一种改进的粒子群优化算法

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改进的二进制粒子群优化算法

改进的二进制粒子群优化算法一、二进制粒子群优化算法的基本原理BPSO算法是一种群体智能算法，其基本原理是模拟鸟群中鸟类的群体行为，通过群体协作来寻找最优解。

在BPSO算法中，每个粒子表示一个解，通过不断更新粒子的速度和位置来搜索最优解。

在二进制问题中，每个粒子的位置和速度被表示为一个二进制序列，其中0表示某个特定位置的解中的元素不被选择，1表示被选择。

BPSO算法的基本流程如下：1. 初始化种群：随机生成一组初始解作为种群的粒子位置；2. 计算适应度值：根据粒子的位置计算适应度值；3. 更新个体最优解和全局最优解：根据适应度值更新每个粒子的个体最优解和全局最优解；4. 更新速度和位置：根据个体最优解和全局最优解更新粒子的速度和位置；5. 终止条件：当满足终止条件时，停止搜索并输出最优解。

二、改进的BPSO算法为了提高BPSO算法的收敛速度和精度，本文提出了一种改进的BPSO算法。

该算法在传统BPSO算法的基础上引入了多种改进措施，包括加速位置更新、引入惯性权重、采用动态调整策略等。

下面分别对这些改进措施进行详细介绍。

1. 加速位置更新传统的BPSO算法在更新粒子位置时只考虑了个体最优解和全局最优解，导致搜索速度较慢。

为了加速收敛速度，改进的BPSO算法引入了局部邻域搜索，即在更新位置时考虑邻域内的粒子。

具体而言，对于每个粒子，选择其邻域内适应度值最好的粒子的位置作为参考点，然后根据参考点更新粒子的位置。

2. 引入惯性权重传统的BPSO算法在更新粒子速度时采用了恒定的权重因子，可能导致算法陷入局部最优解。

为了提高搜索性能，改进的BPSO算法引入了惯性权重，用于平衡全局搜索和局部搜索之间的权衡。

惯性权重可以根据粒子的速度和位置进行动态调整，使得粒子在搜索空间中均衡探索。

3. 采用动态调整策略传统的BPSO算法中，参数设置较为固定，无法适应不同问题的特性。

为了提高算法的灵活性和鲁棒性，改进的BPSO算法采用了动态调整策略，根据问题的特性实时调整参数。

改进的粒子群优化算法

改进的粒子群优化算法背景介绍：一、改进策略之多目标优化传统粒子群优化算法主要应用于单目标优化问题，而在现实世界中，很多问题往往涉及到多个冲突的目标。

为了解决多目标优化问题，研究者们提出了多目标粒子群优化算法 (Multi-Objective Particle Swarm Optimization，简称MOPSO)。

MOPSO通过引入非劣解集合来存储多个个体的最优解，并利用粒子速度更新策略进行优化。

同时还可以利用进化算法中的支配关系和拥挤度等概念来评估和选择个体，从而实现多目标优化。

二、改进策略之自适应权重传统粒子群优化算法中，个体和全局最优解对于粒子速度更新的权重是固定的。

然而，在问题的不同阶段，个体和全局最优解的重要程度可能会发生变化。

为了提高算法的性能，研究者们提出了自适应权重粒子群优化算法 (Adaptive Weight Particle Swarm Optimization，简称AWPSO)。

AWPSO通过学习因子和自适应因子来调整个体和全局最优解的权重，以实现针对问题不同阶段的自适应调整。

通过自适应权重，能够更好地平衡全局和局部能力，提高算法收敛速度。

三、改进策略之混合算法为了提高算法的收敛速度和性能，研究者们提出了将粒子群优化算法与其他优化算法进行混合的方法。

常见的混合算法有粒子群优化算法与遗传算法、模拟退火算法等的组合。

混合算法的思想是通过不同算法的优势互补，形成一种新的优化策略。

例如，将粒子群优化算法的全局能力与遗传算法的局部能力结合，能够更好地解决高维复杂问题。

四、改进策略之应用领域改进的粒子群优化算法在各个领域都有广泛的应用。

例如，在工程领域中，可以应用于电力系统优化、网络规划、图像处理等问题的求解。

在经济领域中，可以应用于股票预测、组合优化等问题的求解。

在机器学习领域中，可以应用于特征选择、模型参数优化等问题的求解。

总结：改进的粒子群优化算法通过引入多目标优化、自适应权重、混合算法以及在各个领域的应用等策略，提高了传统粒子群优化算法的性能和收敛速度。

改进的粒子群算法

改进的粒子群算法粒子群算法(PSO)是一种优化算法，通过模拟鸟群觅食的行为寻找最优解。

传统的PSO 算法存在着易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题，为了解决这些问题，研究人员不断对PSO算法进行改进。

