基于差异性激活方法的改进微粒群算法

针对标准微粒群优化算法的惯性权重系数采用固定或线性递减的方式无法有效解决粒子陷入局部最优解的问题及可能出现的停滞现象,引入以差异性为基础的激活方法对微粒群算法进行改进.在每次迭代时算法可以动态调整惯性权重参数及粒子的活性,从而促进粒子收敛至全局最优解.对6种典型函数的实验结果表明,引入本文的激活方法后,改善了微粒群算法的开发和探索能力,并提高了其收敛速度及精度,其中以非线性惯性权值递减策略的微粒群算法最为明显.     

粒子群算法和Qos约束对EIGRP度量算法的优化

针对EIGRP协议无法适应高速复杂网络、不考虑服务质量的缺点,提出了一种基于粒子群算法和Qos约束路由的计算EIGRP混合度量值的算法.分析了EIGRP协议计算路径开销主要依据的五个指标在应用中的特点,并在此基础上建立模型,将粒子群算法应用到该模型中实现路径的寻优.仿真结果表明,粒子群算法用于该模型中能够得到很好的收敛速度和寻优结果.     

新型混合粒子群算法在核动力设备优化设计中的应用

针对标准粒子群算法在处理非线性约束优化问题时存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优的缺点,设计了一种新型混合粒子群算法,该算法采用可行性原则处理约束条件,避免惩罚函数法中惩罚因子选取的困难;引入基本复合形法产生初始可行群体,加快粒子群收敛速度;引入遗传算法的交叉和变异策略,避免粒子群陷入局部最优;在迭代末期的优解附近,进行改进复合形算法的寻优,提高最优解的精度.通过算法测试基准函数的优化计算,结果显示,新型混合粒子群算法有较好的优化性能,并在核动力设备优化设计中有很好的应用.     

一种新颖的人工鱼群算法

为了克服基本人工鱼群算法(AFSA)收敛速度慢、求解精度不高和易陷入局部最优的不足,提出了一种新颖的人工鱼群算法(AO-AFSA).该算法结合人工鱼与粒子群(PSO)中的粒子都具有个体学习能力和社会学习能力,模拟粒子群中粒子的速度位置更新公式去分别修改人工鱼群算法中人工鱼的觅食行为、聚群行为、追尾行为的更新公式.并采用5个典型的测试函数进行仿真实验,分析算法的寻优精度、收敛速度以及稳定性.测试结果表明改进后的算法能够较快地收敛至全局较优解,有更强的稳定性,并具有较好的寻优性能.     

基于免疫量子粒子群优化的属性约简

受生物免疫系统启发,把疫苗提取和疫苗接种思想应用到量子粒子群算法,提出了免疫量子粒子群算法。免疫接种可以指导粒子朝着更优方向进化,提高了量子粒子群的收敛速度和寻优能力。分别采用Hu算法、粒子群算法、量子粒子群、免疫量子粒子群多种算法应用于粗糙集属性约简。实验结果表明,基于免疫量子粒子群优化的约简算法在收敛速度和寻优能力都取得了更好的效果。     

一种改进的差分进化算法及其应用

多目标优化问题(MOP)存在范围广且人工求解难度大,通过差分进化算法(DE)解决MOP问题具有重要意义.由于常用DE算法性能有限、收敛速度、计算精度和优化能力相互制约,通过改善变异因子、进化机制以及与粒子群算法融合等措施,研究一类基于粒子群优化和DE的混合算法(PSODE),经典优化函数的仿真实验和对比分析,结果表明在高维复杂寻优问题中可以求得高精度解.在实际数字滤波器优化设计中,表明其改进算法在计算精度和运行速度上均能取得满意的应用效果.     

改进粒子群优化算法及其在4G网络-基站选址中的应用

针对粒子群优化算法搜索精度不高、整体上容易陷入局部最小的不足,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法一方面在速度更新式中用粒子群中粒子个体极值的加权值替代粒子的个体极值,另外通过使用两种非线性递减函数对惯性权重进行调整,这种改进有效地提高了粒子群优化算法的收敛速度和全局寻优能力.然后,通过对4个基准函数的仿真,验证了本文改进算法的全局收敛寻优能力.最后,将本文改进算法应用于珠三角地区某市4G网络基站选址优化中.仿真和应用的结果表明,改进后的粒子群优化算法具有更高的收敛速度和全局寻优能力.     

