基于改进惯性权重的粒子群优化算法

惯性权重是粒子群算法中平衡全局搜索和局部搜索能力的重要参数,提出了一种基于改进惯性权重的粒子群优化算法。该算法在进化初期采用基于不同粒子不同维的动态自适应惯性权重策略,加快收敛速度,在进化后期采用线性递减权重策略,同时为防止陷入局优,适时引入混沌变异增加种群多样性。对5个典型测试函数的测试结果表明,NPSO在收敛速度、收敛精度、稳定性和全局搜索能力等方面比线性权重PSO(LDIWPSO)均有很大程度上的提高。     

基于维正弦惯性权重和t变异的PSO算法

针对高维优化问题,随机初始化的粒子群算法中不同维的收敛情况不同,常用惯性权重不能很好地平衡全局搜索和局部搜索,且算法也易陷入局部最优。本文提出一种基于惯性权重维正弦调整和t分布维变异的粒子群优化算法,兼顾各维的收敛情况,较好地保持了种群的多样性。通过4个典型函数的测试,结果表明改进算法提高了收敛速度和精度。     

动态调整惯性权重的粒子群优化算法

针对高维复杂优化问题,提出一种改进适应度函数和动态调整惯性权重的粒子群优化算法.首先考虑了搜索点的函数值及其变化率,并将该信息加入适应度函数.利用维惯性权重矩阵自适应动态调整惯性权重,较好地平衡了算法的全局探索和局部开发,并分析了惯性权重随种群多样性的变化关系.在算法后期计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异,以加快算法的收敛速度.对高维测试函数的实验表明,算法提高了全局搜索能力.     

一种引入复合形算子的变异粒子群算法

针对粒子群算法存在的收敛速度较慢和早熟收敛两大难题提出了一种新的改进型粒子群算法:搜索初期由粒子群算法进行全局寻优,当判断粒子群体已经进入局部最优区域时,引入复合形算法迅速达到局部收敛,从而有效地提高粒子群算法的局部搜索能力。同时引入自适应变异惯性权重提高摆脱局部最优的能力,增加种群的多样性。通过典型优化函数的实验验证,该算法是一种兼顾局部性能和全局搜索能力的高效算法。     

带变异算子的非线性惯性权重 PSO 算法

为了克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、早熟收敛的缺点,提出了一种带有变异算子的非线性惯性权重粒子群优化算法.该算法以粒子群算法为基础,首先采用非线性递减策略对惯性权重进行调整,平衡粒子群优化算法的全局和局部搜索能力.当出现早熟收敛时,再引入变异算子,对群体粒子的最优解做随机扰动提高算法跳出局部极值的能力.用三种经典测试函数进行测试,试验结果表明,改进算法与粒子群算法相比,能够摆脱局部最优,得到全局最优解,同时具有较高的收敛精度和较快的收敛速度     

一种新的自适应动态文化粒子群优化算法

为了克服粒子群优化算法在解决复杂问题时易陷入局部最优的缺陷, 提出了一种新的自适应动态文化粒子群优化算法。该算法引入评价粒子群早熟收敛程度的指标来判断种群空间粒子群状态, 以确定影响函数对种群空间粒子群的作用时机, 当算法陷入局部最优时, 自适应地利用影响函数对种群空间进行变异更新, 从而有效发挥文化粒子群算法的双演化双促进机制。并且根据种群的早熟收敛程度自适应地调整粒子的惯性权重, 使种群在进化过程中始终保持惯性权重的多样性, 在算法的全局收敛性与收敛速度之间作一个很好的折中。最后对四个经典的测试函数进行仿真, 结果表明该算法具有很强的搜索能力, 收敛速度和收敛精度也有所提高。     

带变异算子的非线性惯性权重PSO算法

为了克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、早熟收敛的缺点,提出了一种带有变异算子的非线性惯性权重粒子群优化算法。该算法以粒子群算法为基础,首先采用非线性递减策略对惯性权重进行调整,平衡粒子群优化算法的全局和局部搜索能力。当出现早熟收敛时,再引入变异算子,对群体粒子的最优解做随机扰动提高算法跳出局部极值的能力。用三种经典测试函数进行测试,试验结果表明,改进算法与粒子群算法相比,能够摆脱局部最优,得到全局最优解,同时具有较高的收敛精度和较快的收敛速度。     

一种新的位置变异的PSO算法

针对标准粒子群优化算法在优化高维复杂函数时易产生早熟收敛的问题,提出一种新的位置变异的PSO算法。为平衡算法的全局和局部搜索能力,新算法按一定概率交替使用随机惯性权重和标准PSO算法的惯性权重;为增强种群多样性和抑制算法早熟,新算法在每次迭代中,对满足一定条件的粒子都进行一种有效脱离局部最优区域的位置变异。最后,通过对5个标准测试函数在60维和90维的性能对比实验证实：新算法收敛精度高,且有效克服了早熟收敛问题。     

高斯差分变异和对数惯性权重优化的鲸群算法

针对鲸群优化算法在处理高维问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于对数惯性权重和高斯差分变异的鲸群优化算法。通过高斯差分变异对鲸鱼位置更新方程进行变异,增加了种群多样性,提高了鲸群算法的全局搜索能力,防止早熟现象发生;将对数惯性权重引入搜寻猎物阶段,平衡全局搜索和局部开发能力,提高了算法寻优精度。通过测试函数优化实验对算法进行测试,实验结果表明,改进算法具有更高的寻优精度和更快的收敛速度。     

一种基于相似度的新型粒子群算法

分析了基本粒子群算法（PSO）全局搜索能力与收敛速度的矛盾,提出了粒子群相似度的概念.根据每个粒子与全局最优粒子的不同相似度,对基本PSO算法的惯性权重进行动态调整.同时提出一种根据相似度计算聚集度的方法,并根据聚集度的大小随机地对粒子重新赋值,控制粒子群的多样性,提高了全局搜索能力.典型优化问题的实例仿真验证了该算法的有效性.     