本文将介绍几种改进的PSO算法。

1.变异粒子群算法(MPSO)传统的PSO算法只考虑粒子的速度和位置，而MPSO算法在此基础上增加了变异操作，使得算法更具有全局搜索能力。

MPSO算法中，每一次迭代时，一部分粒子会发生变异，变异的粒子会向当前最优解和随机位置进行搜索。

2.改进型自适应粒子群算法(IAPSO)IAPSO算法采用了逐步缩小的惯性权重和动态变化的学习因子，可以加速算法的收敛速度。

另外，IAPSO算法还引入了多角度策略，加强了算法的搜索能力。

3.带有惩罚项的粒子群算法(IPSO)IPSO算法在传统的PSO算法中加入了惩罚项，使得算法可以更好地处理约束优化问题。

在更新粒子的位置时，IPSO算法会检测当前位置是否违背了约束条件，如果违背了，则对该粒子进行惩罚处理，使得算法能够快速收敛到满足约束条件的最优解。

4.细粒度粒子群算法(GPSO)GPSO算法并不像其他改进的PSO算法那样在算法运行流程中引入新的因素，而是仅仅在初始化时对算法进行改进。

GPSO算法将一部分粒子划分为近似最优的种子粒子，其他粒子从相近的种子粒子出发，从而加速算法的收敛速度。

5.基于熵权的粒子群算法(EPSO)EPSO算法在传统的PSO算法中引入了熵权理论，并在更新速度和位置时利用熵权确定权重系数，达到了优化多目标问题的目的。

EPSO算法的权重系数的确定基于熵权理论，具有客观性和系统性。

此外，EPSO算法还增加了距离度量操作，用于处理问题中的约束条件。

综上所述，改进的PSO算法不仅有助于解决算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题，更可以应用到具体的优化实际问题中。

因此，选择合适的改进的PSO算法，对于实际问题的解决具有重要的现实意义。

一种改进的多目标粒子群优化算法及其应用

ｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ｎｏｔｏｎｌｙｉｎｈｅｉｒｔｅｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆＭＯＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｂｕｔｈａｄａｓｔｒｏｎｇｌｏｃｌａｓｅａｒｃｈｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ，ｇｏｏｄｒｏｂｕｓｔ
ｐｅｆｒｏｒｍａｎｃｅａｎｄｕｎｉ￣ｒｍｎｏｎ — ｉｎｆｅｒｉｏｒｓｏｌｕｔｉｏｎｓｅｔ，ａｓｆａｒａｓｐｏｓｓｉｂｌｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｒｅａｌｎｏｎ — ｉｎｆｅｒｉｏｒｆｒｏｎｔ．Ｔｈｅｐｒａｃｔ！ｃａｂｉｌｉｔｙａｎｄ
ＩｍｐｒｏｖｅｄＭＯＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
ＦＥＮＧＪｉｎ－ｚｈｉＣＨＥＮＸｉｎｇＺＨＥＮＧＳｏｎｇ — ｌｉｎ，
性，提出了一种改进的多目标粒子群优化算法。通过运用比例分布及跳数改进机制策略的方法，使该算法不仅继
承了ＭＯＰＳＯ算法的优点，而且具有很强的局部搜索能力和较好的鲁棒性能，使非劣解集均匀分布，尽可能逼近真实的非劣前沿。通过对多连杆悬架空间结构硬点的多目标优化，进一步验证了该算法的实用性及其优越性。

