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  • 【期刊】 粒子群优化算法综述

    刊名:科技创新导报 作者:赵乃刚 ; 邓景顺 关键词:粒子群优化 ; 元启发式算法 ; 参数 ; 应用 机构:山西大同大学数学与计算机科学学院 ; 山西大同大学数学与计算机科学学院 年份:2015
    摘要:粒子群优化算法是一种新的群智能算法。它是受自然界中鸟群、鱼群等生物的群觅食行为的启发提出的。由于该算法结构简单、需要调节的参数少,容易实现,已被很多学者研究并应用到了大量实际问题中。该文详细介绍了粒子群算法的基本原理、主要改进方法和在实际问题中的应用。
  • 【期刊】 合作式粒子群优化算法

    刊名:太赫兹科学与电子信息学报 作者:杜清福 关键词:收敛行为 ; 合作式算法 ; 合作种群 ; 粒子群优化算法 机构:上海晨越计算机科技有限公司 ; 上海晨越计算机科技有限公司 年份:2016
    摘要:针对粒子群优化(PSO)算法随着维数增加而导致的收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种合作式粒子群(CPSO)算法。通过多粒子群不同的组态向量合作,显著改善了标准算法的早熟问题。利用标准测试函数对CPSO算法、协同进化遗传算法(CCGA)、遗传算法(GA)、PSO算法进行比较测试,结果表明,CPSO算法在多个基准优化问题方面显示了较佳性能。
  • 【期刊】 中心粒子群优化算法

    刊名:电子测试 作者:王丹 关键词:粒子群优化算法 ; 神经网络 ; 进化计算 机构:辽宁理工学院 ; 辽宁理工学院 年份:2014
    摘要:在线性递减权重粒子群优化算法(LDWPSO)中提到了中心粒子这一概念,进而提出了中心粒子群优化算法(中心PSO)。在线性递减权重粒子群优化算法中,中心粒子不像其它一般的粒子,中心粒子没有明确的速度,并且被始终置于粒子群的中心。此外,在神经网络训练算法中比较中心粒子群优化算法和线性递减权重粒子群优化算法,结果表明:中心粒子群优化算法的性能优于线性递减权重粒子群优化算法。
  • 【期刊】 子群分层的粗粒度粒子群优化算法

    刊名:计算机工程与设计 作者:梁党卫 ; 张永哲 ; 李克文 ; 陈振文 关键词:粗粒度模型 ; 子群分层 ; 优化算法 ; 自适应 ; 进化策略 机构:中国地质大学资源学院 ; 中国地质大学资源学院 ; 中国石化胜利油田分公司物探研究院 ; 中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院 年份:2019
    摘要:针对传统的粒子群优化算法搜索孤立区域效果差、搜索精度低等缺点,提出一种子群分层的粗粒度粒子群优化算法。在粗粒度模型的基础上,将子群分为若干普通子群、自适应子群和精英子群,不同的子群在进化过程中采取不同的进化策略。普通子群根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值自适应调整惯性权重,自适应子群的速度和位置更新受到普通子群中的全局最优个体影响,精英子群保存普通子群和自适应子群的全局最优个体,并采用免疫克隆机制保证其多样性。仿真结果表明了所提算法的优异性。
  • 【期刊】 粒子群优化算法的变形

    刊名:计算机工程与应用 作者:袁代林 关键词:粒子群优化算法 ; 公式变形 ; 最优化 机构:西南交通大学数学学院统计系 ; 西南交通大学数学学院统计系 年份:2015
    摘要:分析了粒子群算法的惯性部分、个体认知部分和群体认知部分的作用,对粒子群算法迭代方程的各部分进行变形,获得了三种新形式的粒子群算法。用算例说明所得到的三个新的粒子群算法具有较好的优化能力。
  • 【期刊】 分布型的粒子群优化算法

    刊名:工业控制计算机 作者:童军 ; 吕柏权 ; 杨伟红 关键词:粒子群优化算法 ; 分布型 ; 全局最优值 ; 局部最优值 机构:上海大学机电工程与自动化学院 ; 上海大学机电工程与自动化学院 年份:2018
    摘要:提出了分布型的粒子群优化算法,在经典粒子群算法中,粒子之间几乎没有联系,只有全局最优解对各个粒子行为间接协调,这将导致许多粒子行为无效,为此,引进各个粒子连接拓扑关系,让粒子行为更高效,避免了在初始化的过程中粒子聚集的可能性,从而提高了粒子群优化算法的成功率。通过对6个基准测试函数的仿真以及其统计数据,验证了改进后的算法满足函数优化要求。
  • 【期刊】 一种粒子群优化的SVM-ELM模型

