一种改进的混沌粒子群优化算法

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一种改进的混沌粒子群算法

一
却付出了算法容易陷入局部最优的代价．而且在多峰值问题的测试中容易过早收敛王岁花四等提出了一类新颖的ＰＯ算法．该算法在基本ＳＰＯ算法的粒子位置更新公式中增加了一个积分控制项．积分Ｓ控制项根据每个粒子的适应值决定粒子位置的变化．改善了Ｐ０算法摆脱局部极小点的能力围Ｓ柯晶同等提出了一种改进粒子群优化算法（Ｓ．ＳＭＰＯ）ＭＰＯ同时采用局部模式压缩因子方法和全局模式惯性权重方法以获得相对较高的性能，对ＰＯ算法可能出现的停滞现象．Ｓ针ＳＭＰＯ引入了基于全局信息反馈的重新初始化机制阍杨俊杰等１混沌优化搜索技术引入到ＰＯ算法中．出７１把Ｓ提了基于混沌搜索的粒子群优化算法此外，ｖｊｒ等网出杂交（ｙｒ）ＳＩｂｅｇＭ￣提ｈｂｉＰＯ算法．ｉｐｉｄＣｕｒａｎＧ等朋出智能ＰＯ算法．ａｅｅｇ提ＳＶｎｄｎＢｒｈＦ等［提出协同ＰＯＩｑＳ算法等。３改进的混沌粒子群算法．为此，文提出了改进的混沌粒子群算法。本在粒子群算法中引入混沌思想从而改善算法性能。实验结果表明。文算法效果本
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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。

一种改进的粒子群遗传算法

一种改进的粒子群遗传算法改进粒子群遗传算法简介改进粒子群遗传算法(Improved Particle Swarm Optimization，IPSO)是一种基于遗传算法理论的新型混合优化算法。

