基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法

为了提高多目标优化算法解集的分布性和收敛性,提出一种基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法(dMOPSO-DE).该算法通过提出方向角产生一组均匀的方向向量,确保粒子分布的均匀性;引入隐式精英保持策略和差分进化修正机制选择全局最优粒子,避免种群陷入局部最优Pareto前沿;采用粒子重置策略保证群体的多样性.与非支配排序(NSGA-II)算法、多目标粒子群优化(MOPSO)算法、分解多目标粒子群优化(dMOPSO)算法和分解多目标进化-差分进化(MOEA/D-DE)算法进行比较,实验结果表明,所提出算法在求解多目标优化问题时具有良好的收敛性和多样性.     

基于差分进化的粒子群算法的鼓式制动器多目标优化设计

为了提高鼓式制动器的设计水平,建立了一种以制动鼓体积最小和制动器温升最低为目标的鼓式制动器多目标优化模型,并使用一种基于差分进化的粒子群算法进行优化设计.为了进一步增加算法多样性,该算法将差分进化策略引入到多目标粒子群算法中;为了避免粒子飞行速度过快,陷入局部最优解,加入一种速度控制策略.通过无约束的ZDT系列和三个有约束的基准测试函数进行测试,并与其他四种算法进行对比实验,证明该算法在收敛性和多样性方面都占优,在工程实例的求解结果表明了算法的工程可行性.     

基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法

为了发挥差分进化和粒子群优化算法各自拥有的特点,并克服自身存在的问题,提出了一种混合优化算法(简称DPA).该算法首先利用差分进化的变异和选择算子产生新的群体,然后通过使用粒子群优化算法和交叉、选择算子进行局部搜索.在整个算法过程中,群体寻优范围先扩散再收缩,反复迭代渐进收敛.通过3个标准算例的测试表明,新的混合优化算法与差分进化和粒子群优化算法相比,具有收敛速度快、搜索能力强、鲁棒性好的特点.     

基于差分进化粒子群算法的多目标无功优化

针对电力系统有功网损最小、电压水平最好和电压稳定裕度最大的多目标无功优化问题,提出一种基于差分进化的改进多目标粒子群优化算法。该算法通过对Pareto最优解集的差分进化来增加Pareto最优解的多样性,通过拥挤距离来控制精英集中非支配解的分布,以提高对种群空间的均匀采集;采用擂台赛法则构造多目标Pareto最优解集,较大程度的提高了算法的运行效率;自适应惯性权重和加速度因子的动态变化可增强算法的全局搜索能力。将该算法在IEEE14、IEEE30节点标准测试系统上进行了无功优化仿真,结果表明,基于差分进化的改进多目标粒子群优化算法能够在保持Pareto最优解的多样性的同时具有较好的收敛性能,为多目标无功优化提供了一种新的方法。     

基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法

研究粒子群算法优化问题,由于标准粒子群优化算法(PSO)在高维复杂函数优化中易早收敛,影响全系统优化。为改进的混合粒子群优化算法,提出了一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法(CDEHPSO)。把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化操作中。在算法进化过程中,通过一种粒子早熟判断机制,在基本粒子群优化算法中引入了差分变异、交叉和选择操作,对早熟粒子个体进行差分进化操作,从而维持了种群的多样性并有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,相比于粒子群优化算法和差分进化算法(DE),CDEHPSO算法具有收敛速度快、搜索能力强的优点。     

基于差分演化的粒子群算法

粒子群优化算法是一种简单有效的随机全局优化算法.但粒子群优化算法有易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢,精度较差的缺点.为了改进粒子群优化算法,将差分演化算法融合到粒子群优化算法中,在算法中,将粒子每代的所有局部最优位置进行变异、杂交、选择操作,提出了基于差分演化的粒子群算法.使粒子群算法和差分演化的探测和开发能力得到有效利用与平衡,提高了求解进度和效率,并通过仿真验证算法的性能优于带线性递减权重的粒子群优化算法和差分演化算法.     

