一种改进的自适应逃逸微粒群算法及实验分析 被引量：134

1

作者 赫然 王永吉 +2 位作者 王青 周津慧 胡陈勇 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第12期2036-2044,共9页

分析了变异操作对微粒群算法(particleswarmoptimization,简称PSO)的影响,针对收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点,结合生物界中物种发现生存密度过大时会自动分家迁移的习性,给出了一种自适应逃逸微粒群算法,并证明了它依概率收敛到... 分析了变异操作对微粒群算法(particleswarmoptimization,简称PSO)的影响,针对收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点,结合生物界中物种发现生存密度过大时会自动分家迁移的习性,给出了一种自适应逃逸微粒群算法,并证明了它依概率收敛到全局最优解.算法中的逃逸行为是一种简化的确定变异操作.当微粒飞行速度过小时,通过逃逸运动使微粒能够有效地进行全局和局部搜索,减弱了随机变异操作带来的不稳定性.典型复杂函数优化的仿真结果表明,该算法不仅具有更快的收敛速度,而且能更有效地进行全局搜索. 展开更多

关键词 微粒群算法 逃逸速度 自适应 变异操作 群体智能

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改进的粒子群算法及收敛性分析 被引量：20

2

作者 谢铮桂 钟少丹 韦玉科 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第1期46-49,共4页

针对PSO算法对多峰值函数搜索易陷入局部极值点的缺点,提出一种改进的粒子群(MPSO)算法。MPSO算法采用逃逸策略和免疫学习策略来保证种群多样性,使算法能有效进行全局搜索。并讨论MPSO算法的收敛性,证明其能以概率1全局收敛。最后用3个... 针对PSO算法对多峰值函数搜索易陷入局部极值点的缺点,提出一种改进的粒子群(MPSO)算法。MPSO算法采用逃逸策略和免疫学习策略来保证种群多样性,使算法能有效进行全局搜索。并讨论MPSO算法的收敛性,证明其能以概率1全局收敛。最后用3个常用的测试函数进行仿真,实验结果表明MPSO算法比PSO算法有更好的收敛性和更快的收敛速度。 展开更多

关键词 粒子群算法 逃逸 免疫学习 全局优化 收敛性

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一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法及其收敛性分析 被引量：33

3

作者 张勇 巩敦卫 张婉秋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期289-298,共10页

针对现有微粒群优化算法难以兼顾进化速度和求解质量这一难题,提出一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法(Simplex method based improved particle swarm optimization,SM-IPSO).该算法采用多个优化种群,分别在奇数种群和偶数种群上并... 针对现有微粒群优化算法难以兼顾进化速度和求解质量这一难题,提出一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法(Simplex method based improved particle swarm optimization,SM-IPSO).该算法采用多个优化种群,分别在奇数种群和偶数种群上并行运行微粒群算法和单纯形法,并通过周期性迁移相邻种群间的最优信息,达到微粒群算法和单纯形法的协同搜索:单纯形借助微粒群算法跳出局部收敛点,微粒群依靠单纯形提高局部开发能力.为强化两种算法所起作用,一种改进的微粒速度逃逸策略和Nelder-Mead单纯形法也被提出.最后,在Linux集群系统上运行所提算法,通过优化五个典型测试函数验证了算法的有效性. 展开更多

关键词 并行 微粒群优化 单纯形法 多种群 速度逃逸

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具有快速收敛和自适应逃逸功能的粒子群优化算法 被引量：14

4

作者 史小露 孙辉 +1 位作者 李俊 朱德刚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第5期1308-1312,共5页

为了克服标准粒子群优化算法(PSO)后期收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,借鉴人工蜂群算法的思想,提出了一种提高收敛速度并且带有自适应逃逸功能的粒子群优化算法(FAPSO)。算法中每进化一次粒子搜索两次:一次全局搜索,一次局部搜索... 为了克服标准粒子群优化算法(PSO)后期收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,借鉴人工蜂群算法的思想,提出了一种提高收敛速度并且带有自适应逃逸功能的粒子群优化算法(FAPSO)。算法中每进化一次粒子搜索两次:一次全局搜索,一次局部搜索。当粒子陷入局部最优时,通过逃逸功能使粒子重新搜索。8个经典基准测试函数仿真结果表明,改进的粒子群优化算法在收敛速度和寻优精度上均有提高,相对于目前常用的改进粒子群优化算法如CLPSO等,t检验结果说明,新算法具有明显的优势。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 全局搜索 局部搜索 快速收敛 自适应逃逸