一种改进的小生境多目标粒子群优化算法

工
程
２１年９月２０１０日
行变异操作。本文根据ＮＳＡＩ的特点提出了基于拥挤度的Ｇ— Ｉ
（）１
（）２
＜Ｘ（ｉ［，０（ｆｉ＋Ｒ２，】（一Ｊ）－ｖ＋Ｒ１仍】ｐ —Ｘ）－－０［圆ｐ０Ｃ）ｉ
÷ 十一
的收敛度与多样性方面具有明显的优势。关砖诃：多目优化；子群优化算法；小生境技术；非支配排序；拥挤度；动态加权方法标粒
ＩｒｖｄＮｉｉｇＭｕｔ０ｊｃｉｅｍｐｏｅｃｎｌ－ｂｅｔｈｉｖ
ＰｒｉｌｗａｍｔｍｉａｉｎＡｌｏｉｈａｔｃｅＳｒＯｐｉｚｔｏｇｒｔｍ
是整个种群找到的全局最优位置。种群中第ｉ个粒子的ｖ和
基金项目：国家 “７”计划基金资助项目（０９０２；国家自然科９３２０１７）
学基金资助项目（０１８）１７０１１
目函数产生，不考虑其他目函数，各种群间通过最优粒标标子相互通信。文献［在引入￡配概念的同时，采用变异操５】支作和小生境技术，从而提高了算法的收敛性能。文献【】６提出了自适应进化粒子群算法，采用动态加权法选择最优粒子，
粒子拥挤度小于精度（）时对粒子速度进行变异操作：
ｉｎｆ（ａ＜
＝２，一ｍ觚
取值为０７９８．，通过式子：２
２
— — — — — — 一
一４ｌ一 √ 一２计算得到，其中，妒＝仍＋＝４１仍．。在进化算法的文献中出现了许多小生境技术，文献［】８对其进行了详细的叙述，并指出了传统的小生境技术主要有下

一种改进的混沌粒子群优化算法

ＰＳＯｏｒａｄｊｕｓｔｉｎｇｒｅｌａｔｉｖｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｏｂｒｌｅｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｏｐｒｏｓｅｓａｎｉｍｐｏｖｒｅｄｃｈａｏｓ
２０１３年第１０期
文章编号：１００９— ２５５２（２０１３）１０— ０００９—０４中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标识码：Ａ
一
种改进的混沌粒子群优化算法
汤可宗，丰建文
（景德镇陶瓷学院信息工程学院，江西景德镇３３３０００）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｉｔｍｉｚａｉｔｏｎ（ＰＳＯ）ｉｓａｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ — ｂａｓｅｄｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｇｌｏｂａｌｏｐｉｔｍｉｚａｔｉｏｎ
摘
要：粒子群优化算法（ＰＳＯ）自提出以来，已经被广泛地应用于求解各类复杂的优化问题，过去对粒子群算法的研究主要集中在融入新的优化方法或对其相关参数进行调整，但这样只会使得ＰＳＯ更加复杂。针对这一问题，文中提出一种改进的混沌粒子群优化算法（ＩＣＰＳＯ），ＩＣＰＳＯ从粒子群优化算法的时间与寻优实时角度出发（即在较短的时间内获得较好的解），对粒子速度更新算子进行了简化，每隔一定代数后，在最优解邻近区域引入混沌扰动以避免种群陷入局部最优解。数值实验结果表明：提出的算法相对于文献给出的ＰＳＯ改进算法，不仅能够获得较好

一种改进的权均值粒子群优化算法

关键词：粒子群算法；均值粒子群算法；权均值粒子群算法；优化算法
中图分类号：ＴＰ３０１．６
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７２ — ７８００（２０１３）００５ — ００５４ — ０３个粒子的位置表示为向量一（，， …，）；第ｉ个
和户。因此，快速更新式（１），变为式（３）：
一
部分和“ 社会” 部分加入随机权值调整粒子飞行方向与当前最好位置方向的偏移，使粒子能够很快地收敛到全局最优点。实验仿真结果表明，本文提出的改进算法性能有了较明显的提高，显示出收敛速度快、精度高等优点。
其中，１４ ≤ Ｎ，１４ｄ ≤ Ｄ，ｋ为迭代次数（忌 ≥０）；加速常数Ｃ和ｃ是非负数；ｒ和ｒ是（０，１）区间的随机数；叫
为惯性权重因子。
∈［一 …，Ｖｍａｘ］，Ｖｍａｘ是当前设定的最
的权值会增强算法的局部搜索能力。本文使惯性权值在一定范围内随机选取，并针对基本粒子群和均值粒子群易出
现早熟现象和进化后期收敛速度慢的问题，通过在“ 认知” 速度更新公式中用线性组合和取代了ｐ
Ｖｏ１．１２ＮＯ５Ｍａｖ．２０１３

