交叉粒子群算法在大地电磁反演中的应用

大地电磁粒子群算法反演属于非线性反演。在本文中,结合不同类型一维层状介质地电模型,介绍了大地电磁粒子群算法反演方法。在模型层数和参数增加、粒子维数增高时,针对标准粒子群算法处理高维问题容易陷入局部最优和收敛速度降低的缺陷,通过在搜索过程中引入交叉因子,增加了粒子多样性,克服了算法寻优过程中局部收敛的问题,提高了收敛速度。理论模型和实测数据试验结果表明,改进的粒子群算法在大地电磁反演中的寻优质量和效果较为理想。     

基于改进QPSO算法的小波神经网络参数优化

暋针对传统的小波神经网络在参数优化过程中所采用的梯度下降法容易产生局部最优,提出了一种改 进的量子行为PSO 算法。新算法通过在最优平均值的全局搜索点中加入权重系数,用于改善粒子群的全局、局部搜 索能力和收敛速度,当粒子进化到后期,满足早熟条件时,粒子群在该维上发生变异,重新初始化后的位置均匀分布 在可行区域上,用于提高搜索精度。仿真实验结果表明,改进QPSO 算法比常规网络训练方法在寻优能力方面更加 有效。     

基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法

针对传统的粒子群算法易发生早熟收 敛、在寻优过程中易陷入局部最优等问题,提出了一种基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法,该算法通过改进惯性权重和学习因子参数以优化算法。随着算法的不断迭代,其惯性权重以及学习因子随着迭代次数的增加而动态优化,从而平衡其局部寻优能力与全局搜索能力。实验结果表明,改进后的算法在收敛速度以及收敛精度上比传统粒子群算法更优,能改善早熟收敛问题。     

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.     

量子粒子群算法在测井反演解释中的应用

量子粒子群算法是在粒子群算法的基础上,结合了量子运动原理提出的新算法,在数值试验中与其它的优化算法(如粒子群算法,蚁群算法,拟牛顿法,遗传算法,模拟退火算法)相比较有着收敛快,精度高的优点.粒子群算法,蚁群算法,拟牛顿法等都是测井反演问题中应用较为广泛的优化算法.本文用量子粒子群优化算法来确定侧向测井几何因子表达式,并...     

基于新型两阶段混合算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化领域现有的人工智能算法易早熟和收敛精度不佳的缺点,将萤火虫算法和量子粒子群算法相结合,形成一种新型两阶段混合优化算法。该混合算法采用串联的方法将GSO算法与QPSO算法混合,使两种算法优势互补。在算法迭代前期充分利用萤火虫算法可同时搜索全部局部最优解的特性,保证了寻优的全面性。在迭代中后期,利用量子粒子群算法收敛速度快、解的精度高的特点进行寻优,保证了算法的收敛精度。同时基于黄金分割点理论,引入了群体替代算子,避免了迭代后期算法陷入局部最优。经过算法在IEEE30节点算例中的对比仿真,结果表明:在无功优化领域中,两阶段混合算法的全局搜索能力,收敛速度及精度均优于对比算法。     

大地电磁二维DCG、NLCG和L-BFGS反演算法对比

大地电磁(MT)法的二维反演算法种类较多,在实际应用中如何选取合适的二维反演方法仍是一个关键问题.通过对比典型理论地电模型与不同反演方法的应用效果,可为实际MT探测反演方法的选择提供参考.本文对数据空间共轭梯度法(DCG)、非线性共轭梯度法(NLCG)以及有限内存拟牛顿法(L--BFGS)三种常用的MT二维反演算法进行...     

基于动态种群的双重学习粒子群优化算法

粒子群算法的全局勘探能力和局部开发能力的不协调往往会导致算法收敛不精、陷入早熟。针对上述问题,提出了基于动态种群的双重学习粒子群优化算法(DP-DLPSO)。首先将粒子种群划分为勘探子种群和开发子种群,让两个子种群以不同的学习机制引导粒子运动,粒子处于寻优期间时,子群体间无信息交流,如果开发种群陷入局部最优也不会影响到勘探种群的寻优能力;其次,采用动态种群思想,勘探种群将会把好的粒子输送到开发种群中去,增加开发种群中有效解的几率,提高粒子的收敛精度;最后,对开发种群采用高斯扰动策略以提高粒子跳出局部最优的能力。将DP-DLPSO与5个改进粒子群算法进行比较,实验结果表明DP-DLPSO在收敛精度和收敛速度上具有更大的优势。     

基于粒子群优化的模糊聚类算法

针对模糊C均值聚类算法具有容易陷入局部极小值,对初始值和噪声数据敏感的缺点,提出了基于粒子群优化算法的改进模糊聚类算法（PSFC）．该算法引入了粒子群优化算法强大的全局寻优能力,并结合了模糊C-均值聚类算法的特点．实验结果表明,该算法是一种实用的、速度更快、效率更高的改进聚类算法,具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度．     

基于免疫量子粒子群优化的属性约简

受生物免疫系统启发,把疫苗提取和疫苗接种思想应用到量子粒子群算法,提出了免疫量子粒子群算法。免疫接种可以指导粒子朝着更优方向进化,提高了量子粒子群的收敛速度和寻优能力。分别采用Hu算法、粒子群算法、量子粒子群、免疫量子粒子群多种算法应用于粗糙集属性约简。实验结果表明,基于免疫量子粒子群优化的约简算法在收敛速度和寻优能力都取得了更好的效果。     