组合分布估计和差分进化的多目标优化算法

为了提高多目标优化算法的收敛能力及求解精度,提出了一种组合分布估计和差分进化的多目标优化算法.该方法用分布估计算法和差分进化算法共同生成种群中的粒子,利用选择因子来控制每个粒子的产生方式,并且根据迭代次数的增加来改变2种算法的使用比例,搜索初期利用分布估计算法进行快速定位,然后用差分进化算法进行精确搜索.并对差分进化算法的变异因子进行了改进,定义了一个可变的变异因子,来控制不同搜索时期中差分进化算法的变异范围.用4个测试函数对算法进行了仿真测试,并同NSGA-Ⅱ和RM-MEDA进行了比较.实验结果表明,该算法具有良好的收敛性和分布性,并且效果稳定.     

基于克隆选择差分进化算法的永磁同步电机参数辨识

针对永磁同步电机(PMSM)多参数高精度辨识的问题,提出了一种克隆选择差分进化(DE-IC-SA)算法,将其运用于永磁同步电机的多参数在线辨识.算法通过对差分进化算法与免疫克隆选择算法进行混合优化,提高了种群多样性,加强了局部和全局的搜索能力.通过仿真实验表明:相较于差分进化算法与粒子群优化(PSO)算法,所提算法能同...     

基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法

为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于多层次信息交互的多目标粒子群优化算法.在该算法中,整个优化过程可分为标准粒子群优化层、粒子进化与学习层和档案信息交换层3个层次.粒子进化与学习层保证了每次迭代都能得到更好的粒子位置;档案信息交换层可以提供更好的全局最优.优化算法各个层次之间通过信息交互,共同提高算法的收敛性和多样性.与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比分析表明,所提出算法具有良好的性能,能够有效解决多目标优化问题.     

基于差分进化的离散粒子群算法求解TSP问题

针对TSP问题,结合离散粒子群算法和差分进化算法各自的特点,提出了基于差分进化的离散粒子群算法。该算法先利用差分进化算法的变异、选择算子产生新的群体,再通过离散粒子群算法和交叉及选择算子进行局部搜索。通过对标准的30个城市进行实验,实验结果表明,该优化算法在求解TSP问题上有很好的性能。     

粒子群优化点匹配算法

点匹配问题一直是计算机视觉,模式识别,医学临床诊断等领域的一项重要基础性工作。本文提出了一种基于粒子群优化算法的准确、快速和鲁棒性的点匹配方法。该方法首先确定两个特征点集的点匹配问题的能量函数,通过最小化该能量函数可以同时得到点集之间的匹配矩阵和映射参数,利用粒子群优化算法求解变换参数。实验表明,该算法适用于点匹配,具有操作方便,可靠性好,不易陷入局部极值等优点。     

电力系统无功优化中PSO算法的改进研究

针对电力系统无功优化中的PSO算法的特点,采用的信息拓扑结构为环形结构,对PSO算法中的变异算子进行研究.针对环形拓扑结构的PSO算法,其后期收敛精度差是一个常见问题,提出了一种称之为"球面变异"的变异算子,充分利用粒子群迭代后期种群的信息,对变异的方向与速度进行引导,进而建立了变异算子与当代种群适应度之间的关系,明显地提高了算法收敛速度与精度.最后,对陷入局部收敛等问题进行相应的改良,诸如无法达到最优解等问题.使用IEEE14节点系统作为算例进行测试,结果达到优良.     

