一种求解典型JSP的改进离散粒子群优化算法

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粒子群优化算法的改进

粒子群优化算法的研究方向
• 参数的选择与优化. • 参数w 控制了粒子的全局搜索能力与局部搜索能
力之间的平衡,为此如何构造一个惯性权重的自适应调整模型,达到控制粒子的全局搜索能力与局部搜索能力之间的平衡是今后研究的一个重要方向. 同时,加速因子c1 和c2 协同控制着算法朝最优解方向的进化,决定了收敛精度和早熟的平衡问题, 因此如何构造一个加速因子的协调模型同样十分重要.
• w0-0.5<w<w0+0.1。试验证明该方法提高了粒子群收敛的精度，加强了全局搜索的能力。
常见粒子群优化算法的改进
• 速度上限选择 • 粒子的最大速度Vmax 控制粒子绝对速度上限，以免
粒子的位置坐标越出搜索空间。标准PSO 算法中， Vmax 取固定值，在大范围搜索之后，应有细致的局部区域搜索过程。因此，较好的做法应该是，在PSO 算法的开始Vmax 取较大值，以利于算法的大范围搜索；在算法的后期Vmax 取较小值，以利于算法的局部搜索。例如，给Vmax 引入一个权重λ=（runmax-run）/runmax，λ 从1 到0 线性递减。应该说明，通常可以设置Vmax 为整个搜索空间大小，例如位置矢量分量-5≤xi≤5，则可取Vmax=10。有些研究者认为，已经在速度更新公式中使用了收缩因子或惯性权重，最大速度的限制是多余的，至少没有它也能保证算法收敛。但是，在许多情况下， Vmax 对最优值的搜索仍有改善作用。
结果显示对单峰函数繁殖法虽略加快了收敛速度却不如基本pso和ga找到的解好而对于多局部极值的函数繁殖pso不仅加快了收敛速度而且找到了同样好或更目前大多数研究者主要还是致力于pso算法的应用研究很少涉及对算法内部机理的数学分析表现pso算法中位置和速度的构造及参数的设计理论不成熟

改进的粒子群优化算法(APSO和DPSO)研究【精品文档】(完整版)

大连理工大学硕士学位论文改进的粒子群优化算法（APSO和DPSO）研究姓名：张英男申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：滕弘飞20080601大连理工大学硕士学位论文摘要粒子群优化(PSO)算法由Kennedy和Eberhart于1995年提出，是群体智能优化方法中具典型代表性的算法，具有广泛的应用领域，例如神经网络训练，工程优化等。

PSO的基本思想是群体中的每一个成员通过学习患身和群体中其他成员的信息以决定下一步动作，即一个粒予通过追随两个目标点(分别代表离身信息和其他成员信息) 进行寻优，第一个譬标点为囊身历史最优点，第二个冒标点有两种：～种是种群最优点(称为全局版PSO)，另一种是邻域最优点(称为局部版PSO)。

PSO计算简单有效、鲁棒性好。

僵是，PSO最大弱点是在处理多峰溺数优化闯题时，容易出现晕熟收敛，并且搜索后期的局部搜索能力较差。

如何解决上述问题并进一步提高PSO的性能，～直是PSO 研究的重要开放性课题。

本文的研究目的，～是从理论方法上研究一种性能较好算法，二是从应用上将这种方法既用于高效求解函数优化又用于求解Packing问题，最终期望用它作为求解卫星舱布局设计混合方法中的有效组成部分。

由此，本文尝试从研究修改粒子搜索路径的角度，通过构造新的速度更新公式，提出了两种改进的粒子群优化算法，分别为活跃目檬点粒子群优化(APSO)算法和搽测粒子群优纯(DPSO)算法，并应用予求解匾数优化和约束布局优化问题。

