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自适应精英反向学习的粒子群优化算法

小型微型计算机系统 2015年第9期36卷 2166-2171页

作者：赵嘉吕莉孙辉南昌工程学院信息工程学院南昌330029

针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优、进化后期收敛速度慢和收敛精度低等缺点,提出一种自适应精英反向学习的粒子群优化算法.在迭代过程中,算法判断种群是否陷入局部最优,若陷入局部最优,则随机选择精英粒子的部分维度进行反向学习,... 详细信息

针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优、进化后期收敛速度慢和收敛精度低等缺点,提出一种自适应精英反向学习的粒子群优化算法.在迭代过程中,算法判断种群是否陷入局部最优,若陷入局部最优,则随机选择精英粒子的部分维度进行反向学习,且学习的维度空间大小随着进化呈线性递减,以此增强算法在进化前期的探索能力和后期的开发能力.在固定评估次数的情况下,实验对10个常用经典基准测试函数在30维上进行仿真测试,实验结果表明:改进算法在收敛速度、寻优精度和逃离局部最优的能力上明显优于一些知名的改进粒子群优化算法.

关键词：粒子群优化算法自适应精英粒子反向学习

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基于不同学习模型的精英反向粒子群优化算法

小型微型计算机系统 2015年第6期36卷 1368-1372页

作者：赵嘉付平李崇侠吕莉南昌工程学院信息工程学院南昌330029

粒子群优化算法在求解连续函数优化问题时易早熟收敛、求解精度低,将反向学习策略引入粒子群优化算法,提出基于精英反向学习的粒子群优化算法.算法在进化过程中,依函数评估次数线性递减方式选择维度空间,随机选择全局最优粒子的维度进... 详细信息

粒子群优化算法在求解连续函数优化问题时易早熟收敛、求解精度低,将反向学习策略引入粒子群优化算法,提出基于精英反向学习的粒子群优化算法.算法在进化过程中,依函数评估次数线性递减方式选择维度空间,随机选择全局最优粒子的维度进行反向学习,扩大搜索区域的范围,以此增强算法的全局勘探能力,提高算法寻找最优解的概率.随后,将4种常见的广义反向学习模型引入精英反向粒子群优化算法中,得到4种不同学习模型的精英反向粒子群优化算法.在12个经典测试函数上将上述4种算法进行对比,实验结果表明:虽然不同的反向学习模型形成的算法均比标准粒子群优化算法性能更优,但它们之间的寻优效率、计算精度等方面差异较大.

关键词：粒子群优化算法反向学习函数优化精英粒子

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改进的引力搜索算法用于阵列天线方向图综合

西北工业大学学报 2017年第5期35卷 780-785页

作者：孙翠珍丁君兰建锋郭陈江袁建涛西北工业大学电子信息学院陕西西安710072 西安科技大学通信与信息工程学院陕西西安710054

针对基本引力搜索算法在处理复杂的阵列天线综合问题时,存在早熟收敛和收敛速度慢的缺陷,提出了一种混合引力搜索算法。首先将精英粒子保护算法及后进粒子微扰算法嵌入到基本的引力搜索算法中,延长了粒子的存活时间,扩大了粒子邻域的搜... 详细信息

针对基本引力搜索算法在处理复杂的阵列天线综合问题时,存在早熟收敛和收敛速度慢的缺陷,提出了一种混合引力搜索算法。首先将精英粒子保护算法及后进粒子微扰算法嵌入到基本的引力搜索算法中,延长了粒子的存活时间,扩大了粒子邻域的搜索范围,保护了种群的多样性,较大程度上改善了算法过早收敛的问题;其次重新定义了惯性质量调节系数q,使种群中粒子惯性质量的差距增大,算法能够快速有效地收敛于问题的最优解,从而改善了全局收敛性与局部收敛性的平衡。将该算法用于20元阵列天线方向图综合中,仿真结果表明,与基本的引力搜索算法以及同类智能优化算法相比,改进后的算法在计算精度和收敛速度,及种群多样性方面均有显著改善。