基于讨论机制的头脑风暴优化算法

为了克服头脑风暴优化(BSO)算法易陷入局部最优导致早熟收敛的问题,提出新型的基于讨论机制的头脑风暴优化(DMBSO)算法.该算法运用组内讨论和组间讨论这一新机制取代BSO算法中的个体更新过程,分别控制算法的全局搜索和局部搜索能力.通过线性递减和线性递增方式调整组间讨论和组内讨论次数,使算法搜索初期加强全局搜索能力,搜索后期加强局部细致搜索能力,有效地防止早熟问题.对6个经典测试函数(BFs)的10维、20维、30维问题分别进行测试来评估DMBSO的效果.结果表明,DMBSO算法与BSO算法和经典的粒子群(PSO)算法相比,可以有效地避免陷入局部最优,稳定地找到更好的最优值,而且随着问题维度的增加,DMBSO表现出更强的鲁棒性.     

新型混合粒子群算法在核动力设备优化设计中的应用

针对标准粒子群算法在处理非线性约束优化问题时存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优的缺点,设计了一种新型混合粒子群算法,该算法采用可行性原则处理约束条件,避免惩罚函数法中惩罚因子选取的困难;引入基本复合形法产生初始可行群体,加快粒子群收敛速度;引入遗传算法的交叉和变异策略,避免粒子群陷入局部最优;在迭代末期的优解附近,进行改进复合形算法的寻优,提高最优解的精度.通过算法测试基准函数的优化计算,结果显示,新型混合粒子群算法有较好的优化性能,并在核动力设备优化设计中有很好的应用.     

电力线多载波系统中自适应资源分配

针对电力线通信系统中应用传统粒子群算法进行比特功率分配存在陷入局部最优值和收敛速度慢的问题,提出了IPSO（improvedparticleswarmoptimization）算法．新算法通过引入遗传算法的交叉和变异操作,克服了传统粒子群算法由早熟收敛而陷入局部最优解的问题,加快了收敛速度．建立了IPSO算法的理论模型,给出了新算法在PLC—OFDM系统中进行比特功率分配的方法．仿真结果表明,在PLC—OFDM系统中应用IPSO算法进行比特功率分配与GA算法和传统粒子群算法相比．可以加快收敛速度．改善系统的信噪比特性．降低系统发射功率．     

一种新的混合差分粒子群优化算法及其应用

基于差分进化算法在收敛快速性及粒子群算法在种群多样性保持上的优势,提出一种新的混合启发式优化算法,其基本思路是将粒子群种群作为辅助变异算子,与差分进化算法种群进行交叉操作,产生的新子代继承了父代和母代的优势特性,从而避免了单一算法的早熟收敛和收敛速度过慢的问题。通过与已有的改进算法仿真对比,该算法能够有效的跳出局部极值防止算法早熟且收敛速度很快。最后,借鉴已有文献方法对混合算法在B2C路径优化问题中的工程应用进行了实验研究。     

双层规划模型的大规模UCAV编队队形优化

为解决复杂约束环境下大规模无人战斗机(UCAV)编队队形优化问题,提出基于双层规划模型的队形优化求解算法.以大规模UCAV编队空对地饱和打击作战场景为例,建立UCAV编队作战上层规划模型,通过采用离散粒子群-模拟退火(DPSO-SA)算法进行求解,得到执行每个任务的UCAV编号和最优队形;根据现有的编队作战队形库,建立编队中UCAV站位下层规划模型,通过采用遗传算法进行求解,得到UCAV在队形中的位置.仿真结果表明:在上层规划模型中引入改进模拟退火算法,可以解决离散粒子群算法易陷入局部极小值的问题;设计双层规划模型,可以解决DPSO-SA算法后期收敛速度慢的问题.相对于单层规划模型,双层规划模型求解大规模UCAV编队队形优化问题收敛速度更快,寻优效果更好.     

Improved PSO algorithm and its application

The mechanism of particle swarm optimization algorithm is studied, and one can draw the conclusion that the best particle found by the swarm falling into local minima is one of the main reasons for premature convergence. Therefore, an improved particle swarm optimization algorithm is proposed. This algorithm selects the best particle with roulette wheel selection method, so premature converging to local optima is avoided. At last, the improved particle swarm optimization algorithm is applied to optimization of time-sharing power supply for zinc electrolytic process. Simulation and practical results show that the global search ability of IPSO is improved greatly and optimization of time-sharing power supply for zinc electrolytic process can bring about outstanding economic benefit for plant.     

混沌粒子群优化算法在水库防洪优化调度中的应用

为改善粒子群优化算法的寻优性能,提出了一种新的算法——混沌粒子群算法。该算法将混沌搜索机制引入到粒子群算法中来增加粒子的多样性,采用自适应惯性权重因子模型来设置惯性权重因子,改善了算法的全局寻优能力,并将其用于水库防洪优化调度中。实例计算表明该算法能较好地克服了粒子群算法易早熟和陷入局部最优的缺点,为解决水库防洪优化调度问题提供一种新的有效途径。