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动态环境下基于种群多样性的微粒群算法 被引量：11

5

作者 胡静 曾建潮 谭瑛 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第21期4932-4935,共4页

针对现有环境检测和环境响应方法存在的不足,提出了改进的基于微粒自身信息的检测方法,不仅降低了的算法复杂度,而且弥补了常用检测方法的局限性。同时还提出了种群多样性和微粒逃逸行为相结合的新型响应方法,将改进的检测和响应方法应... 针对现有环境检测和环境响应方法存在的不足,提出了改进的基于微粒自身信息的检测方法,不仅降低了的算法复杂度,而且弥补了常用检测方法的局限性。同时还提出了种群多样性和微粒逃逸行为相结合的新型响应方法,将改进的检测和响应方法应用于各种复杂变化的抛物线函数中,结果表明该算法在动态环境中的有效性。 展开更多

关键词 微粒群算法 动态环境 多样性 逃逸行为

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求解TSP问题的自逃逸混合离散粒子群算法研究 被引量：11

6

作者 王文峰 刘光远 温万惠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第8期143-144,195,共3页

通过对旅行商问题(TSP)局部最优解与个体最优解、群体最优解之间的关系分析,针对DPSO算法易早熟和收敛慢的缺点,重新定义了离散粒子群DPSO的速度、位置公式,结合生物界中物种在生存密度过大时个体会自动分散迁徙的特性和局部搜索算法(S... 通过对旅行商问题(TSP)局部最优解与个体最优解、群体最优解之间的关系分析,针对DPSO算法易早熟和收敛慢的缺点,重新定义了离散粒子群DPSO的速度、位置公式,结合生物界中物种在生存密度过大时个体会自动分散迁徙的特性和局部搜索算法(SEC)后,提出了一种新的自逃逸混合离散粒子群算法(SEHDPSO)。自逃逸思想是一种确定性变异操作,能使算法中陷入局部极小区域的粒子通过自逃逸行为进行全局寻优,从而克服算法易早熟的缺陷。仿真结果表明,SEHDPSO算法比混合蚁群算法(ACS+2-OPT)具有更好的收敛性和搜索效率。 展开更多

关键词 离散粒子群算法 旅行商问题 自逃逸

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具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法 被引量：7

7

作者 吕莉 赵嘉 孙辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1336-1341,共6页

为克服粒子群优化算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法。通过设定的阈值,算法将种群进化状态划分为正常状态和"早熟"状态:若算法处于正常的进化状态,采用标... 为克服粒子群优化算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种具有反向学习和自适应逃逸功能的粒子群优化算法。通过设定的阈值,算法将种群进化状态划分为正常状态和"早熟"状态:若算法处于正常的进化状态,采用标准粒子群优化算法的进化模式;当粒子陷入"早熟"状态,运用反向学习和自适应逃逸功能,对个体最优位置进行反向学习,产生粒子的反向解,增加粒子的反向学习能力,增强算法逃离局部最优的能力,提高算法寻优率。在固定评估次数的情况下,对8个基准测试函数进行仿真,实验结果表明:所提算法在收敛速度、寻优精度和逃离局部最优的能力上明显优于多种经典粒子群优化算法,如充分联系的粒子群优化算法(FIPS)、基于时变加速度系数的自组织分层粒子群优化算法(HPSO-TVAC)、综合学习的粒子群优化算法(CLPSO)、自适应粒子群优化算法(APSO)、双中心粒子群优化算法(DCPSO)和具有快速收敛和自适应逃逸功能的粒子群优化算法(FAPSO)等。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 反向学习 算法状态 自适应逃逸

