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粒子群优化算法综述 被引量：358
1
作者 杨维 李歧强 《中国工程科学》 2004年第5期87-94,共8页
粒子群优化 (PSO)算法是一种新兴的优化技术 ,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现 ,可调参数少 ,已得到广泛研究和应用。详细介绍了PSO的基本原理、各... 粒子群优化 (PSO)算法是一种新兴的优化技术 ,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现 ,可调参数少 ,已得到广泛研究和应用。详细介绍了PSO的基本原理、各种改进技术及其应用等 。 展开更多
关键词 群体智能 演化算法 粒子群优化
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进化多目标优化算法研究 被引量：398
2
作者 公茂果 焦李成 +1 位作者 杨咚咚 马文萍 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期271-289,共19页
进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.在简要总结2003年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子... 进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.在简要总结2003年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子群优化、人工免疫系统、分布估计算法等越来越多的进化范例被引入多目标优化领域,一些新颖的受自然系统启发的多目标优化算法相继提出;另一方面,为了更有效的求解高维多目标优化问题,一些区别于传统Pareto占优的新型占优机制相继涌现;同时,对多目标优化问题本身性质的研究也在逐步深入.对公认的代表性算法进行了实验对比.最后,对进化多目标优化的进一步发展提出了自己的看法. 展开更多
关键词 多目标优化 进化算法 PARETO占优 粒子群优化 人工免疫系统 分布估计算法
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粒子群优化算法的惯性权值递减策略研究 被引量：308
3
作者 陈贵敏 贾建援 韩琪 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期53-56,61,共5页
为了有效地控制粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,基于递减惯性权值的基本思想,在现有的线性递减权值策略的基础上,提出了开口向下抛物线、开口向上抛物线和指数曲线3种非线性的权值递减策略,并采用Sphere、Rosenbrock、Griewank和Ra... 为了有效地控制粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,基于递减惯性权值的基本思想,在现有的线性递减权值策略的基础上,提出了开口向下抛物线、开口向上抛物线和指数曲线3种非线性的权值递减策略,并采用Sphere、Rosenbrock、Griewank和Rastrigrin这4个标准测试函数测试这些策略对算法的影响.试验结果表明,对于多数连续优化问题,在初始权值和最终权值相同的情况下,凹函数递减策略优于线性策略,而线性策略优于凸函数策略,凹函数递减策略能够在不影响收敛精度的情况下较大幅度地提高粒子群算法的收敛速度. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 惯性权值 递减策略
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一种更简化而高效的粒子群优化算法 被引量：334
4
作者 胡旺 李志蜀 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期861-868,共8页
针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swar... 针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremum disturbed particle swarm optimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(extremum disturbed and simple particle swarm optimization,简称tsPSO)算法.sPSO去掉了PSO进化方程的粒子速度项而使原来的二阶微分方程简化为一阶微分方程,仅由粒子位置控制进化过程,避免了由粒子速度项引起的粒子发散而导致后期收敛变慢和精度低问题.tPSO增加极值扰动算子可以加快粒子跳出局部极值点而继续优化.对几个经典测试函数进行实验的结果表明,sPSO能够极大地提高收敛速度和精度;tPSO能够有效摆脱局部极值点;以上两种策略相结合,tsPSO以更小的种群数和进化世代数获得了非常好的优化效果,从而使得PSO算法更加实用化. 展开更多
关键词 进化计算 群体智能 粒子群优化 极值扰动
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基于粒子群算法求解多目标优化问题 被引量：223
5
作者 张利彪 周春光 +1 位作者 马铭 刘小华 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期1286-1291,共6页
粒子群优化算法自提出以来 ,由于其容易理解、易于实现 ,所以发展很快 ,在很多领域得到了应用 通过对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的改进 ,提出了一种用于求解多目标优化问题的算法 ,实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的... 粒子群优化算法自提出以来 ,由于其容易理解、易于实现 ,所以发展很快 ,在很多领域得到了应用 通过对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的改进 ,提出了一种用于求解多目标优化问题的算法 ,实现了对多目标优化问题的非劣最优解集的搜索 。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 多目标优化 非劣最优解