本文的工作主要包括以下两个方面：(1)提出了一种活跃目标点粒子群优化(APSO)算法。

基本思想是，在标准PSO速度更新公式中引入第3个目标点，称为活跃目标点，从而构成新的基于3圈标点速度更新机制的粒子速度更新公式。

APSO的优点是较好地竞服了PSO的早熟收敛问题，并兼具复合形法射线搜索的能力；缺点是增加了一定的额外计算开销。

(2)提出了～种探测粒子群优化(DPSO)算法。

一种改进的粒子群优化算法

一种改进的粒子群优化算法作者：王皓来源：《山东工业技术》2013年第13期【摘要】为了避免粒子群优化算法早熟收敛，本文提出了一种改进的粒子群优化算法。

为保持解的多样性，采用种群分组策略，并根据邻域内粒子的选择概率，选择粒子。

仿真实验结果表明，本文算法优于GPSO算法。

【关键词】粒子群；多峰问题；邻域粒子群优化算法（PSO）是一种模拟鸟群社会行为的群体搜索算法[1]，是由Kennedy和Eberhart在1995年提出。

粒子群的概念的最初意图是形象地模拟鸟群的优雅而不可预测的行为，目的是发现统御鸟群同步飞行的模式，以及在最优形式重组时突然改变方向的模式。

PSO 的应用十分简单，已经广泛地应用于科学，工程等领域。

虽然PSO算法在解决多数优化问题时表现出色，但在解决复杂的多峰值优化问题时，标准PSO很容易陷入局部最优[2]。

在全连接PSO算法中（GPSO），每个粒子都可以跟其他粒子通信，算法的收敛速度快，但容易陷入局部最优。

一些学者的研究表明，LPSO中每个粒子只与最近的邻居沟通，算法需要更长的迭代次数，但是求得解得质量会更好。

因此本文将GPSO和LPSO相结合，提出基于分组策略的改进的粒子群算法，避免算法陷入局部最优。

1 标准粒子群算法一个由m粒子组成的群体在D维搜索空间中以一定的速度飞行，每个粒子在搜索时，考虑到了自己搜索到的历史最好点和群体内其他粒子的历史最好点，在此基础上进行位置的变化。

粒子的位置和速度根据如下方程进行变化：其中，第i个粒子的位置表示为：xi=（xi1，xi2，…，xiD）；第i个粒子的速度表示为：vi= （vi1，vi2，…，viD），1≤i≤m，1≤d≤D。

c1和c2为学习因子，r1j（t）和r2j（t）是[0，1]的随机数。

yi是粒子i的个体最佳位置，j 表示群内粒子所经过的最好位置。

2 改进的PSO算法在全连接PSO算法中（GPSO），每个粒子都可以跟其他粒子通信，算法的收敛速度快，但容易陷入局部最优。

一种改进的粒子群优化快速聚类算法

［２］文献［提出了一种码方法和目标函数进行了改进．Ｃｕｉ等人将混合ＰＳＯ聚类算法用来进行文档聚类１．１３］
基于约束的粒子群聚类算法，利用粒子群的特征在数据集中有指导地随机搜索聚类中心向量．已有的粒子群优化聚类算法都直接对ｍ个聚类中心的ｄ维样本向量进行编码，当样本维数较大时，计算量也较大，且在进可能会取到不符合样本实际情况的数值．化过程中ｄ维样本的值在一定范围内变化时，在此基础上，笔者提出了一种简化但有效的粒子编码方式，通过计算经过样本属性规范化处理的数据集的相异度矩阵，结合新的粒子编码方式和相异度矩阵进行基于粒子群的Ｋ均值，采用了最小化所有样本与取得了较好的聚类效果．类簇中心距离作为适应度函数，
通过直接用样本编号进行编码消除了样本属性维数对算法复杂度的影响如样本数据集含有6个类每类有10个属性按照原算法的编码规则则每个粒子维数为60维而按文中方法编码只有6维减少了计算复杂度文中方法还避免了现有粒子群聚类算法在聚类过程中出现空类簇的情况
２０１２年１０月第３９卷第５期
西安电子科技大学学报（自然科学版）
聚类作为数据挖掘的一个重要研究分支，被广泛应用于模式识别、决策支持、图像处理等领域，是最重要的数据分析方法之一．聚类是根据数据集中样本之间的相关性将其划分为若干类簇的过程．聚类的目的是使不同类簇之间样本的相似度较小．同一类簇内样本的相似度较大，聚类算法大体上可以分为划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法，其中划分方法和层次方法最为常用．基于划分的聚类算法主要为Ｋ－Ｍ如Ｋ中心点方法以及二ｅａｎｓ及其变种，分划分聚类；层次聚类方法主要有Ｕ如利用层次方法的平衡迭代规约和聚类的ＰＧＭＡ以及一些改进算法，基于簇间的互联性进行合并的ＲＯＢＩＲＣＨ算法、ＣＫ方法以及探查层次聚类动态建模的Ｃｈａｍｅｌｅｏｎ方法１．基于划分的方法具有简单、快速、能有效处理大数据集的优点，但Ｋ均值等划分算法对初始质心敏感，不同

一种改进的粒子群优化算法

一种改进的粒子群优化算法摘要：介绍基本粒子群优化算法的原理、特点，并在此基础上提出了一种改进的粒子群算法。

通过在粒子初始化时引入相对基的原理使粒子获得更好的初始解，以及在迭代过程中引入变异模型，部分粒子生成相对应的扩张及收缩粒子，比较其适应度，保留最佳粒子进行后期迭代，使算法易跳出局部最优。

