粒子群算法及其应用研究

粒子群优化算法(PSO)源于对鸟群捕食系统的模拟,是近年来被广为关注和研究的一种智能优化算法。PSO算法属于进化算法的一种,比遗传算法(GA)更简单易实现,且没有交叉和变异操作,需要设定的参数也不多,收敛速度快。目前已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法等领域。目前PSO的研究主要集中在算法本身和算法的应用研究两个方面。     

粒子群算法在湖泊富营养化综合评价中的应用

适当设定湖泊富营养化指标"参照"值,将修正的卡森指数公式中的指标值用相对于"参照"值的指标"相对值"替换,公式中的参数可视为与指标特性无关.对公式中的待定参数采用粒子群算法进行优化,得到对多项指标都通用的营养状态普适指数公式,将优化后的营养状态普适指数公式用于我国不同地域和不同类型的20个湖泊的实例评价,并与其他评价方法进行比较,结果表明该模型具有实用性和可行性.     

求解TSP问题的混合离散粒子群算法

重新定义了离散粒子群算法DPSO的速度和位置公式,使其适宜求解离散问题.针对DPSO易早熟、收敛慢的缺陷,建立局部极小区域的扰动机制,在结合局部搜索算法PSEC后,提出了一种混合离散粒子群算法HDPSO.     

粒子群优化算法在图像边缘检测中的应用

通过分析研究传统的边缘检测方法,提出了应用粒子群优化算法对边缘检测模板系数进行优化,试验结果表明,该方法利用个体在解空间中的随机速度来调整位置,具有很强的随机性,检测结果比传统方法效果好,鲁棒性好,比其他优化算法方便,没有遗传算法交叉变异等复杂过程.     

一种量子粒子群算法的改进方法

针对量子粒子群算法存在的问题,设计基于公共历史的两种群并行搜索的量子粒子群算法.在利用群体历史优质解及最优粒子变异的基础上,对粒子群进行筛选,加快粒子群的收敛速度,并采用两种群并行搜索,防止同时陷入局部极值.通过多个函数的测试,该算法在收敛速度及寻找全局最优方面,都表现出较好的效果.     

弹性粒子群算法在运动估计中的应用研究

针对隔行扫描到逐行扫描转换中出现的运动图像锯齿现象和在去锯齿过程中计算量大的问题，对整个系统中运算量最大的运动估计部分进行算法改进。通过改进的弹性粒子群算法，得到全局最优点，减少迭代次数，降低计算量并提高计算精度。试验证明，改进的弹性粒子群算法对于运动剧烈图像的各方面的性能都有明显提高。     

求解TSP问题的混合离散粒子群算法

重新定义了离散粒子群算法DPSO的速度和位置公式,使其适宜求解离散问题．针对DPSO易早熟、收敛慢的缺陷,建立局部极小区域的扰动机制,在结合局部搜索算法PSEC后,提出了一种混合离散粒子群算法HDPSO．     

基于粒子群优化的BP网络模型在旱涝预测中的应用

旱涝预测为旱涝灾害防御措施的研究提供重要的依据.运用PSO优化的BP神经网络建立了旱涝预测模型.PSO优化的BP神经网络既发挥了BP神经网络在预测领域的优点,同时又结合了PSO算法全局搜索能力强、收敛速度快等特点进行预测.预测结果表明:辽宁省本溪地区11年实测数据对PSO优化的BP神经网络模型进行验证,PSO优化的BP神经网络模型的预测结果明显好于未经优化的,模型精度得到了一定程度的提高,能满足本溪地区旱涝预测的实际需要.     

基于粒子群算法的综合暴雨强度公式

[目的]简化传统方法,得到直接推求综合暴雨强度公式的方法。[方法]采用粒子群算法优化各重现期统一的综合暴雨强度公式的参数,直接推求综合暴雨强度公式,并通过对芜湖市降雨历时资料建立的综合暴雨强度公式的计算结果与传统方法进行了比较。[结果]采用粒子群算法直接推求的综合暴雨强度公式比传统方法的计算结果精度更高,且推求过程更简便。[结论]说明采用粒子群算法直接推求综合暴雨强度公式是可行的。     