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含风电场电力系统经济调度的模糊建模及优化算法 被引量：217
6
作者 陈海焱 陈金富 段献忠 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期22-26,共5页
随着人们对风电的日益关注,新型风电场的容量在并网系统中所占比例不断增加,这对传统电力系统的经济调度问题提出了新的要求。特别是风电场输出功率的随机变化给系统的经济调度带来了更多的不确定性因素。文中应用模糊理论建立了含风电... 随着人们对风电的日益关注,新型风电场的容量在并网系统中所占比例不断增加,这对传统电力系统的经济调度问题提出了新的要求。特别是风电场输出功率的随机变化给系统的经济调度带来了更多的不确定性因素。文中应用模糊理论建立了含风电场电力系统动态经济调度的模糊模型,使调度结果能够表达决策者的意愿,从而更好地适应风机输出功率的随机性。在优化算法上, 利用下降搜索思想对传统粒子群算法进行了改进,并将改进后的算法用于求解提出的动态经济调度问题。在算例中进行了测试,结果验证了所提出的方法的可行性。 展开更多
关键词 电力系统 风电场 动态经济调度 模糊理论 粒子群优化 人工智能
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多目标优化问题的研究概述 被引量：205
7
作者 肖晓伟 肖迪 +1 位作者 林锦国 肖玉峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第3期805-808,827,共5页
详细介绍了实际生活中存在的多目标优化问题以及解决多目标优化问题的几种典型算法,讨论了各个算法存在的优缺点,并且列举了近年来在各个领域中出现的多目标优化问题;最后对多目标优化算法的未来发展方向进行展望。
关键词 多目标优化 进化算法 粒子群算法 蚁群算法 模拟退火
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基于模拟退火的粒子群优化算法 被引量：96
8
作者 高鹰 谢胜利 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第1期47-50,共4页
粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。该文把模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中,给出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法。该算法基本保持了粒子群优化算法简单容易实现的特点,但改善了粒子群优化... 粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。该文把模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中,给出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法。该算法基本保持了粒子群优化算法简单容易实现的特点,但改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。四个基准测试函数的仿真对比结果表明,该算法不仅增强了全局收敛性,而且收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。 展开更多
关键词 模拟退火 粒子群优化算法 杂交 变异
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粒子群优化算法求解旅行商问题 被引量：139
9
作者 黄岚 王康平 +3 位作者 周春光 庞巍 董龙江 彭利 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期477-480,共4页
首先介绍粒子群优化的搜索策略与基本算法 ,然后通过引入交换子和交换序的概念 ,构造一种特殊的粒子群优化算法 ,并用于求解旅行商问题 .实验表明了在求解组合优化问题中的有效性 .
关键词 旅行商问题 粒子群优化算法 搜索策略 交换子 交换序 组合优化 最优解
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一种改进的自适应逃逸微粒群算法及实验分析 被引量：134
10
作者 赫然 王永吉 +2 位作者 王青 周津慧 胡陈勇 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第12期2036-2044,共9页
分析了变异操作对微粒群算法(particleswarmoptimization,简称PSO)的影响,针对收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点,结合生物界中物种发现生存密度过大时会自动分家迁移的习性,给出了一种自适应逃逸微粒群算法,并证明了它依概率收敛到... 分析了变异操作对微粒群算法(particleswarmoptimization,简称PSO)的影响,针对收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点,结合生物界中物种发现生存密度过大时会自动分家迁移的习性,给出了一种自适应逃逸微粒群算法,并证明了它依概率收敛到全局最优解.算法中的逃逸行为是一种简化的确定变异操作.当微粒飞行速度过小时,通过逃逸运动使微粒能够有效地进行全局和局部搜索,减弱了随机变异操作带来的不稳定性.典型复杂函数优化的仿真结果表明,该算法不仅具有更快的收敛速度,而且能更有效地进行全局搜索. 展开更多
关键词 微粒群算法 逃逸速度 自适应 变异操作 群体智能
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电力系统无功优化的多智能体粒子群优化算法 被引量：132
11
作者 赵波 曹一家 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期1-7,共7页