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双种群变异粒子群算法 被引量：2

8

作者 彭鑫 马林华 +1 位作者 王俊攀 苏强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第18期35-37,共3页

利用变异机制可以增加遗传算法全局寻优能力的特性,结合惯性权值线性递减PSO算法具有较快收敛速度的优点,提出了一种双种群变异PSO算法,对该算法与其他PSO算法进行了比较,仿真结果表明其性能优越。

关键词 双种群变异粒子群算法(DVPSO) 自适应逃逸粒子群算法(aepso) 遗传算法

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一种具有捕食逃逸的粒子群优化算法 被引量：3

9

作者 姚金涛 祝胜林 +2 位作者 周敏 杨波 孔宇彦 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1151-1154,共4页

早熟收敛是粒子群优化算法面临的一大难题,其主要原因是群体最优gBest的唯一支配性信息供香模式无法对称调整社会认知能力,因此,借鉴生物界普遍存在的捕食与被捕食现象,提出一种具有捕食逃逸的粒子群优化算法。算法通过在群体中引入捕... 早熟收敛是粒子群优化算法面临的一大难题,其主要原因是群体最优gBest的唯一支配性信息供香模式无法对称调整社会认知能力,因此,借鉴生物界普遍存在的捕食与被捕食现象,提出一种具有捕食逃逸的粒子群优化算法。算法通过在群体中引入捕食粒子来增大逃逸粒子的捕食风险,各逃逸粒子根据捕食风险和自身能量状态的权衡结果产生相应逃逸行为,提高了粒子群对称调整社会认知能力,能有效保持群体多样性,平衡群体的探索和开发能力,使群体避免陷入早熟收敛。实验结果表明新算法能够有效抑制早熟收敛。 展开更多

关键词 粒子群优化 捕食逃逸 早熟收敛 捕食风险 能量状态

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基于混合粒子群优化算法的聚类分析 被引量：3

10

作者 杨久俊 邓辉文 滕姿 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第22期5820-5823,共4页

针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法。新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃... 针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法。新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃逸算子。仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 遗传算法 混沌优化 聚类分析 逃逸算子

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基于智能粒子群优化算法的人员疏散问题研究 被引量：5

11

作者 任子晖 王坚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2847-2852,2881,共7页

针对建筑物内发生火灾时人员疏散的逃逸行为进行了研究,将智能粒子群优化算法应用在人员逃逸的过程中,提出了一种智能粒子群逃逸模型。将行人群比拟为粒子群,并将粒子赋予一定的维能力,此时的智能粒子将会具有类似行人的一些特征如行为... 针对建筑物内发生火灾时人员疏散的逃逸行为进行了研究,将智能粒子群优化算法应用在人员逃逸的过程中,提出了一种智能粒子群逃逸模型。将行人群比拟为粒子群,并将粒子赋予一定的维能力,此时的智能粒子将会具有类似行人的一些特征如行为特征和心理特征。智能粒子在受灾害模型与自身思维特征模型的影响下,确定其逃逸的速度包括速度的大小和方向,然后改变自己目前的位置。在建模的过程中,还考虑了智能粒子间的碰撞及建筑物内诱导信息的作用。最后通过应用智能粒子群优化算法对某一建筑物内发生火灾时人员逃逸行为的二维仿真实验来验证模型的有效性及算法的可行性。 展开更多

关键词 智能粒子群优化 建筑物火灾 逃逸行为 灾害模型 思维特征模型 碰撞 仿真

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基于捕食逃逸PSO的贝叶斯网络分类器 被引量：1

12

作者 孔宇彦 姚金涛 +2 位作者 李强 祝胜林 张明武 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期454-457,共4页

构造精确的贝叶斯网络分类器已被证明为NP难问题,提出了一种基于捕食逃逸粒子群优化(PSO)算法的通用贝叶斯网络分类器,能有效避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,实现对贝叶斯网络结构的精确学习和搜索。另外,将所提出的... 构造精确的贝叶斯网络分类器已被证明为NP难问题,提出了一种基于捕食逃逸粒子群优化(PSO)算法的通用贝叶斯网络分类器,能有效避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,实现对贝叶斯网络结构的精确学习和搜索。另外,将所提出的分类器应用于高职院校就业预测分析,并在Weka平台上实现对该分类器的构建和验证,与其他几种贝叶斯网络分类器的对比实验结果表明,该分类器具有更好的性能。 展开更多

