基于随机权重粒子群和K-均值聚类的图像分割

K-均值聚类具有简单、快速的特点,因此被广泛应用于图像分割领域。但K-均值 聚类容易陷入局部最优,影响图像分割效果。针对K-均值的缺点,提出一种基于随机权重粒子 群优化(RWPSO)和K-均值聚类的图像分割算法RWPSOK。在算法运行初期,利用随机权重粒 子群优化的全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;在算法运行后期,利用K-均值聚类的局部 搜索能力,实现算法快速收敛。实验表明：RWPSOK 算法能有效地克服K-均值聚类易陷入局 部最优的缺点,图像分割效果得到了明显改善;与传统粒子群与K-均值聚类混合算法(PSOK) 相比,RWPSOK 算法具有更好的分割效果和更高的分割效率。     

一种基于改进PSO的K—means优化聚类算法

针对传统的K—means算法对初始聚类中心的选取敏感、容易收敛到局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法（PSO）的K—means优化聚类算法。该算法利用PSO算法强大的全局搜索能力对初始聚类中心的选取进行优化：通过动态调整惯性权重等参数增强PSO算法的性能;利用群体适应度方差决定算法中前部分PSO算法和后部分K—means算法的转换时机;设置变量实时监控各个粒子和粒子群的最优值变化情况,及时地对出现早熟收敛的粒子进行变异操作,从而为K—means算法搜索到全局最优的初始聚类中心,使聚类结果不受初始聚类中心影响,易于获得全局最优解。实验结果表明文中提出的改进算法与传统聚类算法相比具有更高的聚类正确率、更好的聚类质量及全局搜索能力。     

基于粒子群模糊C-均值聚类的图像分割算法

模糊C-均值（FCM）聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效,但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小的缺点。将粒子群优化算法（PSO）与模糊C-均值聚类算法相结合,实现了基于粒子群模糊C-均值聚类的图像分割算法。实验表明,该方法具有搜索全局最优解的能力,因而可得到很好的图像分割结果。     

基于改进混沌粒子群的聚类检测算法研究

针对入侵检测系统特征报警聚类质量低、冗余告警的不足,提出基于改进混沌自适应粒子群优化的IDS 特征 报警聚类方法。该方法结合混沌算法特性和改进粒子群算法自适应惯性权重系数以及对非线性动态学习因子进行改善,引导 粒子群在混沌与稳定之间交替波动,保证粒子运动惯性,更利于趋近最优。本方法能够克服PSO算法的过早收敛、“惰性”反 应等缺点,利于聚类中心更能趋向全局最优。实验结果表明,本文粒子群参数改进算法提高了特征报警聚类质量,具有较高的 检测率和较低的误报率。     

基于云模型改进的粒子群K均值聚类算法

研究粒子群K均值聚类算法问题,针对传统粒子群K均值算法容易陷入局部最优解,出现早熟收敛的缺点,提出一种基于云模型改进的粒子群K均值聚类算法．使用X条件云发生器自适应地调整粒子个体惯性权重的方法．保证惯性权重会逐渐减小而又不失随饥性。根据个体适应度的优劣将粒子群分为三个子群,在每次迭代时都保证仍有一个子群的粒子在进行全局搜索,避免算法陷入局部最优和早熟收敛。在典型数据集上的仿真结果表明,改进算法相比其他聚类算法得到较好的聚类准确率和较快的收敛速度,是一种行之有效的方法。     

基于改进粒子群优化的文本聚类算法研究

针对k-means算法的聚类结果高度依赖初始聚类中心选取的问题,提出一种基于改进粒子群优化的文本聚类算法。分析粒子群算法和k-means算法的特点,针对粒子群算法搜索精度不高、易陷入局部最优且早熟收敛的缺点,设计自调节惯性权重机制及云变异算子以改进粒子群算法。自调节惯性权重机制根据种群进化程度,动态地调节惯性权重,云变异算子基于云模型的随机性和稳定性,采用全局最优值实现粒子的变异。该算法结合了粒子群算法较强的全局搜索能力与k-means算法较强的局部搜索能力。每个粒子是一组聚类中心,类内离散度之和的倒数是适应度函数。实验结果表明,该算法是一种精确而又稳定的文本聚类算法。     

融合邻域扰动的简化粒子群K-均值聚类算法

针对粒子群优化算法容易陷于局部最优,且初始聚类中心选择对K-均值算法的影响较大,提出一种融合邻域扰动的简化粒子群K-均值初始优化聚类算法(ADPSO-IKM)。首先,根据 “集群度”思想实现优化初始聚类中心。其次,在粒子群算法公式中加入邻域扰动项,避免陷入局部最优,并且算法遵循自适应度优化学习策略增强全局搜索能力,进一步提高算法精度。通过仿真测试表明,提出的ADPSO-IKM算法能加快收敛速度,可防止粒子的早熟,收敛效果好并具有较好的稳定性。     

