一种改进的求解TSP混合粒子群优化算法

为解决粒子群算法在求解组合优化问题中存在的早熟性收敛和收敛速度慢等问题,将粒子群算法与局部搜索优化算法结合,可抑制粒子群算法早熟收敛问题,提高粒子群算法的收敛速度。通过建立有效的局部搜索优化算法所需借助的参照优化边集,提高了局部搜索优化算法的求解质量和求解效率。新的混合粒子群算法高效收敛于中小规模旅行商问题的全局最优解,实验表明改进的混合粒子群算法是有效的。     

一种基于改进粒子群优化和模拟退火的Memetic算法

针对现有Memetic算法收敛速度慢、容易陷入局部极值等不足,提出一种基于改进粒子群优化和模拟退火算法的Memetic算法(简称为PMemetic算法).在PMemetic算法,基于人工萤火虫算法邻域结构思想改进粒子群优化算法,并将其作为全局搜索策略;同时,采用模拟退火算法作为局部搜索策略.将PMemetic算法应用到6个典型的函数优化问题中,并与粒子群算法进行比较分析,实验结果表明PMemetic算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度.     

吸引子权重改变内嵌区域震荡搜索粒子群算法

针对粒子群算法搜索精度不高、搜索最优解较慢的问题,提出了一种改进的粒子群算法。该算法通过调整全局最优解和个体最优解,形成一个新的全局吸引子解指导粒子收敛,优化种群粒子来搜索解空间的最优值。再将优化方案融入到内嵌区域震荡搜索的粒子群算法（RSPSO）中,仿真结果表明,改进的粒子群算法在寻优能力及搜索精度方面都得到了进一步的提高。     

一种改进的禁忌-粒子群算法及应用

针对粒子群优化算法(PSO)的局部搜索能力差和存在早熟收敛的问题,将禁忌搜索(TS)思想融入到粒子群算法中,提出一种新的禁忌搜索的粒子群优化算法.新算法结合了PSO和TS各自的优点,在寻优前期利用粒子群算法得到较好的初始值,同时将个体极值pbest放人禁忌表,在寻优后期,当粒子的搜索能力减弱时,利用禁忌搜索算法中禁忌表的短期记忆功能,使其跳出局部最优解,并且在搜索过程中允许接受劣解.将改进的算法应用于函数的优化,仿真结果表明,改进算法具有计算精度高、稳定性强的特点,是一种非常有效的计算智能方法.     

一种非线性权重的自适应粒子群优化算法

针对粒子群优化算法中出现早熟和不收敛问题,分析了基本PSO算法参数对其优化性能的影响,提出了基于非线性权重的自适应粒子群优化算法（NWAPSO）。在优化过程中,惯性权重随迭代次数非线性变化,改进的算法能使粒子自适应地改变搜索速度进行搜索,并与基本粒子群算法以及其他改进的粒子群算法进行了比较。实验结果表明,该算法在搜索精度和收敛速度等方面有明显优势。特别对于高维、多峰等复杂非线性优化问题,算法的优越性更明显。     

一种多粒子群协同进化算法

为进一步提高多粒子群协同进化算法的寻优精度, 并有效改善粒子群易陷入局部极值及收敛速度慢的问题, 结合遗传算法较强的全局搜索能力和极值优化算法的局部搜索能力, 提出了一种改进的多粒子群协同进化算法. 对粒子群优化算法提出改进策略, 并在种群进化过程中, 利用遗传算法增加粒子的多样性及优良性, 经过一定次数的迭代, 利用极值优化算法加快收敛速度. 实验结果表明该算法具有较好的性能, 能够摆脱陷入局部极值点的问题, 并具有较快的收敛速度.     

