改进的PSO算法在重油热解模型参数估计中的应用

针对传统的粒子群算法(PSO)在解决复杂的优化问题时易陷入局部最优这一情况,提出了一种改进的粒子群算法(EPSO),该算法在传统的粒子群算法陷入局部最优的情况下引入了单个粒子的"Hooke-Jeeves模式搜索"操作和粒子之间的"启发式交叉"操作。仿真结果表明:EPSO算法的全局搜索性能和收敛速度比传统的PSO算法有明显的提高。采用EPSO算法进行非线性参数估计所得到的重油热解模型,其预报的平均相对误差比传统的PSO算法得到的模型提高了11.98%,比遗传算法(GA)得到的模型提高了38.76%。     

基于自适应粒子群算法的重油热解模型参数估计

通过构造一个合适的目标函数,将化工模型参数估计问题转化为一个多维数值优化问题,然后提出一种参数自适应调整和维变异的改进粒子群优化算法来求解该问题。该算法首先利用佳点集方法初始化种群以保证粒子的多样性。惯性权重和学习因子随进化过程自适应调整,从而协调算法的全局和局部搜索能力。为了避免算法陷入局部最优,对收敛度最小的维进行变异。几个标准测试问题的实验结果表明该算法具有较强的全局寻优能力。最后将改进粒子群算法应用到重油热解模型参数估计中,并与基本遗传算法（SGA）和粒子群优化算法（SPS0）进行比较。研究结果表明：本文得到的平均相对误差为5．62％,比SGA和SPSO分别低1．08％和0．50％。     

改进的PSO算法在RFID网络调度中的应用

为在寻优过程中有效地保持算法的种群多样性,提出了一种改进的PSO（Particle Swarm Optimization) 算法--PSOPC（Particle Swarm Optimizer based on Predator-prey Coevolution）。PSOPC算法将生态系统中捕食者和猎物的竞争协同进化机制嵌入到PSO算法中。基于PSOPC进行RFID（Radio Frequency IDentification）读写器网络调度模型的求解,根据读写器冲突关系的变化在线进行读写器的时隙分配求解与控制,在不影响读写器工作效率的同时,有效消除密集读写器环境下的读写器冲突问题,并优化整个读写器网络的工作效率。     

基于改进PSO算法的电力系统无功优化

介绍了PSO算法,结合电力系统无功优化问题的实际情况,针对其存在的易陷入局部最优点的缺点,提出了改进的PSO算法。该算法改变了初始化方法和粒子更新方法,在算法后期引入变异因子,并将问题分解成子问题进行处理。在IEEE-14节点系统的仿真计算中,改进PSO算法与其他人工智能算法相比,在较短时间内取得了更好的优化效果。     

基于粒子群算法的重油热解模型参数估计

针对标准粒子群算法在进化过程中种群多样性降低而早熟的问题,提出了一种根据种群多样性测度动态改变惯性权重系数的自适应粒子群算法,该算法能够平衡算法的全局探索和局部开发能力,不仅有效地避免早熟,而且具有较快的收敛速度.两个经典的测试函数的仿真结果表明了算法的有效性.将改进的粒子群算法应用于重油热解模型参数估计中,效果明显.     

EM与PSO算法在图像统计模型拟合中的应用

针对期望最大值算法(EM)对图像统计模型初始值敏感和容易陷入局部极值的弱点,结合粒子群优化算法(PSO)全局寻优的特点,提出一种有效解决此问题的EM-PSO混合算法.该算法将粒子分为最优种群和进化种群,分别用EM算法和PSO算法进行更新.然后选取最优粒子群作为EM算法的初始值.仿真结果表明,用EM-PSO算法拟合图像统计模型比用EM算法拟合图像统计模型更准确.     

一种改进PSO算法在经济调度中的应用研究

粒子群优化算法是一类新的基于群体智能的启发式全局优化技术,群体中的每一个粒子代表待解决问题的一个候选解,算法利用粒子之间的相互作用发现复杂问题解空间的最优候选区域.综述了算法的基本形式及其多种改进形式,通过比较提出了一种用于求解一般形式的非连续、非凸、非线性约束优化问题的改进粒子群算法,用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题.仿真结果表明,所提出的方法搜索速度快,求解精度高,易于掌握,是解决电力系统经济负荷分配问题的有效手段.     