它结合了粒子群算法和最优化原理，有效地解决了复杂的非凸优化问题。

该算法通过将粒子群,pbest,gbest等元素进行综合，实现了全局优化效果。

算法原理IPSO算法结合了粒子群和遗传算法，充分发挥其高效率和平衡能力。

首先，将群体中的所有粒子看作是多个变量的n维向量，将所有粒子的维度构建成一颗搜索树。

随后，采用以下两种基本过程进行优化：(1)粒子群进化。

将群体中的每个粒子看作是遗传算法的一对父母，根据粒子内在的适应度函数迭代调整其位置；(2)最佳位置进化。

根据所有粒子的最佳适应度，采用染色体交叉、变异及筛选等操作，改变父母粒子最优位置的变量，以达到全局优化效果的目的。

算法的优势IPSO算法有效地结合了粒子群算法和遗传算法耦合优化处理和组合优化方法，在局部优化以及全局优化能力上都有很强大的收敛能力和搜索能力。

它不仅可以有效解决复杂的优化问题，而且可以实现更快的收敛速度以及更高的精度。

此外，该算法简单易行，实现成本低廉，能够较好地在复杂的环境中获得有效的搜索结果，具有比较强的优化能力和智能化能力。

应用领域IPSO算法可以广泛应用于智能控制、系统实时优化等领域，特别是能够实现多约束优化问题的求解，具有重要的应用价值。

例如，可以用它实现模糊逻辑控制，用它来解决下面的这类问题：最大化成功次数/最小化失败次数，最小化服务时间/最大化服务质量等。

此外，还可以用它来解决机器学习、网络带宽优化等问题。

结论改进粒子群遗传算法是一种非常有效且智能的优化算法，它可以实现自适应的优化函数的搜索、实现全局优化效果和提高计算效率。

它的优势在于充分发挥粒子群和遗传算法的优势，可以实现快速搜索和自适应解决复杂优化问题。

tent对粒子群优化算法的改进

tent对粒子群优化算法的改进粒子群优化算法是一种常用的元启发式优化算法，用于解决许多实际问题。

然而，该算法在解决某些特定问题时可能存在一些局限性和不足之处。

为了克服这些问题，并提高算法的性能，研究人员提出了许多对粒子群优化算法的改进方法。

本文将一步一步回答如何改进粒子群优化算法的问题。

第一步：了解粒子群优化算法的基本原理和流程在改进粒子群优化算法之前，我们首先需要了解该算法的基本原理和流程。

粒子群优化算法是模拟鸟群觅食行为而提出的一种优化算法。

在算法中，候选解被表示为粒子的位置和速度。

这些粒子之间通过信息传递和个体经验来更新其位置和速度，以寻找到最优解。

基本流程如下：1. 初始化粒子的位置和速度。

2. 计算每个粒子的适应度值。

3. 更新每个粒子的最优个体经验值和群体经验值。

4. 根据最优个体经验值和群体经验值更新粒子的速度和位置。

5. 重复执行步骤3和步骤4，直到满足终止条件为止。

6. 返回最优解。

第二步：评估粒子群优化算法的不足之处在进行改进之前，我们需要了解粒子群优化算法可能存在的一些不足之处。

以下是一些常见的问题：1. 可能陷入局部最优解：由于群体经验和个体经验的更新是基于局部搜索，算法可能会陷入局部最优解而无法找到全局最优解。

2. 算法收敛速度慢：由于粒子的移动是基于速度和位置的更新，算法可能需要很多次迭代才能收敛到最优解。

3. 对参数敏感：粒子群优化算法中的参数选择对算法的性能影响很大，但很难确定最佳参数值。

4. 对问题特征的要求高：粒子群优化算法对问题的连续、可微分和单峰性要求比较高，对于非连续、非可微分或多峰性问题效果可能较差。

第三步：改进粒子群优化算法的方法为了改进粒子群优化算法，研究人员提出了许多方法。

以下是一些常用的改进方法：1. 多策略参数调整：改进参数调整策略，尝试不同的参数组合，以提高算法性能。

可以使用自适应参数调整策略或使用启发式算法来选择最佳参数组合。

2. 群体多样性维护：维持群体的多样性可以帮助算法逃离局部最优解。

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。

一种改进的粒子群算法

一种改进的粒子群算法摘要：粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，具有全局搜索能力和简单易用的特点，但存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。

本文针对粒子群算法的不足，提出了一种改进的粒子群算法，主要包括两个方面的改进：自适应惯性权重和差分进化算子。

实验结果表明，改进后的算法在求解复杂函数优化问题时具有更快的收敛速度和更高的搜索精度。

关键词：粒子群算法；自适应惯性权重；差分进化算子；全局搜索1.引言粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出[1]。

