基于混沌搜索的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术。文章把混沌优化搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于混沌搜索的粒子群优化算法。该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高的算法的收敛速度和计算精度。仿真计算表明,该算法的性能优于基本PSO算法。     

基于混沌粒子群优化算法研究与进展

粒子群算法简单,只需要初等的教学知识就可以理解,但粒子群算法的工作机理到现在还是没有得到彻底而详细的分析研究,它属于一种还在发展的算法,PSO在优化复杂的多峰函数时,常常会陷入到局部极值点等缺点.混沌是存在非线性系统中的一种较为普遍的现象,具有随机性、遍历性和内在规律性的特点,尤其是混沌遍历性的特点,将混沌局部搜索引入到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法,改进了粒子群算法易陷入局部极值的不足,提高了算法的收敛速度,论述了混沌粒子群优化算法的研究与进展.     

基于周期性演化策略的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法(PSO)在寻优过程中容易出现早熟的问题,提出一种基于周期性演化策略的粒子群优化算法.该策略通过在速度更新方程中构建基于粒子群能量的粒子群最优值扰动项,使得粒子群能量在演化过程中可以周期性变化.相比标准PSO算法,当粒子群能量较大时,能够增强局部搜索能力;当粒子群能量较小时,能够增强全局搜索能力.典型优化问题的仿真结果表明,所提出的算法与线性下降惯性权重粒子群优化(LWPSO)和PSO算法相比,优化性能得到了显著提高.     

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。     

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。     

快速求解巡回施行商问题的遗传算法策略

提出一种基于文化算法的粒子群优化算法(PSO).该算法在群体空间采用基于高斯概率分布和柯西概率分布的改进PSO算法,在信念空间根据形势知识和规范化知识指导种群的进化,充分利用优秀个体所包含的信息,提高了算法的进化速度.实验表明,该算法的优化性能和效率优于基本PSO算法.     

基于综合改进型PSO算法的电网无功优化研究

为改善基本粒子群优化(PSO)算法的电网无功优化性能,提出了一种新的综合改进型PSO算法,该算法将蜜蜂进化机制、遗传选择机制与PSO算法相结合.在寻优前期,为提高粒子的全局寻优能力,采用蜜蜂进化机制与粒子群相结合的蜜蜂进化PSO算法,可有效地增加粒子的多样性;在寻优后期,为增加粒子的收敛速度,采用遗传选择机制与PSO算法相结合的选择PSO算法.利用综合改进型PSO算法和其他典型优化算法,分别对IEEE 14标准电网以及某地实际运行电网进行对比分析,结果显示,综合改进后的PSO算法进行无功优化时,其收敛速度明显加快,收敛能力显著提高,电网无功优化性能有了很大改善,验证了该算法的正确性和有效性.     

含维变异算子的量子粒子群算法

针对粒子群优化(PSO)算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种新的量子粒子群优化算法--含维变异算子的量子粒子群算法(QPSODMO).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,让所有粒子在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上.对测试函数所做的对比实验表明,所提出的QPSODMO增强了全局搜索能力,克服了PSO算法易于收敛到局部最优的缺点,也优于原始的量子粒子群算法.     

一种混沌粒子群嵌入优化算法及其仿真

为克服混沌粒子群优化(CPSO)算法由于采用随机数作为算法参数而不能保证种群多样性和优化遍历性的缺陷,通过将混沌变量嵌入到常规粒子群优化算法(PSO)中,使PSO算法中的惯性权值和随机数用混沌随机序列来替代,提出了一种新的混沌粒子群嵌入优化算法(CEPSO),以充分利用混沌运动的随机性、遍历性克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点.通过复杂多维函数的寻优测试,验证了本算法的有效性,并将仿真结果与混沌粒子群优化算法进行比较,证明了CEPSO算法更具有较强的全局搜索能力和收敛速度.     

粒子群优化算法研究

粒子群优化（PSO）算法是一种新颖的演化算法,它属于一类随机全局优化技术,通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中发现最优区域。本文介绍了PSO算法的基本原理、应用领域,并用matlab实现了该算法。