PSO算法在土壤水分运移参数优化中的应用

把土壤水分运移参数的拟合按照模型参数的辨识和优化问题来考虑,将粒子群优化（PSO）算法应用到土壤水分运移参数的辨识和优化中,通过仿真及与其它参数辨识和优化方法的比较表明,PSO算法得出的模型参数优于自适应免疫遗传算法和最小二乘算法,具有简单、精度高、速度快、与初值无关和全局收敛等优点,是一种土壤水分运移参数辨识和优化的新方法。     

具有遗传特性的粒子群优化算法及在非线性盲分离中的应用

粒子群优化算法是一种新的基于群智能的随机优化进化算法.文章将变异和交叉思想引入到粒子群优化算法中,其基本思想是利用粒子群优化算法每次迭代的最优粒子位置及速度为基础对部分粒子进行变异,然后对变异前后粒子的分量进行随机交叉操作,从而产生新一代粒子群.通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而提高了算法的收敛速度和精度.该算法应用于盲信号分离中而获得一种非线性盲信号分离算法.计算机仿真结果表明该算法的收敛性能优于粒子群优化算法,并且在非线性盲信号分离中是有效的.     

Parameter estimation of S-shaped growth model: A modified particle swarm algorithm

Parameter estimation plays a critical role for the application and development of S-shaped growth model in the agricultural sciences and others.In this paper,a modified particle swarm optimization algorithm based on the diffusion phenomenon(DPPSO) was employed to estimate the parameters for this model.Under the sense of least squares,the parameter estimation problem of S-shaped growth model,taking the Gompertz and Logistic models for example,is transformed into a multi-dimensional function optimization problem.The results show that the DPPSO algorithm can effectively estimate the parameters of the S-shaped growth model.     

组合粒子群优化和分布估计的多目标优化算法

提出组合粒子群优化和分布估计的多目标优化算法。在寻优迭代过程中,一半的后代由粒子群算法产生,带有变异操作的粒子群优化算法具有全局搜索能力;另一半后代采用分布估计算法来产生,分布估计算法具有良好的学习和局部搜索能力,由其提取决策空间的信息并建立期望解的概率分布模型,对这个分布模型进行采样而产生下一代的解。与多种多目标优化算法的比较实验表明,组合算法在基准函数ZDT1～ZDT3,ZDT6和ZDT6-1上获得的Pareto解集具有较好的收敛性与多样性,在ZDT4实例上的性能适中。     

一个基于粒子群算法的淋巴瘤形态参数分类器

对自适应粒子群算法引入变异算子,并对其进行改进,将其应用到淋巴瘤形态参数的分类问题上.主要讨论了基于粒子群算法的淋巴瘤形态参数分类器的编码、适应度函数的构造及分类器的设计.实验结果表明,该方法能有效地进行淋巴瘤细胞形态参数的分类.     

基于多极小值粒子群的自适应运动估计算法

为了提高视频编码效率,提出一种基于多极小值粒子群的快速运动估计算法.该算法将运动矢量特性和多极小值粒子群算法的全局搜索特性结合,采用自适应运动强度、运动矢量预测以及提前终止迭代等方法,克服单峰误差曲面假设的限制.实验结果表明,对运动平缓和中等的视频序列,该算法的运算复杂度与DS相当.对于运动剧烈的视频序列,该算法的运算复杂度与TSS相当.在增加少量搜索点数的情况下,各类视频序列的搜索精度都接近FS.     

一种自适应调节粒子群优化算法的研究

针对粒子群优化算法容易出现早熟收敛和稳定性低的现象,提出一种自适应调节的粒子群算法.算法中通过自适应调节适应度值的均匀分布保持种群的多样性,该策略能够提高算法的全局搜索能力,同时可避免阈值对算法稳定性的影响.另外采用自适应周期性变异的惯性权重对粒子的速度进行更新,可改善算法的局部搜索能力和稳定性.使用多维标准函数对改进的算法进行仿真试验,结果表明,算法具有较好的全局搜索精度和稳定性,避免了早熟收敛.     

基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计

文章提出了一种基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计算法.该算法将块匹配运动估计的局域性搜索与离散粒子群算法的全局性搜索结合起来,并针对运动矢量的特点,采用了Gray码编码、运动矢量预测以及有效的迭代提前终止准则等策略,克服了以往快速搜索算法容易落入局部最优的问题,在获得与全搜索算法相近的搜索精度的同时,降低了平均搜索...     

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.     

一种改进的粒子群算法

粒子群优化算法是求解函数优化问题的一种新的进化算法,然而它在求解高维函数时容易陷入局部最优.为了克服这个缺点,通过调整粒子的速度更新公式,使粒子获得更多信息来调整自身的状态,以增强算法跳出局部最优的能力.通过对6个基准函数的仿真实验,表明了改进算法的有效性.     

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.