通过经典函数的测试结果表明，新算法的全局搜索能力有了显著提高，并且能够有效避免早熟问题。

Abstract: This paper introduces the principles and characteristics of Particle Swarm Optimization algorithm ，and puts forward an improved particle swarm optimization algorithm. It adopted Opposition-Based Learning in initialization to get a better solution and adopted variation model which make some particles generate two corresponding shrink and expand particles and keep the best fitness particle iterate in later iteration to avoid getting into local minumum. The experimental results of classical function show this algorithm improves the global convergence ability and efficiently prevents the algorithm from the local optimization and early maturation. 关键词：粒子群优化算法；相对基；变异模型Key words: Particle Swarm Optimization （PSO ）；Opposition-Based Learning ；variation model中图分类号：TP301.6 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2011）07-0161-020 引言粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization ，PSO ）是一种新型的仿生算法，由Kennedy 和Eberhart 于1995年提出[1，2]。

一种改进的粒子群优化算法

一种改进的粒子群优化算法作者：金丽兰王志刚夏慧明来源：《价值工程》2013年第23期摘要：粒子群优化算法是由Kennedy和Eberhart[1，2]在1995年提出的一种基于群体智能的随机进化算法，是在鸟群、鱼群和人类社会行为规律的启发下提出来的。

针对粒子群优化算法容易陷入局部极小的缺陷，对粒子群优化算法的速度进化公式进行改进，将粒粒子行为基于个体极值和全局极值变化为基于个体极值的加权平均、全局极值和按概率选择其它粒子的个体极值。

新算法更符合生物的学习规律，使得粒子充分利用整个种群的信息，保证了群体的多样性。

Abstract： Particle swarm optimization algorithm is proposed by Kennedy and Eberhart[1，2] in 1995， which is a stochastic evolutionary algorithm based on swarm intelligence and is inspired by birds， fish and human social behavior. Aiming at the defect that particle swarm optimization algorithm is easy to fall into local minimum， the speed of evolution equation of particle swarm optimization algorithm is improved， the particle behavior of individual extremum and global extreme changing into individual extremum based on weighted average， the global extremum and other particles chosen by probability. The new algorithm is more consistent with the laws of biological learning， making full use of the information of the whole population of particles and ensuring the diversity of the group.关键词：粒子群优化算法；群体智能；进化计算Key words： particle swarm optimization；swarm intelligence；evolutionary computation中图分类号：TP301.6 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）23-0235-020 引言算法收敛近年来受到学术界的广泛重视，主要是由于它的速度快、设置参数少、实现简单，现在，粒子群优化算法在模糊系统控制、模式分类、神经网络训练、函数优化以及其它工程领域都得到了广泛的应用。

一种改进的粒子群优化算法

一种改进的粒子群优化算法粒子群优化（PSO）算法是一种进行全局最优搜索的新的优化算法。

它使用粒子的集体行为来模拟搜索过程，有效地解决了全局优化问题。

然而，现有的PSO算法存在一些缺点，例如收敛性能差，搜索能力受到环境参数限制等。

本文提出了一种改进的PSO算法，改进后的算法可以通过改变粒子群的初始位置和更新规则来提高算法的收敛性能，并增强算法的搜索能力。

关键词：粒子群优化，全局优化，改进，环境参数1论粒子群优化（PSO）算法是一种基于群体行为的全局优化算法，由Kenneth Ostrand，James Kennedy和Russel Eberhart于1995年首次提出。

