一种动态惯性权重的自适应粒子群优化算法

在标准粒子群算法中,权重过大导致最优点的搜寻能力降低,不能适应复杂的非线性优化搜索过程,动态惯性权重的自适应粒子群算法(APSO)解决了这一问题。在该算法中,粒子群中所有粒子适应度的整体变化可以跟踪粒子群的状态,在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。通过对几种典型函数的测试结果表明,APSO算法的收敛速度和收敛精度明显优于LDW算法,从而提高了算法的性能。     

一种自适应改变惯性权重的粒子群算法

针对标准粒子群算法收敛性和收敛速度的问题,分析标准粒子群算法惯性参数对算法性能优化的影响,提出一种自适应改变惯性权重的粒子群算法（ACPSO）。通过对粒子速度和位置变化过程的分析,并结合早熟收敛程度和个体适应值自适应的调整惯性权重,使得算法能在全局收敛性和收敛速度之间找到良好的平衡关系,并且通过典型的函数测试,表明此方法有效的控制了粒子群的多样性,而且具有良好的收敛速度。     

粒子群算法惯性权重的研究

粒子群算法惯性权重ω的设置其极重要,直接影响算法性能.本文利用云发生器对惯性权重进行调整,对其取值范嗣做了进一步的研究,并应用于粒子群算法的改进.以高维函数优化为实例,实验仿真结果表明,新算法的全局搜索能力、收敛速度,精度和稳定性均有了显著提高.     

基于自适应惯性权重的混沌粒子群算法

针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易陷入早熟的缺陷,提出了一种基于自适应惯性权重的混沌粒子群算法。首先利用立方映射产生的混沌序列对粒子位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;然后采用自适应惯性权重优化策略,提高收敛速度;最后如果判断算法陷入早熟,则对算法进行混沌扰动,使其跳出局部最优。仿真实验结果表明,改进算法的收敛速度及收敛精度都有明显提高,能有效地避免早熟。     

一种动态惯性权重的粒子群优化算法

自粒子群优化算法被提出以来,由于其收敛速度快、易实现,得到了快速发展和广泛应用.在此提出了一种改进型的粒子群优化算法,主要特点是随进化代数的增加而动态非线性减小惯性权重,以此改善演化后期收敛速度迅速降低的问题.为了评价其性能,选取了5个基准函数进行测试,并与惯性权重线性递减的粒子群优化算法作了比较.数字仿真表明,改进算法能极大地提高搜索性能.     

简化的自适应粒子群优化算法

对基本粒子群优化算法作了一些改进:通过去掉速度因子简化算法结构,引入指数下降形式的惯性权重,对全局极值进行自适应的变异操作,进而提出一种简化的带变异算子的自适应粒子群优化算法。通过与其他改进的粒子群算法的数值实验对比分析,表明提出的新算法能够有效地避免早熟收敛问题,并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度。     

基于混沌理论和自适应惯性权重的PSO算法优化

针对粒子群算法固定惯性权重和早熟收敛的缺陷,提出一种动态自适应惯性权重调整策略,有效增强了算法的全局和局部寻优能力;并针对早熟问题,采用混沌映射方法增加种群多样性,同时利用负梯度方向调整群体极值,极大降低了算法陷入局部极值的概率.通过在多个常用测试函数上与其他算法比较,证明了所提改进粒子群算法的正确性和有效性.     

一种改进惯性权重策略的粒子群优化算法

针对惯性权重改进策略大多采用同代粒子使用相同权重,忽略了粒子本身特点以及不同维上的有效信息,提出一种基于不同粒子不同维的动态自适应惯性权重粒子群算法(AWPSO)。在该算法中利用矢量运算分析粒子进化公式,用一种新的方法构造惯性权重公式,使惯性权重随不同代不同粒子不同维动态改变,加快粒子收敛速度和全局搜索能力。通过对7个典型测试函数的测试结果表明,AWPSO在收敛速度,收敛精度,全局搜索能力方面比线性惯性权重粒子群算法(LDIWPSO)均有不同程度上的提高。     

简化的自适应粒子群优化算法

胡旺等人在2007年提出了一种简化粒子群优化算法,基于他的思想,我们给出一个简化自适应粒子群优化算法,在该算法中权重采用标准粒子群算法的自适应权重公式,但是权重的最大值根据解的进化情况不断更新,解改进的成功率的越大权重最大值增大,反之,解改进的成功率的越小权重最大值减小.最后,通过几个典型例子对给出的算法进行检验并与其...     

