结合文化算法的多种群协同变异PSO算法

粒子群算法是一种新的基于群体智能的启发式全局优化算法,其概念简单,易于实现,而且具有良好的优化性能,目前已在许多领域得到应用。但在求解高维多峰函数寻优问题时,算法易陷入局部最优。结合文化算法和高斯变异的思想,提出一种基于文化算法和高斯变异的多群协同粒子群算法。该算法可以摆脱局部最优解对微粒的吸引,基于典型高维复杂函数的仿真结果表明,与多种群粒子群优化算法相比,该混合算法具有更好的优化性能。     

基于部分微粒更新改进的具有非线性动态惯性因子的微粒群新算法

微粒群算法是基于群体智能的全局优化算法,在许多领域得到广泛的应用.该算法具有简单易于实现的优点,但是容易陷入局部极值尤其是采用动态惯性因子.采用动态惯性因子有利于提高微粒群算法的收敛速度,但降低了其全局搜索能力.针对具有惯性因子微粒群算法在进化过程中微粒群多样性减弱容易陷入局部最优值的问题,以非线性动态惯性因子的微粒群算法为基础,提出1种基于部分微粒更新的微粒群算法,以提高微粒群的多样性,进而提高了算法的全局搜索能力.新算法利用Sphere、Rastrigin、Rosenbrock、Schaffer、Freudenstein-Roth、Goldstern-Price 6个经典测试函数进行测试,并与基本微粒群算法和具有线性动态惯性因子微粒群算法比较.通过模拟优化比较,新算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,新算法能有效提高微粒群的多样性,具有较好的收敛性能和全局优化能力,尤其适合多峰函数的优化.     

一种嵌入局部混沌搜索的混合微粒群优化算法

该文研究了基于种群演化的微粒群优化算法，针对此算法在迭代的过程中陷入局部极小点而产生群体演化停滞的现象，提出了一种嵌入局部混沌搜索的混合微粒群优化算法。此混合方法利用混沌迭代的遍历性来增强算法的局部精确搜索能力从而达到全局搜索性能和局部搜索性能的平衡，使群体快速脱离停滞状态。实验结果表明，相比于其他演化搜索算法如标准微粒群算法，标准遗传算法和改进微粒群算法，嵌入局部混沌搜索的混合微粒群算法在收敛性和鲁棒性方面得到了较大的改善，很大程度上避免了演化停滞现象的发生，是一种高效的搜索方法。     

基于排列的微粒群优化算法

针对基本微粒群优化算法(PSO)存在陷入局部最优的问题,提出一种基于排列的改进微粒群算法(RPSO).该算法对每次迭代过程中的个体历史最优解按照适应值的优劣顺序排列,然后选择若干个较优的个体历史最优解作为候选解,再以概率方式在候选解中确定群体历史最优解的位置.RPSO算法使基本PSO算法易于陷入局部最优的问题,得到有效的缓解.为了分析算法的性能,对几种典型的非线性函数进行了测试.实验结果表明,RPSO算法比基本PSO算法具有更好的寻优能力.     

一种改进的微粒群优化算法

提出了一种基于差分进化算子变异的改进微粒群优化算法，为减小陷入局优的可能性，在群体最优信息陷入停滞时引入差分进化算子变异，使算法摆脱局部极优点的束缚，同时又保持前期搜索速度快的特性，提高全局搜索能力。仿真实验表明：与标准微粒群优化算法相比，该文算法的全局收敛性能得到了显著提高，能有效避免微粒群优化算法中的早熟收敛问题。     

基于高斯分布和模拟退火算法的免疫微粒群优化算法研究

针对微粒群算法在搜索过程中粒子容易失去多样性而陷入局部最优且搜索速度较慢的缺陷,提出了一种基于高斯分布和模拟退火算法的免疫微粒群算法,该算法借助高斯分布和模拟退火的有关机理,分别进行免疫接种和免疫选择的操作。使用常用的基准函数对算法进行了仿真验证工作,通过与全局微粒群优化算法、变惯性权值微粒群优化算法的对比表明,免疫微粒群优化算法(IPSO)在搜索速度和全局寻优方面具有一定的优势。     

