禁忌粒子群算法在几何约束求解中的应用

约束问题可以转化为优化问题。针对粒子群优化算法在算法后期易陷入局部最优的缺点，本文提出禁忌粒子群优化算法（TPS0），在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布，后期引入禁忌搜索算法，记录已经达到的局部最优解，在下一次搜索中，不再或者有选择地搜索这些点，从而跳出局部最优点，并且在搜索过程中允许接受劣解，充分利用禁忌搜索的记忆能力及较强的爬山能力，大大提高了获得全局最优解的概率。该算法综合了粒子群优化算法的快速性、随机性和全局收敛性以及禁忌搜索局部寻优的能力。在确保全局收敛性的基础上，能够快速搜索到高质量的优化解。该方法用于几何约束求解的性能明显高于标准粒子群算法，算法具有良好的优化性能和时间性能。     

交叉策略粒子群算法

提出了一种基于交叉策略的粒子群优化算法(CSPSO),该算法利用遗传算法中的交叉变异策略的优点,将粒子两两进行交叉变异进而得到相同数目的子代粒子来更新替代亲代的粒子,从而更好地解决粒子群优化算法容易陷入局部最优值以及计算精度低等问题.通过对仿真实验的结果分析可知,与基本粒子群优化算法、布谷鸟搜索算法以及已有的部分改进算法相对比,CSPSO在收敛速度和精度方面的优势更为突出.     

基于改进禁忌-粒子群算法的配电网重构

为解决配电网重构问题,提出一种改进的禁忌-粒子群算法。该方法结合禁忌搜索算法的短期记忆功能,克服了粒子群算法局部搜索能力较弱和容易陷入早熟收敛的缺陷。算法结合配电网络结构的特点,采用十进制编码策略,提高了迭代过程中解的有效性。最后通过典型的IEEE测试系统进行优化计算,并与文献其他方法优化比较。结果表明了算法的搜索效率更有效。     

粒子群优化算法的改进

粒子群优化算法在众多的优化问题上表现出良好的性能,已广泛应用于很多领域,但存在早熟收敛的问题,粒子极易陷入局部最优解.从提高收敛速度等方面对算法改进进行研究,并通过仿真实验证明改进算法的可行性,一定程度上提高了算法的性能.     

基于Morlet小波变异的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易陷入局部极值,收敛精度不高的缺陷,提出一种基于Morlet小波变异的改进算法。改进算法对组成每代全局极值的各维度实施小波扰动,并将扰动结果作为以一定概率被选中粒子的新位置,充分利用全局极值的优势信息引导粒子快速向最优解靠近,通过小波函数的微调特征帮助粒子跳出局部极值。在12个经典测试函数上的仿真实验结果表明,改进算法的寻优性能较SPSO、CLPSO、DEOPSO、HPSOWM算法有显著提高,适合于求解函数优化问题。     

粒子群优化算法的改进与性能分析

粒子群优化算法（PSO）在众多的优化问题上表现出良好的性能,广泛应用于很多领域,但极易陷入局部最优解的困局.本文从提高收敛速度方面对PSO算法改进进行了研究,并通过仿真实验证明改进算法的可行性,一定程度上克服了PSO算法易于陷入局部最优解的缺点.     

粒子群优化算法的改进与性能分析

粒子群优化算法(PSO)在众多的优化问题上表现出良好的性能,广泛应用于很多领域,但极易陷入局部最优解的困局.本文从提高收敛速度方面对PSO算法改进进行了研究,并通过仿真实验证明改进算法的可行性,一定程度上克服了PSO算法易于陷入局部最优解的缺点.     

对粒子群优化算法的几种改进方法

粒子群优化（PSO）算法是一种进化算法是一种较好的优化方法。PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间的最优区域，其优势在于简单容易而优功能强大。本文对算法的几种改进方法作了一些探讨研究，并与其他算法进行了一些比较。     

一种新的混合粒子群优化算法

将禁忌搜索思想引入粒子群优化算法中,改进惯性权重,添加罚函数重新构造适应度函数;在此基础上,提出了一种基于禁忌搜索的新的混合粒子群优化算法(NHPSO),通过4个标准测试函数实验,结果表明:NHPSO算法比基本粒子群优化算法(PSO)具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度以及获得更高精度解的能力。     

融合粒子群优化算法与蚁群算法的随机搜索算法

针对PSO算法与蚁群算法的优缺点,提出一种融合PSO算法与蚁群算法的混合随机搜索算法.该算法充分利用PSO算法的快速、全局收敛性和蚁群算法的信息素正反馈机制,达到优势互补,将这种优化方法拓展到求解连续空间问题,并通过实例来验证该算法对于单峰、多峰函数都能取得较好的优化效果.     

