一种基于差分进化算法和粒子群算法的双进化方式的全局优化算法

差分进化算法(Differential Evolution Algorithms,DE)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种基于种群的全局优化的通用的启发式算法,已经用来求解很多的问题。本文提出一种基于DE和PSO的双进化方式的种群进化策略。对于种群中的每个粒子可以随机选择按照差分进化或者按照粒子群进化。为了提高进化的收敛速度,对于每一代粒子选择一个最优的粒子提供给按照PSO算法进化的粒子使用。通过4个标准函数测试该算法并与PSO和DE算法进行比较,实验证明该算法是一种求解精度高,速度快,鲁棒性好的算法。     

基于改进粒子群算法的电网经济调度问题研究

在电力系统领域,粒子群优化算法(PSO)被广泛应用于实现电能优化、电压控制、以及电容器优化配置等问题。但现有的PSO算法在电力系统优化应用中容易过早收敛,不能得到精确解。文章根据电网最优潮流具有典型的有约束、非线性的特点,提出了一种应用于电网经济调度问题的快速有效的求解方法,即改进粒子群(PSO)算法。从模仿生物遗传进化的角度出发,在参考现有PSO算法的基础上设计一种可以随适应度变化而变化的PSO算法模型。通过该算法与标准PSO算法在IEEE30节点系统上进行算法检验比较,可以清楚地看到所改进的算法在求解电网系统经济调度问题方面所具有的优越性能。     

基于PSO递阶进化的网络资源活跃度增强算法

为了提高云计算环境下网络资源访问和调度能力,需要增强网络资源的活跃度,传统方法采用源信息系统最小方差粒子群优化算法实现资源活跃度增强调度,直接交互式多源信息的缺陷,导致信息访问的滞后和时延。提出一种基于粒子群(PSO)递阶进化的多出口网络资源活跃度增强算法,构建多出口网络资源调度和网络系统结构,粒子群进化按照属性的数据波动进行递阶分层,得到一个资源数据聚类的高密度区域,使得每一个初始种群中的个体都应有一个解,在多波束搜索PSO空间中实现粒子群PSO递阶进化,提高网络资源访问的活跃度。仿真实验表明,采用该算法,能避免粒子群在进行网络资源搜索调度过程中陷入局部最优,有效提高控制搜索精度,运行时间较短,能有效增强多出口网络资源的活跃度,进而提高了资源搜索成功率。     

粒子群优化算法及在电力系统中的应用

粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)算法是一种有效的全局优化技术,PSO算法通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中寻求最优区域。PSO的优势在于算法简单,容易实现。从研究PSO算法及其在电力系统中的无功优化、最优潮流计算、电网扩展规划、机组优化组合、经济负荷分配等方面的应用现状出发,对其研究发展方向作了展望。     

基于Chan和粒子群的超短基线协同定位算法

针对在超短基线TDOA定位中,Chan算法定位误差随着距离范围的扩大而增加,提出了一种基于Chan和粒子群(PSO)的协同定位算法。本算法首先通过Chan算法估算出目标位置的初始解,然后运用粒子群算法在由初始解限定的搜索空间内获得搜索结果,与初始计算结果进行比较,直到满足约束条件,获得定位结果。本算法发挥了Chan算法计算简单、TDOA测量误差较小时定位精度高和粒子群算法群体搜索的优势,又克服了粒子群算法容易产生局部收敛值及早熟的缺陷。实验证明,基于超短基线水声定位中该协同定位算法能有效提高目标位置的定位精度,并具有较强的可行性。     

一种粒子群优化算法在超临界主汽温度PID控制器参数自整定中的应用研究

粒子群优化算法(PSO)是一种基于种群搜索策略的自适应随机优化算法,本文在分析基本PSO算法进化原理的基础上,提出了一种PID参数进行自整定的计算框架,这种改进的PSO算法应用于PID参数整定,对整个控制器参数空间进行高效并行搜索,提高其优化性能。以某超临界电厂主汽温度为研究对象,通过MATLAB仿真证明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。     

