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粒子群优化BP神经网络飞灰可燃物预测建模

热能动力工程 2013年第2期28卷 182-186,219-220页

作者：吕太郭志清东北电力大学能源动力与工程学院吉林132012

用PSO算法对BP神经网络结点间的连接权值和阈值进行优化,建立PSO优化BP神经网络模型(简称PSO-BP模型)。此模型充分发挥了粒子群算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势。利用某670 t/h锅炉运行参数对锅炉飞灰可燃物进行预测。结果显... 详细信息

用PSO算法对BP神经网络结点间的连接权值和阈值进行优化,建立PSO优化BP神经网络模型(简称PSO-BP模型)。此模型充分发挥了粒子群算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势。利用某670 t/h锅炉运行参数对锅炉飞灰可燃物进行预测。结果显示PSO-BP模型比BP神经网络模型预测值更精确,收敛速度更快,为大型电厂锅炉飞灰可燃物的分析和预测提供了一条可行的方法。

关键词： BP神经网络飞灰可燃物粒子群优化建模

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基于限制型粒子群优化的贝叶斯网络结构学习

系统工程与电子技术 2011年第11期33卷 2423-2427页

作者：邸若海高晓光西北工业大学电子信息学院陕西西安710129

贝叶斯网络结构学习是数据挖掘与知识发现领域的主要研究技术之一,在网络结构的搜索空间相对较大的情况下,已提出的相关算法往往都会存在算法收敛速度慢、学习到的结果准确性较差的缺陷。提出一种信息论结合粒子群优化的算法,利用互信... 详细信息

贝叶斯网络结构学习是数据挖掘与知识发现领域的主要研究技术之一,在网络结构的搜索空间相对较大的情况下,已提出的相关算法往往都会存在算法收敛速度慢、学习到的结果准确性较差的缺陷。提出一种信息论结合粒子群优化的算法,利用互信息限制粒子的初始化,使得粒子群优化算法能在较短的时间内收敛,应用ASIA网络作为仿真模型,并与K2算法比较。实验结果表明,提出的算法能够快速、准确地得到贝叶斯网络结构。

关键词：贝叶斯网络结构学习互信息粒子群优化

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基于粒子群优化的直觉模糊核匹配追踪算法

电子学报 2015年第7期43卷 1308-1314页

作者：余晓东雷英杰岳韶华何颖空军工程大学防空反导学院空军95133部队

针对现有直觉模糊核匹配追踪算法采用贪婪算法搜索最优基函数而导致学习时间过长的问题,汲取了粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势对最优基函数的搜索过程进行优化,提出了一种基于粒子群优化的直觉模糊核匹配追踪算法,并... 详细信息

针对现有直觉模糊核匹配追踪算法采用贪婪算法搜索最优基函数而导致学习时间过长的问题,汲取了粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势对最优基函数的搜索过程进行优化,提出了一种基于粒子群优化的直觉模糊核匹配追踪算法,并将该算法应用于时效性要求更高的空天目标识别领域.实验结果表明,与传统方法相比,本文方法在识别率相当的情况下有效缩短一次匹配追踪时间,计算效率明显提高,且所得模型具有稀疏性好,泛化能力高等优点,特别适用于兼顾识别率和实时性的应用领域.

关键词：直觉模糊集核匹配追踪粒子群优化贪婪算法

基于Lotka-Volterra模型的双群协同竞争粒子群优化算法

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控制与决策 2010年第11期25卷 1619-1624页

作者：吴宪祥郭宝龙王娟西安电子科技大学机电工程学院西安710071 空军工程大学电讯工程学院西安710077

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛的问题,提出了基于Lotka-Volterra模型的双群协同竞争粒子群优化算法(LVPSO).LVPSO算法借鉴种群生态学中著名的Lotka-Volterra双群协同竞争模型,讨论了两种种群协同竞争方案,通过群内和群间竞争增加粒... 详细信息

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛的问题,提出了基于Lotka-Volterra模型的双群协同竞争粒子群优化算法(LVPSO).LVPSO算法借鉴种群生态学中著名的Lotka-Volterra双群协同竞争模型,讨论了两种种群协同竞争方案,通过群内和群间竞争增加粒子的多样性,提高了种群摆脱局部极值的能力.对5个典型基准测试函数进行优化实验表明,LVPSO在收敛速度和优化精度方面均有良好的表现.

关键词：粒子群优化早熟收敛 Lotka-Volterra模型多样性

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带偏向性轮盘赌的多算子协同粒子群优化算法

控制与决策 2024年第4期39卷 1167-1176页

作者：于海波朱秦娜康丽乔钢柱曾建潮中北大学计算机科学与技术学院太原030051 中北大学大数据与视觉计算研究所太原030051 中北大学环境与安全工程学院太原030051

针对粒子群优化算法在处理高维、大规模、多变量耦合、多模态、多极值属性优化问题时易早熟收敛等性能和技术瓶颈,基于粒子群优化算法行为学习算子和3种不同学习偏好的差分变异算子,建立带偏向性轮盘赌的多算子选择与融合机制,提出一种... 详细信息

针对粒子群优化算法在处理高维、大规模、多变量耦合、多模态、多极值属性优化问题时易早熟收敛等性能和技术瓶颈,基于粒子群优化算法行为学习算子和3种不同学习偏好的差分变异算子,建立带偏向性轮盘赌的多算子选择与融合机制,提出一种带偏向性轮盘赌的多算子协同粒子群优化算法***针对迭代粒子群榜样粒子集,首先通过对迭代种群及其榜样粒子集优劣分组,同时采用轮盘赌分别为每组榜样粒子集选配不同学习偏好的变异算子,并为每组榜样粒子适配差分基向量和最优基向量,预学习并优化迭代种群及其榜样粒子,以权衡算法的全局探索和局部开发;然后通过合并所有子种群,并结合粒子群优化算法行为学习算子,指导迭代种群状态更新,以提高算法的全局收敛性;最后结合精英学习策略,对群体历史最优进行高斯扰动,以提高算法的局部逃生能力,保障算法收敛的多样性.实验结果表明,MOCPSO算法与5种先进的同类型群智能算法在求解CEC2014基准测试问题上具备竞争力,且有更强的优化特性.