利用混沌粒子群算法确定河流水质模型参数

将混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中,提出了混沌粒子群算法,这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性对当前粒子群体中的粒子进行混沌寻优。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。并将混沌粒子群算法应用于求解分析瞬时投放示踪剂情况下的一维河流水团示踪试验数据以及确定河流水质参数的函数优化问题,结果表明,混沌粒子群算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。     

改进的离散PSO和SVM的特征基因选择算法

针对现有的基于粒子群的特征基因选择算法易于陷入局部最优的问题,提出了一种改进的离散粒子群和支持向量机的特征基因选择算法IDPSO-SVM.该算法首先预选一些与分类强相关的基因组成特征基因备选集合,然后基于此集合采用PSO进行寻优搜索,并应用SVM对选出的特征子集的分类能力进行评估,最后得出最优特征子集.该算法加入了一种可以有效克服粒子群在寻优过程中陷入局部最优的机制,因而可以不断探测到新的最优解.该算法在结肠癌与前列腺癌数据集上的分类精度分别达到了96.8%与99.0%,从而证明了其有效性与可行性.     

基于动态扰动项的禁忌粒子群优化算法

针对粒子群优化算法后期收敛速度慢,且容易陷入局部最优解的缺点,在算法中加入动态扰动项,改变了速度的更新公式,使粒子可以跳出局部极值.后期引入禁忌搜索算法,充分利用禁忌搜索的记忆能力和爬上能力,能够快速搜索到全局最优解.通过对测试函数的仿真实验表明,采用动态扰动项的禁忌粒子群优化算法更能提高收敛速度,获得全局最优解.     

改进粒子群算法的工业机器人几何参数标定

针对传统粒子群(PSO)算法在解决工业机器人几何误差标定问题中存在的收敛速度慢的缺点,提出了一种基于两段式的动态粒子群算法(LDPSO-BT)。用Denavit-Hartenberg方法建立工业机器人的误差模型,将几何误差标定问题转换成对高维非线性方程的求解;对粒子群数目进行线性递减,同时针对算法求解过程中粒子数目线性递减的特点,在改进粒子群算法迭代后期采用改进的搜索模式,对传统粒子群的速度迭代公式进行改进;仿真实验对比了工业机器人几何误差标定前与标定后两种算法的末端定位精度。实验结果表明:在采用粒子群算法辨识工业机器人实际几何参数的过程中,粒子群数目对算法的迭代时间有重要影响,通过线性递减的方式减少粒子群的粒子数目可以有效地减少工业机器人几何误差标定时间,同时在粒子群算法迭代后期采用改进的速度迭代公式可以确保收敛精度。与传统粒子群算法相比,使用改进后的粒子群算法,不仅可以有效减少工业机器人的定位误差,而且还拥有更高效的迭代效率。     

求解二层规划问题的改进粒子群算法

两层规划问题是一个NP-难问题,这意味着它很难被求解．基于粒子群算法提出了一种求解二层规划问题的方法,通过分离目标函数和约束函数,使每个粒子拥有双适应值,并通过双适应值来决定个体优劣．应用了一种自适应保留不可行个体的策略．数值结果表明了算法的有效性．     

基于量子粒子群算法的测试数据自动生成算法

本文针对现在流行的进化算法生成测试数据存在参数设置难、算法复杂度高、易陷入局部最优解等缺点,提出了一种应用于软件测试中的基于量子粒子群算法（QPSO）的测试数据自动生成算法。该算法是在粒子群（PSO）算法基础上引入量子理论的思想。解决了PSO算法搜索空间有限,容易陷入局部最优解的问题。通过具体实验证明,该方法是有效可行的,其效率也明显高于GA算法和PSO算法。     

基于粒子群算法的Universum SVM参数选择

分类器的模型参数对分类结果有直接影响.针对引入无关样本的Universum SVM算法中模型参数选择问题,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对其进行优化.该方法概念简单、计算效率高且受问题维数变化的影响较小,可实现对多个参数同时优选.此外,在PSO中粒子适应度函数的选择是一个关键问题.考虑k遍交叉验证法的估计无偏性,利用交叉验证误差作为评价粒子优劣的适应值.通过舌象样本数据实验,对参数优选前后测试样本识别正确率进行比较,实验结果验证了该算法的有效性.     

