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带自适应精英扰动及惯性权重的反向粒子群优化算法

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通信学报 2016年第12期37卷 1-10页

作者：董文永康岚兰刘宇航李康顺武汉大学计算机学院湖北武汉430072 江西理工大学应用科学学院江西赣州341000 华南农业大学信息学院广东广州510642

针对反向粒子群优化算法存在的易陷入局部最优、计算开销大等问题,提出了一种带自适应精英粒子变异及非线性惯性权重的反向粒子群优化算法(OPSO-AEM&NIW),来克服该算法的不足。OPSO-AEM&NIW算法在一般性反向学习方法的基础上,利用粒子... 详细信息

针对反向粒子群优化算法存在的易陷入局部最优、计算开销大等问题,提出了一种带自适应精英粒子变异及非线性惯性权重的反向粒子群优化算法(OPSO-AEM&NIW),来克服该算法的不足。OPSO-AEM&NIW算法在一般性反向学习方法的基础上,利用粒子适应度比重等信息,引入了非线性的自适应惯性权重(NIW)调整各个粒子的活跃程度,继而加速算法的收敛过程。为避免粒子陷入局部最优解而导致搜索停滞现象的发生,提出了自适应精英变异策略(AEM)来增大搜索范围,结合精英粒子的反向搜索能力,达到跳出局部最优解的目的。上述2种机制的结合,可以有效克服反向粒子群算法的探索与开发的矛盾。实验结果表明,与主流反向粒子群优化算法相比,OPSO-AEM&NIW算法无论是在计算精度还是计算开销上均具有较强的竞争能力。

关键词：一般性反向学习粒子群优化自适应精英变异非线性惯性权重

改进自适应惯性权重粒子群算法及其在核动力管道布置中的应用

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中国舰船研究 2023年第3期18卷 1-12,25页

作者：林焰辛登月卞璇屹张乔宇李铁骊大连理工大学船舶工程学院辽宁大连116024

[目的]旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。[方法]根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,... 详细信息

[目的]旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。[方法]根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,提出一种粒子群优化(PSO)算法的新型定长编码方法,然后结合该编码方法建立方向引导机制;在此基础上,针对粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,结合辅助线性变化的学习因子,提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进粒子群优化算法;将改进粒子群优化算法与协同进化算法相结合,提出一种用于求解分支管道布局问题的协同进化粒子群优化算法,以用于核动力一回路系统的管道布局优化。[结果]仿真结果显示,所提的改进算法与标准算法相比收敛速度提高了40%~50%,不仅能够得到更好的管道布局效果,还解决了标准粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题。[结论]研究成果可为船用核动力一回路系统管道布置的优化设计提供有益的参考。

关键词：船用核动力一回路系统粒子群优化算法非线性惯性权重自适应线性学习因子

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一种动态调整惯性权重的混合粒子群算法

电光与控制 2020年第6期27卷 16-21页

作者：胡堂清张旭秀曹晓月大连交通大学电气信息工程学院辽宁大连116021

为解决粒子群优化算法中存在的早熟收敛、易陷入局部寻优等问题,提出一种对惯性权重的非线性改进策略,构造了一种基于指数函数的惯性权重,并加入服从贝塔分布的随机调整数,以实现对其动态调整。此外,引入差分进化算法中的变异和交叉操... 详细信息

为解决粒子群优化算法中存在的早熟收敛、易陷入局部寻优等问题,提出一种对惯性权重的非线性改进策略,构造了一种基于指数函数的惯性权重,并加入服从贝塔分布的随机调整数,以实现对其动态调整。此外,引入差分进化算法中的变异和交叉操作对粒子的位置进行更新,以增加粒子种群的多样性。为验证所提算法的寻优性能,选择4个典型的测试函数,将改进后的粒子群算法与其他算法进行比较。实验数据表明,所提改进算法在复杂问题上具有更高的搜索精度,在简单问题上具有更快的收敛速度。

关键词：粒子群算法非线性惯性权重指数函数贝塔分布差分进化算法

一种带变异算子的自适应惯性权重二进制粒子群优化算法

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小型微型计算机系统 2019年第4期40卷 733-737页

