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《哈尔滨工程大学》 2010年
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基于混合优化策略的粒子群算法及其应用研究

杨立标  
【摘要】:粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)源于对鸟类觅食行为的研究,由美国心理学家Kennedy博士和电气工程师Eberhart博士于1995年共同提出,是一种基于群智能理论的新兴演化计算技术。PSO算法通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群智能指导优化搜索,有较强的通用性同时具有全局寻优的特点。作为群智能的典型代表,PSO算法已经被证明是一种有效的全局优化方法,表现出了广泛的应用前景。 本文对PSO算法的基本原理、发展和改进以及工程应用进行了较为系统的阐述。本文的主要研究工作和创新点可归纳如下: (1)提出一种自适应指导的文化粒子群算法(AG-CPSO)。新算法将PSO算法纳入文化算法框架中,并通过计算群体适应度方差判断群体空间状态,当PSO算法陷入局部最优时信念空间则自适应地利用影响函数对群体空间进行变异更新,既有效发挥了文化算法“双演化双促进”机制,又避免了影响函数对群体空间的全局变异操作,易导致粒子群算法结构失效及不易收敛的缺点。通过实验说明,新算法优化性能好于粒子群算法和文化粒子群算法。 (2)提出一种蜜蜂进化型粒子群算法(BEPSO)。新算法并行利用蜜蜂进化型遗传算法(BEGA)中的选择、交叉和变异思想以及PSO算法的速率和位移更新规则,有机结合了BEGA算法和PSO算法各自优点。通过实验说明,新的混合算法可以克服早熟收敛并提高收敛速度,其优化性能好于粒子群算法和蜜蜂进化型遗传算法。 最后,将两种新算法应用于训练神经网络问题,实验结果表明本文算法在相同的迭代次数下,训练的神经网络收敛速度大大提高,且性能和精度也显著提高。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP301.6

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 王岚莹;基于遗传思想改进的粒子群优化算法与应用研究[D];哈尔滨理工大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 彭喜元,彭宇,戴毓丰;群智能理论及应用[J];电子学报;2003年S1期
2 吕振肃,侯志荣;自适应变异的粒子群优化算法[J];电子学报;2004年03期
3 高海兵,高亮,周驰,喻道远;基于粒子群优化的神经网络训练算法研究[J];电子学报;2004年09期
4 孟伟;韩学东;洪炳镕;;蜜蜂进化型遗传算法[J];电子学报;2006年07期
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10 刘伟莉;袁毅锐;蓝璐恺;朱建伟;卓晓岚;张军;;改进的蜜蜂进化型遗传算法[J];计算机工程与设计;2008年11期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 艾景波;文化粒子群优化算法及其在布局设计中的应用研究[D];大连理工大学;2005年
2 吴迪;蜂群遗传算法的研究[D];延边大学;2006年
3 陈伟;基于群体智能算法的人工神经网络优化及其应用[D];江南大学;2007年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 王会颖;倪志伟;陈祥生;;基于鱼群算法的多维背包问题研究[J];安徽农业科学;2011年10期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 齐继阳;竺长安;曾议;;基于遗传禁忌混合搜索算法的设备布局研究[A];2004“安徽制造业发展”博士科技论坛论文集[C];2004年
2 王国庆;李国福;李旭渊;;基于PSO-K均值聚类的核事故应急监测点位快速确定技术研究[A];全国危险物质与安全应急技术研讨会论文集(上)[C];2011年
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4 杨光友;张道德;;基于PSO和L-M优化方法的奇偶问题学习算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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7 ;Facial Expression Recognition Using RBF Neural Network Based On Improved Artificial Fish Swarm Algorithm[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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9 ;Co-Evolutionary Particle Swarm Optimization Based on Population Entropy[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
10 徐耀群;何少平;;傅立叶混沌神经网络及其在优化中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张杏莉;几何约束求解关键问题研究[D];山东科技大学;2010年
2 谭枫;介入式文化算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
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6 冷欣;船用增压锅炉汽包水位预测控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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8 许爱德;开关磁阻电机在船舶电力推进中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
9 吴德烽;计算智能在三维表面扫描机器人系统中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
10 曲建华;基于群体智能的聚类分析[D];山东师范大学;2010年
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1 刘奇;基于混合粒子群算法的ZnO镀膜光纤传感器的参数优化[D];南昌航空大学;2010年
2 柳枝华;微粒群优化算法的改进及应用[D];南昌航空大学;2010年
3 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
4 邵晓路;蚁群群体智能网络可视化试验平台研制[D];浙江理工大学;2010年
5 姜念;区间自适应粒子群算法研究及其应用[D];郑州大学;2010年
6 肖小城;粒子群算法求解作业车间调度问题的研究[D];郑州大学;2010年
7 李跃;三维运动估计在织物动态仿真中的应用[D];浙江理工大学;2010年
8 杨书显;基于PSO算法的氧乐果合成过程建模与控制研究[D];郑州大学;2010年
9 陈阳;基于人工鱼的全局优化文化算法及其应用[D];郑州大学;2010年
10 辛贵州;无人飞行器航迹规划算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李祚泳;汪嘉杨;郭淳;;PSO算法优化BP网络的新方法及仿真实验[J];电子学报;2008年11期
2 夏天;王新晴;梁升;党潇正;王建华;;带自适应遗传算子的粒子群神经网络及其应用[J];解放军理工大学学报(自然科学版);2011年01期
3 王慧;刘希玉;;基于最具影响粒子群优化的BP神经网络训练[J];计算机工程与应用;2007年18期
4 李季;孙秀霞;李士波;李睿;;基于遗传交叉因子的改进粒子群优化算法[J];计算机工程;2008年02期
5 李宁;孙德宝;邹彤;秦元庆;尉宇;;基于差分方程的PSO算法粒子运动轨迹分析[J];计算机学报;2006年11期
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7 高尚,韩斌,吴小俊,杨静宇;求解旅行商问题的混合粒子群优化算法[J];控制与决策;2004年11期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 刘建华;粒子群算法的基本理论及其改进研究[D];中南大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 陈伟;基于群体智能算法的人工神经网络优化及其应用[D];江南大学;2007年
2 罗春松;改进的粒子群算法及其在控制器参数整定中的应用[D];湖南大学;2009年
【二级参考文献】
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7 高海兵,高亮,周驰,喻道远;基于粒子群优化的神经网络训练算法研究[J];电子学报;2004年09期
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1 吴迪;蜂群遗传算法的研究[D];延边大学;2006年
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7 高浩;粒子群算法及其在图像分割中的应用与研究[D];江南大学;2009年
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9 岳本贤;粒子群算法拓展研究及在约束布局优化中应用[D];大连理工大学;2012年
10 刘衍民;粒子群算法的研究及应用[D];山东师范大学;2011年
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1 杨立标;基于混合优化策略的粒子群算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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4 王冬;基于粒子群算法的Web文本信息过滤研究[D];华北电力大学(河北);2010年
5 朱秀敏;改进粒子群算法的研究及其在天线设计中的应用[D];太原理工大学;2011年
6 冯维;基于粒子群算法求解多目标函数优化[D];吉林大学;2010年
7 管月智;粒子群算法的研究与应用[D];江南大学;2011年
8 兰任;基于并行混合粒子群算法的蛋白质结构预测[D];大连理工大学;2010年
9 杨琳;基于自适应混沌粒子群算法的多目标无功优化研究[D];东北电力大学;2011年
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