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《华侨大学》 2008年
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粒子群优化算法的改进及应用研究

毛恒  
【摘要】: 粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)由Kennedy和Eberhart于1995年提出,算法模拟鸟群飞行觅食的行为,通过鸟之间的集体协作使群体达到最优。PSO算法依靠个体间的信息交换来达到整个群体的共同演化,这些称为“群”(swarm)的无体积无质量的小粒子,能够调整自身的运动轨迹,同时能够朝着自己以前经历过的最佳位置和整个群体粒子曾经经历过的最佳位置飞行。为了达到这个目的,群体中所有的粒子都具有记忆的能力,能对自身位置和记忆中经历过的最佳位置进行调整,如在一个最小化问题中,所谓的一个较佳的位置就是解空间中对应于目标函数其值较小的一个点。PSO的优势在于简单容易实现,同时又有深刻的智能背景,既适合科学研究,又特别适合工程应用。短短几年时间, PSO算法便获得了很大的发展,并在一些领域得到应用。 但是,粒子群优化算法也具有自身的不足,该算法在优化过程中容易出现早熟或停滞的问题,这主要是由于在粒子群优化的后期由于各个粒子的速度更新能力不足,使得粒子在一定位置紧密聚集而无法进行更大程度、更细致的局部搜索,从种群多样性而言,此时种群的多样性匮乏,各个粒子之间的差别很小,无法促使粒子群发展变化。粒子群的早熟问题在单模态函数的优化中还比较不容易发生,而一旦对多模态函数进行优化,由于这类函数大多都是非线性的,并且具有广泛的搜索空间、大量的局部极值点和高大的障碍物,所以粒子群优化算法在处理此类问题的时候就很容易陷入到局部极值中而造成算法的停滞。 本文从工程应用实际的角度出发,以简单性原则为指导思想,撇开复杂和繁琐的理论推理和计算,借助一些经典的优化算法来对粒子群优化算法PSO的设计进行探讨和研究,力图为粒子群优化算法PSO的工程应用提供一些可借鉴的设计方法。本文在前人研究的基础上作了进一步的提高和发展,其创新之处主要有以下几点: (1)在粒子群优化算法中,加速度系数c_1 ,c_2是非常重要的参数,对算法的寻优性能有着很大的影响,论文对加速度系数c_1 ,c_2分别从二者线性配对关系、非线性配对关系以及惯性系数w配合这三个方向进行大量实验分析,对算法中c_1 ,c_2不同配对对算法寻优能力的影响做了初步的研究; (2)采用云模型理论实现对惯性权重w的多规则不确定动态调整,对测试函数的测试结果表明,该方法收敛速度快,优化效果好。另外,考虑到在粒子群优化算法中加速度2 c也是一个重要的参数,提出对惯性权重w以及加速度2 c的双变量多规则不确定动态调整,这种方法经过测试其效果要优于仅调整惯性权重w的改进算法; (3)提出了一种两群替代粒子群优化算法,该算法简单易行,使用的两个分群一个使用全局型PSO算法进行搜索寻优,另外一个采用局部型PSO算法,通过它们之间粒子的互相替换既可以实现对群体多样性的保持,同时还保持了收敛速度快的特点。实验表明该改进算法的寻优效率大大提高。将该算法应用于工业控制中基本使用的不完全微分PID的参数寻优,对几个对象的控制效果良好,同时在出现控制对象变化或外来扰动引入时具有一定的自适应控制能力。 (4)将差异演化(DE)算法和标准PSO算法混合进行进化,把DE算法的优势带入到粒子群算法中,利用DE算法其本身具备的对粒子个体的交叉和变异操作使PSO算法种群保持寻优所需的多样性。文中将这种算法成功应用到神经网络的优化中,并在火灾的早期探测报警系统中取得了很好的效果; (5)提出通过差异演化算法对粒子群优化算法中的各个个体历史最佳位置id p进行变异,使之不会在较长时间内没有发生变化或者变化非常小,同时也变异了粒子群最佳位置gd p,从而保证粒子速度能获得较大程度的更新保持较好的搜索能力,避免陷入“早熟”的能力大大提高,获得全局最优点的概率也更高;
【学位授予单位】:华侨大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP18

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 杨文东;复杂高坝坝区边坡岩体的非线性损伤流变力学模型及其工程应用[D];山东大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前8条
1 刘洋;基于粒子群算法的NoC映射问题研究[D];大连理工大学;2010年
2 李婵;差分进化算法与网格资源调度研究[D];南京信息工程大学;2011年
3 文海泉;瞬时值负荷建模的若干研究[D];华北电力大学;2012年
4 陈楠;带动量项的粒子群优化算法及仿真实现[D];大连理工大学;2012年
5 杨国雨;基于混沌PSO算法的SoC软硬件划分方法研究[D];西安电子科技大学;2013年
6 张忠英;青霉素发酵过程的建模与优化研究[D];东北大学;2012年
7 蒋林利;改进的PSO算法优化神经网络模型及其应用研究[D];厦门大学;2014年
8 张乐;基于AdaBoost集成PSO-RBF的高速公路交通事件检测算法研究[D];西南交通大学;2014年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 史文谱,刘迎曦,巩华荣,李翠华;黄金分割法在无约束多元优化问题中的应用[J];东北师大学报(自然科学版);2003年02期
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10 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
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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8 丁璐;杨戍;李春华;;火灾探测器研究[J];安防科技;2006年09期
9 蒋亚龙;谭启;陈鲜展;王大军;;激光烟雾图像和CO气体复合火灾探测器的设计[J];安防科技;2010年06期
