混沌粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。本文把混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中，这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前杠子群体中的最优粒子进行混沌寻优，然后把混沌手优的结果随机替换粒子群体中的一个粒子。通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快，从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力，提高了算法的收敛速度和精度。仿真结果表明混沌粒子群优化算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。     

粒子群优化算法研究

粒子群优化算法是一种启发式全局优化技术,是一种基于群智能的演化计算方法,其源于鸟群群体运动行为的研究。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。     

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。     

粒子群优化算法分析及研究进展

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,文章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。     

基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法

为改善粒子群优化算法对大规模多变量求解的性能，提出了基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法．对粒子群优化算法机理和本质并行性进行分析，设计和实现了一种并行粒子群优化算法．实验结果表明，基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法不仅提高了求解效率，而且改善了早收敛现象，算法的性能比经典粒子群优化算法有了很大提高．     

目(2055)基于聚类的多子群粒子群优化算法*

在粒子群优化算法基础上,提出了基于聚类的多子群粒子群优化算法。该算法在每次迭代过程中首先通过聚类方法把粒子群体分成若干个子群体,然后粒子群中的粒子根据其个体极值和“子群”中的最优粒子更新自己的速度和位置值。这种处理增加了粒子之间的信息交换,利用了更多粒子在迭代过程中的信息,使算法的收敛性能更好。仿真结果表明,该算法的性能优于粒子群优化算法。     

粒子群优化算法的分析与研究

粒子群优化算法是一种新兴的基于群智能的演化计算方法,其思想来源于对鸟群运动行为的研究.群体中的每一个粒子通过追随个体最优解和群体最优解来完成解的迭代过程.首先介绍了PSO算法的基本原理,然后对PSO的几种典型改进算法进行了介绍并通过仿真实验对各种算法进行了分析和比对,最后对粒子群算法研究方向进行了展望.     

并行混沌粒子群优化研究及应用

粒子群优化算法（PSO）是进化计算领域中的一个新的分支,其源于鸟群和鱼群群体运动行为的研究.针对粒子群优化容易陷入局部极值点的问题,该文提出并行混沌粒子群算法,该算法保持了群体多样性从而避免了早熟,经过计算机仿真实验这是一种高效的优化算法.针对转炉提钒过程是一个多元非线性反应过程而难以建立终点控制模型的问题,提出了并行混沌粒子群RBF算法的方法建模.克服了RBF中心个数选择的随机性.试验表明,用该算法预测冷却剂加入量误差较小,具有工程实用性.     

基于EM算法和PSO算法的混合优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解并且存在过早收敛的问题,将类电磁机制算法中的吸引-排斥机制引入到粒子群优化算法中,提出一种类电磁机制算法和粒子群优化算法的混合优化算法(EMPSO).首先按照基本粒子群优化算法的寻优方式对各粒子进行更新,再利用类电磁机制中的吸引-排斥机制对个体最优粒子和群体最优粒子进行移动,最后通过几个标准测试函数进行了测试,并与标准粒子群算法(PSO)、免疫粒子群算法(IPSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比.测试结果表明,改进算法提高了全局搜索能力和熟练速度,改善了优化性能.     

微粒群优化算法的研究

粒子群优化(PSO)算法是一种启发式全局优化技术,一种基于群智能的演化计算方法,其源于鸟群群体运动行为的研究,算法通过粒子问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.分析了粒子群优化算法的基本原理,给出了多种改进形式以及研究现状和发展情况,并提出了未来可能的研究方向.     

求解多目标优化问题的一种多子群体进化算法

提出一种新的多目标粒子群优化（MOPSO）算法，根据多目标优化问题（MOP）的特点，将一个进化群体分成若干个子群体，利用非劣支配的概念构造全局最优区域，用以指导整个粒子群的进化．通过子群体间的信息交换．使整个群体分布更均匀，并且避免了局部最优，保证了解的多样性，通过很少的迭代次数便可得到分布均匀的Pareto有效解集．数值实验表明了该算法的有效性.     