该算法借鉴了群体寻找粮食的行为，可以实现全局最优搜索。

该算法应用范围广泛，可用于经济、工程、科学等多个领域。

然而，现有的PSO算法存在一些问题，例如收敛性能低，高维搜索的效率较低等。

为了解决这些问题，本文提出了一种改进的PSO算法。

2理粒子群优化算法以群体寻找粮食的行为为基础，以形状及空间位置描述参与优化的搜索单元，在较短的时间内可以完成较大规模的优化搜索。

算法的改进包括以下两个方面：(1)变粒子群的初始位置。

一般来说，PSO算法将所有粒子群初始化在全局搜索区域之内。

改进的PSO算法将粒子群初始化在全局搜索区域的多个子区域中，从而可以有效地改善算法的收敛性能，提高搜索速度。

(2)变更新规则。

粒子群优化算法的粒子在全局视角下进行搜索，但现有的PSO算法的搜索能力有限，无法满足使用者的高维搜索要求。

为了解决这个问题，本文提出了一种改进的更新规则，该规则将原来仅有的全局更新规则和局部更新规则结合在一起，改进后的搜索能力可以超过现有算法。

3验为了验证算法的效果，本文进行了一系列仿真实验，采用DeJong 函数、Rastrigin函数以及Griewank函数进行实验，模拟多维空间中的最优搜索。

实验结果显示，改进的PSO算法比现有算法具有更高的收敛速度和更好的最优性能，这说明改进后的算法可以满足用户对高维最优搜索的需求。

改进元胞粒子群算法求解JSP问题

２０１５年第１期
信息通信
ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ＆Ｃ０ＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ
２０１５
（总第１４５期）
（Ｓｕｍ．Ｎｏ１４５）
改进元胞粒子群算法求解ＪＳＰ问题
吴正佳，蔡保健，查靓，孟荣华，何海洋
２元胞粒子群优化算法
２．１元胞空间及邻居模型
２．１．１元胞空间
．
＝ｃａ（Ｐ￣ｂｘ）＋ｃ２６ｆ × ）
．（３）
元胞自动机中最为常见的空间结构为二维空间，一般有
其中，表示粒子ｉ在第ｔ代的位置；Ｐｂ，表示粒子ｉ的历史最优位置；Ｌｉｂ表示粒子ｉ的邻居最优位置； “ ＋ ”表
（１）
（２）
Ｚ件＝Ｚ－Ｉ－件
１作业车间调度问题描述
作业车间调度问题（Ｊｏｂ．ｓｈｏｐＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇＰｒｏｂｌｅｍ，ＪＳＰ）
其中，ｗ为惯性权重；ｒ和ｒ２为【０，１］上的均匀分布的随机
（三峡大学机械与动力学院，湖北宜昌４４３０００）
摘要：为求解离散ＪＳＰ（作业车间调度）问题，设计了基于四方形网格的元胞粒子群算法。引入变异策略增强了算法跳出局部最优的能力，对每代粒子群引入变邻域搜索提高了算法的局部搜索能力。数值实验表明，改进的元胞粒子群优化算

一种改进的粒子群优化算法

一种改进的粒子群优化算法徐仙伟;杨雁莹;曹霁【摘要】标准粒子群算法能够解决各类优化问题,得到了广泛的应用,也引起很多研究人员的关注.为了提高全局搜索能力,使其不易陷入局部最优,提出了一种新的优化策略.首先,采用了佳粒子的概念,每次更新时,对所有粒子进行排序;然后,在此基础上,对所有的粒子进行评估,衡量每个粒子是否可以保留;最后,删除那些不符合保留要求的粒子,同时生成相应数目的新的粒子,以保持种群的规模,从而提高种群的整体适应性能.实验数据表明,新算法提高了算法的性能,具有更好的全局性能.【期刊名称】《长春工程学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(016)004【总页数】4页(P100-103)【关键词】粒子群算法;优化;淘汰【作者】徐仙伟;杨雁莹;曹霁【作者单位】南京森林警察学院信息技术系,南京210023;南京森林警察学院信息技术系,南京210023;南京森林警察学院信息技术系,南京210023【正文语种】中文【中图分类】TP3011995年，受到自然界鸟群运动模型的启发，Kennedy和Eberhart[1]提出了一种基于鸟群运动的优化搜索算法——粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization， PSO)。

这种算法的思路是把所求的解在问题空间中可能的位置，视为鸟群在运动模型中的栖息地，然后通过个体之间的信息传递，逐步把求解过程中较好的解出现的可能性提高，并且引导群体中所有的粒子都向着可能的解的位置不断靠拢聚集[1-4]。

经典PSO算法是一种基于智能群体方法的计算技术，优势在于简单而又容易实现，同时又有深刻的生物背景，更进一步而言，也包括其没有许多参数需要调整，具有较高的使用价值。

大量的研究表明经典PSO算法对于单目标优化问题而言，与其他演化算法相比较，其收敛速度更快，需要设置的参数更少，数学描述更加简单[4]。

因此，经典PSO算法得到了很多学者的广泛研究，在很多领域得到了应用，产生了很多研究成果。

改进的粒子群优化算法(APSO和DPSO)研究的开题报告

改进的粒子群优化算法（APSO和DPSO）研究的开题报告一、选题背景与意义随着计算机技术的不断进步，优化算法在工业、经济、科学和技术等领域中的应用越来越广泛。

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体行为的全局优化算法，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。

