简介：为提高粒子群算法的搜索效率,克服分解方法处理复杂多目标问题的不足,通过考虑父代解的选择和种群的更新对算法收敛性及解的分布均匀性的重要影响,提出了一种基于分解的改进自适应多目标粒子群优化算法。首先,为提高算法收敛速度,在分解方法确保进化种群多样性的前提下,设计了新的适应度评价方法以评价个体的优劣,并将在竞争中获胜的优质后代解添加到父代候选解中;其次,为避免算法陷入局部最优,在更新粒子时,从当前粒子的邻居或邻居外随机选择个体最优和全局最优位置;最后,引入外部文档,将其作为候选的输出种群,并采用拥挤距离维持多样性,增强了算法处理复杂问题的能力。用12个测试函数的数值实验,并与5种多目标优化算法的比较,表明了所提算法的优越性。

简介：摘要：蓄热步进梁式加热炉是轧钢生产线上非常重要的热工设备，针对钢坯的加热过程具有大滞后、大惯性、多变量、强耦合、时变、非线性等特点，传统的机理模型不够灵活，计算复杂，假设条件过多，因此，本文以蓄热步进梁式加热炉为研究对象，开展预测模型的研究工作。在标准粒子群算法的基础上进行了动态自适应调整惯性权重和学习因子的改进，经仿真验证，用该改进粒子群算法优化后，模型的收敛速度和预测精度有了进一步的提高。

简介：介绍了基本PSO算法以及两种典型的改进算法:1)全局邻域模式和局部邻域模式对粒子群优化算法的影响,全局邻域模式粒子群优化算法收敛快,但容易陷入局部极小值;局部邻域模式粒子群优化算法由于粒子倾向于在不同的局部区域搜索因而收敛速度慢,但能在较大程度上避开局部极小值;2)混沌粒子群优化算法,它具有混沌的随机性、遍历性、规律性等特性引导粒子及其组成的群落搜索全局最优解。

简介：在遗传算法过程中存在着对杂交、变异率的选取不当,增加了迭代的次数,甚至直接导致算法陷入局部最优解.本文提出一种自适应杂交、变异率的方法,并使用多父体杂交和非均匀变异的改进策略.实际计算表明,该算法性能稳定、搜索效率高,能有效地避免算法的"早熟"现象,且快速找到全局最优解.

简介：为了有效改善交通枢纽内部行人设施的运行状况,提出交通枢纽行人设施客流适应度的概念,以此对交通枢纽的服务水平进行量化分析。同时,将粒子群算法进行改进,并应用于行人设施客流适应度的博弈分析。各行人设施对应粒子的每一维参与博弈,通过粒子位置的更新实现参与博弈的行人设施控制参数的更新,经过博弈迭代搜索到交通枢纽行人设施客流适应度的最优值及对应的各行人设施的控制参数。仿真实例表明：该方法对实际交通枢纽中行人设施的组织优化具有一定的应用价值。

简介：摘要针对PSO算法易早熟、收敛精度差、迭代后期收敛速度慢等问题，提出了一种基于算法参数变化的简化粒子群算法。该算法惯性权重和学习因子分别随迭代次数呈指数函数变化和正弦三角函数变化，使用4个经典Benchmark测试函数进行仿真测试。结果表明本算法能较好收敛到全局最优值，且收敛速度快，收敛精度高，优化性能好。

简介：无线传感器网络（WSN）所处的物理环境,探测对象以及WSN本身都存在很多不确定的因素,这要求WSN能够适时地调整和优化。提出一种基于簇结构的自适应WSN,采用二进制量子行为粒子群算法实现网络拓扑控制优化与网络覆盖优化,提高了全局搜索能力。算法中采用基于并行位操作的高效率算子处理二进制串。该算法融合于WSN动态结构设计,能有效延长WSN的使用寿命。

简介：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.