基于粒子群优化算法的矢量量化图像压缩方法

提出一种基于粒子群优化算法的图像矢量量化码书设计算法．该算法引入粒子群的全局搜索策略，结合矢量量化码书设计方法，增加了算法解的随机性和多样性．实验结果显示，本算法与传统LBG码书设计算法相比，具有更强的鲁棒性，可有效解决LBG算法对初始码书的依赖性，能获得性能较好的码书．     

基于PSO-SVM算法的长微博贴图识别方法

微博由于字数的限制,当用户需要发较多内容时通常以附图的形式给出,识别包含文本内容贴图的长微博能够为微博研究提供更多有用的数据.在支持向量机（SVM）的基础上结合粒子群算法（PSO）提出了一种识别长微博贴图的PSO-SVM算法.该方法提取长微博贴图的颜色矩和灰度共生矩阵特征,然后利用PSO算法对SVM模型中的误差惩罚参数和核函数进行优化得到最佳分类模型,其最优参数将被用作长微博贴图和非长微博贴图进行分类.实验表明,与传统的基于网格搜索法优化的SVM算法相比,PSO-SVM算法对长微博贴图识别具有更高的准确率和召回率.     

基于混沌PSO或分解的二维最小误差阈值分割

为了进一步提升现有的二维最小误差阈值分割快速递推算法的运行速度,提出分别基于混沌粒子群优化（PSO）和分解的2种二维最小误差阈值分割算法.第 1种算法利用混沌粒子群优化算法搜寻二维最小误差法的最佳分割阈值,且在迭代过程的适应度函数计算中引入递推算法,大大减少了冗余计算;第2种算法将二维最小误差法的运算分解成一维最小误差法和一维最小类内对数方差法的运算,计算复杂度由二维递推算法的O(L2) 进一步降为O(L).实验结果表明,提出的2种算法能够在分割效果达到或优于现有的二维最小误差阈值分割法的同时,大大加快运行速度.     

Robot stereo vision calibration method with genetic algorithm and particle swarm optimization

Accurate stereo vision calibration is a preliminary step towards highprecision visual positioning of robot. Combining with the characteristics of genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), a threestage calibration method based on hybrid intelligent optimization is proposed for nonlinear camera models in this paper. The motivation is to improve the accuracy of the calibration process. In this approach, the stereo vision calibration is considered as an optimization problem that can be solved by the GA and PSO. The initial linear values can be obtained in the first stage. Then in the second stage, two cameras’ parameters are optimized separately. Finally, the integrated optimized calibration of two models is obtained in the third stage. Direct linear transformation (DLT), GA and PSO are individually used in three stages. It is shown that the results of every stage can correctly find nearoptimal solution and it can be used to initialize the next stage. Simulation analysis and actual experimental results indicate that this calibration method works more accurate and robust in noisy environment compared with traditional calibration methods. The proposed method can fulfill the requirements of robot sophisticated visual operation.     

应用粒子群算法优化地位指数曲线模型参数研究

以优势高和地位指数的估测误差最小为目标函数,采用粒子群优化算法求解地位指数曲线模型的参数.结合实例与免疫算法比较,结果表明:粒子群优化算法求解的参数使模型的总体误差更小,精度更高,拟合效果更理想,更加科学合理,同时也提高了幼林的估算精度.研究的结果为森林经营中生长模型参数的求解以及相关研究提供了新的应用思路,也拓宽了粒...     

Drilling Path Optimization Based on Particle Swarm Optimization Algorithm

This paper presents a new approach based on the particle swarm optimization (PSO) algorithm for solving the drilling path optimization problem belonging to discrete space.Because the standard PSO algorithm is not guaranteed to be global convergence or local convergence,based on the mathematical algorithm model,the algorithm is improved by adopting the method of generate the stop evolution particle over again to get the ability of convergence to the global optimization solution.And the operators are improved by establishing the duality transposition method and the handle manner for the elements of the operator,the improved operator can satisfy the need of integer coding in drilling path optimization.The experiment with small node numbers indicates that the improved algorithm has the characteristics of easy realize,fast convergence speed,and better global convergence characteris- tics.hence the new PSO can play a role in solving the problem of drilling path optimization in drilling holes.