PSO算法通过模拟鸟群捕食、觅食等行为，将待优化问题转化为粒子在搜索空间中的移动过程，通过粒子之间的信息交流和个体经验积累，逐步找到全局最优解。

相比其他优化算法，PSO算法具有简单易用、全局搜索能力强等优点，在多个领域都得到了广泛应用[2]。

然而，PSO算法也存在一些不足之处。

首先，PSO算法的收敛速度较慢，需要较长的迭代次数才能找到较优解。

其次，PSO算法容易陷入局部最优解，导致搜索精度不高。

为了解决这些问题，研究者们提出了许多改进的PSO算法，如自适应权重PSO[3]、混沌PSO[4]、改进收缩因子PSO[5]等。

本文针对PSO算法的不足，提出了一种改进的PSO算法，主要包括自适应惯性权重和差分进化算子两个方面的改进。

2.算法描述2.1 基本PSO算法基本PSO算法是由一群粒子组成的集合，每个粒子表示一个解向量。

每个粒子在搜索空间中随机初始化，然后根据自己的经验和全局最优解进行位置更新，直到满足停止条件为止。

具体算法流程如下：（1）初始化粒子群，包括粒子数量、搜索空间范围、速度范围、惯性权重等参数。

（2）对每个粒子，随机初始化位置和速度。

（3）对每个粒子，计算其适应度函数值。

（4）对每个粒子，更新速度和位置。

（5）更新全局最优解。

（6）判断是否满足停止条件，若不满足则返回第（3）步。

混沌粒子群算法

混沌粒子群算法混沌粒子群算法是一种基于混沌理论和粒子群算法的优化算法。

它结合了混沌系统的随机性和粒子群算法的协同搜索能力，能够有效地解决各种优化问题。

混沌粒子群算法的基本思想是通过引入混沌系统的随机性，增加算法的多样性和全局搜索能力。

在算法的初始化阶段，通过混沌映射生成一组随机解，并将其作为粒子的初始位置。

然后，根据粒子的当前位置和速度，利用粒子群算法的思想更新粒子的位置和速度。

在更新的过程中，通过引入混沌映射产生的随机扰动，增加了解的多样性，从而提高了算法的全局搜索能力。

混沌粒子群算法的核心是混沌映射。

混沌映射是一类具有混沌特性的非线性动力系统，具有敏感依赖于初值的特点。

混沌映射产生的随机数序列具有高度的随机性和不可预测性，能够增加算法的多样性。

常用的混沌映射有Logistic映射、Henon映射、Tent映射等。

混沌粒子群算法的具体步骤如下：1. 初始化粒子群的位置和速度，选择合适的参数。

2. 计算每个粒子的适应度值，评估当前解的优劣。

3. 根据适应度值更新粒子的最佳位置和全局最佳位置。

4. 根据粒子的最佳位置和全局最佳位置，更新粒子的速度和位置。

5. 判断终止条件，如果满足则输出全局最佳解，否则返回第3步。

混沌粒子群算法在实际应用中具有广泛的应用价值。

它可以用于解决函数优化问题、组合优化问题、机器学习问题等。

与其他优化算法相比，混沌粒子群算法具有以下优点：1. 全局搜索能力强。

通过引入混沌映射产生的随机扰动，增加了解的多样性，能够更好地避免陷入局部最优解。

2. 收敛速度快。

通过粒子群算法的协同搜索能力，能够快速找到最优解。

3. 参数设置简单。

相对于其他优化算法，混沌粒子群算法的参数设置相对简单，不需要过多的调参工作。

然而，混沌粒子群算法也存在一些不足之处。

例如，算法的收敛性和稳定性还需要进一步的研究和改进。

此外，算法对问题的特征依赖较强，对于不同类型的问题，需要进行适当的算法调整和参数设置。

改进粒子群算法

改进粒子群算法粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种启发式算法，用于求解优化问题。

它是通过模拟鸟群或鱼群等生物群体的行为而开发的算法，具有较好的全局搜索性能和快速收敛特性。

然而，传统的PSO算法存在一些问题，如早熟收敛、局部最优等。

下面我们将介绍一些改进粒子群算法的方法。

1. 多群体PSO算法多群体粒子群算法(Multiple Swarm Particle Swarm Optimization, MSPSO)，是一种新型的PSO算法。

它能够有效地克服传统PSO算法的局部最优问题。

该算法不同于传统PSO算法,它的粒子群初始位置是在多个初始位置进行搜索，然后合并粒子最终达到全局优化。

2. 改进的种群动态变异策略的PSO算法种群动态变异策略粒子群算法（Dynamic Mutation Strategy Particle Swarm Optimization, DMSPSO）利用粒子的最佳位置和种群均值来改变突变概率，以使种群的多样性得以保持。

改进了传统粒子群算法中的局部搜索能力和收敛速度。

3. 采用时间序列分析的PSO算法时间序列分析PSO算法(Time Series Analysis Particle Swarm Optimization, TSAPSO)是一种基于时间序列分析的PSO算法。

该算法采用时间序列分析方法，通过分析时间序列间的关系，提高了算法的全局搜索能力和精度。

同时，该算法还可以克服传统PSO算法的早熟收敛问题。

4. 多策略筛选算法的PSO算法多策略筛选算法的粒子群算法(Multiple Strategy Filtering Particle Swarm Optimization, MSFPSO)是一种新型的PSO算法。