PSO算法以群体的方式来寻找最优解，具有简单易实现、求解速度快、不需要导数信息等优点，在大多数实际问题的求解中都表现出了较好的性能，因而受到了广泛的关注。

传统PSO算法中存在一些问题，如算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等。

为了克服这些问题，许多学者对PSO算法进行了改进，提出了许多变体算法，其中包括自适应粒子群优化算法（Adaptive PSO，APSO）和动态粒子群优化算法（Dynamic PSO，DPSO）。

APSO算法通过根据迭代次数和粒子适应度值等参数自适应调整粒子的速度和位置来增强算法全局搜索能力。

DPSO算法中，每个粒子被分配到不同的环境中，使得粒子能够在更长的时间内探索多样性，从而有效避免陷入局部最优解。

因此，对PSO算法的改进研究对于优化算法的进一步发展和实际应用具有重要的意义。

二、研究内容本课题将对APSO和DPSO算法进行研究，具体工作如下：（1）对PSO算法进行介绍，包括算法原理、框架和基本流程。

（2）阐述APSO算法的原理和流程，并对改进的效果进行分析和比较。

（3）介绍DPSO算法的原理和流程，并对改进的效果进行分析和比较。

（4）通过算例和实验验证两种算法的优化效果。

三、研究方法本研究将采用文献调研和实验分析相结合的方法，具体工作如下：（1）文献调研查阅相关文献，包括PSO算法及其改进算法的原理、研究成果和应用案例等，了解算法的优点和不足，并对改进方法进行分析和比较。

（2）算例分析通过具体的优化问题，验证APSO和DPSO算法的优化效果，分析其相对优缺点，并对算法的参数进行调整和优化。

学生成绩查询系统

西京学院《Java Web开发技术》项目报告题目：学生成绩查询系统院系： _____________ 机电技术系________________专业： ___________ 计算机应用技术______________姓名： ________________ 马進___________________学号： _____________________________指导教师： _______________ 张茗芳 __________________20 年月目录一、设计目的 (1)二、 ................................ 设计思路2三、 ................................ 具体实现3四、 ...................................... _项目体会和小结. (6)五、参考文献 (6)一、设计目的1.通过开发具体系统，了解并熟悉JSP2.通过设计并实现系统，逐渐提高自己的开发能力二、设计思路rs二sql.executeQuery(c on ditio n1);查询是否有学号是 number 的学生if(n um>0) returntrue; %>catch(SQLExcepti on e) { retu rn false;} } <%! Stri ng del(Stri ng number) // 删除学号是number 的学生"删除失败";} } else rs 二sql.executeQuery(c on diti on);catch(SQLExcepti on e) { return rs; } }%> 5.数据库信息删除代码 <%! boolea n query(Stri ng n umber)//Conn ecti on con=n ull;Stateme nt sql 二nu ll;ResultSet rs=null;catch(ClassNotFo un dExcepti on e) {}try{ co n 二DriverMa nager.getCo nn ectio n("jdbc:odbc:grade","sa","123456");sql=c on .createStateme nt();Stri ng co nditio n 二"SELECT * FROM stude nts where numbe r = "+ ""'+number+""'rs=sql.executeQuery(c on diti on); i nt nu m=0;while(rs. next()) n um++ ; con .close();else return false ;if(query (nu mber)) { Conn ecti on con 二n ull;Stateme nt sql 二n ull;ResultSet rs=null;catch(ClassNotFo un dExcepti on eve nt) { try{ con 二DriverMa nager.getCo nn ecti on ("jdbc:odbc:grade");sql=c on .createStateme nt();//删除操作Stri ng deleteALL 二"DELETE FROM stude nts WHEREnumber"+" = "+""'+number+""';sql.executeUpdate(deleteALL); con .close();return "删除成功";}catch(SQLExcepti on eve nt){ returnelsereturn "没有这个学号"； }%> 6.数据库获取信息代码 (1) 管理员和登录获取信息 SQL 语句:Stri ng strSQL="select * from logi nwhere xm="+""'+UserNm+"“'+"a nd pw="+"“'+UserPasswd+"“';(2)教师登录获取信息 SQL 语句：Stri ng strSQL="select * from logi n2 where xm="+""'+UserNm+"“'+"a nd pw="+"“'+UserPasswd+"“';(3)学生登录获取信息 SQL 语句：Stri ng strSQL="select * from logi n1 where xh 二"+"'"+xuehao+"'"+"a nd pw 二"+"'"+UserPasswd+"'四、项目体会和小结1.项目体会：本次设计中，我做的题目是：学生成绩管理系统，这个系统对我们来说可以说是相当的熟悉了，因为在我们的生活中很多时侯都用到这个系统。