改进粒子群优化算法在服务组合中的应用

针对标准粒子群优化(PSO)算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,提出一个改进的PSO算法,该算法设计一种新的惯性权重,在粒子搜索的不同阶段采用不同的计算公式计算惯性权重,并引入自适应变异策略和线性变化的学习因子。实验结果表明,该算法的收敛性等性能比基本粒子群算法有明显提高,能较好地解决非线性问题。     

一种改进的粒子群优化算法

介绍PSO算法原理和特点,通过在粒子选取、惯性权重和局部搜索上改进,提出一种改进的粒子群优化算法,并与0．618法相结合,结合学习经验进行迭代更新,用于局部函数优化问题。同时提出根据最佳熵最值将PSO算法应用于图像分割,对于图像分割领域有一定的参考价值。     

基于HS-PSO算法的PID控制器参数自整定

针对粒子群算法(PSO)算法局部搜索能力差的问题,提出一种对PID控制器参数进行自整定的基于和声搜索(HS)的改进粒子群优化算法(HS-PSO).通过引入种群进程因子对惯性权重进行自适应调节以提高PSO算法的收敛速度.另外在PSO进化过程中每代产生的最优个体以新陈代谢方式进入和声记忆库中并进行和声搜索,以克服粒子群优化...     

基于Logistic映射的新型混沌简化PSO算法

针对基本粒子群算法易陷入局部最优、收敛速度慢、收敛精度差等问题,提出一种基于Logistic映射的新型混沌简化PSO算法(CIW-SPSO)。该算法引入混沌理论使惯性权重具有混沌搜索能力,同时使学习因子随寻优过程呈正弦函数变化,降低算法陷入局部最优的概率。使用6个经典测试函数进行仿真测试,结果表明：本算法收敛速度快,收敛精度高,能避免陷入局部最优,提升算法优化性能。     

粒子置换的双种群综合学习PSO算法

针对粒子群算法(PSO)种群多样性低和易于陷入局部最优等问题,提出一种粒子置换的双种群综合学习PSO算法(PP-CLPSO)。根据PSO算法的收敛特性和Logistic映射的混沌思想,设计并行进化的PSO种群和混沌化种群,结合粒子编号机制,形成双种群系统中粒子的同号结构和同位结构,其中粒子的惯性权重根据适应度值自适应调节;当搜索过程陷入局部最优时,PSO种群同位结构下适应度值较差的粒子,根据与混沌化种群间的同号结构执行粒子置换操作,实现了双种群系统资源的合理调度,增加了种群的多样性;进而综合双向搜索的同位粒子学习策略和线性递减搜索步长的局部学习策略,进行全局探勘和局部搜索,提高了算法的求解精度。实验选取9个基准测试函数,同时与4个改进的粒子群算法和4个群智能算法进行对比验证,实验结果表明,PP-CLPSO算法在求解精度和收敛速度等方面具备较好的综合性能。     

一种具有初始化功能的自适应惯性权重粒子群算法

提出了一种改进的具有初始化功能的自适应惯性权重粒子群优化(PSO)算法.该算法首先引入自适应惯性权重策略均衡全局和局部搜索能力,并针对运行过程中出现停滞现象的粒子群,围绕其加权重心位置重新初始化,引导粒子突破了局部极值的限制,提高了算法的收敛速度.最后,将此算法、PSO算法及惯性权重线性递减的PSO(LDW-PSO)算法进行了比较.实验结果表明,该算法不仅有效地增强了粒子突破局部极值的能力,而且算法的收敛速度和稳定性也有了一定的提高.     

一种单个粒子自适应修正的粒子群算法

在各类优化问题的解决过程中,群智能优化算法的局部搜索与全局搜索性能都起着重要的作用。在粒子群优化算法中,惯性权值的引入对粒子群算法的收敛性与稳定性都具有一定的影响。因此,在分析现有权值递减策略的基础上,提出一种基于单个粒子适应值的权值修正策略,区别对待同次迭代中适应值好与差的粒子,通过不同的权值赋值策略,以充分发挥各粒子的优势,以增强全局搜索和跳出局部最优的能力。通过对标准测试函数所做的对比实验,该策略可以使粒子在搜索初期获得更好的多样性,使粒子具有更强的摆脱陷入局部极值点的能力;在搜索末期可以加快粒子收敛速度以提高粒子群优化算法的快速性能。改进算法有效减少了早熟的发生,提高了粒子的收敛性能,取得了比较满意的仿真结果。     

一种混沌粒子群算法

针对传统的粒子群算法易陷入局部最小,且算法后期的粒子速度下降过快而失去搜索能力等缺陷,本文提出了一种基于混沌思想的新型粒子群算法。该算法通过生成混沌序列的方式产生惯性权重取代传统惯性权重线性递减的方案,使粒子速度呈现多样性的特点,从而提高算法的全局搜索能力;根据算法中粒子群体的平均粒子速度调节惯性权重,防止粒子速度过早降低而造成的搜索能力下降的问题;最后通过引入粒子群算法系统模型稳定时惯性权重和加速系数之间的约束关系,增强了粒子群算法的局部搜索能力。对比仿真实验表明,本文所提改进的混沌粒子群算法较传统粒子群算法具有更好的搜索性能。     

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。