粒子群优化算法及其应用

介绍了粒子群优化算法及该算法的优越性,并与遗传优化算法进行了比较;针对经典粒子群算法存在的不足,介绍了一个改进的动态改变惯性权的自适应粒子群算法;最后,以神经网络为例给出了粒子群优化算法的应用.     

一种改进的粒子群算法研究

为了克服粒子群算法易发生早熟收敛、后期迭代速度较慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的粒子群算法。该算法采用非线性动态自适应的更新权重,进一步提高收敛速度;通过引入差分进化算法中的交叉算子,以提高算法的全局探索能力,利用差分进化算法的变异策略产生候选解,克服种群多样性的下降,以跳出局部最优。利用该算法对2个测试函数进行寻优,仿真结果表明,文章提出的算法是一种收敛速度快、收敛精度高的全局寻优算法。     

一种改进的粒子群优化算法

为了克服传统粒子群算法（Pso）的早熟和局部最优问题,通过分析基于惯性权重的粒子群优化在粒子寻优过程中的可行性,提出了一种变惯性权重的改进PSo算法,并对经典的测试函数进行TN试。实验结果证明,与传统PSO算法以及基于惯性权重的PSO相比,改进算法的寻优效果较好,全局搜索能力有显著提高,并能有效地避免早熟收敛问题。     

一种快速自适应粒子群算法

为了解决标准粒子群优化算法(SPSO)不能适应复杂非线性优化过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的快速自适应粒子群优化算法(QAPSO),直接利用群粒子的位置分布情况控制粒子飞行的惯性权重,借助于个体最优位置和全局最优位置的平均作用避免粒子陷入局部最优。通过多个基准函数仿真结果表明,在不引入额外设计及增加实现复杂度的前提下,相对于SPOS等经典算法,QAPSO在收敛速度、最优解精度等方面获得了大幅提升,尤其对于多峰函数效果更明显。     

基于粒子群算法的排课系统设计

排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题.在针对遗传算法在求解该问题时搜索效率较低的情况下,提出了一个基于粒子群的排课算法.在算法设计过程中,考虑排课过程中所出现的各种时间、空间资源的冲突情况,设计了一种基于粒子群优化算法来实现时间和空间两种资源的优化.利用C#程序设计语言实现了基于粒子群算法的排课系统,实验和测试结果也验证了其有效性和系统的可用性.     

一种改进的权均值粒子群优化算法

针对粒子群优化算法的早熟收敛和进化后期收敛速度慢等问题,提出了权均值粒子群优化算法。通过在"认知"部分和"社会"部分加入随机权值更新粒子的飞行速度,使粒子能够很快地收敛到全局最优点。典型函数的仿真结果表明,该算法不仅具有较好的全局收敛性能和较快的收敛速度,而且有效地避免了早熟收敛问题。     

求解0-1背包问题的粒子群优化算法

设计了一种用于求解0-1背包问题的粒子群优化算法,阐述了算法求解0-1背包问题的具体操作过程.通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明了该算法对求解0-1背包问题的可行性和有效性.     

粒子群优化算法及其参数设置的研究

文章介绍了粒子群优化算法的基本原理,分析了其特点,并利用经典统计分析中的方差分析方法,分析了粒群算法中的惯性权值、加速因子的设置对算法基本性能的影响,给出算法中的经验参数设置,最后对其未来的研究提出了一些建议.     

粒子群算法在曲线拟合中的应用

分析了粒子群算法在曲线拟合中的应用,同时对个别不理想的实验数据进行了淘汰,能进行有效的数据处理。通过具体实例表明该方法实现简单,易于理解,并且还具有很高的可靠性;分析了该算法与最小二乘法的优缺点,证实该算法是曲线拟合的一种有效方法。     

粒子群优化算法研究

为更好地改进粒子群优化算法（Ps0）并为深入研究该算法提供相关资料,在分析PSO的基本原理和对算法在惯性权重、收敛性等方面进行深入调查的基础上,介绍了算法的多种改进形式和研究现状,阐述了PSO的数学研究现状与发展趋势,指出对PSO系统的理论研究及其性能的进一步改进和应用是PSO的发展趋势．     