基于改进混沌粒子群优化算法的聚丙烯生产调优

通过算法混合提出了一种改进混沌粒子群优化算法。将混沌搜索融入到粒子群优化算法中,建立了早熟收敛判断和处理机制,显著提高了优化算法的局部搜索效率和全局搜索性能。将改进混沌粒子群优化算法应用于聚丙烯生产调优中,首先建立了聚丙烯最优牌号切换模型,然后采用改进混沌粒子群优化算法求解该最优牌号切换模型。优化结果:表明,与常规混沌粒子群优化算法相比,改进混沌粒子群优化算法具有更佳的优化效率和全局性能。     

一种改进的简化粒子群算法

由于简化粒子群算法中每个粒子都采用相同的迭代公式进行进化,使得在进化后期粒子间的差异性不强,算法容易出现早熟、搜索速度慢的问题.针对上述问题,在简化粒子群优化算法的基础上,加入了混合蛙跳算法的分组思想,提出了一种蛙跳简化粒子群算法.算法将粒子群分为多组同时进行搜索,每组粒子进行若干次迭代后再重新进行分组.粒子的迭代方式在简化粒子群上增加了对各小组最优粒子信息的利用,使各小组就利用不同的迭代公式进化,保证了粒子间的差异性.分别用基本粒子群算法、简化粒子群算法、混合蛙跳算法和蛙跳简化粒子群算法(改进的算法)对4个经典函数进行测试.结果表明,改进的算法能够有效地避免早熟收敛问题,并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度.     

基于QPSO算法的作业车间调度问题的研究

针对现行的遗传算法存在进化速度过慢和过早收敛的局限,以及粒子群优化算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法应用于作业车间调度问题.将该问题中的每个调度组成一个多维向量,以此向量作为量子粒子群优化算法中的粒子进行进化,由此在解空间内搜索最优解.实例仿真结果表明,该算法收敛速度快、全局收敛性能好,可以得到比遗传算法、粒子群优化算法更佳的调度效果,证明了算法的有效性.     

结合禁忌搜索的改进粒子群优化算法

为提高粒子群优化算法的全局搜索和局部开采能力,提出一种结合禁忌搜索(TS)的改进粒子群优化算法。在搜索过程中,以线性递增的概率对最优粒子实施随机扰动,在全局搜索收敛到一定程度后,引入TS算法进行局部搜索,使算法快速收敛到全局最优解。分析结果表明,该算法收敛精度较高,能有效克服早熟收敛问题。     

基于自调节粒子群算法的盲检测

以往基于粒子群优化的盲算法能成功实现信号盲检测,但具有算法收敛速度慢、容易陷入局部最小的缺点。文中通过分析粒子群算法的机能及参数的设置,提出一种改进的基于自调节粒子群优化的盲检测算法。算法构成思想是：基于MIMO系统的盲检测系统模型将盲检测问题转化为二次优化问题,利用改进的自调节粒子群优化算法对此优化问题进行寻优。仿真表明,改进算法具有全局收敛性好、收敛速度快、误码率低的优点,能够更好地解决盲检测问题。     

一种并行的自适应量子粒子群算法

针对粒子群算法存在易陷入局部最优解的问题,提出了一种并行的自适应量子粒子群算法。通过共享粒子的两个极值,将改进后的自适应粒子群算法和边界变异的量子粒子群算法并行搜索,有效地克服了标准粒子群算法的缺陷。测试结果表明,该算法在精度和全局最优解的找寻速度方面有了很大的提高。     

改进粒子群优化算法在TDOA定位中的应用

针对TDOA定位估计中的非线性最优化问题,提出了一种基于改进粒子群优化的TDOA定位算法。该算法在自适应粒子群优化算法的基础上,引入禁忌搜索策略,有效地解决了粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题,使算法快速收敛到全局最优解。仿真结果表明:该算法性能稳定,定位精度高。     

基于改进PSO算法的LSSVM入侵检测模型

在基本PSO算法和线性权重下降PSO算法的基础上,提出一种并行PSO算法,将粒子群分成两组,分别采用不同的惯性权重,各侧重于全局搜索和局部搜索,根据进化代数动态调整两种算法中进化的粒子数。通过仿真实验,证明了并行PSO算法的寻优性能优于基本PSO算法和线性权重下降PSO算法。     