Bacterial Foraging Optimization Approach to Portfolio Optimization

In this paper we propose a heuristic approach based on bacterial foraging optimization (BFO) in order to find the efficient frontier associated with the portfolio optimization (PO) problem. The PO model with cardinality and bounding constraints is a mixed quadratic and integer programming problem for which no exact algorithms can solve in an efficient way. Consequently, various heuristic algorithms, such as genetic algorithms and particle swarm optimization, have been proposed in the past. This paper aims to examine the potential of a BFO algorithm in solving the PO problem. BFO is a new swarm intelligence technique that has been successfully applied to several real world problems. Through three operations, chemotaxis, reproduction, and elimination-dispersal, the proposed BFO algorithm can effectively solve a PO problem. The performance of the proposed approach was evaluated in computational tests on five benchmark data sets, and the results were compared to those obtained from existing heuristic algorithms. The proposed BFO algorithm is found to be superior to previous heuristic algorithms in terms of solution quality and time.     

求解矩形包络问题的量子行为粒子群优化算法

介绍了一种利用量子行为粒子群算法（QPSO）求解矩形包络的方法。矩形包络是将二维不规则形状样片用它们的最佳包络矩形来代替，是服装排料的第一步。实验结果表明量子行为粒子群算法比粒子群算法，遗传算法能更好地解决求二维不规则形状样片的矩形包络的问题。     

用于函数优化的最大引力优化算法

提出一种基于牛顿万有引力定理的函数优化方法──最大引力优化算法。该算法通过“引力分组”和“引力淘汰”过程更新搜索体。文中给出4个引理来描述算法的数学基础,同时也给出算法的收敛性证明。此外还对该算法进行改进。最后与粒子群算法、差分算法、郭涛算法进行比较,数值结果显示该算法在解决连续函数优化问题具有较高的性能。     

灰狼优化与差分进化的混合算法及函数优化

灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法是近年被提出的一种新型智能优化算法,具有收敛速度快和优化精度高的特点,但对于一些复杂优化问题易陷入局部最优。差分进化(Differential Evolution,DE)算法的全局搜索能力强,但其性能对参数敏感,且局部搜索能力不足。为了发挥二者各自的优点并弥补存在的缺陷,提出了一种灰狼优化与差分进化的混合优化算法。首先使用嵌入趋优算子的GWO算法搜索,以便在更短的过程中获得更高的优化精度和更快的收敛速度;然后采用自适应调节参数的差分进化策略来进一步提高算法对复杂优化函数的寻优性能,从而获得一种高性能的混合优化算法,以便能更高效地解决各种函数优化问题。对12个高维函数的优化结果表明,与标准GWO,ACS,DMPSO及SinDE相比,新的混合优化算法不仅具有更好的收敛速度和优化性能,而且具有更好的普适性,更适用于解决各种函数优化问题。     

基于粒子群优化算法的系统可靠性优化

系统可靠性优化问题是典型的NP难题,建立了可靠性冗余优化模型,采用粒子群优化算法对其进行求解。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明了算法对求解可靠性优化问题的可行性和有效性。     

改进聚合树的高维多目标降维优化算法

对于高维多目标优化问题,降维优化算法通过去除或融合冗余目标的方法解决算法耗时过多的问题,但同时也会导致算法分布性能下降。聚合树算法定义非参数秩冲突从而可以快速计算出各目标间冲突度,但聚合树算法鲁棒性有待提高,且需要用户自行决策去除冗余目标。针对这些问题,提出数组叠加机制并定义冲突趋势和冲突度误差,以提高算法鲁棒性;通过合并冲突度较低的冗余目标的方法来进行目标降维,并定义降维截止冲突度;与NSGA-III算法结合,以达到对高维多目标问题进行完整降维优化的目的。为检验该算法性能,与其他经典高维算法进行对DTLZ测试函数集的优化对比,实验结果表明,该算法在耗时更少的同时,也具有较为优秀的分布性能和收敛性能。     

电力系统无功优化的柯西粒子群算法

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出了柯西粒子群算法,并首次将其应用于电力系统无功优化问题.柯西粒子群算法是基于柯西分布的期望和方差均不存在的原理,对每一代粒子的全局极值进行柯西变异,以此来增加种群的多样性,扩大全局最优粒子的搜索区域,以尽快获得适应度更优的个体,从而可以避免算法陷入局部最优解,同...