关键词 捕食逃逸 粒子群优化 贝叶斯网络分类器 WEKA 就业预测

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一种火电厂SCR系统的级联型机理仿真模型 被引量：5

13

作者 肖运启 何曈 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期468-473,共6页

针对火电厂SCR系统仿真模型的建模难点,提出了一种基于级联结构的SCR系统仿真建模方法,设计了基于粒子群算法的SCR系统仿真模型参数辨识方法,用于辨识气体吸附与解吸附、NO消耗速率和NH3氧化速率等相关动力学方程的参数,可以兼顾SCR出口... 针对火电厂SCR系统仿真模型的建模难点,提出了一种基于级联结构的SCR系统仿真建模方法,设计了基于粒子群算法的SCR系统仿真模型参数辨识方法,用于辨识气体吸附与解吸附、NO消耗速率和NH3氧化速率等相关动力学方程的参数,可以兼顾SCR出口NOx质量浓度和氨逃逸量2个关键目标,并通过某600 MW超临界机组SCR系统的建模算例对所提方法的有效性进行验证。结果表明:此方法有效解决了仿真模型与仿真步长的匹配问题,可为喷氨系统控制器全面优化设计研究提供支撑。 展开更多

关键词 脱硝系统 仿真模型 氨逃逸 粒子群算法 参数优化

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基于双层微粒群优化的机器人全局路径规划 被引量：1

14

作者 曾现峰 张勇 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第19期238-241,共4页

采用微粒群优化解决机器人全局路径规划问题,近年来得到国内外学者广泛关注,并已经取得丰硕的研究成果。但是,已有成果往往难以应用于含有密集障碍物的环境。针对解决含有密集障碍物环境的机器人全局路径规划问题,提出一种双层微粒群优... 采用微粒群优化解决机器人全局路径规划问题,近年来得到国内外学者广泛关注,并已经取得丰硕的研究成果。但是,已有成果往往难以应用于含有密集障碍物的环境。针对解决含有密集障碍物环境的机器人全局路径规划问题,提出一种双层微粒群优化方法。该方法通过底层微粒群优化,得到若干最优路径;通过顶层微粒群优化,在这些最优路径附近局部搜索,从而得到机器人的全局最优路径;通过对不可行路径实施脱障操作,使其成为可行路径。将所提方法应用于多场景的机器人路径规划,并与已有方法进行比较。实验结果表明,该方法能够找到机器人的全局最优路径。 展开更多

关键词 机器人 路径规划 微粒群优化 脱障

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Ad Hoc网络中基于捕食逃逸PSO的QoS多播路由算法

15

作者 姚金涛 孔宇彦 杨波 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第1期62-66,共5页

求解两个或多个限制参数的QoS多播路由问题,已被证明为NP-complete问题,而随着Ad hoc网络中多媒体和实时应用需求的不断提升,有效的QoS多播路由算法成为重要研究内容.针对Ad hoc网络的动态性和QoS参数的多样性,给出一种解决该问题的捕... 求解两个或多个限制参数的QoS多播路由问题,已被证明为NP-complete问题,而随着Ad hoc网络中多媒体和实时应用需求的不断提升,有效的QoS多播路由算法成为重要研究内容.针对Ad hoc网络的动态性和QoS参数的多样性,给出一种解决该问题的捕食逃逸PSO方法,算法通过对MAODV路由发现过程发现的QoS有效路径进行编码和寻优处理,借助于捕食逃逸行为使算法能够以较大概率获取全局最优QoS多播路由.在NS2平台上的仿真结果表明了捕食逃逸PSO解决Ad hoc网络QoS多播路由问题的可胜任性. 展开更多