一种适于求解离散问题的二进制粒子群优化算法计算机应用于软件

Abstract In this paper, the shortcom ing of BPSO is first found by analysing in theory . Then, for overcom ing the shortcom ing, the concep t of“Double 2Structure Coding”of particleπ s position are p roposed. Moreover, using the concep t, we advanced a new binary particle swarm op ti2 m ization that is B inary Particle Swarm Op tim ization w ith Double 2Structure Coding (DS_BPSO ) . The new algorithm not only keep s the virtue of PSO but also adap ts to solve the discrete p roblem s . For random 3 2SAT test instances, the numeral experim ent indicate that DS_BPSO has the advantage over BPSO algorithm. Keywords B inary particle swarm op tim ization Double 2structure coding 3 2SAT p roblem
T
位置 (即个体经验 ) 。又设种群由 s个粒子构成 , 且所有粒子经
收稿日期 : 2006 - 03 - 14。贺毅朝 ,讲师 ,主研领域 : 密码学、智能算法和计

改进的粒子群优化算法

４０７４２００９，３０（１７）计算机工程与设计ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＤｅｓｉｇｎ・人工智能・改进的粒子群优化算法靳雁霞１，韩燮２，周汉昌２（１．中北大学电子与计算机科学技术学院，山西太原０３００５１；２．中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室，山西太原０３００５１）摘要：为改善基本粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度，基于经典ＰＳＯ方法和量子理论基础之上，提出了一种改进的基于量子行为的ＰＳＯ算法１ＱＰｓｏ算法。

新算法中，采用全同粒子系更新粒子位置，并引用混沌思想，对每个粒子进行混沌搜索，试图改善粒子的全局．局部搜索能力和收敛速度以及计算精度。

对经典函数的测试计算表明，改进算法的性能优于经典的ＰＳＯ算法、基于量子行为的ＰＳＯ算法．关键词：粒子群优化算法；量子行为；混沌思想；局部搜索；全同粒子系中图法分类号：ＴＰ３０１．６文献标识码：Ａ文章编号：１０００．７０２４（２００９）１７－４０７４．０３ＩｍｐｒｏｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍＪＩＮＹａｈ．ｘｉａｌ．ＨＡＮＸｉｅ．ＺＨＯＵＨａｎ．ｃｈａｎｇ（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮｏｒｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００５１，Ｃｈｉｎａ；２．ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎＫｃｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＤｙｎａｍｉｃＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，ＮｏｒｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００５１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｆｕｌｌｓｅａｒｃｈｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ，ｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ，ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｒａｔｅａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｅｌｅｍｅｎｔａｒｙｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍ，ｂａｓｅｄｏｎｃｌａｓｓｉｃａｌＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｑｕａｎｔａｔｈｅｏｒｙ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｑｕａｎｔｕｍｂｅｈａｖｉｏｒ－一ｃＱＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｄｅｎｔｉｃａｌｐａｒｔｉｃｌｅｓｙｓｔｅｍｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｕｐｄａｔｅｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｐａｒｔｉｃｌｅａｎｄｃｈａｏｓｔｈｏｕｇｈｔｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｃｈａｏｔｉｃｓｅａｒｃｈｅｖｅｒｙｐａｒｔｉｃｌｅ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｌｙｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｆｕｌｌｓｅａｒｃｈｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ，ｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ，ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｒａｔｅａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｅｌｅｍｅｎｔａｒｙｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｌａｓｓｉｃａｌｆｕｎｃｔｉｏｎｓｈｏｗｔｈａｔｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｓｕｐｅｒｉｏｒｔｏｃｌａｓｓｉｃａｌＰＳＯａｌ・ｇｏｒｉｔｈｍａｎｄＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｑｕａｎｔｕｍｂｅｈａｖｉｏｒ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＰＳＯ）；ｑｕａｎｔｕｍｂｅｈａｖｉｏｒ；，ｃｈａｏｓｔｈｏｕｇｈｔ；ｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈｉｎｇ；ｉｄｅｎｔｉｃａｌｐａｒｔｉｃｌｅｓｙｓｔｅｍ０引言粒子群优化（ｐａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）是一种进化迭代技术，是由Ｋｅｎｎｅｄｙ博士和Ｅｂｅｒｈａｒｔ博士发明的。