最佳维变异粒子群优化算法在传感器调度中应用

粒子群优化(PSO)算法的主要特点是能快速得到问题的解,缺点是容易陷入局部最优.提出了一种利用最佳维变异技术和量子理论方法改进的PSO算法,并应用于目标跟踪传感器调度问题.目标的动力学模型为线性高斯模型,传感器观测值被高斯噪声污染并与目标状态线性相关.对于多传感器单目标跟踪的数学问题,引入提出的最佳维变异PSO算法,在...     

基于相似历史信息迁移学习的进化优化框架

现有进化算法大都从问题的零初始信息开始搜索最优解, 没有利用先前解决相似问题时获得的历史信息, 在一定程度上浪费了计算资源.将迁移学习的思想扩展到进化优化领域, 本文研究一种基于相似历史信息迁移学习的进化优化框架.从已解决问题的模型库中找到与新问题匹配的历史问题, 将历史问题对应的知识迁移到新问题的求解过程中, 以提高种群的搜索效率.首先, 定义一种基于多分布估计的最大均值差异指标, 用来评价新问题与历史模型之间的匹配程度; 接着, 将相匹配的历史问题的知识迁移到新问题中, 给出一种基于模型匹配程度的进化种群初始化策略, 以加快算法的搜索速度; 然后, 给出一种基于迭代聚类的代表个体保存策略, 保留求解过程中产生的优势信息, 用于更新历史模型库; 最后, 将自适应骨干粒子群优化算法嵌入到所提框架, 给出一种基于相似历史信息迁移学习的骨干粒子群优化算法.针对多个改进的典型测试函数, 实验结果表明, 所提迁移策略可以加速粒子群的搜索过程, 显著提高算法的收敛速度和搜索效率.     

基于子区域的粒子群优化算法研究

针对粒子群优化(PSO)算法在寻优时容易陷入局部最优的不足,提出一种基于子区域的PSO算法。将搜索空间划分成若干个子区域,在各个子区域中均使用标准PSO算法进行寻优,通过比较各个子区域的全局最优解,从而得出整个搜索空间的全局最优。与标准PSO算法及自适应变异PSO算法的比较结果表明,该算法能降低在寻优过程中陷入局部最优的概率,具有较强的寻优能力。     

基于混合粒子群算法的烧结配料优化

在引入惩罚函数和对目标函数进行适当修改的前提下,充分利用粒子群优化算法的全局搜索能力和约束条件下共轭梯度法的局部搜索能力,设计了烧结配料优化算法．利用惩罚函数方法将约束条件优化问题转化为无约束条件优化问题,然后利用粒子群优化算法进行寻优．当群体最优信息陷入停滞时将目标函数进行适当变化,继续利用共轭梯度法进行寻优．计算结果表明,采用该方法能够在提高混合料中的有用成分、降低有害成分的前提下,更多地降低生产成本．     

求解TSP的改进自组织PSO算法

针对粒子群算法（PSO）的早熟收敛现象,从种群多样性出发,基于自组织临界性特点改进PSO 算法的参数设置,采用自组织的惯性权重和加速系数,并增加了变异算子。借鉴交换子和交换序概念,设计出了能直接在离散域进行搜索的改进的自组织PSO算法。用于旅行商问题（TSP）的求解,并与基本及其他典型改进PSO算法进行性能比较。实验结果证实改进的自组织PSO算法是有效的。     

内嵌区域震荡搜索的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法。新算法在粒子群中的每个粒子吸引子的基础上引入了区域震荡搜索因子。每个粒子在协同收敛的同时,震荡搜索粒子极值位置周围区域,增加种群的多样性,提升算法的全局寻优能力,有效避免算法陷入局部收敛。仿真结果表明,改进后的算法在收敛精度上得到显著的改善。