一种改进的粒子群优化算法及其应用

介绍了粒子群优化算法及其原理,针对其后期容易陷入局部极值的缺陷,提出了一种改进粒子群算法.改进算法采用全局最优粒子变异策略和部分粒子群部分维初始化策略.通过将其应用于(N M)容错系统模型的实例,对改进算法的性能进行了分析,结果表明,改进算法的搜索效率和精度均优于一般的粒子群算法,同时具有较好的收敛稳定性.     

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。     

改进粒子群优化算法及其在4G网络-基站选址中的应用

针对粒子群优化算法搜索精度不高、整体上容易陷入局部最小的不足,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法一方面在速度更新式中用粒子群中粒子个体极值的加权值替代粒子的个体极值,另外通过使用两种非线性递减函数对惯性权重进行调整,这种改进有效地提高了粒子群优化算法的收敛速度和全局寻优能力.然后,通过对4个基准函数的仿真,验证了本文改进算法的全局收敛寻优能力.最后,将本文改进算法应用于珠三角地区某市4G网络基站选址优化中.仿真和应用的结果表明,改进后的粒子群优化算法具有更高的收敛速度和全局寻优能力.     

一种基于校正因子的自适应简化粒子群优化算法

针对已有粒子群算法中全局搜索和局部搜索存在盲目性和滞后性以及粒子的早熟收敛等问题,提出了一种基于校正因子的自适应简化粒子群优化算法。该算法在简化粒子群算法基础上,以粒子间平均粒距大小作为触发条件,对惯性权重、平均个体极值和全局极值进行自适应扰动。校正因子可以根据当前粒子群个体信息和全局信息自适应调整,从而完成对当前粒子状态及时准确的更新,最终使粒子可以准确而快速的找到全局最优解。对3种典型测试函数的测试结果表明该算法具有较高的全局和局部搜索能力、能够有效地避免算法陷入局部极值,是一种实用且高效的粒子群改进算法。     

新型混合粒子群优化算法

针对粒子群算法易陷入局部极值、精度低等缺点,提出了一种基于模拟退火与混沌思想的新型粒子群优化算法(SA-CPSO).在该算法的初始阶段,对粒子位置进行混沌初始化,并引入模拟退火算法对每个粒子的适应度进行评价;在该算法运行过程中根据群体适应度方差对粒子群进行混沌更新;最后通过对几种经典函数的测试计算,结果表明,相对于标准粒子群算法,该新型混合算法提高了局部搜索能力和搜索精度,并有效避免了早熟现象的产生.     

一种混沌粒子群混合算法研究

提出了一种混沌粒子群混合算法,该算法综合了粒子群算法全局寻优的高效性和混沌算法局部搜索的随机性和遍历性.通过对几种函数的测试,结果表明该算法的搜索效率和寻优精度高于一般的粒子群算法和改进的粒子群算法.     

基于模糊推理的带收缩因子的粒子群算法

为了提高粒子群算法的搜索性能,本文提出了一种基于模糊推理的改进方法。通过模糊推理调整算法参数:对学习因子c1和c2进行自适应调整,平衡粒子向自身经验和向群体经验学习的能力;收缩因子χ也通过模糊规则随之调整,从而平衡粒子的全局搜索能力和局部搜索能力。通过对多个基准测试函数的进行仿真实验,并与标准的粒子群算法和带收缩因子的粒子群算法相比较,结果表明改进后的算法的性能更好,尤其是对具有多个局部极值点且极值相差不大的多峰函数的优化更有效。该算法具有一定的实际应用价值。     

水文模型参数优选的改进粒子群优化算法

针对标准粒子群算法的早熟收敛问题,提出了一个提高算法性能的改进途径,即引入动态改变惯性权重策略和混沌思想,在两个方面同时改进以提高粒子群算法的收敛速度和克服局部极值的能力.对两个函数进行寻优测试表明,改进后的粒子群算法收敛速度、精度以及全局搜索能力均优于标准粒子群算法.最后将提出的改进粒子群算法应用于新安江模型进行参数优选,应用结果表明,该算法具有较强的可行性与实用性.     

基于改进粒子群优化神经网络的房地产市场预测

针对粒子群优化算法精度不高、容易陷入局部最优、难以满足房地产市场形势需求的问题,提出一种改进粒子群优化神经网络,并应用于房地产市场预测中,该算法将混沌引入粒子群优化神经网络算法权重和阈值的初始化与更新的过程,提高了初始样本的质量,减轻了局部极值现象,提高了算法的全局搜索能力,同时设置了躲避因子,使粒子一定程度上离开偏离真实值的区域。研究结果表明,提出的改进算法可以提高粒子群优化神经网络权重和阈值的准确性。     

