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万有引力搜索算法的分析与改进

微电子学与计算机 2015年第9期32卷 76-80页

作者：马力刘丽涛西安邮电大学计算机学院陕西西安710121

原始的融合粒子群算法的万有引力算法PSOGSA,主要解决连续优化问题.但实际中有很多优化问题都是离散的,比如调度问题、Web服务选择问题和路由选择问题.为解决工程实际中众多的组合优化问题,对原始PSOGSA进行改进,提出了DBPSOGSA算法,该... 详细信息

原始的融合粒子群算法的万有引力算法PSOGSA,主要解决连续优化问题.但实际中有很多优化问题都是离散的,比如调度问题、Web服务选择问题和路由选择问题.为解决工程实际中众多的组合优化问题,对原始PSOGSA进行改进,提出了DBPSOGSA算法,该算法对基准函数的测试结果表明了该方法的有效可行性.

关键词：融合粒子群算法的万有引力算法连续优化离散优化基准函数改进的混合优化算法

群智能算法优化改进及其在电力调度中的应用研究

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群智能算法优化改进及其在电力调度中的应用研究

作者：王琳琳长春工业大学

学位级别：硕士

现今社会中,大多数问题具有复杂性。现实中的优化问题更是如此。优化问题常伴随着全局最优或局部最优,利用元启发式算法进行优化已经成为近几年非常流行的研究课题。群体智能(Swarm Intelligence,SI)是一类具有自组织行为智能群体的总称... 详细信息

现今社会中,大多数问题具有复杂性。现实中的优化问题更是如此。优化问题常伴随着全局最优或局部最优,利用元启发式算法进行优化已经成为近几年非常流行的研究课题。群体智能(Swarm Intelligence,SI)是一类具有自组织行为智能群体的总称,既基于群体成员的聚集,也表现出独立的智能。本文群智能算法主要以人工蜂群算法和鲸鱼群体算法为例,对这两种算法进行优化,提出:蜂种衍变全域优化算法(Bee Spices Transition with Rapid Global Optimization Algorithm,BSTRGOA),一种非确定性优化的鲸群算法(A Non-deterministic Modified Whale Optimization Algorithm,NMWOA),并将其应用于电力调度应用中,研究算法性能。(1)对于BSTRGOA算法,提出蜂种衍变策略和全域优化快速搜索机制。为了提高ABC算法全局搜索能力,引入蜂种衍变策略函数p(t),动态改变引领蜂与跟随蜂数量,以此平衡全局勘探能力与局部搜索能力;与此同时,引入全域优化快速搜索机制,以此增强侦查蜂勘探能力,有效跳出局部最优,搜索到更优质的食物源。BSTRGOA算法选用CEC2017基准测试函数进行实验,在单峰函数和复杂多峰函数下进行比较。结果表明,BSTRGOA算法能有效提高ABC算法的收敛速度,在复杂多峰函数上也表现出较好寻优性能,提升了搜索精度。与其他演化算法的比较,也说明了BSTRGOA算法在解决函数寻优问题上具有较出色表现。此外,BSTRGOA算法也适用于电力调度分析,实验结果进一步证明了BSTRGOA的优越性。(2)在鲸群元启发算法基础上,针对收敛速度慢以及易陷入局部极值问题,提出一种非确定性优化的鲸群算法(NMWOA)。首先,NMWOA算法为实现提高算法初始个体搜索效率,对控制系数?进行优化,提出趋势优化函数f(t)。而后,提出并构建权重系数?(t),动态改变当前最优解所占比重,从而加强种群局部搜索。算法验证选用CEC 2017基准测试函数,实验结果表明,NMWOA算法在解决多维函数优化问题方面具有良好的性能,可以有效提升算法收敛速度,提高优化精度。(3)最后,将BSTRGOA,NMWOA算法分别应用于5个发电机组的电力系统经济调度问题,结果证明了BSTGOA和NMWOA算法可以有效提高效率,降低成本。

关键词：群体智能人工蜂群算法鲸鱼群体算法基准函数电力调度

一种基于折射反向学习机制与自适应控制因子的改进樽海鞘群算法

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哈尔滨工业大学学报 2020年第10期52卷 183-191页

作者：范千陈振健夏樟华福州大学土木工程学院福州350116

为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于折射反向学习和自适应控制因子的新型改进樽海鞘群算法(RCSSA).首先,采用折射反向学习机制在每一次个体的求解中计算折射反向解,极大地提高了算法收... 详细信息

为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于折射反向学习和自适应控制因子的新型改进樽海鞘群算法(RCSSA).首先,采用折射反向学习机制在每一次个体的求解中计算折射反向解,极大地提高了算法收敛精度和速度.然后,将原SSA算法中引导者的自适应控制因子引入跟随者的位置更新中,有效地控制整个搜索过程并增加了算法的局部开发能力.为验证所提RCSSA算法的优化性能,采用了7个单峰、16个多峰基准测试函数以及1个工程设计问题对其进行测试.试验中,先引入两种单策略改进的SSA算法来验证所提算法的有效性,再加入鲸鱼优化算法等5个先进的智能优化算法与之进行对比,进一步验证所提算法的优越性.研究结果表明:无论对于低维度还是高维度基准优化问题,所提算法都能有效地增强原SSA算法的开发和探索能力;并且RCSSA算法在整体优化性能方面要优于其他大多数群智能算法.