关键词：引力搜索算法精英粒子后进粒子惯性质量调节系数方向图综合

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改进的引力搜索算法及在面阵综合中的应用

西北工业大学学报 2020年第5期38卷 1018-1024页

作者：孙翠珍丁君郭陈江西安科技大学通信与信息工程学院陕西西安710054 西北工业大学电子信息学院陕西西安710072

针对引力搜索算法在迭代过程中粒子惯性质量的累积效应造成的引力中和对优化性能的影响问题,提出了一种改进算法:自适应引力搜索算法。设计了一种随迭代次数自适应调整的衰减因子,提高了迭代后期算法的开采能力;在速度的计算过程中加入... 详细信息

针对引力搜索算法在迭代过程中粒子惯性质量的累积效应造成的引力中和对优化性能的影响问题,提出了一种改进算法:自适应引力搜索算法。设计了一种随迭代次数自适应调整的衰减因子,提高了迭代后期算法的开采能力;在速度的计算过程中加入精英粒子,增强了粒子的记忆能力,算法的探索能力得以提高。将改进算法用于均匀同心圆环阵中,和文献中的算法相比,自适应引力搜索算法优化的主瓣宽度窄了6.7°、旁瓣电平分别低了5.1 dB和1.8 dB,更接近期望的方向图;平均收敛曲线的结果中,在迭代次数为2000时,算法的适应度值提高了30%,收敛速度更快,优化精度更高;稀布同心圆环阵列也具有同样的优化效果,证明了所提改进算法在解决面阵方向图综合时的有效性。

关键词：引力搜索算法自适应衰减因子精英粒子均匀同心圆环阵稀布同心圆环阵

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CMPSO算法在参数辨识中的应用

化工自动化及仪表 2011年第7期38卷 782-784页

作者：程勇林辉西北工业大学自动化学院西安710072 西安科技大学西安710054

通过对系统数学模型的分析,将系统参数辨识问题转化为优化问题,然后利用改进粒子群优化算法实现系统参数辨识。提出的混沌变异粒子群(CMPSO)搜索算法提高了搜索效率并增强了摆脱陷入局部最优的能力。

关键词：粒子群优化算法混沌变异粒子群寻优精英粒子

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改进粒子群优化算法的船舶最优航线导航研究

舰船科学技术 2022年第11期44卷 82-85页

作者：万剑锋桂林电子科技大学北海校区广西北海536000

为缩短船舶航行的时间,避免船舶航行触碰障碍物发生故障,提出改进粒子群优化算法的船舶最优航线导航方法。由于基础粒子群算法寻优时会陷入早熟,基于代价函数选取较差粒子与精英粒子,采用具有动能补偿的更新速度方法处理较差粒子,避免... 详细信息

为缩短船舶航行的时间,避免船舶航行触碰障碍物发生故障,提出改进粒子群优化算法的船舶最优航线导航方法。由于基础粒子群算法寻优时会陷入早熟,基于代价函数选取较差粒子与精英粒子,采用具有动能补偿的更新速度方法处理较差粒子,避免寻优陷入早熟;借鉴最差粒子的失败经验,避免单个粒子在运动时搜索最差解。基于改进粒子群算法构建船舶最优航线导航模型,结合海洋实际环境改进应用方向,通过粒子的适应度函数大小,确定船舶最优航线导航。经过试验验证,该方法计算船舶航行参数较为准确,搜索出的航线用时最短,能够正确规避海洋上的障碍物。

关键词：改进粒子群优化算法舰船航线最优导航最差粒子精英粒子

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基于人类社交行为的动态多目标优化

计算机科学 2015年第8期42卷 249-252,278页

作者：伍大清郑建国朱佳俊孙莉南华大学计算机科学与技术学院衡阳421001 成都大学模式识别与智能信息处理四川省重点实验室成都610106 东华大学旭日工商管理学院上海200051 江南大学商学院无锡214000

