简介：介绍了基本PSO算法以及两种典型的改进算法:1)全局邻域模式和局部邻域模式对粒子群优化算法的影响,全局邻域模式粒子群优化算法收敛快,但容易陷入局部极小值;局部邻域模式粒子群优化算法由于粒子倾向于在不同的局部区域搜索因而收敛速度慢,但能在较大程度上避开局部极小值;2)混沌粒子群优化算法,它具有混沌的随机性、遍历性、规律性等特性引导粒子及其组成的群落搜索全局最优解。

简介：摘 要：针对传统粒子群优化算法易早熟收敛的问题，提出一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法。该算法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特征，综合了混沌初始化、惯性权重的混沌调节、位置的边界处理、陷入早熟时的混沌遍历搜索等改进措施, 改善了粒子群的随机性与多样性，较好解决了算法的早熟收敛问题。通过3个典型高维测试函数的实验测试表明：改进的混沌粒子群算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面明显优于传统的粒子群算法。

简介：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。

简介：摘 要：城市交通的出行者是交通网络分析的对象，本文针对固定需求随机用户平衡问题，提出了粒子群优化算法并进行数值实验分析，通过构造初始解；设置约束条件控制迭代步长，根据适应度函数求出粒子自身历史最优位置和群体全局最优位置并更新速度和位置向量；同时在迭代更新过程中保证同一OD对各有效路径上流量之和等于其交通需求，最后达到设置的迭代次数，输出OD对各路径流量。结果表明用粒子群算法求解随机用户平衡问题有效可行，迭代收敛较快。

简介：摘 要：城市交通的出行者是交通网络分析的对象，本文针对固定需求随机用户平衡问题，提出了粒子群优化算法并进行数值实验分析，通过构造初始解；设置约束条件控制迭代步长，根据适应度函数求出粒子自身历史最优位置和群体全局最优位置并更新速度和位置向量；同时在迭代更新过程中保证同一OD对各有效路径上流量之和等于其交通需求，最后达到设置的迭代次数，输出OD对各路径流量。结果表明用粒子群算法求解随机用户平衡问题有效可行，迭代收敛较快。

简介：PSO组播路由算法,杜明辉基于粒子群优化的QoS组播路由算法[J]. ,路由A中的第2个节点7在路由B中不存在

简介：PSO组播路由算法,杜明辉基于粒子群优化的QoS组播路由算法[J]. ,路由A中的第2个节点7在路由B中不存在

简介：PSO组播路由算法,杜明辉基于粒子群优化的QoS组播路由算法[J]. ,路由A中的第2个节点7在路由B中不存在

简介：针对粒子群算法无线传感器网络（WSN）覆盖优化中算法稳定性较差，后期收敛速度慢和易陷入局部最优问题，本文提出了一种自适应扰动混沌的粒子群（AdaptiveDisturbanceChaoticParticleSwarmOptimization，简称ADCPSO）的覆盖增强算法。一是在覆盖范围中应用改进的混沌Tent映射对粒子初始化，提高了种群的求解质量和算法的稳定性；二是采用非线性递减的惯性权重和学习因子自适应操作；三是根据一定概率对粒子位置进行扰动更新，避免粒子陷入局部收敛的问题。仿真结果表明，该算法具有良好的全局搜索能力，稳定性好，提高了网络覆盖率。

简介：摘要：研究了含DG配电网的综合优化问题。首先提出了综合优化的数学模型；针对配电网重构优化中存在大量不可行解的问题，提出了按广义支路编号的粒子编码方法。在几种不同无功功率特性的DG并网方案下，分析了69节点配电网的综合优化问题。

简介：摘要

简介：摘要电力市场下AGC机组的调配问题是辅助服务领域中的一个重要研究课题，合理的选择AGC机组对电网的经济运行很重要。本文提出了采用粒子群优化算法对电力市场AGC机组的调配问题进行探究，依据粒子群算法原理在MATLAB软件中编程对实际系统的AGC机组调配问题进行求解。研究结果表明，改进的PSO算法即可以克服整数规划法的缺点，也能避免了遗传算法复杂的参数设置，且能得到问题的最优解。改进粒子群算法是解决AGC机组调配问题的新方法。