基于改进粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测

针对MIMO-OFDM系统中,基于粒子群优化的信号检测算法易于陷入局部极值和收敛精度较低的问题,提出了一种基于改进粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测算法。该算法将粒子群优化算法进行改进,并与遗传算法的杂交技术和极值扰动机制相结合,对MIMO-OFDM系统进行信号检测。理论研究和仿真结果表明,在相同误比特率情况下,所提算法性能优于基于遗传和粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测算法性能,与理想信道下的最大似然检测算法性能相比,信噪比仅有1 d B的损失;在较少的迭代次数下,该算法有效地提高了系统的信号检测性能,有较强的全局搜索能力,是一种实用的信号检测方法。     

禁忌粒子群算法

针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,将禁忌搜索算法中的禁忌思想与粒子群算法结合,提出了一种新的粒子群算法——禁忌粒子群算法（TPSO）。该算法将粒子群算法找到的当前最优值禁忌一段时间后再释放,以此避免算法陷入局部最优,即使算法暂时陷入局部最优,该算法跳出局优的能力也很强。实验表明,TPSO在收敛速度以及收敛精度方面都比基本粒子群算法有了很大程度的提高,特别对于多极值问题搜索效果非常好,可以很好的解决算法陷入局部最优的问题。     

磁性材料成型烧结生产调度优化方法及应用

建立以最小化提前和拖期时间、最小化炉重偏差为目标的混合整数线性规划模型, 解决磁性材料成型-烧结两阶段生产调度问题. 提出一种混合粒子群优化算法(HPSO)进行模型的求解,该算法采用基于订单的编码方式. 针对粒子群算法易陷入局部最优, 在迭代过程中引入模拟退火思想. 改进粒子群算法的全局极值和个体极值选取方式, 使算法尽快收敛到非劣最优解. 生产现场实际数据仿真结果表明: 该混合粒子群算法无论在求解精度, 还是求解速度上均优于普通粒子群算法和遗传算法.     

一种基于粒子群优化的粒子滤波改进算法

粒子群优化粒子滤波算法能有效改善粒子退化问题,但其适应度函数受量测噪声方差影响较大,限制了滤波精度的提高.为此,提出了一种基于粒子群优化的粒子滤波改进算法.该算法给出一种新的适应度函数,用当前状态估计值与各粒子状态的差值大小作为评价标准,使得最终优化粒子受噪声方差影响减小,在量测模型精度高的场合中提高了滤波精度.理论分析及仿真结果表明,本文所提算法的滤波性能优于标准粒子滤波与粒子群优化粒子滤波算法.     

基于粒子群优化算法的相干信源波达方向估计

利用粒子群优化算法和在解决优化问题的优势和广义极大似然测向的优点,提出了一种估计相干信源波达方向的新方法.对于所提出的测向算法,人射的信源可以是独立信源,也可以是多相干信源的混合,对阵列的几何结构也没有任何约束,而且它分辨的信源数还可以大于阵元数.为了有效地对所提出的测向代价函数进行拟合,把高斯异策略引进粒子群算法中,提出了一种可快速多维搜索的随机变异粒子群算法.仿真结果表明:与基于遗传算法的相干信源波达方向估计方法相比,基于粒子群优化算法的波达方向估计在收敛速度和估计精度上都有优势,有很好的可行性和有效性.     

基于二进制混沌粒子群算法的认知决策引擎

为了解决不同通信模式下认知无线电发射机参数合理优化的问题,提出了一种基于二进制混沌粒子群算法(BCPSO)的认知决策引擎,该引擎利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动全局遍历性的特点,使认知决策在多目标优化过程中有效地摆脱了局部极值点,提高了参数优化的精度和稳定性．基于认知正交频分复用(OFDM)系统的仿真结果表明,相对于现有认知引擎,该引擎具有平均适应度值高、对不同通信模式鲁棒性强的特点,实现了有效优化发射机参数的目的．     

约束自适应粒子群优化算法及水厂调度

针对粒子群优化算法应用于约束优化问题时易陷入局部极小值的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法. 该算法综合了约束优化问题的目标函数值和约束函数的违反度值作为粒子群优化算法的双适应度值, 采用了双适应值动态判断粒子群优化算法中粒子的优劣. 违反度值的计算引入了自适应加权系数,相应地提出了调整各权系数的自适应策略, 并改进了粒子群优化算法的粒子竞争选择策略,拓展了粒子群优化算法的单适应值的应用范围.应用约束自适应粒子群优化算法实现了城市水厂的节能优化调度. 结果表明, 该算法收敛速度快且结果可靠. 粒子群优化算法为解决工程约束优化问题提供了一条可行途径.     

简化粒子群优化算法改进研究

简化粒子群优化算法（sPSO）去掉了PSO中的速度项,使算法性能有了显著提高。文章以该算法为基础,讨论了sPSO的改进方向,然后提出了惯性权值优化的简化粒子群优化算法（wsPSO）以及带极值扰动和惯性权值优化的简化粒子群优化算法（wtsPSO）,并通过实验验证了改进的有效性节。