无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础,提出了一种全新的优化算法——多智能体粒子群优化算法来求解此类优化问题。该算法结合 multi-agent系统和粒子群优化技术,构造了一个格子环境,所有 Agent都固定在格子环境... 无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础,提出了一种全新的优化算法——多智能体粒子群优化算法来求解此类优化问题。该算法结合 multi-agent系统和粒子群优化技术,构造了一个格子环境,所有 Agent都固定在格子环境中。每一个 Agent 相当于粒子群优化算法中的一个粒子,它们通过与其邻居的竞争、合作和自学习操作,并且吸收了粒子群优化算法的进化机理,能够更快地、更精确地收敛到全局最优解。在 IEEE 30 节点系统上进行校验,并与其它方法比较,结果表明,提出的算法具有质量高的解、收敛特性好、运行速度快的突出优点。 展开更多
关键词 无功优化 电力系统 粒子群优化算法 无功功率 电压 校验 MULTI-AGENT系统 多智能体 自学习 运行速度
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混沌粒子群优化算法 被引量：104
12
作者 高鹰 谢胜利 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第8期13-15,共3页
粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。本文把混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中,这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前粒子群体中的最优粒子进行混沌寻优,然后把混沌寻优的结果随机替换粒子群体... 粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。本文把混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中,这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前粒子群体中的最优粒子进行混沌寻优,然后把混沌寻优的结果随机替换粒子群体中的一个柱子。通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。仿真结果表明混沌粒子群优化算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 混沌寻优 优化 混沌运动 收敛速度
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基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择及其应用 被引量：128
13
作者 邵信光 杨慧中 陈刚 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期740-743,748,共5页
参数选择是支持向量机(SVM)研究领域的重要问题,它的本质是一个优化搜索过程,考虑到进化算法在求解优化问题上的有效性,提出了以最小化k-fold交叉验证误差为目标．粒子群优化(PSO)算法为寻优技巧的SVM参数调整方法．通过仿真例子验证该... 参数选择是支持向量机(SVM)研究领域的重要问题,它的本质是一个优化搜索过程,考虑到进化算法在求解优化问题上的有效性,提出了以最小化k-fold交叉验证误差为目标．粒子群优化(PSO)算法为寻优技巧的SVM参数调整方法．通过仿真例子验证该方法的有效性后,用其建立了聚丙烯腈生产过程中数均分子量的软测量模型,结果表明该方法有效． 展开更多
关键词 支持向量机 参数选择 粒子群优化 聚丙烯腈 软测量
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智能优化算法求解TSP问题 被引量：120
14
作者 高海昌 冯博琴 朱利b 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期241-247,252,共8页
TSP(旅行商)问题代表组合优化问题,具有很强的工程背景和实际应用价值,但至今尚未找到非常有效的求解方法.为此,讨论了最近研究比较热门的使用各种智能优化算法(蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络、粒... TSP(旅行商)问题代表组合优化问题,具有很强的工程背景和实际应用价值,但至今尚未找到非常有效的求解方法.为此,讨论了最近研究比较热门的使用各种智能优化算法(蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络、粒子群优化算法、免疫算法等)求解TSP问题的研究进展,指出了各种方法的优缺点和改进策略.最后总结并提出了智能优化算法求解TSP问题的未来研究方向和建议. 展开更多
关键词 旅行商问题 蚁群算法 遗传算法 模拟退火算法 禁忌搜索算法 粒子群优化算法
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基于粒子群优化的核极限学习机模型的风电功率区间预测方法 被引量：139
15
作者 杨锡运 关文渊 +1 位作者 刘玉奇 肖运启 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期146-153,共8页
风电功率预测能为电网规划和运行提供重要依据,传统预测方法多为点预测,其结果一般有不同程度的误差,区间预测方法能有效描述风电输出功率的不确定性因而逐步受到重视。针对短期风电功率概率区间预测问题,提出一种基于粒子群优化的核极... 风电功率预测能为电网规划和运行提供重要依据,传统预测方法多为点预测,其结果一般有不同程度的误差,区间预测方法能有效描述风电输出功率的不确定性因而逐步受到重视。针对短期风电功率概率区间预测问题,提出一种基于粒子群优化的核极限学习机(PSO-KELM)模型,用于风电功率区间预测。通过核极限学习机(KELM)建立预测模型,采用粒子群算法对KELM的输出权值进行优化,寻找最优预测区间上下限,充分利用了KELM学习速度快、泛化能力强的优点,实现了对风电功率的快速区间预测。通过与PSO-ELM模型对比分析风电场在不同置信水平下的概率预测结果,发现PSO-KELM模型的预测精度更高,速度更快,能够为风电功率区间预测及风电并网安全稳定运行提供决策支持。 展开更多
关键词 风电功率 区间预测 核极限学习机 粒子群