为了提高多目标微粒群优化算法处理多目标优化问题的性能,降低计算复杂度,改善算法的收敛性,提出了一种基于人类社交行为的多目标动态微粒群优化算法。考虑到粒子寻优过程受到环境中精英粒子与平庸粒子的影响,分别对自身产生推力与阻力... 详细信息

为了提高多目标微粒群优化算法处理多目标优化问题的性能,降低计算复杂度,改善算法的收敛性,提出了一种基于人类社交行为的多目标动态微粒群优化算法。考虑到粒子寻优过程受到环境中精英粒子与平庸粒子的影响,分别对自身产生推力与阻力作用,并引入局部跳出策略,使算法具有很强的全局搜索能力和较好的鲁棒性能。通过典型的多目标优化函数对算法进行了测试验证,结果表明提出的多目标算法具有较快的收敛速度和较强的跳出局部最优能力,性能优越,可供许多领域优化问题求解借鉴。

关键词：多目标优化算法精英粒子平庸粒子局部跳出策略

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改进的引力搜索算法及在波束赋形中的应用

计算机仿真 2021年第7期38卷 161-164,423页

作者：孙翠珍丁君郭陈江西安科技大学通信与信息工程学院陕西西安710054 不详

针对引力搜索算法在优化复杂的波束赋形问题时,准确率低的问题,提出了一种改进算法:伪反向学习引力搜索算法。首先设计了一种随迭代次数变化的反向概率,将其用于算法中来优化反向学习的作用时机,进一步提高了算法搜索最优解的速度;其次... 详细信息

针对引力搜索算法在优化复杂的波束赋形问题时,准确率低的问题,提出了一种改进算法:伪反向学习引力搜索算法。首先设计了一种随迭代次数变化的反向概率,将其用于算法中来优化反向学习的作用时机,进一步提高了算法搜索最优解的速度;其次,定义了"精英粒子",并将其保留至下一代种群中,替换掉种群中适应度值较差的粒子,从而改善了算法易陷入局部最优解的问题。利用改进算法对不同阵列天线进行优化,结果显示,和多种同类高性能算法的优化结果相比,伪反向学习引力搜索算法无论是优化精度还是收敛速度均为最佳,验证了所提改进算法在解决复杂波束赋形问题时的有效性。

关键词：引力搜索算法波束赋形可调反向概率精英粒子

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一种改进的引力搜索算法及其波束赋形

西安电子科技大学学报 2020年第2期47卷 83-90页

作者：孙翠珍丁君郭陈江西北工业大学电子信息学院陕西西安710072 西安科技大学通信与信息工程学院陕西西安710054

针对引力搜索算法初始值的随机性对算法性能以及收敛速度带来的不利影响,提出了一种改进算法——伪反向学习引力搜索算法。首先将伪反向学习机制用于算法中,并且把算法的迭代次数分为多个学习周期,根据过往学习周期中反向学习的成功率... 详细信息

针对引力搜索算法初始值的随机性对算法性能以及收敛速度带来的不利影响,提出了一种改进算法——伪反向学习引力搜索算法。首先将伪反向学习机制用于算法中,并且把算法的迭代次数分为多个学习周期,根据过往学习周期中反向学习的成功率来调整反向概率,设计了一种可调反向概率,用以优化反向机制在算法演化过程中的作用时机,提高了算法的收敛速度;其次为改善反向学习操作频繁对种群多样性带来的削弱,定义了“精英粒子”,用其替换掉种群中适应度值较差的个体,提高了算法的优化精度。与已有文献中的算法相比,改进算法对单峰及多峰测试函数的平均最优值优化精度可提高1016;对不同类型波束的赋形结果中,改进算法对方向图旁瓣的优化精度可提高1.26 dB至5.99 dB;在收敛速度最快的前提下,很大程度避免了其他几种优化算法易陷入局部最优的问题,整体性能最佳。

关键词：引力搜索算法波束赋形反向机制可调反向概率精英粒子