基于混沌思想的粒子群优化算法

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点，根据混沌运动的随机性、遍历性特点，提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法（CPSO）、该算法利用种群适应度方差进行早熟收敛判断，实现对进化过程的监视，当发现种群陷入局部最优时，对种群进行混沌初始化，帮助种群摆脱局部最优点．对4种典型测试函数的仿真结果表明，改进算法明显减少了种群陷入局部最优的可能性．其全局寻优能力明显强于标准粒子群优化算法．     

一种混沌粒子群混合算法研究

提出了一种混沌粒子群混合算法,该算法综合了粒子群算法全局寻优的高效性和混沌算法局部搜索的随机性和遍历性.通过对几种函数的测试,结果表明该算法的搜索效率和寻优精度高于一般的粒子群算法和改进的粒子群算法.     

基于混沌搜索的混和粒子群优化算法

所提出的算法将粒子群优化算法和混沌算法相结合，既摆脱了算法搜索后期易陷入局部极值点的缺点，同时又保持了前期搜索的快速性，最后通过4个测试函数将该算法与基本粒子群算法进行仿真对比，比较结果表明基于混沌搜索的混和粒子群优化算法在收敛性和稳定性等方面明显优于基本粒子群优化算法．     

基于反馈策略的自适应粒子群优化算法

为了克服常规粒子群优化（SPSO）算法在多峰函数寻优应用中容易出现早熟的缺点，提出了一种基于反馈策略的自适应粒子群优化（APSO）算法.考虑到进化过程中群体多样性损失过快，采用种群分布熵和平均粒距两个种群多样性参数，来均衡算法的勘探和开发能力.基于惯性权值随种群多样性变化而变化的动态分析，建立了惯性权值与平均粒距之间的线性函数关系，并将该函数关系融入到APSO算法中.测试结果表明，与常规粒子群优化算法相比，该算法在多峰函数寻优时，成功率和精确度都有显著提高，且全局收敛速度快；在求解异或（XOR）分类问题时成功概率提高，收敛速度加快，APSO算法对神经网络的训练更加有效.     

混沌粒子群优化算法在水库防洪优化调度中的应用

为改善粒子群优化算法的寻优性能,提出了一种新的算法——混沌粒子群算法。该算法将混沌搜索机制引入到粒子群算法中来增加粒子的多样性,采用自适应惯性权重因子模型来设置惯性权重因子,改善了算法的全局寻优能力,并将其用于水库防洪优化调度中。实例计算表明该算法能较好地克服了粒子群算法易早熟和陷入局部最优的缺点,为解决水库防洪优化调度问题提供一种新的有效途径。     

混沌粒子群优化扩展卡尔曼滤波北斗伪距定位

基于粒子群优化(PS O)扩展卡尔曼滤波,添加了混沌扰动因子扩大粒子群的应用范围,改善了传统粒子群局部最优求解过程.     

基于惯性因子的混沌粒子群优化算法研究

粒子群优化算法本身在多峰复杂函数时会出现早熟收敛现象,降低粒子的多样性,导致粒子群不能收敛到全局极值点。针对粒子群优化算法的局限性,把混沌优化思想引入到粒子群算法,采用混沌优化粒子群算法对测试函数进行仿真,并在此基础上加入惯性因子对混沌优化粒子群算法进一步改进,Matlab仿真结果表明,改进的混沌优化粒子群算法,结合了混沌和粒子群算法共同的优点,能快速、准确地搜索到全局最优值。     

基于混合粒子群算法的粮食应急调度系统中的路径规划

粮食应急调度系统能够在受灾时对应急救援物资进行科学、有效、快速地调配,其中路径规划起重要的作用.然而,由于实际中受灾的需求点数目较多、数目分散、路型与路况不同、时间急迫等特点,对合理有效路径规划的要求越来越高.粒子群算法是一种有效的进化计算方法,能够快速、准确地求解连续变量的优化问题.提出一种新的包括离散个体与连续个体的混合编码粒子群优化算法,用于粮食应急调度系统中的路径规划.结果显示:该算法不仅具有简单的原理,而且能够很好地解决粮食应急调度系统中的路径规划问题.     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

粒子群优化算法在求解平面选址问题中的应用研究

平面选址问题实质上是带约束的非线性连续函数优化问题。给出了用粒子群优化算法求解平面选址问题的过程描述,分析了算法的时间复杂度。该算法具有易克服局部最优和容易处理约束等优点,不需要进行特殊的编码和译码设计,算法实现简单。应用算例表明该算法是有效的,可以应用于类似优化问题的求解。     

基于多量子粒子群协同进化算法的敏捷供应链伙伴选择

针对敏捷供应链组建过程中伙伴选择的特点,提出了一种基于多种群协同进化的改进量子粒子群算法．在对该算法的设计中,首先将整个量子粒子种群分解为多个子种群,然后使各个子种群进行独立的演化,并通过周期性的共享搜索信息获得对自身信息的更新,最后通过具体的算例对该算法进行了仿真验证．研究结果表明,在算法的收敛性、最优性等方面,基于多量子粒子种群协同进化算法均达到了良好的效果．     

基于混合粒子群算法的粮堆温度模型参数优化研究

粮库温度是非线性的时间序列,模型涉及参数众多,参数之间互有联系,波动较大,参数的取值直接影响到粮堆温度模型的准确性.提出应用混合粒子群算法在参数变化范围内确定最优参数值的方法,将参数取值范围看成粒子群空间范围,应用粒子群算法迭代选取最优值.经试验仿真证明此方法可以求解出合适的参数,与实际情况契合度高.     

基于粒子群优化算法的BP神经网络在图像识别中的应用

介绍了一种采用微粒群算法与BP算法相结合的方法用于BP神经网络模型优化，来提高模型的收敛速度和精度。仿真结果表明，与BP算法相比较，PSO—BP学习算法训练的神经网络不仅训练时间明显缩短，而且其预报精度也得到了较大的提高。