改进的小生境粒子群优化算法

传统的小生境粒子群优化算法（NPSO）需要两个参数的输入,一个是判断子群合并的阈值,另一个是子群产生的阈值。参数设置的不当,将直接影响计算结果。引入一个函数判断两个点是否在同一座山峰上,以克服NPSO算法需要输入参数的弊端。在程序运行时,无须严格限定小生境的半径,也不需太多的先验知识。实验结果证明,该算法合理有效,能够能快速有效地找到多峰函数的全局最优点。     

基于改进PSO算法的酒精发酵过程补料优化

针对基本粒子群优化算法存在的早熟收敛问题,提出了一种保持粒子活性的改进PSO算法:当粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索,并将改进的PSO算法应用到酒精流加发酵过程的补料优化。实验结果表明,运用改进的PSO算法在进行流加发酵过程的补料优化时,它的寻优性能良好,而且寻优速度很快,可以提高最终产物14%的产量。     

粒子群与差异演化的混合进化算法研究

将标准粒子群（PSO）算法和差异演化（DE）算法混合进行进化,把差异演化算法的优势带入到粒子群算法中,利用差异演化算法其本身具备的对粒子个体的交叉和变异操作使标准粒子群算法种群保持寻优所需的多样性．并将这种算法与标准粒子群算法、G-PSO算法等进行了对比研究,通过混合进化的方法使粒子群种群保持多样性,实验结果表明新算法避免陷入“早熟”或“停滞”的能力大大提高．     

基于改进粒子群算法的神经网络在月降水预报中应用

针对粒子群算法易陷入局部最优和寻优精度比较低等缺点,提出一种基于随机惯性权重和异步变化策略的学习因子的粒子群算法优化神经网络连接权重和阈值,并以此建立月降水预报建模研究.以广西桂北地区的月降水量实例分析,并与标准粒子群优化神经网络模型、随机权重的粒子群神经网络模型和神经网络模型对比,结果表明,该方法学习能力强和预测精度高,是一种有效的建模预报方法.     

阵列天线方向图综合的粒子群优化算法

介绍了粒子群优化算法的基本原理;给出了基于这种进化计算技术的阵列天线方向图综合方法;对粒子群优化算法和遗传算法的特点进行了对比研究,同时对基本粒子群优化算法提出了一种改进策略。研究表明,粒子群优化算法是一种稳定性好,易于实现并行计算的优化算法,在阵列天线方向图综合中具有良好的应用前景。     

群体智能及其在建筑设计上的应用探索

本文介绍了群体智能算法的出现及其相关的理论和群体智能算法模式.探索研究了群体智能之PSO算法的原理和其在建筑设计上的应用.展示了群体智能在现实应用领域中存在的巨大潜力.     

基于混沌振荡粒子群优化的FCM文本聚类方法

针对模糊C均值聚类算法易于陷入局部极值的问题,设计了一种基于混沌振荡粒子群优化的模糊C均值聚类方法。该方法在标准PSO算法中设计了一个振荡环节并引入混沌理论以增加算法的多样性和收敛性,接着把优化后的PSO算法和模糊C均值聚类算法相结合。文本聚类的仿真实验表明,相对于PSO-FCM算法和FCM算法,CCPSO-FCM算法具有良好的全局搜索能力和收敛速度,聚类效果良好。     

Particle Swarm Optimization based predictive control of Proton Exchange Membrane Fuel Cell （PEMFC）

INTRODUCTION Fuel cells have attracted more attention in the last few years due to scarcity of the world energy source. The Proton Exchange Membrane Fuel Cell (PEMFC) is the focus of current development efforts because it is capable of higher power density and faster start-up than other fuel cells (Zhang et al., 2004). Research emphasis is on high power density with adequate energy conversion efficiency. PEMFC performance is related to many factors, among which electrolyte membrane …