该算法采用多个策略进行迭代，通过筛选和动态调整策略，以达到最优解。

该算法具有较强的适应性和搜索性能，可应用于各种优化问题。

一种改进的CPSO-LSSVM软测量模型及其应用

木
摘
要：针对Leabharlann 小二乘支持向量机（Ｌｓ — ＳＶＭ）在处理大规模数据集的回归和分类问题时缺少支持向量所具有的稀疏性和难以
确定最佳模型参数值的问题，提出一种改进算法，利用样本间马氏距离分析样本相似程度，剔除部分相关样本，对样本集进行约
第３５卷第１期２０１４年１月
仪器仪表学报
ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｉｆｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ
Ｖ０１．３５Ｎｏ．１
Ｊａｎ．２０１４
ｔｈｅａｂｏｖｅｄｒａｗｂａｃｋｓｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓｄｉｓｔａｎｃｅａｍｏｎｇｓａｍｐｌｅｓｉｓｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｓａｍｐｌｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ
ＺｈｉｇａｏＱｉａｏＺｏｎｇｌｉａｎｇ，ＺｈａｎｇＬｅｉ，ＺｈｏｕＪｉａｎｘｉｎ，ＳｉＦｅｎｇｑｉ，Ｘｕ
（Ｊ．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥｎｅｒｇｙＴｈｅｒｍａｌＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌｆＭｉｏｎ￣ｔｒｙｆＥｏｄｕｃａｔｉｏｎ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９６，Ｃｈｉｎａ；２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｆＭｅｏｃｈａｎｉｃａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮａｎｊｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｅｍｉｈｃａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００４８，Ｃｈｉｎａ）

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

改进的变尺度混沌粒子群算法及其应用

（．军械工程学院光学与电子工程系，河北石家庄０００；２１５０３．解放军６８８队，河南济源４９０；３９部５００
３．军械工程学院导弹工程系，河北石家庄０００）５０３
摘要：针对粒子群算法（ＳＰ０）存在局部最优及后期收敛速度慢等问题，提出一种改进的变尺度混沌粒子群算法（Ｍ— Ｉ
ｖｒｅｃ，ｔｕｕｆｉ，ｕｉｇｃａｔａｔｌｓｔｅｌｃｏｗａｍａｔｌｓｔｃｅｓａｔｌａｉｔ．Ｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｅｇｎｅｏｊｍｐｏｔｏｔｓｎｈｏｉｐｒｉｅｏｒｐａｅｓｍｅｓｒｐｒｉｅｏｉｒａｅｐｒｉｅｖｒｙｉｌｔｅｕｔｃｃｃｎｃｅｏ
（．Ｄｅａｔｎｆｔｓｎｌｔｎｃｎｉｅｒｇｒｎｎｅｎｉｅｉｏｌｅｈｉｈａｇ０００，Ｃｉａ１ｐｒｍｅｔｉｄＥｅｒｉＥｇｎｅｉ，ＯｄａｃｇｎｒｇＣｌｇ，Ｓｉａｕｎ５０３ｈｎ；ｏＯｐｃａｃｏｓｎＥｅｎｅｊｚ
ｍａａｔｌｃｎｅｅｔｔｅｃａｔｉｔｒａｃ，ｗｈｃｏｌｒｖｈｏｖｒｅｃｈｒｃｅ，ｉｕｅ．Ｉａｅｏｃｌｏ — ｌｒｉｅｅｔｒｄｍｕａｉｈｏｉｄｓｕｂｎｅｐｃｖｃｉｈｃｕｄｉｍｐｏｅｔｅｃｎｅｇｎｅｃａａｔｒｓｓｄｎｃｓｆｌａｎｏｃ

