图像模糊增强算法。该算法通过对搜索粒子进行空间对称分布调整以避免算法陷入局部最优、提高全局搜索能力,并且在算法迭代后期加入禁忌搜索算法记录粒子搜索位置,以减少粒子位置重复寻优、提高算法搜索效率。最后将改进后的粒子群优化算法中粒子搜索位置和速度更新方向设定为二维并与模糊增强算法相结合,自适应搜索出模糊参数Fp、Fe最优值,实现模糊增强。实验结果表明,改进后算法对图像增强效果较好,并且将算法用于过暗SAR图像、医学MR图像的增强,可有效提高图像质量。     

参数自适应混沌粒子群算法在盲源分离中的应用

独立分量分析(ICA)是盲源信号分离中应用最为广泛技术,其应用过程需要对目标函数进行优化,传统粒子算法(PSO)对其进行优化时,存在易陷入局部最优、稳定性差等缺陷,针对此问题,提出采用参数自适应混沌粒子群算法对ICA进行优化.首先采用对PSO的参数进行自适应调整,提高粒子的搜索能力,然后对粒子群进行混沌扰动,提高算法收敛速度.仿真结果表明,使用参数自适应混沌粒子群算法可以有效解决ICA的目标函数优化问题,极大提高了盲源信号的分离效果.