分组粒子群优化算法

分组PSO算法将粒子群分成几个小群,每个小群有不同的进化参数且每个小群分别进化,在间隔一定时刻进行组间变异和重组操作,并且在重组的同时对各小组参数进行粒子群优化,相比普通粒子群算法无论在收敛速度还是在精度和操作方便性上都有提高.     

一种新型粒子群优化算法

为提高基本粒子群算法的搜索效率,引入和声算法中产生新解的策略(称之为和声策略),综合粒子自身经验和社会认知两方面的信息直接更新粒子的位置,提出了基于和声策略的新型粒子群优化算法,通过对高维复杂函数的优化分析比较结果表明,基于新型粒子群优化算法的搜索能力较基本粒子群优化算法大大提高。本算法对其它智能算法具有借鉴意义。     

基于改进粒子群算法排课问题研究

排课问题属于背包问题中具有重要实用价值的一类优化组合难题,描写了如何利用粒子群算法解决排课中的多种冲突.但由于粒子群算法有收敛速度慢且易收敛于局部最优的缺点,针对排课问题中最优解的分布特点,对粒子群算法进行了改进.改进后的算法与传统算法相比有着较高的收敛速度和计算精度,可以在解空间内高效地寻找到全局最优解.     

融合混沌和捕食搜索的混合粒子群算法

针对标准粒子群算法在处理复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了新的混合粒子群算法.该算法利用混沌运动的遍历性、对初始条件的敏感性等特性进行群体的混沌初始化,且捕食搜索策略可以通过调节限制级别的控制粒子群的搜索空间,从而平衡全局搜索和局部搜索.测试结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力.     

基于樽海鞘群与粒子群混合优化算法的特征选择

针对现有特征选择方法中存在的收敛速度慢和计算效率低等问题,提出了一种基于樽海鞘群与粒子群优化的混合优化(hybrid optimization of salp swarm algorithm and particle swarm optimization,HOSSPSO)特征选择方法,该方法在樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)的基础上,引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO),提高了SSA的收敛速度,改进了探索和开发步骤的效率,增加了解空间更多的灵活性和多样性,使得方法能够迅速获得全局最优值.为了验证算法的性能,在2个实验序列上进行了测试:第一个实验序列使用基准函数,将HOSSPSO与标准SSA、PSO进行了比较;第二个实验序列采用不同的UCI数据集,通过提出的算法确定最佳特征集.实验结果表明,相比于其他优化算法,HOSSPSO的性能更具优势,在多项评估指标中获得较好的效果,能以极少量的特征获得最大的分类精度.     

基于扩容和双距离决策的多目标粒子群优化算法

为了更好地改善多目标粒子群优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于扩容和双距离决策的多目标粒子群优化算法。利用扩容的方法对目标空间中目标函数值的上下限进行扩大,得到新的上下限后再建立网格,这样可以计算出边界点的坐标。在小网格中选择引导粒子或者劣质粒子时,利用小网格中粒子到理想点和当前小网格最优点的距离进行决策筛选,这样充分利用目标空间中的信息来对粒子的优先级进行判断。对新的粒子进行差分变异,增加了整体的多样性,并通过阈值控制其变异的频率。将算法和当前具有代表性的多目标粒子群优化算法进行对比实验,提出的算法效果更佳。实验表明,提出算法的收敛性和多样性不仅得到较大提高,而且较为稳定。     

一种基于量子粒子群算法的模糊c-均值聚类

把QPSO算法与模糊c-均值（FCM）算法相结合提出一种混合模糊聚类算法（QPSO—FCM）,将FCM算法中基于梯度下降的迭代过程用新算法进行替代,能够在一定程度上克服FCM算法易陷入局部极小的缺陷,降低FCM算法的初值敏感度．通过典型的Wine的数据实验结果证明,改进后的新算法具有良好的收敛性,聚类效果也有一定的改善．     

基于自适应搜索的免疫粒子群算法

经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优,从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点,本文结合人工免疫算法,提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先,该算法改善了浓度机制;然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源;最后对劣质子种群进行疫苗接种,利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围,不仅避免了种群退化现象,而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性.     

文化粒子群优化算法

为了提高粒子群优化(PSO)算法的计算精度和计算效率,避免"早熟",给出了文化粒子群优化算法.该算法模型将PSO纳入文化算法框架,组成基于PSO的主群体空间和知识空间,两空间具有各自群体并独立并行演化.下层主群体空间定期贡献精英个体给上层知识空间,上层知识空间经演化后,定期贡献精英个体给下层主群体空间,于是形成"双演化双促进"机制,从而实现增加PSO的群体多样性.在以卫星舱和印刷电路板布局设计为背景的算例中进行了数值验证,结果表明对于该算例,该方法的计算精度和计算效率比遗传算法、PSO算法高.