改进的粒子群算法

改进的粒子群算法
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为，通过不断地迭代寻找最优解。

然而，传统的粒子群算法存在着一些问题，如易陷入局部最优解、收敛速度慢等。

因此，改进的粒子群算法应运而生。

改进的粒子群算法主要包括以下几个方面的改进：
1. 多目标优化
传统的粒子群算法只能处理单目标优化问题，而现实中的问题往往是多目标优化问题。

因此，改进的粒子群算法引入了多目标优化的思想，通过多个目标函数的优化来得到更优的解。

2. 自适应权重
传统的粒子群算法中，粒子的速度和位置更新是通过权重因子来控制的，而这些权重因子需要手动设置。

改进的粒子群算法引入了自适应权重的思想，通过自适应地调整权重因子来提高算法的性能。

3. 多种邻域拓扑结构
传统的粒子群算法中，邻域拓扑结构只有全局和局部两种，而改进的粒子群算法引入了多种邻域拓扑结构，如环形、星形等，通过不
同的邻域拓扑结构来提高算法的性能。

4. 多种粒子更新策略
传统的粒子群算法中，粒子的速度和位置更新是通过线性加权和非线性加权两种方式来实现的，而改进的粒子群算法引入了多种粒子更新策略，如指数加权、逆向加权等，通过不同的粒子更新策略来提高算法的性能。

改进的粒子群算法在实际应用中已经得到了广泛的应用，如在机器学习、图像处理、信号处理等领域中都有着重要的应用。

未来，随着人工智能技术的不断发展，改进的粒子群算法将会得到更广泛的应用。

双层粒子群算法

双层粒子群算法
双层粒子群优化算法（Two-Layer Particle Swarm Optimization, 2L-PSO）是一种改进的粒子群优化算法，它通过引入额外的结构层次来增强对复杂优化问题的求解能力。

基本粒子群优化算法模拟了鸟群或鱼群等社会生物群体的行为，其中每个个体（粒子）在搜索空间中移动，并根据自身的最优位置和整个种群的历史最优位置更新其飞行方向和速度。

在双层粒子群算法中，通常将种群划分为两个层级：
1.全局层（Global Layer）：全局层中的粒子负责探索全局最优解，它们具有较大的搜索范围和较高的全局视野。

这一层的粒子更新规则与标准PSO类似，但可能具有不同的参数设置以促进更大范围的搜索。

2.局部层（Local Layer）：局部层中的粒子则倾向于进行细致的局部搜索，在已发现的较优区域附近精细化搜索最优解。

这些粒子的运动受制于较小的搜索区域以及局部最优信息的影响。

双层结构允许算法在解决高维、多模态或多目标优化问题时，既能保持全局收敛性，又能在关键区域内进行有效的局部搜索，从而提升算法的整体性能和找到更高质量解的概率。

具体实现上，双层粒子群算法会定期交换两层之间的信息，如传播全局最优粒子到局部层，或者将局部层发现的新颖优秀解反馈给全局层，这种信息交互有助于维持算法的动态性和多样性。

一种改进的粒子群优化算法及其在盲信号分离中的应用

第１０卷
ｌｔ＝ｉ（）ｐｍＰ（８１）
记Ａ＝
作者简介：高
鹰（９３，，１６一）男教授，博士．－ａ：ａｏｇｏ１ｎｃＥｍｉｆｃａ＠２ｃ．ｏｌｌｎｍ
第６期
高
鹰等：一种改进的粒子群优化算法及其在盲信号分离中的应用
４３
应用于盲信号分离是有效的．
其中ａ：— ｉ
即：
（）９（０１）
（＋１ｔ）＝ＷｔＰ（）＋（１一（１１ｃｒ）（）＋Ｃｒ＋２２）ｔ
（）ｔ来更新自己的速度和位置，它没有充分利用其
它粒子的个体最优位置所包含的信息．为充分利用所有粒子的个体最优位置信息，ｐ（）取ｔ为
ｌ（＋１Ｗｔｃｒ（ｔ（），ｔ）＝Ｐ（）＋１１Ｐ（）一ｔ）＋
ｃｒ（ｔ（）２Ｐ（）一ｔ）２（）５
它源于鸟群群体觅食运动行为研究结果的启发，
是一个基于种群的优化算法，群称作粒子群，种粒
Ｃ１
：
—■ 一， ■
，
Ｉ２，ｌ，，， … Ｎ
（）７，Ｊ
Ｄ（）Ｃ＝１１２一Ｃ（）８
题一般选为最大迭代次数或（粒子群迄今为止和）
搜索到的最优位置满足预定最小适应阈值．式（）１中的ｃｒ（。ｔ（）被称为 ” 知 ” Ｐ（）一ｔ）认
文章编号：６１４２（０１０－０２０１７ —２９２１）６０４－７