基于鱼群的PSO粒子滤波算法

粒子群优化(PSO)粒子滤波算法比较而言,容易陷入局部最优,因此算法的准确度就会降低。本文在解决该问题时引入了一种基于鱼群的PSO粒子滤波算法。此算法是通过鱼群优化在采样过程中找到全局最优的相对位置,使其能够向全局最优的位置逐渐接近,同时提高估计有效的粒子数目,从而能够更有效的减少粒子退化与枯竭问题。实验表明,此算法与PSO粒子滤波算法相比,在估计准确度方面有了较大的提升。     

基于IPSO-ELM的电磁供暖室内温度预测

为克服电磁供暖系统对用户室内供暖时存在的温度滞后性,本文提出一种改进粒子群优化算法(IPSO)优化的ELM,用来对室内下一时刻的温度进行预测。该算法完善了PSO易跳过最优解、易陷入局部最优解以及收敛时间长等问题,然后分别用IPSO和PSO对ELM模型进行优化,建立基于IPSO-ELM和PSO-ELM的电磁供暖室内温度预测模型。     

基于离散粒子群算法的多约束多目标优化

利用粒子群算法(PSO)提出了一个新的粒子编码方法,并将其用于高校排课问题。通过对某高校的排课数据进行测试,结果表明,本文所提出的改进PSO算法对于解决高校排课问题的优化是有效的,对其它多目标问题地求解也有借鉴意义。     

一种新型自适应PSO算法

PSO算法是通过粒子间的竞争和协作实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点的一种群智能算法。通过对基本粒子群的缺点进行分析,提出了一种新型自适应PSO算法。采用设置最大速度、惯性权重线性化、引入邻域算子的方法来提高算法的搜索能力,并使用了线性同余法改善粒子的初始化性能。为了验证算法的有效性,使用两个验证函数进行了仿真实验。     

粒子群算法及其哲学启示

粒子群优化（PSO）算法是一种模拟自然生物群体（swarm）行为的优化技术。PSO算法源于对鸟群觅食行为的研究,该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。PSO算法不仅仅是种算法,更是一种学习和思维的创新,体现出学科之间交互所发生的一些突破。它不但是计算机理论上极大的理论创新,而且在哲学上也具有丰富的内涵。对此进行了论述。     

AdHoc中的一种改进的人工蜂群和粒子群算法的组播路由的研究

Adhoc的组播路由问题需要考虑延迟、带宽、费用和丢包率等服务质量约束的问题,其本质是一个NP问题。本文将人工蜂群算法和粒子群算法进行混合,在蜂群算法的蜜源更新的公式中引入柯西分布,能够帮助探路蜂跳出局部最优,提高产生全局最优解的速度,使用列维飞行可以减少寻找优化解的时间,在粒子群算法中采用自适应参数变换的思想,加速了产生种群的最优解。本文算法应用在Ad Hoc网络的组播路由算法中,在满足Qo S约束函数的前提下,降低了产生路由最优解的费用,缩短了时间。仿真实验说明本文的算法与基本的人工蜂群算法和粒子群算法相比在网络时延,网络消耗费用,网络成本和丢包率方面具有很好的效果。     

一种新型自适应PSO算法

PSO算法是通过粒子间的竞争和协作实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点的一种群智能算法.通过对基本粒子群的缺点进行分析,提出了一种新型自适应PSO算法.采用设置最大速度、惯性权重线性化、引入邻域算子的方法来提高算法的搜索能力,并使用了线性同余法改善粒子的初始化性能.为了验证算法的有效性,使用两个验证函数进行了仿真实验.     