基于广义遗传粒子群优化算法的供应链优化求解

供应链优化研究是供应链管理中的一个重要问题,也是一个难题,首先提出了一个新型供应链优化模型,针对该优化问题的求解,构造了融入特殊自然演化规则的广义遗传算法(GA),并且与粒子群优化结合,得到了广义遗传粒子群优化算法,克服了粒子群优化算法局部收敛的缺陷,提高了其全局收敛的能力。实验表明,对供应链优化问题的求解,广义遗传粒子群优化算法优于传统的遗传算法、粒子群优化算法和分枝界定法。     

PSO算法在工程优化问题中的应用

粒子群优化算法是群体智能中一个新的分支。该算法本质上是一种随机搜索算法,并能以较大概率收敛到全局最优,特别适用于连续函数的优化。针对工程中的优化问题,将粒子群算法与死亡罚函数法相结合,提出一种求解有约束问题的优化算法。通过与其它算法的比较,表明该算法是一种简单、高效和普适的算法。     

一种混合粒子群算法的贝叶斯网络优化模型

传统的粒子群优化算法通过群体中粒子间的合作和竞争进行群体智能指导优化搜索,算法收敛速度快,但较易陷入局部较优值,进入早熟状态。为了解决这个问题,提出了一种混合粒子群算法的贝叶斯网络优化模型,它可以通过当前所选择的较优解群构造一个贝叶斯网络和联合概率分布模型,利用这个模型进行采样得到更优解,用其可随机替换掉PSO中的一些粒子或个体最优解;同时利用粒子群算法对当前选择出的较优解群进行深度搜索,并将得到的最优解融入到较优解群中。分析可知,该方法可以提高算法有效性和可靠性。     

基于精英粒子群优化算法的图像分割方法

结合模式识别理论的聚类思想,将基于群智能理论的粒子群优法算法加以改进应用于图像分割中,提出一种基于精英粒子群优化算法的图像分割方法。新方法基于Pareto的精英理论对粒子群算法加以改进,在每次迭代中,生成一个Pareto精英群体,每个粒子更新时的全局极值都是从精英群体中随机选取一个个体作为全局极值。用改进的粒子群优化算法自适应选取分割阈值。实验表明,与遗传算法及标准的粒子群优化算法相比,对于具体的问题该算法具有较好的聚类效果,能够较好地分割图像。     

动态评价免疫微粒群算法在Job-shop调度中的应用

传统粒子群优化算法在解决组合优化问题上具有一定的局限性,通过分析其优化机理,对迭代公式加以改进,提出了改进微粒群算法。算法中,利用遗传算法的交叉思想来完成粒子间的信息交换,以期达到粒子更新。粒子进化过程中,为保留群体中的优秀粒子,使用了加速度这一优化算子。为避免粒子陷入局部搜索,迭代过程中使用免疫算法来动态评价微粒群体。通过大量实验仿真,算法可以有效求解作业车间调度问题,验证了算法的合理性。     

粒子群算法及其在路由优化中的研究

粒子群算法已经被广泛应用在各个领域,具有NP-C性质的QoS路由优化已经成为网络研究中的一个热点问题,粒子群算法所具有的优点成为解决QoS路由优化的有效方式.为进一步推广粒子群算法在路由优化上的应用而提供相关启发,在介绍了粒子群算法的基本原理的基础上,详细综述了其各种重要改进算法,并阐述了粒子群算法目前在路由优化上的应用情况,最后对粒子群算法在路由优化上的研究方向作了展望.     

质心粒子群优化算法

为了加快粒子群算法收敛速度,提出了质心粒子群优化算法（CPSO）。算法通过计算种群所有个体最优记录所构成的一个群体的质心,对种群个体当前的最优记录和全局最优记录进行比较、替换或更新等操作,从而加快算法的收敛速度。仿真实验表明,在求解相同精度的情况下,质心粒子群优化算法的收敛速度优于线性递减惯性权重粒子群优化算法（LDWPSO）。     

免疫粒子群优化算法

受生物体免疫系统免疫机制的启发,论文把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中,给出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,并且实现简单,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。一个求多维函数最优值的计算机仿真对比结果表明,免疫粒子群优化算法的收敛性能优于粒子群优化算法。     

带变异粒子群算法在车辆路径问题中的应用

在分析常规粒子群优化算法的基础上，针对午辆路径的优化问题，采用一种带变异因的粒子群优化算法，并根据粒子群的群体适应度标准差和理论最优值，给出收敛判断的依据。实验表明陔算法具有简单、高效、快速的特点。