改进粒子群优化算法在[GM(1,1,λ)]模型上的应用

提出了一种带有动态自适应惯性权重和随机变异策略的粒子群优化算法．在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。当用早熟判断机制判断算法陷入早熟收敛时,采用随机变异策略使其跳出局部最优。将改进的算法应用于GM(1,1,λ)模型的求解,具体实例表明改进的粒子群优化算法能够显著提高GM(1,1,λ)模型的精度。     

基于DWSPSO的软件测试数据自动生成

针对软件结构测试数据的自动生成提出了一种动态改变惯性权重的简化粒子群算法(DWSPSO)。该算法舍弃了粒子速度这个参数,并通过粒子群中所有粒子适应度的整体变化跟踪粒子群的状态。在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性全局搜索与局部搜索能力。实验结果表明,该算法在测试数据的自动生成上,优于基本的粒子群算法以及惯性权值线性递减粒子群算法(LDWPSO)。     

基于改进粒子群算法的BP算法的研究

针对BP算法的缺陷以及标准粒子群算法优化BP网络权值的不足,为了提高算法的全局搜索能力,提出了基于自适应动态调整惯性权重的粒子群算法的BP网络算法.算法根据适应度值的改变情况来调整惯性权重,使惯性权重的改变不依赖于最大迭代次数和当代迭代次数,从而使整个网络具有较快的收敛速度和较小的误差.将算法应用于海参疾病的诊断中.实验发现,基于自适应动态调整惯性权重的粒子群算法的BP算法比基本粒子群算法的BP算法收敛速度快,算法的准确率也比较高,同时改进算法训练的BP网络也比基本粒子群算法训练的BP网络稳定.仿真证明,自适应动态调整惯性权重的粒子群算法对BP算法的优化优于基本粒子群算法.     

动态改变惯性权重的自适应粒子群算法

惯性权重是平衡粒子群算法中平衡全局搜索能力与局部搜索能力的重要参数.为实现快速收敛与并避免陷入局部最优,分析了PSO算法中的惯性权重与种群规模、粒子适应度以及搜索空间维度这三者的关系,并把粒子惯性权重定义为这三者的函数以改进PSO算法.该算法在每次迭代后根据此函数更新每个粒子的惯性权重,实现了自适应调整全局搜索能力与局部搜索能力,并结合动态管理种群的策略提出了改进的粒子群算法.通过在多个常用测试函数上与已有惯性权重调整算法测试比较,证明新算法具有较强的全局寻优能力与较高的搜索效率.     

一种自适应惯性权重的粒子群优化算法

为较好平衡粒子群算法中全局搜索能力与局部搜索能力,分析了PSO(Particle Swarm Optimization)算法中的惯性权重与种群规模、粒子适应度以及搜索空间维度的关系,并把粒子惯性权重定义为这三者的函数.通过在每次迭代后更新每个粒子的惯性权重,实现了自适应调整全局搜索能力与局部搜索能力,并结合动态管理种群的策略提出了改进的粒子群算法.通过在多个常用测试函数上与已有惯性权重调整算法测试比较,证明新算法具有较强的全局寻优能力与较高的搜索效率.     

基于亲和力的动态自适应粒子群算法

针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDWPSO)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法(DCWAPSO),在该算法中引入亲和力的概念,并根据它对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为亲和力的函数在。每次迭代时算法可根据当前粒子群亲和力的大小动态地改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。对六个典型函数的测试结果表明,DCWAPSO算法的收敛速度明显优于LDWPSO算法,收敛精度也有所提高。     

动态调整惯性权重的粒子群优化算法

针对高维复杂优化问题,提出一种改进适应度函数和动态调整惯性权重的粒子群优化算法.首先考虑了搜索点的函数值及其变化率,并将该信息加入适应度函数.利用维惯性权重矩阵自适应动态调整惯性权重,较好地平衡了算法的全局探索和局部开发,并分析了惯性权重随种群多样性的变化关系.在算法后期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,以加快算法的收敛速度.对高维测试函数的实验表明,算法提高了全局搜索能力.     

基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法

针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖参数选取等缺点,提出了一种基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法。对算法中的惯性权重参数采用动态自适应变化方式,在迭代过程中根据粒子适应度差值将种群划分为三个等级,对不同等级的粒子采用不同的惯性权重策略,使粒子能根据自己所处的位置选择合适的惯性权重值,更快地收敛到全局最优位置;同时分别用个体极值和全局极值的线性组合取代PSO算法中的全局最优位置与个体最优位置。通过实验仿真与对比,验证了新算法性能优于标准PSO及其它一些改进的PSO算法,能够用较少的迭代次数找到最优解,具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。     

一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法

针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDWPSO)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法(DCWPSO),在该算法中引入聚焦距离变化率的概念,并根据它对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为关于聚焦距离变化率的函数.在每次遮代时算法可根据当前粒子群聚焦距离变化率的大小动态地改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性.对6个典型函数的测试结果表明,DCWPSO算法的收敛速度明显优于LDWPSO算法,收敛精度也有所提高.     

自适应变异的粒子群优化算法

针对粒子群算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值,根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增强算法跳出局部最优的能力,增大寻找全局最优的几率。对几种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了明显的提高,有效避免了早熟收敛问题。