作者：王越邱飞岳郭海东浙江工业大学教育科学与技术学院杭州310023

针对离散二进制粒子群优化算法在寻优过程中收敛速度慢、搜索精度不高和易陷入局部最优的问题,本文提出一种带变异算子的自适应惯性权重二进制粒子群优化算法(MABPSO).首先,采用非线性递增策略优化惯性权重,平衡二进制粒子群算法的全局... 详细信息

针对离散二进制粒子群优化算法在寻优过程中收敛速度慢、搜索精度不高和易陷入局部最优的问题,本文提出一种带变异算子的自适应惯性权重二进制粒子群优化算法(MABPSO).首先,采用非线性递增策略优化惯性权重,平衡二进制粒子群算法的全局探索与局部探索性能;其次,引入对未知空间搜索的变异算子,改进速度更新公式,使粒子的寻优范围扩大,增强算法多样性,有效避免陷入局部最优解.通过在六个基准测试函数上进行测试所得到的实验结果表明,本文对二进制粒子群优化算法所做的优化相比于其它三种算法,具有较好的逃离局部最优解的能力,提高了算法的收敛性能.

关键词：二进制粒子群优化算法非线性惯性权重变异算子

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改进蝴蝶算法求解多维复杂函数优化问题

电子学报 2021年第6期49卷 1068-1076页

作者：刘景森马义想李煜河南大学智能网络系统研究所河南开封475004 河南大学软件学院河南开封475004 河南大学管理科学与工程研究所河南开封475004

针对蝴蝶优化算法存在的问题,提出一种融合差分变异策略并根据进化代数自适应调整权重的蝴蝶优化算法.首先,在全局搜索阶段引入非线性惯性权重改善蝴蝶位置更新公式,自适应调节算法在不同进化时期的搜索范围和粒度,提高算法的收敛速度... 详细信息

针对蝴蝶优化算法存在的问题,提出一种融合差分变异策略并根据进化代数自适应调整权重的蝴蝶优化算法.首先,在全局搜索阶段引入非线性惯性权重改善蝴蝶位置更新公式,自适应调节算法在不同进化时期的搜索范围和粒度,提高算法的收敛速度与寻优精度;然后通过加入F分布全局自适应随机变异对全局公式进一步改进,提升算法的全局探索遍历性,防止出现低精度早熟现象;最后在局部搜索阶段融入具有判定系数和扰动因子的双向差分变异策略,在不减损种群多样性的同时使蝴蝶个体的探索更具方向性,有利于算法摆脱局部极值点,加快收敛速度.理论分析证明了改进算法的时间复杂度与基本蝴蝶优化算法一致,6种代表性对比算法在CEC 2017基准函数上进行的多种维度测试结果表明,改进算法在求解高维复杂函数优化问题时收敛速度和寻优精度明显优于其它对比算法,维度变化对求解性能的影响更小,寻优性能更好更稳定.

关键词：蝴蝶优化算法高维复杂函数差分变异非线性惯性权重扰动因子

基于粒子群算法优化支持向量回归的水质预测模型

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信息与控制 2022年第3期51卷 307-317页

作者：石翠翠刘媛华陈昕上海理工大学管理学院上海200093

溶解氧是反映水污染程度的一个重要指标,准确的预测可以高效合理地判断水质环境的状况。由于水质环境的实时变化和复杂性以及收集数据的偏差,在水生系统中获得高效、精确的预测模型是困难的。因此,首先利用主成分分析(PCA)确定影响水质... 详细信息

溶解氧是反映水污染程度的一个重要指标,准确的预测可以高效合理地判断水质环境的状况。由于水质环境的实时变化和复杂性以及收集数据的偏差,在水生系统中获得高效、精确的预测模型是困难的。因此,首先利用主成分分析(PCA)确定影响水质溶解氧的变量数目,降低数据维数,为解决变量间的非线性和非平稳性问题,提出用互信息(MI)选取影响强的因素作为预测模型的输入变量。然后利用一种基于高斯函数的非线性递减权重的粒子群算法优化支持向量回归(GNIPSO-SVR)模型中的参数选择过程,有效克服传统SVR预测模型的参数选择问题,并考虑空气中的污染物因素,构建污染物影响的GNIPSO-SVR模型。然后将该模型应用于上海的水质溶解氧的预测中,把GNIPSO-SVR模型与BP神经网络、支持向量回归机(SVR)、粒子群算法优化支持向量回归机(PSO-SVR)的模型对比分析,结果表明,提出的方法可以有效解决溶解氧变量间的冗余性与相关性问题,提高预测精度和运行速度。