多速微粒群优化算法及其在软测量中的应用

多速微粒群优化算法（MVPSO）是一种改进的微粒群优化算法,具有概念清晰、操作简单、易实现等优点,同时克服了PSO算法易陷入局部极值的不足多速粒子群优化算法（MVPSO）是一种改进的粒子群优化算法,具有概念清晰、操作简单、易实现等优点,同时克服了标准PSO算法易陷入局部极值的不足。用MVPSO和PSO对几种典型多峰值函数优化问题进行测试,结果表明MVPSO优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。将MVPSO优化算法应用于青霉素发酵过程产物（青霉素）浓度软测量,建立基于MVPSO算法的青霉素发酵过程产物浓度软测量模型。实验表明,基于MVPSONN的软测量模型比基于BPNN的软测量模型具有更好的性能。     

混沌量子粒子群优化算法

针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了混沌量子粒子群优化算法.采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种基于混沌搜索的新方法,提高了搜索效率.数值实验结果表明,混沌量子粒子群算法效率高、优化性能好,且具有很强的避免陷入局部最优的能力,其性能远远优于一般的粒子群算法和量子粒子群算法.     

一种新的并行文化微粒群优化算法

为了避免微粒群优化算法在解决复杂优化问题时陷入局部最优,提高算法种群的多样性。将微粒群优化算法纳入文化算法框架,提出了一种新的基于文化算法框架的并行微粒群优化算法。在文化算法框架中,由微粒群组成的群体空间和信念空间各自独立并行演化,并相互影响,有效地提高了种群的多样性,降低了陷入局部极值的可能性。通过对不同测试函数的仿真实验表明,新提出的并行文化微粒群优化算法比标准微粒群优化算法更容易找到全局最优解,提高了微粒群优化算法的全局寻优能力。     

自适应双群微粒群优化算法

针对微粒群优化算法PSO（Particle Swarm Optimization Algorithm）容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种自适应双群微粒群优化算法（ATS-PSO）。该算法将种群分成两个子群,分别采用全局版本和局部版本两种不同的搜索策略,共同更新种群的历史最优解,并且在算法迭代期间根据群体适应值方差自适应调整两个子群的规模和结构。为了分析算法的性能,对几种典型的非线性函数进行了测试。结果表明,新算法的全局收敛能力有了明显改善,而且能有效缓解早熟收敛问题。     

一种改进的粒子群算法

为了改进基本粒子群算法的搜索功能,针对粒子群算法易于陷入局部极值,进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,通过公式分析得到新的惯性权重调节方法,提出了一种新的改进粒子群算法。用几个经典测试函数进行实验,实验结果表明,新算法不仅具有更好的收敛精度,而且能更有效地进行全局搜索。     

新型粒子群算法

针对粒子群算法易于陷入局部极值、精度低和收敛速度慢等缺点,本文通过使用改进的二步欧拉法得到新的位置和速度更新公式,提出一种新型粒子群算法。用几个经典测试函数进行实验,实验结果表明,新算法不仅具有更好的收敛精度,而且能更有效地进行全局搜索。     

改进的粒子群算法在动态OD矩阵反推中的应用

针对粒子群算法存在收敛速度慢和局部最优的问题,引入粒子间相对位置改进基于抗体浓度的概率选择公式,提出了一种带免疫机理的改进粒子群算法。粒子不仅根据个体极值和全局极值更新速度和位置,而且按一定概率以轮盘赌法选择某个粒子进行学习,以保持种群多样性,防止出现早熟停滞现象。并将其用于由路段流量反推OD矩阵的极大熵模型求解研究中,以重庆市某交叉路口为实例进行实验,结果表明：粒子群算法推算OD矩阵是有效、可行的,可以克服牛顿法严格依赖初始值的缺点;改进的粒子群算法比基本粒子群算法和基本遗传算法具有更好的全局寻优能力。     