一种改进的混沌粒子群优化混合算法

ｐｅａｕｅｃｎｅｇｎｅｒｍｔｒｏｖｒｅｃ
由Ｐｉｅｌ先提出的一种基于种群并行随机搜索ｒＩｃｌ首的新型进化算法— —差分进化算法，对当前种群进行重组、变异和选择操作产生新一代种群，并逐步使种群进化，实现全局最优解的搜索，已成功应用于函数
收敛速度陕，但在进化后期容易陷入局部极小点、收敛速度慢［，算法所能达到的精度较差．针对两者的引缺点，笔者在文献［】础上，将混沌变异操作引入９的基
中图分类号：Ｔ１Ｐ８文献标志码：Ａ文章编号：１０．７Ｘ（０２１０５００９６１２ｄａｇｒｔｍｆｔｅｉｐｒｖｄｃａｔｃｐａｔｃｅｓｒｐｉｉａｉｎｈｂｉｌｏｉｈｏｍｈｏｅｈｏｉｒｉｌｗａｍｏｔｍｚｔｏ
粒子群算法进行协同进化，并且将混沌变异操作引入其中，加强算法的局部搜索能力．通过对３个标准函数进行测
试，仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化（ＥＳ算法相比，全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高．ＤＰＯ）关键词：混合算法；差分进化；粒子群优化；协同进化；混沌变异；早熟收敛
ＯＩＡＮａｓａｌＸｉｏｈｎ１，１
１ＣｏｌｇｆｈｓｃｌｃｅｃｎｎｉｅｒｎｅｈｏｏｙＹｉｈｎＵｎｖｒｉ，ｃｕ３００Ｃｈｎ．ｌｅｏｙｉａｉｎｅａｄＥｇｎｅｇＴｃｎｌｇ，ｃｕｉｅｓｔＹｉｈｎ３６０，ｉａｅＰＳｉｙ２ＳｈｏｆｎｏｍａｉｎＳｉｎｅｎｉｅｒｇＣｅｔａｏｔｉｅｓｔ，ａｇｈ０８，ｉａ．ｃｏｌＩｆｒｔｃｅｃ＆Ｅｇｎｅｎ，ｎｒｌｕｈＵｎｖｒｉＣｈｎｓａ４１０３ＣｈｎｏｏｉＳｙ

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

改进粒子速度和位置更新公式的粒子群优化算法

改进粒子速度和位置更新公式的粒子群优化算法粒子群优化算法的粒子速度和位置更新公式是算法的核心，它直接影响算法的收敛速度和最终结果的精度。

虽然标准的粒子速度和位置更新公式已经取得了一定的成功，但是还有很多改进的空间。

下面是一些改进粒子速度和位置更新公式的方法：1. 自适应通信因子：传统的粒子群优化算法中，通常设定一个固定的通信因子，如c1=c2=2。

这样的设置可能并不是最佳的，因为它无法适应不同的问题和不同的搜索阶段。

因此，可以采用自适应通信因子策略，根据实际情况动态调整通信因子的大小，使得算法能够快速收敛并取得更好的结果。

2. 惯性权重：惯性权重是指粒子的历史速度在速度更新中所占的比重，通常设定为一个固定的值，如w=0.729。

但是，这个值的设定并不是最优的，因为它无法适应不同的搜索阶段和不同的问题。

因此，可以采用自适应惯性权重策略，根据实际情况动态调整惯性权重的大小，以构建更加有效的搜索方向。

3. 非线性速度更新：传统的粒子群优化算法中，粒子速度的更新公式是线性的，即v(t+1)=wv(t)+c1r1(p-x)+c2r2(g-x)，其中w是惯性权重，c1和c2是通信因子，r1和r2是0到1之间的随机数，p和g分别是个体最优解和群体最优解。

这种线性的速度更新公式可能无法很好地描述粒子的真实运动情况，因此可以采用非线性速度更新公式，例如Sigmoid函数、双曲正切函数等，以更好地描述粒子的真实运动轨迹。

