混沌量子粒子群算法在模型修正中的应用

混沌粒子群算法和量子粒子群算法在一定程度上改进了标准粒子群算法的搜索质量,但两者仍存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题。混沌量子粒子群算法将混沌搜索机制引入量子粒子群算法,提高了搜索效率和计算质量。用粒子群算法、混沌粒子群算法、量子粒子群算法和混沌量子粒子群算法对一平板结构进行模型修正,结果表明,混沌量子粒子群算法具有较高的搜索效率和避免陷入局部最优的能力,修正后的模型比单独采用混沌或者量子粒子群算法具有更高的修正精度。     

基于混沌搜索解决早熟收敛的混合粒子群算法

针对标准粒子群优化算法(PSO)在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了新的混合粒子群算法——基于混沌优化搜索解决早熟收敛的粒子群算法。采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种缩小混沌搜索的变量空间范围的新方法,提高了搜索效率。基于典型高维复杂函数的数值实验表明,混合粒子群算法效率高、优化性能好、对初值具有很强的鲁棒性。尤其是,混合粒子群算法具有很强的避免局部极小能力,其性能远远优于单一优化方法。     

混沌量子粒子群优化算法

针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了混沌量子粒子群优化算法.采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种基于混沌搜索的新方法,提高了搜索效率.数值实验结果表明,混沌量子粒子群算法效率高、优化性能好,且具有很强的避免陷入局部最优的能力,其性能远远优于一般的粒子群算法和量子粒子群算法.     

基于禁忌搜索的动态粒子群算法

惯性权重线性递减的线性群粒子算法往往不能反映实际的优化搜索过程。动态粒子群算法虽然能较好地实现非线性的搜索,但是更容易陷入局部最优。提出了基于禁忌搜索的动态粒子群算法,引入了禁忌搜索的思想,来解决动态粒子群算法的容易陷入局部最优问题;并对禁忌公式进行了修改,使其不仅可以解决极小值最优问题,也可以解决极大值最优问题。根据实验结果,改进的算法不仅较好地避免了陷入局部最优,而且收敛速度也有提高。     

基于混沌机制的混合量子粒子群优化算法

针对量子粒子群优化算法在处理一般复杂函数时可以找到函数最优解但容易陷入局部极小等问题,提出利用混沌搜索解决早熟收敛的混合量子粒子群算法CODPSO。数值实验结果表明,与量子粒子群优化算法相比,该算法效率高、优化性能好,具有较强的避免局部极小能力,对初值具有较强的鲁棒性。     

求解非线性约束问题的混合粒子群优化算法

将处理约束问题的乘子法与改进的粒子群算法相结合,提出了一种求解非线性约束问题的混合粒子群算法。此算法兼顾了粒子群优化算法和乘子法的优点,对迭代过程中出现的不可行粒子,利用乘子法处理后产生可行粒子,然后用改进的粒子群算法来搜索其最优解,这样不仅减小了粒子群算法在寻优过程中陷入局部极小的概率,而且提高了搜索精度。数值试验结果表明提出的新算法具有搜索精度更高、稳定性更强、鲁棒性更好等特点。     

多自适应策略粒子群优化算法及应用

为了平衡粒子群优化算法的全局和局部搜索能力,提出了一种多自适应策略粒子群优化算法。该算法在粒子进化过程中,采用了基于粒子进化度和局部开启混沌搜索相结合的速度自适应调节策略。将算法应用于模拟电路故障诊断的BP神经网络训练中,有效地解决了常规BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小的问题。仿真结果表明算法具有较快的收敛速度和较高的诊断精度。     

求解均值-CVaR投资组合模型的改进粒子群算法

针对粒子群算法易跳过全局极值,且只能求解连续性问题的缺点,提出离散复形法局部搜索的思想,来有效提高粒子群算法在离散型问题中的搜索性能。针对粒子群算法易陷入局部极小的缺点,引入自适应粒子迁徙操作保证粒子的多样性,有效避免陷入局部收敛。对采用CVaR度量风险、构建有交易费用和限制证券比例的均值-CVaR投资组合模型进行仿真实验,实验结果验证了算法的有效性。将改进的粒子群算法应用到求解均值-CVaR模型的投资组合问题,与其他算法相比,该方法精度更高、性能更稳定。     

混合量子粒子群算法求解车辆路径问题

量子粒子群算法在求解车辆路径问题时一定程度上解决了基本粒子群算法收敛速度不够快的缺点,但是量子粒子群算法仍然存在容易陷入局部最优的缺点。利用混合量子粒子群算法对车辆路径问题进行求解,运用量子粒子群算法对初始粒子群的粒子进行更新,对粒子进行交叉操作,可以提高算法的全局搜索能力,进行变异操作,可以改善算法的局部搜索能力。以Matlab为工具进行仿真实验,实验结果表明改进后的算法在求解车辆路径问题时具有良好的性能,可以避免陷入局部最优,对比量子粒子群算法和遗传算法具有一定的优势。     

基于自适应驱散机制的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法（PSO）易陷入局部最优导致早熟收敛的问题,提出了一种新型的基于自适应驱散机制的粒子群优化（ADMPSO）算法。基本的粒子群优化算法易陷入局部最优,一般的改进算法在搜索过程之中对个体最优和全局最优结果进行调整,虽然避免了粒子群陷入局部最优,但会很大程度减慢收敛速度。提出的改进算法只有在种群快要陷入局部最优时,才会对粒子群进行有效驱散,这样不仅保证了收敛速度,又不会使粒子群陷入局部最优。对维度30的12个标准测试函数进行测试的结果表明ADMPSO算法相较于经典粒子群（General PSO,GPSO）算法、综合学习粒子群优化算法（Comprehensive Learning PSO,CLPSO）算法和动态多粒子群协调搜索优化算法（Dynamic Multi-Swarm PSO with sub-regional Harmony Search,DMS-PSO-HS）,可以更有效避免陷入局部最优,稳定地找到最优值,同时又能保证一定的收敛速度。ADMPSO算法不容易陷入局部最优和迭代次数更少的特点使得PSO算法更加实用化。     