简介：布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法都属于仿生优化群算法,它们的原理简单、实现方便,在诸多领域得到应用。虽然这两种算法优点明显,但是它们在全局搜索能力、收敛速度等方面存在不同程度的不足,当它们应用于复杂优化问题时,需要采用改进措施来提升其性能。把布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法进行混合,在两种算法平行进化的基础上引入共享机制,使两种算法优点互补。仿真证明,混合算法提升了算法的全局搜索能力和收敛速度,适应性更强,可以应用于复杂的优化问题。

简介：摘 要：针对传统粒子群优化算法易早熟收敛的问题，提出一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法。该算法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特征，综合了混沌初始化、惯性权重的混沌调节、位置的边界处理、陷入早熟时的混沌遍历搜索等改进措施, 改善了粒子群的随机性与多样性，较好解决了算法的早熟收敛问题。通过3个典型高维测试函数的实验测试表明：改进的混沌粒子群算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面明显优于传统的粒子群算法。

简介：压气机和涡轮是发动机的关键部件，其性能下降对发动机性能有重要影响。本文研究了压气机和涡轮的性能衰退，将部件性能衰退等价转化为部件失效因子，修正部件特性，建立了某型涡扇发动机的非线性性能衰退计算模型；提出了云粒子群优化算法，以改善迭代收敛速度慢、计算时间长的问题。基于非线性发动机性能衰退模型，进行了部件性能衰退对发动机性能影响的定量计算，所得结论为发动机状态监控提供了依据。

简介：摘要对基于粒子群算法的电网无功规划进行了研究，建立了有功网损和设备投资综合费用最低的目标函数。通过对IEEE30节点系统的仿真分析，验证了该方法的可行性与实用性。

简介：摘要介绍基本粒子群优化算法的原理、特点，并在此基础上提出了一种改进的粒子群算法。通过在粒子初始化时引入相对基的原理使粒子获得更好的初始解，以及在迭代过程中引入变异模型，部分粒子生成相对应的扩张及收缩粒子，比较其适应度，保留最佳粒子进行后期迭代，使算法易跳出局部最优。通过经典函数的测试结果表明，新算法的全局搜索能力有了显著提高，并且能够有效避免早熟问题。

简介：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。

简介：摘 要：城市交通的出行者是交通网络分析的对象，本文针对固定需求随机用户平衡问题，提出了粒子群优化算法并进行数值实验分析，通过构造初始解；设置约束条件控制迭代步长，根据适应度函数求出粒子自身历史最优位置和群体全局最优位置并更新速度和位置向量；同时在迭代更新过程中保证同一OD对各有效路径上流量之和等于其交通需求，最后达到设置的迭代次数，输出OD对各路径流量。结果表明用粒子群算法求解随机用户平衡问题有效可行，迭代收敛较快。

简介：摘 要：城市交通的出行者是交通网络分析的对象，本文针对固定需求随机用户平衡问题，提出了粒子群优化算法并进行数值实验分析，通过构造初始解；设置约束条件控制迭代步长，根据适应度函数求出粒子自身历史最优位置和群体全局最优位置并更新速度和位置向量；同时在迭代更新过程中保证同一OD对各有效路径上流量之和等于其交通需求，最后达到设置的迭代次数，输出OD对各路径流量。结果表明用粒子群算法求解随机用户平衡问题有效可行，迭代收敛较快。

简介：PSO组播路由算法,杜明辉基于粒子群优化的QoS组播路由算法[J]. ,路由A中的第2个节点7在路由B中不存在

简介：PSO组播路由算法,杜明辉基于粒子群优化的QoS组播路由算法[J]. ,路由A中的第2个节点7在路由B中不存在

简介：简化粒子群算法舍弃了标准粒子群算法中的速度项,使算法更加简练高效。但简化粒子群算法每个粒子都采用相同的迭代公式进行迭代,使得算法在进化后期粒子的差异性不强,算法容易出现早熟。提出非线性递减惯性权重的简化粒子群算法,每个粒子采用动态的公式进行迭代,提高粒子群的多样性,避免陷入局部最优,提高解的精度。最后在Matlab上进行数值模拟,发现改进后的算法在寻优精度和收敛速度上具有明显优势。

简介：PSO组播路由算法,杜明辉基于粒子群优化的QoS组播路由算法[J]. ,路由A中的第2个节点7在路由B中不存在