    刊名:计算机科学与探索 作者:王丽娟 ; 丁世飞 关键词:粒子群算法(PSO) ; 支持向量机(SVM) ; 极速学习机(ELM) ; SVM-ELM 机构:中国矿业大学计算机科学与技术学院 ; 中国矿业大学计算机科学与技术学院 ; 徐州工业职业技术学院信息与电气工程学院 年份:2019
    摘要:极限学习机(extreme learning machine,ELM)是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络(single hidden layer feedforward neural networks,SLFNs)学习算法,近几年来已成为机器学习研究的热门领域之一。但是ELM单个隐层节点的判断能力不足,分类正确率的高低在一定程度上取决于隐层节点数。为了提高ELM单个隐层节点的判断能力,将支持向量机(support vector machine,SVM)和ELM结合,建立一种精简的SVM-ELM模型。同时,该模型为了避免人为选择参数的主观性,利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的全局搜索最优解对参数进行自动优化选取,建立了PSO-SVM-ELM模型。实验证明,该模型较SVMELM和ELM分类精度有较大的提高,具有很好的稳健性和泛化性。
  • 【期刊】 粒子群优化算法进展研究

    刊名:中小企业管理与科技(下旬刊) 作者:吴玫 关键词:粒子群算法 ; 算法参数 ; 拓扑结构 ; 混合算法 机构:江苏城乡建设职业学院 ; 江苏城乡建设职业学院 年份:2018
    摘要:粒子群优化算法是一种新型的演化算法,概念简单,参数较少,易于实现,但粒子群算法易陷入局部最优导致收敛变慢。寻求解决实际问题的更加有效的粒子群优化算法是论文研究的目标。论文对粒子群算法的算法参数、拓扑结构及混合算法等方面的改进措施进行了概述,并对粒子群算法进行了展望。
  • 【期刊】 多策略粒子群优化算法

    刊名:计算机工程与科学 作者:曹炬 ; 陈钢 ; 李艳姣 关键词:粒子群优化算法 ; 差商最速下降法 ; 扩散 ; 决策 机构:华中科技大学数学与统计学院 ; 华中科技大学数学与统计学院 年份:2014
    摘要:为了克服粒子群优化算法易早熟、局部搜索能力弱的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法——多策略粒子群优化算法。在群体寻优过程中,各粒子根据搜索到的最优位置的变动情况,从几种备选的策略中抉择出当代的最优搜索策略。其中,最优粒子有最速下降策略、矫正下降策略和随机移动策略可以选择,非最优粒子有聚集策略和扩散策略可以选择。四个典型测试函数的数值实验结果表明,新提出的算法比标准粒子群优化算法具有更强和更稳定的全局搜索能力。
  • 【期刊】 差分形式粒子群优化算法

    刊名:计算机仿真 作者:袁代林 关键词:粒子群算法 ; 差分形式 ; 最优化 机构:西南交通大学数学学院 ; 西南交通大学数学学院 年份:2015
    摘要:针对粒子群优化算法(PSO)理论研究上的困难和容易陷入局部最优的问题,分析了以位置迭代方程表示的差分形式PSO,以便于从理论上分析PSO以及开发其它具有良好优化性能的PSO算法。指出了位置迭代方程并不是真正的差分方程,只是将其视为差分的形式。利用差分形式PSO容易开发出其它形式的PSO算法。通过探索、改变位置迭代方程中各项的表达形式,获得了三种新形式的PSO算法。函数优化算例的结果说明三个新PSO算法在平均最优函数值和收敛率方面与原始PSO相比较均有不错的表现。新形式PSO的研究为开发其它具有优良优化性能的PSO算法提供了思路。
  • 【期刊】 一种改进的粒子群优化算法

    刊名:云南民族大学学报(自然科学版) 作者:封京梅 关键词:粒子群算法 ; 惯性权重 ; 学习因子 机构:陕西广播电视大学工程管理系 ; 陕西广播电视大学工程管理系 年份:2017
    摘要:针对粒子群优化算法在迭代后期容易陷入局部最优、收敛速度变慢,精度降低、计算效率变差等缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法.此算法通过引入惯性权重来调节粒子的速度变化,动态变化的学习因子来平衡粒子的社会学习能力和自我学习能力.通过测试函数检验,结果显示该算法能够有效摆脱局部最优,整个收敛速度明显变快,精度大幅提高.
  • 【期刊】 一种改进的粒子群优化算法

    刊名:渤海大学学报(自然科学版) 作者:钱伟懿 ; 张洵 关键词:粒子群优化算法 ; 变异算子 ; 稳定性 ; 函数优化 机构:渤海大学数理学院 ; 渤海大学数理学院 年份:2017
    摘要:粒子群优化算法是一种基于仿生技术的启发式算法,针对粒子群优化算法存在易早熟现象,提出一种改进的粒子群优化算法.该算法给出了一种新的变异算子,该算子具有一定探索和开发能力,从而避免算法陷入局部最优.基于新变异算子给出一个新的粒子位置更新公式.根据系统稳定性理论,推出了算法的参数设置区域.最后,通过标准测试函数的性能测试,验证了改进粒子群优化算法收敛速度和求解精度.实验结果表明,该算法具有较好的收敛速度和求解精度.
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