基于改进混沌粒子群优化算法的聚丙烯生产调优

通过算法混合提出了一种改进混沌粒子群优化算法。将混沌搜索融入到粒子群优化算法中,建立了早熟收敛判断和处理机制,显著提高了优化算法的局部搜索效率和全局搜索性能。将改进混沌粒子群优化算法应用于聚丙烯生产调优中,首先建立了聚丙烯最优牌号切换模型,然后采用改进混沌粒子群优化算法求解该最优牌号切换模型。优化结果:表明,与常规混沌粒子群优化算法相比,改进混沌粒子群优化算法具有更佳的优化效率和全局性能。     

基于模拟退火的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。该文把模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中,给出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法。该算法基本保持了粒子群优化算法简单容易实现的特点,但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。四个基准测试函数的仿真对比结果表明,该算法不仅增强了全局收敛性,而且收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。     

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。     

一种新的自适应动态文化粒子群优化算法

为了克服粒子群优化算法在解决复杂问题时易陷入局部最优的缺陷, 提出了一种新的自适应动态文化粒子群优化算法。该算法引入评价粒子群早熟收敛程度的指标来判断种群空间粒子群状态, 以确定影响函数对种群空间粒子群的作用时机, 当算法陷入局部最优时, 自适应地利用影响函数对种群空间进行变异更新, 从而有效发挥文化粒子群算法的双演化双促进机制。并且根据种群的早熟收敛程度自适应地调整粒子的惯性权重, 使种群在进化过程中始终保持惯性权重的多样性, 在算法的全局收敛性与收敛速度之间作一个很好的折中。最后对四个经典的测试函数进行仿真, 结果表明该算法具有很强的搜索能力, 收敛速度和收敛精度也有所提高。     

多信息结合离散粒子群算法及其应用

为提高粒子群算法的搜索性能,提出了一种改进的离散粒子群算法：多信息结合离散粒子群算法。该算法在粒子群算法的基础上借鉴蚁群算法的信息素机制,重新定义了粒子的速度位置更新公式,并且引入双曲正切函数对粒子群进行初始化。通过求解背包问题对算法进行验证,实验结果表明所提算法性能较优。     

基于群能量恒定的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化(PSO)算法在寻优过程中容易出现早熟的情况,提出一种群能量恒定的粒子群优化(SEC-PSO)算法.算法根据粒子内能进行动态分群,对较优群体采取引入最差粒子的速度更新策略,对较差群体采取带有惩罚机制的速度更新策略,由其分担由于较优群体速度降低而产生的整群能量损失,从而有效地避免了PSO算法的早熟.典型优化问题的仿真结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度,优化性能得到显著的提高.     

免疫粒子群优化算法求解旅行商问题

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，设计了求解旅行商问题的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。实验表明本文提出的算法具有较好的性能。     

萤火虫算法智能优化粒子滤波

针对粒子滤波(Particle filter, PF)重采样导致的粒子贫化以及需要大量粒子才能进行状态估计的问题,本文结合粒子滤波的运行机制,对萤火虫算法的寻优方式进行修正,设计了新的萤火虫位置更新公式和荧光亮度计算公式,并在此基础上提出了萤火虫算法智能优化粒子滤波.该方法引入了萤火虫群体的优胜劣汰机制以及萤火虫个体的吸引和移动的行为,使粒子群智能地向高似然区域移动,提高了粒子群的整体质量.实验表明该方法提高了粒子滤波的预测精度,同时大大降低了状态值预测所需的粒子数量.     

基于改进量子粒子群算法的Nash均衡研究

在N人非合作博弈Nash均衡问题求解过程中,将量子不确定性原理、协同演化以及免疫算法内的抗体浓度抑制机制引进到经典粒子群算法中,设计了一种新型改进量子粒子群算法来更好地处理Nash均衡问题。该算法在运算过程中,运用抗体浓度以及协同演化的方式来维系粒子群具备的多样性特征,并借助量子不确定性缩减迭代搜索耗时。该算法不仅有效地将粒子群算法运算简单与方便实现的特质承继下来,而且算法的收敛速度以及其全局搜索能力都获得了大幅度的提升。相关数值算例分析表明,改进的算法能够更好地处理粒子早熟,相较遗传算法以及免疫粒子群算法更具性能优越性。     

改进的粒子群算法在动态OD矩阵反推中的应用

针对粒子群算法存在收敛速度慢和局部最优的问题,引入粒子间相对位置改进基于抗体浓度的概率选择公式,提出了一种带免疫机理的改进粒子群算法。粒子不仅根据个体极值和全局极值更新速度和位置,而且按一定概率以轮盘赌法选择某个粒子进行学习,以保持种群多样性,防止出现早熟停滞现象。并将其用于由路段流量反推OD矩阵的极大熵模型求解研究中,以重庆市某交叉路口为实例进行实验,结果表明：粒子群算法推算OD矩阵是有效、可行的,可以克服牛顿法严格依赖初始值的缺点;改进的粒子群算法比基本粒子群算法和基本遗传算法具有更好的全局寻优能力。