关键词：水质监测支持向量回归机非线性惯性权重粒子群优化算法组合模型

基于改进飞蛾优化算法的农业物流配送中心选址策略研究

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中国农机化学报 2020年第4期41卷 207-214页

作者：孟军高佳慧东北农业大学工程学院哈尔滨市150036

农业物流配送中心选址模型是一类具有多约束条件的复杂非线性模型,难以有效优化,提高配送效率,节约配送成本。针对上述问题,本文通过引入基于控制因子的非线性惯性权重和遗传算法中的交叉变异策略对飞蛾优化算法进行改进,提高算法的全... 详细信息

农业物流配送中心选址模型是一类具有多约束条件的复杂非线性模型,难以有效优化,提高配送效率,节约配送成本。针对上述问题,本文通过引入基于控制因子的非线性惯性权重和遗传算法中的交叉变异策略对飞蛾优化算法进行改进,提高算法的全局收敛能力和收敛速度,并将改进后的飞蛾优化算法对农业物流配送中心选址模型进行优化。通过测试函数和实际算例的仿真试验,验证本文所提改进算法的高效性,配送中心选择所需计算时间提高50%,配送效率提高30%。

关键词：农业物流配送中心选址飞蛾优化算法非线性惯性权重遗传算法交叉变异

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粒子群算法优化机器人路径规划的研究

机械科学与技术 2022年第11期41卷 1759-1764页

作者：巫光福万路萍江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

针对标准粒子群算法在移动机器人路径规划问题上存在的收敛速度慢、易陷入“早熟”现象以及路径不平滑等缺点,对粒子群优化算法进行改进,该方法在粒子陷入局部最优值时,对全局最优粒子的速度进行了轻微的干扰,从而提高收敛速度。为了平... 详细信息

针对标准粒子群算法在移动机器人路径规划问题上存在的收敛速度慢、易陷入“早熟”现象以及路径不平滑等缺点,对粒子群优化算法进行改进,该方法在粒子陷入局部最优值时,对全局最优粒子的速度进行了轻微的干扰,从而提高收敛速度。为了平衡局部和全局搜索能力,提出了非线性惯性权重。最后提出一个考虑路径最短和平滑性的适应度函数。仿真结果表明,在一个动态环境中,改进之后的粒子群优化算法收敛快,并能避开障碍物,寻找到符合要求的最优路径。

关键词：粒子群算法非线性惯性权重平滑性路径规划

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自适应变异蝴蝶优化算法

计算机工程与科学 2023年第6期45卷 1123-1133页

作者：黄学雨罗华江西理工大学软件工程学院江西南昌330013 南昌市虚拟数字工程与文化传播重点实验室江西南昌330013 江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

针对基本蝴蝶优化算法存在的收敛速度慢、求解精度低和易陷入局部最优等问题,提出一种自适应变异蝴蝶优化算法。首先,利用改进帐篷映射结合重心反向学习初始化种群,获得更好的初始解;其次,在位置更新处引入非线性惯性权重,平衡算法的全... 详细信息

针对基本蝴蝶优化算法存在的收敛速度慢、求解精度低和易陷入局部最优等问题,提出一种自适应变异蝴蝶优化算法。首先,利用改进帐篷映射结合重心反向学习初始化种群,获得更好的初始解;其次,在位置更新处引入非线性惯性权重,平衡算法的全局搜索与局部搜索能力;最后,在算法运行过程中,根据群体适应度方差以及当前最优解大小来决定是否对当前最优解和最差解进行高斯变异二次寻优,增强算法跳出局部最优的能力。对12个基准测试函数的多种维度仿真实验结果表明,该算法在收敛速度、求解精度和寻优稳定性方面明显优于其他对比算法。

关键词：蝴蝶优化算法帐篷映射重心反向学习非线性惯性权重高斯变异