关键词：樽海鞘群算法折射反向学习自适应控制因子智能优化算法基准函数

Optimal choice of parameters for particle swarm optimization

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Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering) 2005年第6期6卷 528-534页

作者：张丽平俞欢军胡上序 Department of Chemical Engineering Zhejiang University Hangzhou 310027 China

The constriction factor method (CFM) is a new variation of the basic particle swarm optimization (PSO), which has relatively better convergent nature. The effects of the major parameters on CFM were systematically investigated based on some benchmark functions. The constriction factor, velocity constraint, and population size all have significant impact on the per- formance of CFM for PSO. The constriction factor and velocity constraint have optimal values in practical application, and im- proper choice of these factors will lead to bad results. Increasing population size can improve the solution quality, although the computing time will be longer. The characteristics of CFM parameters are described and guidelines for determining parameter values are given in this paper.

关键词：粒子集合最优化组合压缩要素参数选择基准函数

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导弹制导的光学图像处理

航空兵器 1981年第1期 43-53页

作者：田

本文提供了各种新颖的相干光学数据处理技术及结果,适用于成像处理和导弹制导方面。着重点是要解决在输入和基准函数间有所衰变的情况下,如何维持相互关系的问题。

关键词：导弹制导光学图像处理 MSF 输入函数频带导弹飞行控制频程基准函数空间滤波器图像相关

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基于高斯分布的ABC算法及应用

西南民族大学学报（自然科学版） 2017年第4期43卷 396-401页

作者：程宪宝钦州学院电子与信息工程学院广西钦州535099

为了克服标准人工蜂群算法中容易陷入局部最优的缺陷、改善寻优过程中随机性过强的缺点,提出一种基于高斯分布的改进人工蜂群算法.通过高斯分布将局部最优和当前全局最优进行比较,从而能较快跳出局部可行区域,并且有较快的收敛速度.最... 详细信息

为了克服标准人工蜂群算法中容易陷入局部最优的缺陷、改善寻优过程中随机性过强的缺点,提出一种基于高斯分布的改进人工蜂群算法.通过高斯分布将局部最优和当前全局最优进行比较,从而能较快跳出局部可行区域,并且有较快的收敛速度.最后通过四个常用的数学测试函数进行测试,并将结果和标准ABC、GABC算法进行比较,结果表明改进算法在寻优能力和收敛速度上都有所提高.将改进算法应用于图像边缘检测时,较标准ABC取得了不错的效果.

关键词：人工蜂群算法高斯分布仿真基准函数边缘检测

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新型电动轮汽车的速度检测及速度保护

矿山机械 1984年第3期 38-43页

作者：韩兆锡周宁华陈幼松长沙矿山研究院

本文较详细地介绍和分析了我国江西铜基地德兴铜矿从美国引进的载重154吨(170短吨)的新型电动轮汽车上采用的速度检测及速度保护系统的原理及有关电路的工作过程。

关键词：电动轮汽车电动机制动工况电传动汽车货车电马达发动机速度信号基准函数速度检测

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基于中心位的粒子群优化算法

计算机时代 2021年第12期 22-26,30页

作者：张渊博邹德旋张春韵杜星瀚江苏师范大学江苏徐州221116

针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,提出了基于中心位的粒子群优化算法(Particle swarm optimization algorithm based on center particle,简称CPPSO)。该算法采取双策略更新粒子位置,一种通过随机惯性权重作用的粒子和影响算子作用的个体极值、全局极值来更新粒子位置,另一种在之前更新的粒子位置基础上,通过中心位采用差分算法来更新粒子位置。通过和其他3种优化算法在18个典型基准函数的仿真测试结果表明,该算法具有更好的全局收敛能力,其收敛速度、寻优精度和稳定性都有明显的提升。

关键词：粒子群优化算法随机惯性权重简化粒子群优化方程影响算子中心位基准函数

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差分头脑风暴算法及其在频谱感知中的应用

应用科技 2016年第5期43卷 14-19,23页

作者：刁鸣王小兰高洪元哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

为了有效求解连续优化问题,基于差分进化算法和头脑风暴优化算法的智能演进原理,提出一种新的全局搜索算法,即差分头脑风暴算法。通过4个经典的基准函数对该算法进行测试,并将该算法应用于频谱感知这个认知无线电领域的热点问题,提出基... 详细信息

为了有效求解连续优化问题,基于差分进化算法和头脑风暴优化算法的智能演进原理,提出一种新的全局搜索算法,即差分头脑风暴算法。通过4个经典的基准函数对该算法进行测试,并将该算法应用于频谱感知这个认知无线电领域的热点问题,提出基于差分头脑风暴的协作式频谱感知算法。使用差分头脑风暴算法、头脑风暴算法、混合蛙跳算法以及粒子群算法进行仿真对比。仿真结果表明,所提出的算法基于设计的创新方程,具有很强的全局收敛能力,能够显著改进头脑风暴算法的性能;基于差分头脑风暴的频谱感知检测概率比其他算法都高,且收敛速度比头脑风暴算法提高至少3倍。

关键词：头脑风暴算法差分进化算法智能优化协作频谱感知基准函数