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带时间窗车辆路径问题的粒子群算法 被引量：60
16
作者 李宁 邹彤 孙德宝 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期130-135,共6页
　将粒子群算法(PSO)应用于带时间窗车辆路径优化问题(VRPTW),构造车辆路径问题的粒子表达方法,建立了此问题的粒子群算法,并与遗传算法作了比较.实验结果表明,粒子群算法可以快速、有效求得带时间窗车辆路径问题的优化解,是求解带时间... 　将粒子群算法(PSO)应用于带时间窗车辆路径优化问题(VRPTW),构造车辆路径问题的粒子表达方法,建立了此问题的粒子群算法,并与遗传算法作了比较.实验结果表明,粒子群算法可以快速、有效求得带时间窗车辆路径问题的优化解,是求解带时间窗车辆路径问题的一个较好方案. 展开更多
关键词 车辆路径问题 粒子群算法 优化
原文传递
群智能理论及应用 被引量：79
17
作者 彭喜元 彭宇 戴毓丰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期1982-1988,共7页
作为一种新兴演化计算技术 ,群智能已成为新的研究热点 ,它与人工生命 ,特别是进化策略和遗传算法有着极为特殊的联系 ,已完成的理论和应用研究证明群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法 .更为重要的是 ,群智能的潜... 作为一种新兴演化计算技术 ,群智能已成为新的研究热点 ,它与人工生命 ,特别是进化策略和遗传算法有着极为特殊的联系 ,已完成的理论和应用研究证明群智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法 .更为重要的是 ,群智能的潜在并行性和分布式特点为处理大量的以数据库形式存在的数据提供了技术保证 .本文介绍了群智能理论的产生和发展过程 ,并着力阐述了两种典型算法 ; 展开更多
关键词 群智能 微粒群算法 蚁群算法 优化算法
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基于改进的网格搜索法的SVM参数优化 被引量：122
18
作者 王健峰 张磊 +1 位作者 陈国兴 何学文 《应用科技》 CAS 2012年第3期28-31,共4页
比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机(SVM)参数优化方法.具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算法在SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法.先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果附近区域再进行精确搜索.实验... 比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机(SVM)参数优化方法.具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算法在SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法.先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果附近区域再进行精确搜索.实验表明改进的网格搜索法耗时短,更适用于有时间要求的说话人识别应用中. 展开更多
关键词 支持向量机 参数优化 网格搜索 遗传算法 粒子群算法 说话人识别
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基于多分类最小二乘支持向量机和改进粒子群优化算法的电力变压器故障诊断方法 被引量：122
19
作者 郑含博 王伟 +3 位作者 李晓纲 王立楠 李予全 韩金华 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期3424-3429,共6页
为了提高故障诊断的准确率,提出了一种多分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)和改进粒子群优化(PSO)相结合的电力变压器故障诊断方法。引入最小输出编码构造多个2分类LS-SVM,实现了变压器诊断的多类分类。利用PSO算法获得LS-SVM诊断模型的... 为了提高故障诊断的准确率,提出了一种多分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)和改进粒子群优化(PSO)相结合的电力变压器故障诊断方法。引入最小输出编码构造多个2分类LS-SVM,实现了变压器诊断的多类分类。利用PSO算法获得LS-SVM诊断模型的最优参数,并采用交叉验证原理来提高分类算法的整体泛化性能。实例分析结果表明,采用LS-SVM和PSO算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;与传统的电力变压器故障诊断方法相比,该方法的诊断准确率更高。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 多类分类 粒子群优化 故障诊断 电力变压器 准确率
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路径规划算法及其应用综述 被引量：121
20
作者 张广林 胡小梅 +2 位作者 柴剑飞 赵磊 俞涛 《现代机械》 2011年第5期85-90,共6页
路径规划技术是目前很多技术领域研究的热点,具有广阔的应用前景和科研价值,而路径规划算法的研究是其中的核心内容。文章系统地总结了现今国内外路径规划智能算法的主要研究成果,并对其优缺点进行了分析比较。而后对目前研究热门的路... 路径规划技术是目前很多技术领域研究的热点,具有广阔的应用前景和科研价值,而路径规划算法的研究是其中的核心内容。文章系统地总结了现今国内外路径规划智能算法的主要研究成果,并对其优缺点进行了分析比较。而后对目前研究热门的路径规划问题进行了分类总结,分析了他们各自的应用算法。最后,提出了路径规划算法的进一步研究方向。 展开更多
关键词 路径规划 遗传算法 蚁群算法 A＊算法 粒子群算法 DIJKSTRA算法 人工势场法
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