改进的二进制粒子群优化算法

改进的二进制粒子群优化算法二进制粒子群优化算法（Binary Particle Swarm Optimization, BPSO）是一种基于群体智能的优化算法，适用于解决复杂的优化问题。

它模拟了鸟群或鱼群在寻找食物或避开天敌时的群体行为，通过个体之间的信息交换和协作，逐步优化目标函数的值。

传统的BPSO算法在处理高维问题和多模态问题时存在一些局限性，因此需要进行改进和优化，以提高算法的收敛速度、搜索能力和全局寻优能力。

1. 算法原理与流程改进的二进制粒子群优化算法基于传统BPSO算法，通过引入新的策略和机制来增强其性能。

算法流程包括初始化群体、设置适应度函数、更新粒子位置和速度等关键步骤。

与传统的粒子群优化相比，二进制粒子群优化算法主要通过二进制编码表示解空间中的解，并通过更新算子（如异或操作）来调整粒子的位置和速度。

2. 改进策略和机制2.1 自适应学习因子传统的BPSO算法中，学习因子（学习因子控制了粒子在搜索空间中的速度和范围）通常是固定的，不随着搜索过程的进行而调整。

改进的算法引入了自适应学习因子机制，根据群体的搜索状态动态调整学习因子的大小，使得在早期探索阶段能够加快搜索速度，在后期收敛阶段能够更精确地定位到局部最优或全局最优解。

2.2 多策略合并传统的BPSO算法中，粒子更新位置和速度的策略通常是固定的，例如采用全局最优或局部最优的方式更新粒子位置。

改进的算法引入了多策略合并的思想，同时考虑多种更新策略，根据当前搜索空间的局部信息和全局信息动态选择合适的更新策略。

这种策略合并能够有效提高算法的全局搜索能力和局部收敛速度。

2.3 精英粒子保留机制为了防止算法陷入局部最优，改进的算法引入了精英粒子保留机制。

在每一代的更新过程中，保留历史上搜索到的最优粒子位置，并在新一代的初始化和更新过程中考虑这些精英粒子的影响，以引导整个群体向更优的解空间进行搜索。

这种机制有效地增强了算法的全局搜索能力和收敛速度。

一种速度改进型粒子群优化算法及应用

到问题的全局最优解，且计算效率比传统随机方法高。
其最大的优势在于简单易实现、敛速度快，且有深收而
为Ｖ（ｍ一ｖ）ｉＶｖ，。。在迭代过程中，子根据两个极值￣．－ｉ粒来更新自己。一个为粒子本身找到的最优解。为个第称
关键词：子群优化算法；度优化；多峰函数粒速
０引
言
１粒子群算法
粒子群优化算法与其他进化算法相类似．也采用 “ 体 ” “ 化 ” 概念．群与进的同样也是依据粒子的适应值大小进行操作。同的是，子群算法不对粒子个体采不离用进化算子．而是将每个个体看作是在ｎ维搜索空间中的一个没有重量和体积的粒子．并在搜索空间中以
定的速度进行飞行该飞行速度由个体的飞行经验ＰＯ算法首先初始化一群随机粒子．在Ｄ维搜索Ｓ
和群体的飞行经验进行动态调整
空间中的位置表示ＸＸ．ｘ，，ｉ，应的飞行速度ｉｉ。… Ｘ）相￣（，：。
鸟群觅食过程中的迁徙和群集行为中得到启发，发现
鸟类在觅食等搜寻过程中通过群体成员之间分享关于
食物的位置信息．通过此方法可以大大地加快找到食物的速度．即通过合作可以加快发现目标的速度。也该算法具有并行处理、棒性好等特点，以较大概率找鲁能