关键词：粒子群优化差分演化多算子协同榜样竞争偏向性变异策略精英学习

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采用振荡参数策略的粒子群优化算法

重庆大学学报（自然科学版） 2011年第6期34卷 36-41页

作者：张治俊罗辞勇张帆卢斌重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆400044

提出了一种新的振荡参数策略(OPS),用以提高粒子群优化算法在指定代数后的收敛性能。为了有效控制局部搜索并收敛于全局最优解,OPS在整个搜索过程中通过振荡惯性权重和加速度系数值来交替进行全局搜索和局部挖掘。惯性权重和加速度系数... 详细信息

提出了一种新的振荡参数策略(OPS),用以提高粒子群优化算法在指定代数后的收敛性能。为了有效控制局部搜索并收敛于全局最优解,OPS在整个搜索过程中通过振荡惯性权重和加速度系数值来交替进行全局搜索和局部挖掘。惯性权重和加速度系数振荡变化既能提高早期的全局搜索能力,又不会早熟收敛,并使粒子最终趋于全局最优。实验仿真显示,对于大多测试函数,OPS优于时变惯性权重、随机惯性权重、时变加速度系数等策略。

关键词：进化计算粒子群优化振荡参数策略时变参数

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组合粒子群优化和分布估计的多目标优化算法

重庆大学学报（自然科学版） 2010年第4期33卷 31-36页

作者：罗辞勇卢斌陈民铀张聪誉重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆400044

提出组合粒子群优化和分布估计的多目标优化算法。在寻优迭代过程中,一半的后代由粒子群算法产生,带有变异操作的粒子群优化算法具有全局搜索能力;另一半后代采用分布估计算法来产生,分布估计算法具有良好的学习和局部搜索能力,由其提... 详细信息

提出组合粒子群优化和分布估计的多目标优化算法。在寻优迭代过程中,一半的后代由粒子群算法产生,带有变异操作的粒子群优化算法具有全局搜索能力;另一半后代采用分布估计算法来产生,分布估计算法具有良好的学习和局部搜索能力,由其提取决策空间的信息并建立期望解的概率分布模型,对这个分布模型进行采样而产生下一代的解。与多种多目标优化算法的比较实验表明,组合算法在基准函数ZDT1～ZDT3,ZDT6和ZDT6-1上获得的Pareto解集具有较好的收敛性与多样性,在ZDT4实例上的性能适中。

关键词：多目标优化粒子群优化分布估计算法训练

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应用混合粒子群优化的检查点全局优化算法

哈尔滨工业大学学报 2015年第5期47卷 91-96页

作者：门朝光何忠政陈拥军李香蒋庆丰哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 中国新兴建设开发总公司北京100143

针对容错实时系统存在的局部最优检查点间隔为单次故障情况下的最优检查点间隔及局部最优检查点间隔并不是任务集全局最优检查点间隔的缺陷,首先给出检查点间隔全局优化问题的多目标优化模型,然后基于混合粒子群优化算法,提出检查点间... 详细信息

针对容错实时系统存在的局部最优检查点间隔为单次故障情况下的最优检查点间隔及局部最优检查点间隔并不是任务集全局最优检查点间隔的缺陷,首先给出检查点间隔全局优化问题的多目标优化模型,然后基于混合粒子群优化算法,提出检查点间隔全局优化算法.该算法通过混合粒子群优化算法的交叉和变异操作,避免算法陷入局部极值的困境,且增强了算法搜索全局近优检查点间隔的能力.实验表明,与其他检查点间隔优化算法相比,本算法可进一步提升系统容错能力.检查点间隔全局优化能在故障多次发生情况下,对任务集的检查点间隔进行全局搜索,以减小检查点设置次数和故障检测次数、高优先级任务抢占时间及故障恢复时间,提高系统可调度性.

关键词：实时系统检查点间隔容错调度粒子群优化

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粒子群优化的深海图像暗边缘检测优化算法

应用科学学报 2023年第1期41卷 153-169页

作者：邹倩颖陈晖阳李永生胡力雯王小芳吉利学院智能科技学院四川成都641423 电子科技大学成都学院行知学院四川成都611731

为解决深海资源探测图像识别难题,提出一种基于粒子群优化的图像暗边缘检测优化算法。该算法通过指数型线性单元和高斯误差线性单元改进激活函数,根据Marr-Hildreth算子检测结果并结合改进激活函数构建暗边缘检测算法,利用粒子群对改进... 详细信息

为解决深海资源探测图像识别难题,提出一种基于粒子群优化的图像暗边缘检测优化算法。该算法通过指数型线性单元和高斯误差线性单元改进激活函数,根据Marr-Hildreth算子检测结果并结合改进激活函数构建暗边缘检测算法,利用粒子群对改进暗边缘检测算法进行训练和优化。最后,采用不同算法对水下11个数据集进行比较的结果表明:改进算法的峰值信噪比、结构相似度和边缘保持指数最高,分别达到18.7696 dB、0.6607和0.8345;图像均方误差最低,为3750.2253;平均检测时间为0.6674 s,比其他对比实验中性能最好的算法缩短了14%。

关键词：深海勘测粒子群优化 Marr-Hildreth算子暗边缘检测