简介：摘要水库优化调度可以很大程度的提高水资源的利用率，有助于缓解当前日益紧张的水资源问题。本文为缓解塔里木河下游水资源日益短缺的现状，实现垦区水资源的统一调配，首先以恰拉水库为研究对象，在分析恰拉水库实际运行的基础上，以灌溉缺水量最小和库损最小为目标，考虑水量平衡、库容等方面的约束，建立恰拉水库的优化调度模型；其次，在基本粒子群算法框架中融入模拟退火算法思想，建立基于改进后的粒子群算法的模型求解方法；最后，对丰、平、枯三个典型年分水库不同供需水情况进行优化调度。结果能够有效减少库损，改进后的粒子群算法计算精度高，跳出局部最优解的能力强，能够平稳快速地得到水库调度方案，该方法为新疆不同水库优化调度提供技术支持。

简介：提出一种以广义柔度矩阵为损伤指标,基于量子粒子群优化算法的结构损伤识别方法.该方法根据结构损伤前后广义柔度矩阵差与结构物理参数变化关系,将结构广义柔度矩阵识别问题转化为优化问题,进而采用系统辨识能力较强的量子粒子群优化算法搜索目标函数最优值,从而达到损伤位置和损伤程度同时识别的双重效果.最后通过简支梁数值模拟对该方法的有效性进行了验证.

简介：针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示：信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21m增长到4.65m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82m下降到0.76m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。

简介：针对自由漂浮状态下的空间机械臂系统，研究了基座姿态扰动最小的轨迹规划问题。首先通过正弦函数参数化机械臂各个关节，在机械臂关节角速度、角加速度以及基座姿态变化范围受限的约束条件下，定义了基座姿态扰动最小的目标函数，然后提出了基于混沌粒子群算法的轨迹优化策略，并给出了具体求解步骤。数值算例结果表明，在满足系统的约束条件下，机械臂关节变化平缓，不存在角速度突变的情况，并且比标准粒子群算法具有更快的收敛速度，在优化轨迹下进行运动仿真，结果表明终止时刻基座姿态扰动为1.3708°(三轴合成)，而梯形规划的姿态扰动为8.5459°，优化后使得姿态的扰动减小84%，从而说明所提出的算法能够有效减小机械臂运动对基座姿态的扰动。

简介：摘要针对PSO算法易早熟、收敛精度差、迭代后期收敛速度慢等问题，提出了一种基于算法参数变化的简化粒子群算法。该算法惯性权重和学习因子分别随迭代次数呈指数函数变化和正弦三角函数变化，使用4个经典Benchmark测试函数进行仿真测试。结果表明本算法能较好收敛到全局最优值，且收敛速度快，收敛精度高，优化性能好。

简介：在土钉支护设计中为了寻找一组最佳设计参数，以达到既经济又安全的目的，将混沌搜索的粒子群优化算法（PSO）应用到基坑土钉支护优化设计中，以单位长度土钉墙的土钉材料造价作为优化的目标函数。该方法保持了PSO算法结构简单的特点，改善了PSO算法的全局寻优能力，提高算法的收敛速度和计算精度。同时，不活动粒子的处理使算法避免了“早熟”现象的出现。工程实例计算表明，该方法是进行土钉支护结构优化设计的有效方法。

简介：排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题.在针对遗传算法在求解该问题时搜索效率较低的情况下,提出了一个基于粒子群的排课算法.在算法设计过程中,考虑排课过程中所出现的各种时间、空间资源的冲突情况,设计了一种基于粒子群优化算法来实现时间和空间两种资源的优化.利用C#程序设计语言实现了基于粒子群算法的排课系统,实验和测试结果也验证了其有效性和系统的可用性.

简介：布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法都属于仿生优化群算法,它们的原理简单、实现方便,在诸多领域得到应用。虽然这两种算法优点明显,但是它们在全局搜索能力、收敛速度等方面存在不同程度的不足,当它们应用于复杂优化问题时,需要采用改进措施来提升其性能。把布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法进行混合,在两种算法平行进化的基础上引入共享机制,使两种算法优点互补。仿真证明,混合算法提升了算法的全局搜索能力和收敛速度,适应性更强,可以应用于复杂的优化问题。