一种改进的粒子群优化算法

一种改进的粒子群优化算法袁琳;苑薇薇【摘要】When the PSO algorithm optimization is used in complex problems,it is likely to be trapped at local minima phenomenon, the exploration and exploitation ability of the algorithm were regulated through introducing two criteria in the evolutionary process, the population-fitness-variance and the population-position-variance to preserve population diversity , which can effectively overcome the problem of premature convergence encountered by PSO. In the middle-end of the algorithm, based on the different expression of the particle, the inertia weight adapted by itself , so it can keep the inertia weight diversity. Finally, in this paper, to test four basic math function can improve the optimization capability of it.%针对基本粒子群算法在处理复杂问题时有可能陷入局部极小的现象,引入群体适应度方差及群体位置方差,协调算法的种群多样性,使之能有效地克服基本粒子群算法容易陷入局部收敛的问题.在算法的中后期,根据粒子的表现不同,自适应调整惯性权重,保持群体惯性权重的多样性.通过选取4个基准函数进行测试,验证了改进算法可提高粒子群算法的优化性能.【期刊名称】《沈阳理工大学学报》【年(卷),期】2012(031)003【总页数】4页(P15-18)【关键词】粒子群算法;种群多样性;惯性权重多样性;基准函数测试【作者】袁琳;苑薇薇【作者单位】沈阳理工大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110159;沈阳理工大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110159【正文语种】中文【中图分类】TP18粒子群优化算法是一种基于种群搜索的群智能进化计算技术［1－2］，在标准PSO(Particle Swarm Optimization，粒子群优化)算法中，惯性权重是非常重要的参数。

一种改进的粒子群优化算法

一种改进的粒子群优化算法
王德强;罗琦;祁佳
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2008(44)9
【摘要】粒子群优化算法(PSO)是一种生物进化技术.依据粒子间的相互影响发现搜索空间中的最优解.通过分析基本PSO算法的进化方程,研究了一种具有更好收敛速度和全局收敛性的改进PSO算法.5个典型测试函数的仿真实验表明该改进算法是行之有效的.
【总页数】3页(P80-81,121)
【作者】王德强;罗琦;祁佳
【作者单位】南京信息工程大学,信息与控制学院,南京,210044;南京信息工程大学,信息与控制学院,南京,210044;南京信息工程大学,信息与控制学院,南京,210044【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种改进的粒子群优化算法及其在无人机航路规划中的应用 [J], 李鹏; 李兵舰; 亓亮; 陈凯翔; 李迪
2.一种改进惯性权重的混沌粒子群优化算法 [J], 谷晓琳; 黄明; 梁旭; 焦璇
3.一种改进粒子群优化算法在车辆路径问题的应用研究 [J], 文展;唐康健;李文藻
4.一种改进粒子群优化算法的多机器人地图拼接方法 [J], 陈超;张志昂;丁丽君
5.一种改进的粒子群优化算法 [J], 胡建华;熊伟利
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一种求解离散优化问题的粒子群算法

ｏｔｚｔｏｍｂｅ．ｔｕｅｈｒｓｏｅｎｍｆｎｏｅａｏｎｔａｆｖｌｃｔ－ｄｓｌｃｍｅｔｏｒｔｓｔｐａｅｔｅｐｒｉｌｓＴｈｐｍｉａｎｐｉｉｌｍｓＩｓｓｔｅｃｏｓｖｒａｄｍｕｉｐｒｔｒｉｓｅｄｏｅｏｉｏｙｉｐａｅｎｐａｅｏｕｄｔａｔｅ．ｅｅｈｃｐｏｌｍｆｉｆｒｔｄｎａｃｎｓｌｉｇｃｍｂｎｔｒａｐｍｉａｏａｅｎｏｅｏｒｂｅｏｏｍａｏｎｒｕｄｎｙｉｏｖｎｏｎｉｅｉａｏｌｏｔｚｔｎｈｓｂｅｖｒｍｅＩｓｕｅｒｓｌｉｇｔｅｖｈｃｅｒｕｎｉｉｉｃ．ｔｉｓｄｆｏｖｎｅｉｌｏｔｇｏｈｉｐｏｌｍ．ｐｒｍｅｔｓｌｄｃｔａｒｂｅＥｘｅｉｎａｒｕｔｉｉａｅｔｔＧＰＳｈｓｂｔｒｇｏａｏｖｒｅｃｎａｔｒｃｎｅｇｎｅｒｔ．ｎｃｎｒｓｅＧＡｔｅｌｅｓｎｈＯａｅｔｌｂｌｎｅｇｎｅａｄｆｅｏｖｒｅｃａｅＩｏｔａｔｔｔｅｃｓＯｈｗｉｔｈｈ
Ｋｅｒｓ：ａｔｃｅｓｍｉｏｔｍｉａｏｇｒｔｍ；ｅｅｃｐｒｃｅｓｌｆａｇｒｔｍ；ｅｅｃａｇｒｔｍ；ｅｉｌｕｎｒｂｅｙｗｏｄｐｒｌｗａｐｉｚｔｎａｏｉｉｉｌｈｇｎｔａｔｌＷａｌｌｏｈｉｉＴｉｇｎｔｏｈｉｌｉｖｈｃｅｒｔｇｐｏｌｍｏｉ