Sequential approximation optimization assisted particle swarm optimization for expensive problems

In this paper, an efficient sequential approximation optimization assisted particle swarm optimization algorithm is proposed for optimization of expensive problems. This algorithm makes a good balance between the search ability of particle swarm optimization and sequential approximation optimization. Specifically, the proposed algorithm uses the optima obtained by sequential approximation optimization in local regions to replace the personal historical best particles and then runs the basic particle swarm optimization procedures. Compared with particle swarm optimization, the proposed algorithm is more efficient because the optima provided by sequential approximation optimization can direct swarm particles to search in a more accurate way. In addition, a space partition strategy is proposed to constraint sequential approximation optimization in local regions. This strategy can enhance the swarm diversity and prevent the preconvergence of the proposed algorithm. In order to validate the proposed algorithm, a lot of numerical benchmark problems are tested. An overall comparison between the proposed algorithm and several other optimization algorithms has been made. Finally, the proposed algorithm is applied to an optimal design of bearings in an all-direction propeller. The results show that the proposed algorithm is efficient and promising for optimization of the expensive problems.     

双群分段交换的改进微粒群优化算法研究

针对微粒优化算法在高维复杂函数寻优上容易陷入局部极值的问题,提出了一种双群分段交换的改进微粒群优化算法（TSME-PSO）。算法将群体分成规模相同的两个种群,两分群采用不同的进化模型更新微粒的位置与速度。算法搜索的不同阶段,交换不同数目的微粒,且数量是不断减少的。通过这些方法,可以有效地提高种群多样性,增强微粒寻优活力。仿真实验表明,TSME-PSO算法可以有效逃离局部极值,整体寻优性能良好,优于其他算法。     

带有扰动项的改进粒子群算法

在介绍基本粒子群优化（PSO）算法及其现有一些改进的基础上，分析了PSO算法更新公式的固有缺陷。指出其三段式结构所隐含的易陷入局部最优问题，进而提出了一种带有扰动项的改进粒子群算法（PSO—DT）。它改变了现有算法的速度更新公式，加入了用于避免陷入局部最优的扰动项。分析了该改进算法的收敛性。测试表明，改进算法在优化性能上有较大提高。     

Particle Swarm Optimization with Chaos-based Initialization for Numerical Optimization

Particle swarm optimization (PSO) is a population based swarm intelligence algorithm that has been deeply studied and widely applied to a variety of problems. However, it is easily trapped into the local optima and premature convergence appears when solving complex multimodal problems. To address these issues, we present a new particle swarm optimization by introducing chaotic maps (Tent and Logistic) and Gaussian mutation mechanism as well as a local re-initialization strategy into the standard PSO algorithm. On one hand, the chaotic map is utilized to generate uniformly distributed particles to improve the quality of the initial population. On the other hand, Gaussian mutation as well as the local re-initialization strategy based on the maximal focus distance is exploited to help the algorithm escape from the local optima and make the particles proceed with searching in other regions of the solution space. In addition, an auxiliary velocity-position update strategy is exclusively used for the global best particle, which can effectively guarantee the convergence of the proposed particle swarm optimization. Extensive experiments on eight well-known benchmark functions with different dimensions demonstrate that the proposed PSO is superior or highly competitive to several state-of-the-art PSO variants in dealing with complex multimodal problems.     

一种带变异操作的粒子群聚类算法

针对基本粒子群算法的早熟收敛和收敛较慢的问题,提出了一种带变异操作的粒子群聚类算法。算法中对出现早熟收敛的种群采取变异操作,使其能够跳出局部最优解。对Iris植物样本数据的测试结果表明：该算法具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度。