一种改进的自适应粒子群优化算法

熟收敛和发散问题，著提高全局收敛性．显
：＝ Ⅲ ＋（Ｂｓｊｘ）饥ｔｌｐｅ＇ｔ＋ｔ— ｉｆ
‘ （ＢｓｔＤｇｅｔ一，ｔ）
＝
（）１
；（）２式中：是第ｉ粒子迭代ｔ时第维的速度；：个次，是第ｉ个粒子迭代ｔ时第维的位置；＝１２ … ，；次ｉ，，／凡＇ｔ是粒子的总个数；＝１２ … ，；优化问题的维，，ｄｄ是
摘要：针对粒子群优化算法中出现的对大规模问题的搜索失败，分析了粒子群优化算法的收敛性，出了粒子速度与搜索失败的关系，出了一种根据速度信息自指提适应调整参数的粒子群优化算法．满足收敛性的条件下，算法能使粒子根据理想速度自适应调整在该参数进行搜索．实验结果表明，算法能解决基本粒子群算法在求解高维、该多峰等复杂非线性优化问题时出现的易陷入局部最优和不收敛等搜索失败问题．关键词：粒子群优化算法；自适应性；平均速度
粒子群优化算法中针对优化问题的每一个解是
收稿日期：０７０ —０２０ —８３
基金项目：国家自然科学基金重大项目（０７０４１５０５）１４２３，０９３１
作者简介：刚（９４）男，士生，昌大学讲师，从事聚合物加工过程建模优化和智能控制研究．－ａ：ｇｎ＿ｓ＠徐１７．，博南主要Ｅｍｉｘａｇｃｕｌ

一种新改进的粒子群优化算法

法首先初始化ｎ随机粒子，在ｍ维空间中，记第个
但是在算法后期局部搜索能力较差，反馈信息利用不充分，容易陷入局部最优，导致算法出现停滞，破坏了粒子间的多样性，导致算法不再继续搜索解
空间，从而发生早熟；蚁群算法具有正反馈陛、并行性、强收敛性以及鲁棒性，但是由于搜索初期
第３卷第２４期
２１年６０１月
长春理工大学学报（自然科学版ＪｕｎｌｆｈｎｃｕｎｖｒｉｆｃｎｅｎｅｈｏｏｙＮａｒｌｃｅｃｄｔｎ）ｏｒａＣａｇｈｎＵｉｅｓｙｏＳｉｃｄＴｃｎｌｇ（ｔａＳｉｅＥｉｏｏｔｅａｕｎｉ
ＡｎＩｐｏｅｒｉｌｗａｍｔｍｉａｉｎｍｒｖｄＰａｔｃｅＳｒＯｐｉｚｔｏ
ＳＩｕｙｎ，Ｙｊａ，ｎｍｅＨｉｇＷＵａｎＮＩｇｉＧｉｕＨｏ
（ｃｏｌｆｏｕｅ＆ＩｆｒｔｎＴｃｎｌｙＮｏｔｅｓＰｔｌｍｉｅｓｙｄｑｎ６３）Ｓｈｏｍｐｔｎｏｍａｉｅｈｏｏ，ｒａｔｅｏｅＵｎｖｒｉ，ａｉ１３ｏＣｒｏｇｈｒｕｔｇ１８
ｉｒｖｄｐｒｃｅｗｒｏｔｚｔｎＰＯ）ｈｒｍｏｅｃａｉｆｔｏｏｙａｏｔｍ（ＣｉｉｔｄｃｄｉｔＰＯｍｐｏｅｔｌｓａｍｉａｏ（Ｓ．ｅｏｎｈｎｓｏｌｌｒｈＡＯ）ｓｎｒｕｅｏＳａｉｐｍｉｉＰｍｅｍａｃｎｇｉｎｏｎ（ａｔｌｓＩＩｌｏｔ）ｈｅａｏｉｍａｃｅｓｅｉｅｔｆａｉｌｄｏｅｃｍｅｈｅｃａＳｐｒｃ＇ｇｒｈ，ｔｅｗｌｒｈＣｉｒａｅｖｍｉｏｒｃｓｖｒｏｅｄｆｔｈｔＯｉｉｅｗａＴａｉｍＩｎｇｔｎｎｈｔｄｙｐｔｅａｎｔｅｔＰｓ