含维变异算子的连续域蚁群算法

针对在连续优化中,蚁群算法(ACO)存在的收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种新的含维变异算子的连续域蚁群算法(DMCACO)。该算法采用动态随机抽取的方法来确定目标个体,引导蚁群进行全局的快速搜索,同时在当前最优蚂蚁邻域内进行小步长的局部搜索。在定义了维多样性概念的基础上,引入维变异算子对维多样性最差的维进行变异：让所有蚂蚁在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上。对测试函数所做的仿真实验表明,该算法具有优良的全局寻优能力和快速的收敛能力。     

基于混合反向学习策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)在解决高维复杂问题时存在收敛速度慢、全局搜索能力不足的问题,提出一种最优最差个体混合反向学习的WOA（MWOA）。首先,引入一种自适应惯性权重,用于调节寻优前期的步长和寻优后期的种群多样性;其次,提出一种混合反向学习策略并将其融入WOA,以提高算法的收敛精度;最后,引入一种参数非线性衰减策略,以提高其在高维度以及复杂问题上的探索开发能力和收敛速度。将MWOA与WOA、MS-WOA、IWOA对10个基准函数的优化效果进行比较,结果表明MWOA在收敛速度、优化精度上相较对比算法均有所提升。另外,将MWOA与CODE、CPSO、EGWO和DIHS进行比较,结果表明MWOA具有较好的收敛精度。     

改进的樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法在对函数优化问题求解上出现的求解精度不高、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的群海鞘群算法.对于领导者引入加权重心取代最优个体位置,防止过早聚集在最优个体附近;对于追随者引入自适应惯性权重平衡算法的全局搜索和局部寻优能力;最后对于个体进行逐维随机差分变异,减少维间干扰,提高了种群的多样性.仿真实验结果表明改进的樽海鞘群算法在均值、标准差和收敛曲线优于标准樽海鞘群算法和其他改进算法,说明改进后的算法提高了寻优性能,有较高的求解精度和较快的收敛速度.     

分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法

针对原始蝴蝶优化算法容易陷入局部最优解、收敛速度慢及寻优精度低等问题,提出分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法。通过飞行引领策略来矫正邻域内蝴蝶的自身飞行,降低盲目飞行,增强算法跳出局部最优的能力;引入分段权重来平衡全局勘探及局部开发的能力,进而实现蝴蝶位置动态更新;使用变异反向学习对位置进行扰动,增加种群多样性以及提高算法的收敛速度。通过对9个测试函数和部分CEC2014函数及Wilcoxon秩和检验来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明改进算法的收敛速度及寻优精度得到了极大改进。     

动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法

针对多模态优化问题, 提出一种动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法. 基于构象空间退火思想, 设计一种两阶段退火策略来动态调整小生境半径, 并根据退火过程将整个优化过程分为两个阶段. 在第1 阶段, 通过差分限制变异策略生成高质量的新个体来维持种群的多样性, 促进多模收敛; 在第2 阶段, 利用种子邻近变异策略对已探测到的生境高度搜索, 加快算法的收敛速度. 实验结果表明, 所提出算法能够有效实现从全局探测到局部增强的自适应平滑过渡, 是一种有效的多模态优化算法.

     

基于粒子群神经网络线控转向故障诊断的研究

改进的自适应粒子群优化算法根据群体早熟收敛程度和个体适应值来调整惯性权重和阈值系数,以及对粒子速度与位置进行更新,该算法兼顾全局寻优和局部寻优,有效地避免早熟收敛.使用改进的自适应粒子群优化算法训练神经网络,并根据汽车线控转向系统构建故障诊断模型.实验结果表明:与传统的粒子群优化算法、遗传算法训练神经网络相比,基于改进的自适应粒子群优化算法的神经网络能够有效改善神经网络的训练效率,加快了收敛速度,提高故障模式识别的准确率.     

融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法

蝴蝶优化算法是近年来提出的一种新型自然启发式算法。针对基本蝴蝶优化算法收敛速度慢、求解精度低、稳定性差等问题,提出了一种融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法。通过引入动态调整转换概率策略,利用迭代次数和个体适应度的变化信息动态调整转换概率,有效维持了算法全局探索与局部搜索的平衡;通过引入自适应惯性权重策略和局部变异策略,利用惯性权重值和混沌记忆权重因子进一步提高了算法的多样性,有效避免算法早熟收敛,同时加快了算法的收敛速度和求解精度。利用改进算法对12个基准测试函数进行仿真实验,与基本蝴蝶优化算法、粒子群算法、樽海鞘群算法、灰狼优化算法等其他算法对比表明,改进算法具有收敛速度快、寻优精度高、稳定性强等优异性能。     

混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法易出现搜索速度慢、寻优精度低及早熟收敛等问题,提出一种混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先采用混沌映射生成初始种群增加种群多样性,为算法全局搜索奠定基础;然后引入非线性策略改进收敛因子和惯性权重,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快收敛速度;最后根据群体适应度方差设定阈值进行变异操作,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准函数进行三方面的性能测试,实验结果表明,改进算法在搜索速度、收敛精度等方面有显著提高,且摆脱陷入局部最优解的能力强。