关键词 粒子群优化算法 捕食逃逸 MANET QOS多播路由

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基于模拟退火算法的可逃逸粒子群算法 被引量：6

16

作者 王伟 殷志祥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第5期1326-1327,1339,共3页

通过引入模拟退火算法来保证PSO的全局收敛性,在群体最优信息陷入停滞时引入位置逃逸机制保持前期搜索速度快的特性。仿真结果表明本算法不但具有好的全局收敛性,而且有好的收敛速度。

关键词 微粒群优化 模拟退火算法 逃逸位置

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一种结合混沌和逃逸的自适应粒子群优化方法 被引量：3

17

作者 冯昌利 高雷阜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第26期35-38,共4页

考虑到粒子群早熟收敛现象,提出了一种基于逃逸和混沌的自适应粒子群优化算法。该算法引入一个新的惯性系数来改进原有的速度更新公式,并在粒子陷入早熟之后,调整相应的速度参数。同时,选取适应度最差的10%的粒子,利用混沌的方法对它们... 考虑到粒子群早熟收敛现象,提出了一种基于逃逸和混沌的自适应粒子群优化算法。该算法引入一个新的惯性系数来改进原有的速度更新公式,并在粒子陷入早熟之后,调整相应的速度参数。同时,选取适应度最差的10%的粒子,利用混沌的方法对它们的位置进行更新,并且格栅化。产生了充分多的点,使粒子群跳出了当前的局部最优并获得更优的群体最优值。数值仿真表明,该算法粒子群能有效地跳出局部极值,获得精度更高的优化值。 展开更多

关键词 粒子群 早熟 自适应 逃逸 混沌

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基于合作进化算法的月面返回再入轨迹优化设计 被引量：2

18

作者 王峰波 董长虹 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期629-634,共6页

在考虑热流、过载、动压以及开伞点参数等多种约束条件下,针对低升阻比返回舱月面返回再入轨迹优化设计问题,基于分段线性倾侧角参数化策略,提出了采用合作进化算法进行参数优化的策略来实现再入轨迹的快速高精度优化设计.首先采用以能... 在考虑热流、过载、动压以及开伞点参数等多种约束条件下,针对低升阻比返回舱月面返回再入轨迹优化设计问题,基于分段线性倾侧角参数化策略,提出了采用合作进化算法进行参数优化的策略来实现再入轨迹的快速高精度优化设计.首先采用以能量为自变量的分段线性倾侧角控制参数化策略,将连续最优控制问题转化为有限维参数寻优问题,然后基于逃逸粒子群算法和自适应差分进化算法的合作进化算法求解该问题.数值仿真验证了倾侧角参数化策略的正确性,对比试验分析表明合作进化算法较传统进化算法有更快的收敛速度和更高的优化精度的综合性能,更加适合月面返回再入轨迹优化设计问题的求解. 展开更多

关键词 月面返回 轨迹优化 合作进化算法 逃逸粒子群算法 自适应差分进化

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逃逸均值简化粒子群优化算法 被引量：4

19

作者 陆松建 司伟立 +1 位作者 韩娟 李质彬 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第9期2623-2629,共7页

为解决粒子群算法早熟收敛和收敛精度不高的问题,提出一种基于均值搜索策略与逃逸策略相结合的优化算法。舍弃速度更新项,在位置更新项中融入均值搜索策略,提高算法的收敛速度以及全局寻优能力;当种群处于进化停滞状态时,通过逃逸策略... 为解决粒子群算法早熟收敛和收敛精度不高的问题,提出一种基于均值搜索策略与逃逸策略相结合的优化算法。舍弃速度更新项,在位置更新项中融入均值搜索策略,提高算法的收敛速度以及全局寻优能力;当种群处于进化停滞状态时,通过逃逸策略使种群在解空间的其它区域继续搜索全局最优解,避免早熟收敛问题,增大搜索到全局最优解的几率。将该优化算法应用于5个典型标准测试函数中,仿真结果表明,相比其它算法,优化算法的收敛速度、收敛精度和稳定度最优。 展开更多

关键词 早熟收敛 简化粒子群优化算法 均值搜索策略 搜索停滞 逃逸策略

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