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.     

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.     

粒子群优化算法在电网规划中的应用

粒子群算法适合求解连续变量优化问题,本文提出了粒子群算法的新离散化方法。常规粒子群算法在电力系统优化问题中取得了成功,但有“趋同性”。本文提出了改进多粒子群优化算法（IPPSO）,IPPSO是两层结构：底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快收敛。粒子群以及粒子状态更新策略不要求相同。     

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.     

约束优化的粒子群改进算法及应用

针对粒子群算法易于坠入局部最优、早熟而造成求解成功率不高的问题引入回退算法的思想,提出一种用于求解工程约束的改进粒子群算法。对优化过程中不合约束的粒子不是简单抛弃,而使其回退到该粒子历史最优,进行下次搜索,这样求解过程中的粒子群搜索能力更强,以增强算法的成功率和运算速度、收敛性。通过对测试函数和工程实例进行仿真测试,并与标准粒子群算法对比,结果表明该算法是有效可行的。     

粒子群算法的改进算法研究

粒子群优化算法(Particle Swam Optimization,PSO)是一种高效,动态的优化算法,该算法比较容易实现,也无需调整太多的参数;然而算法后期收敛速度慢,最主要的是易陷入局部板值,为了改善这些缺点,学者们纷纷提出了许多改进的算法,并将其已经应用于科学和工程等多个领域。该文主要是在基本PSO的基础上进行改进,提出了一种新的改进算法-LPSO。最后通过仿真实验证实,改进后的算法在收敛速度和收敛精度上都得到了很大提高。     

基于蜣螂优化的改进粒子群算法

针对标准粒子群算法存在的局部最优、早熟和慢收敛等问题,提出了一种新的粒子群更新方法。改进了算法惯性权重,引入一种新的更新方式;借鉴蜣螂优化算法中蜣螂滚球、繁殖、觅食和偷窃行为,将基本粒子群的操作划分为寻优、变异、波动和跳跃,从而提高了算法的全局寻优能力和收敛速度,并避免了早熟问题。通过与其他9种智能算法进行实验对比表明,在10个基准测试函数中,基于蜣螂优化的改进粒子群算法在寻优能力和收敛速度方面表现出色,证实了该算法的优越性。     

基于佳点集构造的改进量子粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛及局部搜索能力不足的特点,提出一种改进的量子粒子群优化算法(IQPSO).该算法在量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上,引入佳点集初始化量子的初始角位置,提高初始种群的遍历性;在粒子角速度位置更新中,采用混沌时间序列数,促使粒子跳出局部极值点;为避免粒子陷入早熟收敛,在算法中加入变异处理.仿真实验结果表明:与标准粒子群优化(SPSO)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法比较,提出的算法具有快速的收敛能力、良好的稳定性,其优化性能有较明显的提高.     

基于可达状态集扩张的粒子群算法收敛性改进

针对粒子群算法(PSO)改进设计缺乏数学模型和理论依据支持的问题,研究建立了PSO的吸收态马尔可夫过程模型,并提出了可达状态集作为收敛性分析的关键指标.与以往的收敛性分析不同,研究从可达状态集扩张的角度提出了PSO收敛性对比的理论,并基于此提出了PSO全局收敛性改进的方法.最后,以改进综合学习粒子群算法CLPSO(comprehensive learning particle swarm optimization)为例验证了提出模型与理论的有效性.     

基于改进多粒子群算法的电力系统无功优化

将改进的多粒子群算法应用于电力系统无功优化问题的求解，克服了传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点．该优化方法对原粒子群算法进行了如下改进：通过增强粒子群间的协同作用、引入惯性因子以及扰动的策略，来平衡集中强化搜索和分散多样化搜索过程．对IEEE6节点和IEEE30节点系统分别进行无功优化计算，并与传统粒子群算法进行了比较，结果表明，该算法求得的有功损耗较原状态降低了近1／5，且电压合格率为100％，具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度，是求解无功优化的有效方法．     

一种改进的混沌粒子群优化混合算法

提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力.通过对3个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化（DEPSO）算法相比,全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高.     

基于粒子群优化算法的AIS船舶状态比例计算

在船舶自动识别系统(Automatic Identification System)中,如果知道系统范围内的船舶状态比例就能够对系统的通信性能进行详细的分析.船舶状态比例计算问题可以归结为带有约束条件的最优化问题.粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)作为一种最新的优化算法,具有简单易实现,可调参数少等优点,将其与惩罚函数法相结合来处理约束条件,可以应用到AIS系统船舶状态比例的求解.经过大量实验计算并与实际数据进行比较表明,该方法在迭代次数和收敛精度上都取得了良好的效果.     

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。     

改进的粒子群优化算法在可靠性问题中的应用

提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法以解决可靠性问题.IPSO算法使用3种策略来改进粒子群优化算法(PSO)的速度更新步骤,这有利于提高算法对解空间的开发能力.另外,一种动态调整的惯性权重被引入到速度更新中以平衡IPSO算法的全局搜索和局部搜索.实验结果表明,在解决可靠性问题上,IPSO算法比其他两种粒子群优化算法具有更强的收敛性和稳定性.IPSO算法是解决可靠性问题的一个有效的选择.     

改进的粒子群算法在印刷业优化管理中的应用

从印制质量及生产计划两个方面综合考虑,讨论印刷业优化管理的问题．首先对印刷品优先权的确定、印刷错误的研究,建立了印刷业多目标最优化的管理模型;其次通过改进的粒子群算法对该多目标问题进行优化．数值实例表明,该模型在印刷业优化管理中是有效可行的．     

改进的粒子群算法及在结构优化中的应用

粒子群算法（PSO）是一种有效的演化算法。将免疫算法中浓度的概念引入粒子群算法中，提出了一种基于浓度概念的竞争排挤粒子群算法；并提出了基于样本方差的种群多样性指标，用以定量的描述种群多样性。这种改进的粒子群算法增加了粒子群的种群多样性，提高了算法的全局搜索能力。最后将本文的算法应用于梁结构和桁架结构优化设计，验证了算法的有效性。     

基于改进粒子群算法优化电梯群控系统

给出的粒子群优化算法是一种群智能优化技术,利用群体和个体的智能行为来求解组合优化问题,并将多目标问题分别在粒子的各子种群中以内在并行的方式搜索多个非劣解,同时对各子种群粒子的适应度采用积分排序,较好地解决了电梯群控系统的多目标问题。充分弥补了传统方法解决多目标问题出现的不足。针对不同客流强度进行分析,分别得到不同平均的候梯时间和乘梯时间,结果表明采用此种改进的粒子群算法充分保证了算法的收敛速度和精度。     

基于随机点摆动前行模式的改进粒子群优化算法

基于飞鸟寻食细致化仿生,提出了一种新的基于随机点摆动前行模式(RSFM)的改进粒子群算法原理,设计了改进粒子群算法流程,并利用算例展示了该算法的具体使用方法与计算效果。