基于改进微粒群算法的非线性系统模型参数估计

将改进微粒群优化算法用于非线性系统模型参数估计,并通过对三种典型的非线性系统模型参数估计进行验证。实验结果表明:改进微粒群优化算法参数估计精度高,是一种有效的参数估计方法。     

求解一类不可微优化问题极大熵微粒群混合算法

针对一类不可微优化问题,本文提出了一个新的算法—极大熵微粒群混合算法.首先利用极大熵方法把带约束的不可微优化问题转换成无约束的单目标最优化问题,然后利用微粒群算法对其进行求解.利用4个测试函数对其进行测试并于其它算法进行比较,计算结果表明,本文提出算法在求解的准确性和有效性方面均优于其它算法.     

Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒

提出一种求解无约束最优化问题的新的混合算法Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法. 该算法不需要计算梯度, 容易应用于实际问题中. 通过对微粒群算法的修正, 使混合算法具有更加精确和快速的收敛性. 首先利用20个基准测试函数进行仿真计算比较, 计算结果表明, 新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其他算法（PSO, GPSO和NM PSO算法）. 其次, 将新混合算法和最新的各种协同PSO算法进行分析比较. 结果表明, 新混合算法在解的搜索质量、 效率和关于初始点的鲁棒性方面都远优于其他算法.     

Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法

提出一种求解无约束最优化问题的新的混合算法Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法.该算法不需要计算梯度, 容易应用于实际问题中.通过对微粒群算法的修正, 使混合算法具有更加精确和快速的收敛性.首先利用20个基准测试函数进行仿真计算比较, 计算结果表明, 新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其他算法(PSO, GPSO和NM-PSO算法).其次, 将新混合算法和最新的各种协同PSO算法进行分析比较.结果表明, 新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性方面都远优于其他算法.     

线性互补问题中一个新的高阶收敛算法

利用凝聚函数对线性互补问题的等价形式进行带参数的磨光， 并对参数方程的解曲线进行离散化追踪， 在无假设有严格互补解的条件下， 给出一个新的算法. 在适当条件下， 证明该算法具有大范围线性收敛和局部任意阶收敛性.     

一个与信籁域搜索技术相结合的微粒群算法

微粒群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术.文章针对利用微粒群优化算法进行多极值点的函数优化时,存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题,把信籁域搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于信籁域搜索的微粒群优化算法(TRPSO).该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真计算结果表明,该算法的性能优于混沌微粒群优化算法(CPSO)和基本微粒群优化算法(PSO).