微粒群优化算法综述

微粒群优化算法是一种新兴的基于群体智能的随机优化算法。该算法概念简单、易于实现,已得到了广泛的研究和应用。文中介绍了PSO的基本原理、算法流程及各种改进算法,然后归纳了PSO算法的应用概况,并就PSO算法进一步的研究工作进行了探讨和展望。     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化(PSO)算法作为一种仿生进化算法,是受到自然界生物群体行为机制的启发而提出的.本文首先介绍PSO算法的基本原理和工作机制.然后着重就PSO算法的理论和应用研究现状进行综述,包括PSO算法的改进、PSO算法的参数设置、PSO算法的收敛性、PSO算法与其它算法的融合以及PSO算法在优化领域的典型应用,并进一步分析它们的研究重点和发展方向.最后是关于PSO算法面临的问题和研究展望,提出PSO算法研究中值得探讨的一些课题.     

PSO算法原理及应用

粒子群优化（Particle swarm optimization,PSO）算法在众多的优化问题上都表现出有益的性能,已经开始广泛应用于实际工程项目中。回顾了PSO算法的发展过程,介绍了PSO算法的基本原理,在标准PSO算法的基础上,介绍了tsP—SO、EOPSO和MPSO等扩展算法,对几种改进算法的性能和改进效果进行了总结。并对PSO算法在电网规划和建筑结构损伤中的应用进行了仿真实验。实验结果表明,改进的PSO算法能够在一定时间内给出令人满意的优化方案,符合工程应用的实际要求,具有推广意义。     

PSO算法原理及应用

粒子群优化（Particle swarm optimization,PSO）算法在众多的优化问题上都表现出有益的性能,已经开始广泛应用于实际工程项目中。回顾了PSO算法的发展过程,介绍了PSO算法的基本原理,在标准PSO算法的基础上,介绍了tsP—SO、EOPSO和MPSO等扩展算法,对几种改进算法的性能和改进效果进行了总结。并对PSO算法在电网规划和建筑结构损伤中的应用进行了仿真实验。实验结果表明,改进的PSO算法能够在一定时间内给出令人满意的优化方案,符合工程应用的实际要求,具有推广意义。     

微粒群优化算法

介绍了微粒群优化（PSO）算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响．讨论了各种改进的PSO算法．分析了多相微粒群优化算法（MPPSO）的原理、算法方程、算法参数及其对算法性能的影响．最后归纳了PSO算法的应用概况，并就PSO算法进一步的研究工作进行了探讨和展望．     

粒子群优化算法

粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO的优势在于简单容易实现而又功能强大。PSO已成为国际演化计算界研究的热点。该文介绍了基本的PSO算法、若干类改进的PSO算法及其应用,并讨论将来可能的研究内容。     

改进PSO算法在二维下料问题中的研究

粒子群优化（PSO）算法是一种基于集群智能的进化计算方法,在该方法中粒子通过追随自己找到的最优解和种群最优解完成优化。文章将PSO算法应用到三角形优化下料问题的研究中,给出了具体的实施流程,为了提高PSO算法的收敛精度,避免早熟现象的产生,对PSO进行了改进,提出一种启发式PSO算法。通过对三角形的优化下料进行仿真,仿真结果显示改进后的启发式粒子群优化算法在收敛效果和材料的利用率方面均有显著的提高。     

一种模拟退火和粒子群混合优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点.把模拟退火技术(SA)引入到PSO箅法中,提出了一种混合优化算法.混合优化算法在各温度下依次进行PSO和SA搜索,是一种两层的串行结构.由于PSO提供了并行搜索结构,所以,混合优化算法使SA转化成并行SA算法.SA的概率突跳性保证了种群的多样性,从而防止PSO算法陷入局部极小.混合优化算法保持了PSO算法简单容易实现的特点,改善了算法的全局优化能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真结果表明,混合优化算法的优化性能优于基本PSO算法.     