粒子群优化算法中惯性权重改进策略综述

在粒子群优化算法的3个参数中,惯性权重是最重要的参数,它对粒子群优化算法性能的提高起到至关重要作用.因此许多学者对粒子群优化算法中的惯性权重设计进行了广泛研究,目前取得许多成果.本文介绍了基本粒子群优化和标准粒子群优化算法,综述了惯性权重在粒子群优化算法中的各种改进策略.为粒子群优化算法的进一步改进研究提供参考.     

一种动态加速因子的自适应微粒群优化算法

为提高加速因子全局搜索和局部搜索的平衡能力,提出一种加速因子动态调整的自适应微粒群算法.通过分析两个加速因子的变化规律,建立相应的常微分方程模型,求解得到加速因子动态调整公式.对几种典型Benchmarks函数进行测试.结果表明,该算法在运行过程中可自动调节加速因子,能在算法初期保持微粒自身优势,提高全局最优值的搜索能力,而在算法后期则注重社会信息的分享,提高局部最优值搜索能力,算法逐步稳定.     

一种自适应混合纵向多变异粒子群算法

为克服标准粒子群算法搜索后期收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,通过引进自适应惯性权重因子平衡标准粒子群优化算法的全局搜索和局部改良能力,同时设计了均匀分布变异和高斯分布变异相结合的粒子群混合纵向多变异策略,来提高算法摆脱局部极值和局部寻优的能力.根据提出的改进算法流程,针对公认的Sphere,Rastrigin,Griewank和Salomon四种标准测试函数进行了收敛精度和收敛速度的测试.测试结果表明,在标准粒子群、自适应权重粒子群、自适应变异粒子群和自适应混合多变异粒子群4种算法中,提出的新算法具有最好的全局最优值搜索能力和最稳定的全局收敛特性,且在提高收敛速度的同时,有效地避免了早熟收敛问题.     

一种基于复合惯性权值的粒子群优化算法

在研究神经网络优化的问题上,粒子群优化算法被广泛应用.针对基本粒子群优化算法收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法除了采用线性惯性权值和进化速度-聚集度动态惯性权值相结合的方式来调整其权值,还将一种新颖的收缩因子引入到算法中.通过对4种典型测试函数进行仿真测试,实验结果表明新算法在收敛速度、收敛精度、改善优化性能上完全优于基本的粒子群优化算法,有效避免了基本群优化算法的缺陷.     

动态改变惯性权重的新模式粒子群算法

针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优、收敛精度不高和收敛成功率低的不足,提出了一种改进的粒子群算法.通过算法所处的迭代阶段和粒子的分布情况动态改变惯性权重的值,并根据每个粒子的更新情况调整其飞行的起点.最后4个测试函数仿真结果表明,在求解复杂优化问题时,改进后算法的收敛精度和收敛成功率均有明显提高.     

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.     

改进的粒子群优化算法

提出了两种改进的粒子群优化算法--引入了"预筛选"机制的PSPS0和线性改变最大速度vmax的LCVPSO,仿真实验表明,PSPSO和LCVPSO比标准PSO算法具有更好的性能.     

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.     

液压系统中粒子群优化神经网络权值的控制算法

针对非线性、时变等缺陷导致传统的控制器控制效果较差、不适应电液伺服系统的现象,提出了用于电液伺服控制的基于粒子群优化算法对神经网络的权值进行学习训练的PSO-NN算法。结合电液伺服系统实例分析,用MATLAB仿真得到了输入阶跃信号和正弦信号时,PSO-NN算法的输出曲线以及适应度曲线;为了展示PSO-NN算法的效果,用BP算法仿真了对应输入阶跃信号和正弦信号的输出。仿真结果表明:在电液伺服系统的控制中,PSO-NN算法性能优于BP算法,系统输出具有更好的收敛性和对输入的跟随性,从而证明PSO-NN算法对于电液伺服系统的控制是合适并有效的。