一种变异的改进粒子群优化算法

其中ｃ和Ｃ是非负常数并且通常取值为２：，称为学习
１引言．粒子群优化算法（Ｓ是由Ｋｎｅｙ和Ｅｅｈｒ等于ＰＯ）ｅｎｄｂｒａｔ
因子。ｒ和ｒ是介于［，］间的随机数。一维粒子的速２０１之每度都会被限制在一个最大速度Ｖ，如果某一维更新后的一
１９９５年发明的一种基于群智能的进化计算技术『，源于１来ｌ对鸟群捕食的行为研究。后来ｓｉ人［ｈ等３］引入惯性权重，形成了当前的标准版本。ＰＯ的优势在于概念简单，易实Ｓ容
２２算法流程．
标准ＰＯ的算法流程如下：Ｓ
Ｓｅｌ初始化所有粒子，括随机位置和速度；ｔ：ｐ包Ｓｅ２评价每个粒子的适应值；ｔ：ｐＳｅ３对每个粒子，其适应值与其经历过的最好位ｔｐ：将置Ｐ作比较，果较好，将其作为当前的最好位置Ｐ；如则；Ｓｅ４对每个粒子，其Ｐ与全局所经历的最好位置ｔ：ｐ将ｉ
子分享个体最优和群体最优的信息比例的方法，使算法初期具有全局搜索能力，后期具有较好的搜索精度。实验结
果表明，算法具有较好的优化效率。该２．粒子群算法介绍
２１ＰＯ算法基本原理．Ｓ

改进的自适应粒子群优化算法

改进的自适应粒子群优化算法
以下是一些常见的改进方法：
1. 自适应调整参数：传统的 PSO 算法通常使用固定的参数值，如惯性权重和学习因子。

改进的自适应 PSO 算法可以根据搜索过程的进展情况动态地调整这些参数，以更好地适应不同的搜索阶段和问题特征。

2. 种群多样性保持：为了避免粒子群过早收敛到局部最优解，改进的算法可以引入多样性保持机制。

这可以通过引入随机因素、使用不同的初始化策略或采用特定的搜索策略来实现。

3. 精英学习策略：精英学习策略可以保留历史搜索过程中的最优个体，并给予它们更高的权重或优先级。

这样可以利用过去的经验来引导搜索方向，提高算法的收敛速度和性能。

4. 全局最优引导：改进的算法可以引入全局最优引导机制，使得粒子群能够更好地向全局最优解靠近。

这可以通过使用全局最优解的信息来更新粒子的位置和速度。

5. 多模态问题处理：对于存在多个最优解的多模态问题，改进的算法可以采用特定的策略来探索不同的最优解区域，以找到全局最优解或多个次优解。

通过这些改进措施，改进的自适应粒子群优化算法可以提高算法的性能和效率，更好地适应不同类型的优化问题，并找到更精确和优质的解。

请注意，具体的改进方法可能因应用场景和问题的不同而有所差异，以上只是一些常见的改进方向。

一种改进的新颖的粒子群优化算法

提出了一种基于Ｓｂｌｏｏ序列的自适应变异反馈ＰＯ算法（Ａ．ＳＳＰＳ。仿真结果表明，Ｏ）与其他改进ＰＯ算法相比，算法的全Ｓ该
局收敛性较好，部搜索能力较强，局能有效避免基本ＰＯ算法Ｓ的早熟问题。
鸟类觅食行为启发，１９年提出的一个基于群体的优化进于９５
ＫｅｒｓａｔｌＳａｍｐｉｚｔｎＰＯ）Ｓｂｌｓｑｅｃ；ｅａｄｓｉｕｉｎａａｔｅｍｕａｏ；ｉｅｓｙｆｅｂｃｙｗｏｄ：ＰｒｃｗｒＯｔａｏ（Ｓ；ｏｏｅｕｎｅＢｔｉｒｔ；ｄｐｉｔｉｎｄｖｒｔｅｄａｋｉｅｍｉｉｔｂｏｖｔｉ
ＣｍｕｅＥｇｎｅｉｇａｄｐｌａｉｓｏｐｔｎｉｅｒｒｎｎＡｐｉ（）
４９
一
种改进的新颖的粒子群优化算法
君
顾大为，凌
ＧＵＤａｉＬＩＧＪｗｅ，Ｎｕｎ
粒子群优化算法（ａｉｅＳｒｐｉｚｔｎＰＯ）ＰｒｃｗａＯｔａｏ，Ｓ是ｔｌｍｍｉｉ由美国心理学家Ｋｅｎｄ博士和电气工程师Ｅｅｈ￣教授受ｎｅｙｂｒａ
将反馈控制机制引入ＰＯ中，以其为依据进行自适应变异，Ｓ并
ＤＯ：０３７８ｉｎ１０．３１０１６１文章编号：０２８３（０１０．０９０文献标识码：Ｉ１．７８．ｓ．２８３．１．．４ｓ０２００１０．３１２１）６０４．４Ａ中图分类号：Ｐ８Ｔ１