4. 优化辅助信息：粒子群优化算法的速度和位置更新公式都是基于当前粒子状态和历史信息设计的，但是它们并不一定考虑了问题本身的特点，因此可能存在一些优化的空间。

因此可以采用优化辅助信息的方法，例如问题难度、搜索空间特点、算法历史性能等，来更好地指导速度和位置的更新，从而加速算法收敛并提高结果质量。

这些方法的具体实现需要考虑问题本身的特点和实际情况，但是它们都有一个共同的目标，即改进粒子速度和位置更新公式，以提高算法的收敛速度和最终结果的精度。

改进的混沌粒子群算法求解车辆路径问题

ｓ）０基础上，引入逻辑斯特函数，惯性权重因子Ｗ进行非线性调整，高了算法的寻优能力，效避免了算法对提有陷入局部最优并防止过早收敛。采用该算法应用于车辆路径问题，真结果表明该与标准遗传和双种群遗传算仿
ＰＯａｇｒｈｔｍｐｏｅｔｅａｉｔｏｆｄｔｅｂｓｓａｍｎｏｏｅｃｍｅｔｅｓｏｃｍｉｇｏａｐｄｉｏａｎｍａＴｓＳｌｏｔｍｏｉｒｖｈｂｌｙｔｎｈｅｔｗｒａｄｔｖｒｏｈｈｒｏｎｆｔｐｅｎｌｃｌｍｉｉ．ｅｔｉｉｉｔｒ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．１０８ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０１１．２ｓ
Ｉｒｖｄｃａｓｐｒｉｌｗｒｏｔｚｔｎａｇｒｔｍｏｅｉｌｏｔｇｐｏｌｍｍｐｏｅｈｏａｔｅｓａｍｐｉａｉｌｏｉｃｍｉｏｈｆｒｖｈｃｅｒｕｉｒｂｅｎ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｉａｅｒｐｓｄａｍｐｏｅｈｏａｔｃｅｓａｌｐｉｚｔｎａｇｒｈｆｒＶＲＰＢｓｄｏｌｓｉａｈｏｈｓｐｐｒｐｏ Байду номын сангаас ｅｎｉｒｖｄｃａｓｐｒｌｗｒｏｔｉｎｍｉａｉｌｏｉｍｏｏｔ．ａｅｎｃａｓｃｌｃａｓ
距独立于种群规模大小、空间的维数以及每维搜索范围。Ｄ解

一种改进型粒子群算法求解资源优化配置问题

文章编号：１Ｏ０１ — ４３７３（２Ｏ１４）Ｏ３ — ０１０４ — ０４
ＤＯＩ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１００１ — ４３７３．２０１４．０３．０２１
一
种改进型粒子群算法求解资源优化配置问题
ｗａｒｄ．，ｒｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｍａｋｅｓｆｕｌｌｕｓｅｏｆｓｐｅｅｄａｎｄｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｓｅｌｆ — ｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｓｈａｒｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
ｔｉａｗｅｉｇｈｔａｎｄｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｔｈｅｉｎｅｒｔｉａｌｅａｒｎｉｎｇｆａｃｔｏｒｗｉｔｈｃｈａｎｇｉｎｇｏｆｉｎｅｒｔｉａｗｅｉｇｈｔｉｓｐｕｔｆｏｒ —
ｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄ，ＳＯｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇｔｈｅａｉｍｉｎｇｉｎｅｒ —
ＡｎＩｍｐｒｏｖｅｄＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｆｏｒＳｏｌｖｉｎｇＲｅｓｏｕｒｃｅＡｌｌｏｃａｔｉｏｎＰｒｏｂｅｉ．ＷＵＺｅ — ｂｉｎｇ

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

一种改进粒子群优化算法在入侵检测中的应用

随着神经网络、数据挖掘、遗传算法等智能算法的发展，入侵检测系统向着智能化的方向发展是
一
个必然的趋势。自Ｌｅｅ…将数据挖掘方法引入
子ｃ和ｃ２）做了改进，使得变化的参数更能匹配动态搜索的算法特性，然而这种改进是有限的。文献［６］引入了基于遗传算法中基因突变的观点，当
保持粒子飞行的多样性，但这种突变是被动的，而
且会以很高的概率再次被吸引回以前的最优解，效率低下。文献［７］提出了在算法迭代过程中，每
个粒子会额外生成与迭代次数相同的粒子，并与当
侵检测算法有两个关键参数—— 聚类半径尺和阈值Ｑ，它们分别用来动态地确定网络数据集的聚类个数和聚类属性（正常聚类或者异常聚类）。这两个参数值的选取将直接影响到入侵检测的性能，但传统的粒子群优化算法对两个关键参数的优化效果
到入侵检测以来，关联分析、序列挖掘、聚类分析和数据分类等算法被融入入侵检测技术中。基于数据挖掘的入侵检测技术可以从海量的数据中提取
粒子的适应值随着迭代次数的增加不发生改变时，
就以一定的突变概率和突变步长改变粒子的速度，
第２期
卢辉斌等
一种改进粒子群优化算法在入侵检测中的应用
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算法，并将其用于对动态聚类入侵检测算法两个关
键参数的优化。试验结果表明动态聚类入侵检测算法的检测率和误报率明显得到改善。注意，该算法虽然有两个粒子群但总的粒子数目保持不变。