粒子群优化算法在点模式匹配中的应用

为了提高计算圆柱体镦粗单位镦粗力上限解的精度,提出了一种基于复杂接触摩擦圆柱体镦粗的上限解法.根据翁克索夫等人提出的镦粗时接触面上摩擦切应力按照库仑摩擦定律、最大摩擦定律及线性分布摩擦定律的组合分布,利用上限法求得了圆柱体镦粗时单位镦粗力上限解,该解和主应力法解析解完全相同,比通常假设接触面上摩擦切应力为某一常数或按库仑摩擦定律分布的上限解要精确得多,同时还指出了圆柱体镦粗时按库仑摩擦定律求单位镦粗力上限解的适用条件.     

基于改进粒子群算法的生鲜农产品配送路径优化研究

以生鲜农产品在途时间最短、配送成本最低为优化目标,构建了农产品配送路径优化问题的模型,采用基于局部精益搜索策略的改进粒子群算法求解该问题。通过仿真实验表明,改进粒子群算法是农产品配送路径优化问题的一种有效方法,对于提高农产品配送效率,降低配送成本有重要的现实意义。     

改进粒子群算法在车问作业调度中的研究

车间作业调度（JSP）是典型的NP难题,传统求解方法都有各自的特色和不足。免疫系统强大的信息处理能力为人工免疫应用提供了丰富的暗示,因此,免疫算法被提出,并逐渐应用于许多工程实际。针对车间作业调度这个优化问题的难处理性,提出了基于免疫粒子群算法（IPA）的JSP求解方法。在该求解方法中,结合免疫原理和粒子群算法应用于JSP的算法流程;算法采用基于操作的编码方式;依据接种疫苗和变异、免疫选择的机制来设计算子。并通过仿真,证明了IPA算法在JSP中的有效性。     

改进粒子群算法在车间作业调度中的研究

车间作业调度（JSP）是典型的NP难题,传统求解方法都有各自的特色和不足。免疫系统强大的信息处理能力为人工免疫应用提供了丰富的暗示,因此,免疫算法被提出,并逐渐应用于许多工程实际。针对车间作业调度这个优化问题的难处理性,提出了基于免疫粒子群算法（IPA）的JSP求解方法。在该求解方法中,结合免疫原理和粒子群算法应用于JSP的算法流程;算法采用基于操作的编码方式;依据接种疫苗和变异、免疫选择的机制来设计算子。并通过仿真,证明了IPA算法在JSP中的有效性。     

一种云自适应粒子群优化的PID控制器设计与应用

针对PID控制器应用于实际的自动电压调节器(AVR)系统,为了有效地寻找AVR系统的最佳PID控制器参数,提出一种基于改进的云自适应粒子群算法的PID参数优化策略。通过建立粒子群优化的PID控制器参数模型,在控制过程中将PID参数(比例、积分、微分)作为粒子群中的粒子,采用控制误差绝对值时间积分函数作为优化目标,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的实时优化。仿真结果表明,该PID控制器可以获得较好的控制性能指标,进而改善AVR系统的瞬时响应特性,具有一定的实用价值。     

带柯西变异因子的量子粒子群算法在电力系统经济调度中的应用

为了避免算法早熟,结合柯西分布具有较长两翼的特点,提出了带柯西变异因子的量子粒子群,对全局最优解进行变异,并结合惩罚函数处理约束条件来求解电力系统经济调度问题。通过对15个机组和40个机组的数值仿真表明,该算法在收敛精度和迭代速度上有较好的效果。     

基于粒子群优化的文本图像倾斜检测

提出一种基于粒子群优化算法和小波变换的无限制文本倾斜检查方法.首先对扫描的文本图像进行小波变换,然后利用小波变换的水平细节子带提取反映图像倾斜的特征,作为粒子群优化算法的适应度函数.最后利用粒子群优化算法在-90°到90°区间进行搜索,得到准确的倾斜角度.由于采用了小波变换,一方面降低了PSO搜索的计算量,又能更好地反映倾斜特征.实验结果表明,该方法能快速准确地检测出各类文本图像的倾斜角度,并具有很好的适应性,不受语言、字体、字号和非文本图形等因素的影响.最后还讨论了粒子数目、迭代次数和适应度函数对算法性能的影响.