基于Kalman滤波器原理的PSO算法

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的基于群智能方法的优化技术,该算法简单而且功能强大,但也存在易陷入局部极值的缺点。文章分析了PSO算法的特征,利用卡尔曼(Kalm an)滤波器原理对PSO算法作了改进,得到了一种新的改进粒子群优化KPSO(Kalm an PSO)算法。实验结果表明,KPSO算法取得了较好的应用,其收敛精度和速度都有了一定程度的提高。     

PSO算法全局收敛性分析

为了解决PSO算法能否搜索到全局最优解这类主要理论问题,对随机优化算法的全局收敛性准则作了详细解释,并应用此全局收敛性准则对PSO算法的全局收敛性进行了理论分析;指出了PSO算法并不满足随机优化算法的全局收敛性准则应具备的两个条件,并证明了PSO算法是不能保证全局收敛的。     

粒子群优化技术的研究与应用进展

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的基于群智能搜索的优化技术,它是通过粒子追随个体最优解和群体最优解来完成优化,且算法简单、易实现、参数少,具有较强的全局优化能力,可有效应用于科学与工程实践中。文中综述了PSO各种改进技术、研究热点问题及其应用进展情况并指出了PSO的发展趋势及未来研究方向。     

粒子群算法在异常检测中的应用研究

主要研究了粒子群算法在异常检测中的应用,包括PSO算法结合聚类方法、PSO结合神经网络、PSO 结合支持向量机以及单一的PSO算法,分析了各种算法的性能特点,指出了粒子群算法在异常检测中的研究方向,对后续研究工作具有一定参考价值.     

微粒群优化算法及其改进形式综述

微粒群优化算法是一类新的基于群体智能的启发式全局优化技术,群体中的每一个微粒代表待解决问题的一个候选解,算法利用微粒之间的相互作用发现复杂问题解空间的最优候选区域。该文综述了算法的基本形式及其多种改进形式,并给出了未来可能的研究方向。     

一种含驻留粒子的改进粒子群算法

为了避免粒子群算法过早收敛,提出一种包含局部驻留粒子的改进粒子群算法（CRPSO）。该算法将基本的粒子群算法的粒子称为主粒子,而当算法每找到一个新的全体最优点之后,将会在这个最优点附近产生几个称为驻留粒子的搜索粒子。2种粒子分工协作,主粒子负责全局搜索而驻留粒子负责局部搜索。驻留粒子帮助主粒子群避免过早收敛,提高整个粒子群多样性。仿真结果表明,该算法能有效地改善粒子群算法在非线性全局优化问题上的早熟现象,增强粒子群算法的全局搜索能力。     

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。     

粒子群优化算法研究与发展

粒子群优化算法是一类基于群体智能的启发式全局优化技术,群体中的每一个微粒代表待解决问题的一个候选解,算法通过粒子间信息素的交互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。本文介绍了粒子群优化算法的基本原理,并通过建立记忆表,详尽描述了粒子群优化算法中个体极优和全局极优的搜寻求解过程。同时,本文还给出了多种改进形式以及研究现状,并提出了未来可能的研究方向。     

QPSO算法与PSO算法求解二维热传导反问题

热传导反问题在国内研究起步较晚,研究方法有很多,但通常方法很难较好地接近全局最优.在介绍经典的微粒群优化算法(PSO)的基础上,研究基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的二维热传导参数优化方法,具体介绍依据目标函数如何利用上述的算法去寻找最优参数组合.为了提高算法的收敛性和稳定性,在具体应用中对算法进行了改进,并进行了大量实验,结果显示在解决热传导反问题优化问题中,基于QPSO算法的性能比经典PSO算法更加优越,证明QPSO在热传导领域具有很大的实际应用价值.     

混合型粒子群优化算法研究

为了改进粒子群算法的性能,提出了融合其他算法优点的混合型粒子群算法。对三种主流的混合粒子群优化算法(基因粒子群、免疫粒子群、混沌粒子群)分别从混合目的、混合方式、实现步骤、算法优化性能等多个方面进行了研究,给出了这三种混合粒子群算法的优缺点及适用范围。     

改进的二阶振荡粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部最优等问题,分析了粒子群算法的进化方程,提出了一种改进的粒子群优化算法。算法在振荡环节采用互不相同的参数取值来调节粒子群算法的全局和局部搜索能力,并通过对测试函数和机器人路径规划问题仿真模拟,与标准PSO、标准二阶PSO、二阶振荡PSO算法的实验结果进行对比分析,验证了所提出算法的有效性和可行性。