粒子群优化的神经网络预测交通流量

交通流量预测是智能交通系统研究的重要组成部分。提出了一种粒子群(PSO)优化RBF神经网络的交通流量预测方法。该方法以误差能量函数为适应度函数,利用PSO算法对RBF神经网络参数进行优化,有效克服交通流量数据非周期性、非线性和随机性等问题。仿真实验结果证明比单纯用RBF预测模型精度高、收敛速度快,表明粒子群优化的RBF神经网络模型具有良好的应用价值。     

基于粒子群优化算法的结构系统辨识

针对一般智能理论辨识方法在结构系统辨识中存在的问题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的辨识方法。用粒子群中的粒子表征结构物理参数,以最大似然准则为粒子群优化算法的适应度函数,建立了结构系统的辨识模型。数值仿真分析表明,粒子群优化算法可以精确辨识出结构系统的物理参数。     

基于改进的神经网络异常声音自动识别系统研究

针对标准的BP神经网络对于声音信号识别率不高的问题,提出了一种用粒子群算法（PSO）优化BP神经网络的算法,建立了声音信号识别模型。PSO优化BP神经网络主要是用PSO来优化BP神经网络的初始权值和闽值,然后通过训练BP神经网络得到识别模型的最优解,优化后的神经网络具有误判率小、反应速度快等特点。在实验中把标准的BP神经网络和PSO优化后的BP神经网络用于八种异常声音的MFCC特征量和差分MFCC特征量识别,结果表明：在声音信号的识别系统中采用PSO优化BP神经网络的算法提高了系统的识别性能,达到了系统设计的目的。     

并行优化KNN算法的交通运输路况预测模型

针对标准KNN算法在交通运输路况预测的应用中还存在误差较高等问题。本文提出了一种基于改进粒子群并行优化KNN算法的交通运输路况预测模型,首先在采用粒子群算法对KNN算法进行优化前,引入变异操作并结合神经网络中的Sigmoid型函数对粒子群算法的特征子集进行优化,然后采用最优化学习策略对改进粒子群算法的运算性能进行优化,最后采用改进的粒子群算法把改进的KNN算法的待优化参数随机初始化为一组粒子的位置和速度,并根据适应值函数计算每个粒子的适应度。仿真实验结果表明,本文提出的改进粒子群算法具有较好的收敛性能,基于改进粒子群并行优化的KNN算法在交通运输路况的预测中误差较小。     

一种求解资源受限下项目进度问题的新方法

针对资源受限下的项目进度问题的特点,在已有对该问题的研究基础上,提出一种新方法,应用一种复合粒子群算法对问题求解,以此提高基本PSO算法的收敛速度和精度.以优先值法作为粒子表达RCRLP问题的方式:对并行进度生成机制进行处理以此扩大其搜索空间而增加找到最优解的机率,并用例子说明其有效性.最后结合PSPLIB问题集进行仿真实验,实验结果验证了本文求解RCPSP的新方法具有可行性与优越性.     

改进粒子群算法的电力系统无功优化应用

电力系统的无功优化问题的操作变量既有连续变量又有离散变量,同时它还是混合了多个变量和多个约束条件的一个非线性的规划问题。本文中阐述的粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)算法,是一种应用于电力系统无功优化的算法,是针对无功优化问题的特点提出的。考虑到算法的一些问题,通过引入动态的惯性权重和收缩因子来达到对原有算法的改进目的,改进粒子群优化算法MPSO(Modified Particle Swarm Optimization)算法作为一种新的算法被提出来,同时结合了电力系统无功优化的实际情况,证明了改进的粒子群算法的良好的实用效果。     

GA-PSO在软硬件划分中的应用研究

软硬件划分算法是软硬件协同设计系统中的关键部分。文章介绍了遗传算法(GA)和离散化的粒子群算法(PSO),并将两者混合成算法GA-PSO。利用任务流图对系统进行建模后,在MATLAB平台对算法进行仿真实验;实验结果表明,文章提出的算法GA-PSO能综合GA和PSO两种算法的优点,在嵌入式系统的软硬件划分中应用效果较好。