一种改进的混合粒子群优化算法

果并不是十分明显。为了避免早熟收敛，强全局和局部搜索能力，增同时提高解的精度和算法的收敛速
度。本文主要做了如下工作：１造成Ｐ０算法进化后期收敛速度慢的主要原因是：（）Ｓ粒子位置初始化时候仅使用混沌序列的随机性，而没有完全地利用混沌序列的遍历性和不重复性。对此，文将混沌序列本和聚类粒子群优化算法有机结合。混沌序列遍历性得以充分利用。（）子群优化算法的局域搜索能使２粒力较差，我们引入了线性组合式局部搜索方法来提高局域寻优能力。（）３同时根据粒子更新位置的目标函数适应值与个体和全局历史最好位置目标函数适应值进行比较来聚类。提出了一种基于聚类的混沌粒子群优化算法（简称ＣＳＰＯＣ）并且给出了算法流程，过四个标准测试函数的数值模拟实验，，通结果表明所提出的算法优于其它算法。
种改进的混合粒子群优化算法。用聚类方法和混沌初始化、采同时引入线性组合式局部搜索
过程，通过四个标准函数的测试实验，与标准粒子群优化算法、沌粒子群优化算法进行比较混
分析，出的算法寻找全局最优解的能力有显著的提高，法收敛速度和解的精度均优于其它提算参与比较的算法。
ＳＳ。基本粒子群优化算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化工具。在ＳＳＰ０）Ｐ０模型中，粒子

一种改进的自适应邻域粒子群优化算法

６０７，Ｃｉ；１０２ｈｎａ
ａｄａｍｏｉｅｃａｉｍｆｃｅｕｅｎｅｉｉｈｄｐａｉｎｎｄｆｄｍｅｈｎｓｏｈｄｌｄｉｔｒａｗｅｇｔａａｔｔ．ＴｅｐｏｏｅＳｌｏｉｍｓｐｏｅｅｈｇ — ｅｏｍｉｇｉｓｏｈｒｐｓｄＰＯａｇｒｈｉｒｖｄｔｂｉｈｐｒｒｎ ห้องสมุดไป่ตู้ｔｏｆ
关键词：粒子群优化算法；惯性权重；自适应邻域
中图分类号：Ｐ８Ｔ１文献标志码：Ａ
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种改进的自适应邻域粒子群优化算法
邢万波，杨圣奇。王树平１陈文杰，，
（．１中国水电顾问集团成都勘测设计研究院，成都６０７；２河海大学土木工程学院，１０２．南京２０９；１０８３四Ｊ－滩国际工程咨询有限责任公司，．ｒｌ成都６０７）１０２
（．１ＨｄｏｏｅＩｖｓｇｔｎｅｇｙｒｗｒｎｅｔａｉ，Ｄｓｎ＆ＲｓａｃｓｔｔＣｉｙｒｏｅｎｉｅｒｇＣｎｕｔｇＧｏｐＣ．ｈｎｄｐｒｉｏｉｅｒＩｔｕｅｅｈｎｉｈｎＨｄｏｗｒｇｎｅｎｏｌｎｒｏ，ＣｅｇｕａｐＥｉｓｉｕ２ＣｖｎｉｅｒｇＣｌｇ，Ｈｏａｎｖｒｔ，Ｎｎｉｉｎｓ１０８ｈｎ；．ｉｌｇｎｅｉｏｌｅｉＥｎｅｈｉｉｓｙａｊｇＪａｇｕ２０９，ＣｉＵｅｉｎａ３ＳｃｕｎＥｔｎＩｔｎｔｎｌｎｉｅｉｏｓｌｎｏｐｎｉｔ，ＣｅｇｕＳｃｕｎ６０７，Ｃｉａ．ｉａｒｎｅａｉａｇｎｒｇＣｎｕｔｇＣｍａｙＬｍｉｄｈｎｄｉａ１０２ｈｎ）ｈａｒｏＥｅｎｉｅｈ