一种改进的粒子群算法

PSO算法通过跟踪两个极值来搜索解空间的最优值:一个是每个粒子搜索到的最值,称为个体极值;另一个是整个群体搜索到的最值,称为全局极值.其更新公式表示为:
v÷"=c础+Clj;(p;一诂)+c2Tl(p{一诂)
x}"=#+诗"
(1) (2)
式中,v.-[viI,Vi2,…,v蛔]是粒子的速度;xi=[xil'xi2,…,xi.]是粒子的目前位置;Pi是迄今搜索到的
[3]Nod
M
M,Jannett T C.Simulation of
on
a
I删hybrid
particle嗍optimization a蜘tlInl[c].Atlanta:Proc
8
0f the 36th
South-
esBtem Symp0Bi-m
System Theory,2004:150—153. Multi—Dimensional Comphx Space[J].
2008年
图1
4种方法对Griewank函数性能比较
图2
4种方法对Ackley函数性能比较
参考文献
[1]Kennedy J,Ebe&art
R
C.Particle Swann Olrdmi=dion[C].Piscataway:Proceedin[p of the IEEE International Conferew.e∞
个体最优解;pg是整个群体迄今搜索到的最优解;cU称为惯性权重;cl,c2为常数≮T7是[0,1]仄-N内均匀
分布的随机数.
收稿日期:2008—08—31
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60675043),浙江省科技计划资助项目(C21051)

一种求解典型JSP的改进离散粒子群优化算法

一种求解典型JSP的改进离散粒子群优化算法吴正佳;罗月胜;周玉琼;黄绍雄【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2013(030)008【摘要】According to the Job-Shop scheduling problem which contained NP-hard feature,this paper designed a kind of improved discrete particle swarm optimization algorithm.It introduced the crossover operator and the mutation operator of genetic algorithm to realize the particle updating.It embodied the thought of the variation and simulated annealing algorithm into this algorithm to achieve local search for the global optimal particle neighborhood,which prevented premature convergence of the algorithm well.To solve typical JSP through using the improved algorithm and standard particle swarm optimization algorithm,the calculation results showed that the improved algorithm had a strong capability of global optimization.As for the quality and computation efficiency of integrated solution,the improved algorithm was better than the standard particle swarm optimization algorithm.At the same time,comparing the result of the improved algorithm with other related algorithms in literature,it verified the effectiveness of the improved algorithm.This algorithm can solve the JSP in high quality and effectively.%针对NP-hard性质的作业车间调度问题,设计了一种改进的离散粒子群优化算法.引入遗传算法交叉算子和变异算子来实现粒子的更新,并将变异思想和模拟退火算法思想融入该算法中对全局最优粒子的邻域进行局部搜索,很好地防止了算法出现早熟收敛.通过将该算法和标准粒子群优化算法用于求解典型JSP,计算结果对比表明,改进的算法具有很强的全局寻优能力；就综合解的质量和计算效率而言,改进算法优于标准粒子群优化算法.同时,将该算法结果与文献中其他相关算法结果进行比较,验证了该改进算法的有效性.该算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题.【总页数】5页(P2405-2409)【作者】吴正佳;罗月胜;周玉琼;黄绍雄【作者单位】三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌443002;三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌443002;三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌443002;三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌443002【正文语种】中文【中图分类】TP18;TP301.6【相关文献】1.求解Job-shop问题的改进混合离散粒子群优化算法 [J], 王书锋;肖小城;冯冬青2.一种求解SLA等级感知服务组合问题的多目标离散粒子群优化算法 [J], 尹浩;张长胜;张斌;孙若男;刘婷婷3.一种求解背包问题的改进离散粒子群优化算法 [J], 杨晓燕;温振华4.求解旅行商问题的改进局部搜索混沌离散粒子群优化算法 [J], 程毕芸;鲁海燕;徐向平;沈莞蔷5.改进离散粒子群优化算法求解广义指派问题 [J], 王一川;单甘霖;童俊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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