10 岳海梅;元江瑜;;建筑火灾隐患与火灾风险的关系[J];安防科技;2010年08期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 杨益;方潜生;汪力君;;基于Handel-C的数字芯片的设计方法研究与实现[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
2 胡杨林;蒋洁琼;王明煌;曾勤;邱岳峰;邹俊;陈红丽;FDS team;;聚变裂变混合堆长寿命锕系废料嬗变处理的中子学优化分析[A];安徽新能源技术创新与产业发展博士科技论坛论文集[C];2010年
3 杨韬;;浅谈公众聚集场所火灾扑救途径和方法[A];2011安徽省科协年会——海湾杯“社会消防安全管理创新”专题年会论文集[C];2011年
4 苏操文;王庭文;;芜湖“11.15”小商品市场大火分析[A];2011安徽省科协年会——海湾杯“社会消防安全管理创新”专题年会论文集[C];2011年
5 李晶;李玲玲;万娟;许艮华;陈芳;;基于云理论的支持无输入的语音质量客观评价的建模方法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 刘羿彤;付梦印;高宏斌;;一种改进的PSO算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 刘忠伟;刘少军;邓奕;周育才;黄明辉;邓英剑;;基于单纯形法液压同步控制参数的最优化[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 苗广祥;牛玉广;陈向阳;张海萍;;基于微粒群优化算法模型的改进策略的研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 金向阳;张莉;于广滨;;基于改进小波神经网络的航空滚动轴承的故障检测[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 高尚;江新姿;汤可宗;;蚁群算法与遗传算法的混合算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007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 王晓辉;中国产业结构的动态投入产出模型分析[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 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 刘效武;基于多源融合的网络安全态势量化感知与评估[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 王蕊;无线传感器网络部署与拓扑控制研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 徐小峰;面向船舶制造协同物流网络的资源优化研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 毛宇峰;水下机器人系统体系结构及避障控制技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 高晓阳;甘肃河西大麦麦芽干燥控制系统研究[D];甘肃农业大学;2010年
10 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
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 游振华;种子产业链企业合作绩效影响因素实证研究[D];华中农业大学;2010年
2 赫英毅;毫米波段基于TE_(21)模差网络设计[D];中国工程物理研究院;2009年
3 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
4 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
5 徐旭;基于ARM的电阻点焊控制器[D];南昌航空大学;2010年
6 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
7 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
8 苗晋玲;基于ARM的三自由度直升机嵌入式控制系统设计[D];南昌航空大学;2010年
9 马爱清;真空差压铸造系统加压模型建立与控制算法设计[D];南昌航空大学;2010年
10 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱昌星;阮怀宁;朱珍德;罗润林;;锦屏深埋长大引水隧洞围岩蠕变特性仿真分析[J];地下空间与工程学报;2006年06期
2 孟李林;;从SOC到NOC的集成电路设计技术发展[J];半导体技术;2008年03期
3 刘文彬;刘保国;刘中战;崔少东;;基于改进PSO算法的岩石蠕变模型参数辨识[J];北京交通大学学报;2009年04期
4 林桦;张良;佟冬;李险峰;程旭;;面向Mesh片上网络的快速层次化多目标映射方法(英文)[J];北京大学学报(自然科学版);2008年05期
5 吕翊;刘川;黄胜;蒋青;;基于虚拟组织的网格资源管理和分配[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2010年02期
6 李迪 ,王昌明;现场承压板变形试验的分层弹模计算[J];长江科学院院报;1991年02期
7 徐平,李云鹏,丁秀丽,王芝银;FLAC~(3D)粘弹性模型的二次开发及其应用[J];长江科学院院报;2004年02期
8 罗润林;阮怀宁;黄亚哲;朱昌星;;岩体初始地应力场的粒子群优化反演及在FLAC~(3D)中的实现[J];长江科学院院报;2008年04期
9 闫子舰;夏才初;;锦屏大理岩卸荷流变变形特性试验[J];长江科学院院报;2008年05期
10 朱红五,马水山,李端友;三峡工程永久船闸高边坡岩体变形监测及变形特征分析[J];长江科学院院报;1998年06期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 向红艳;高速公路交通事件紧急救援系统研究[D];西南交通大学;2011年
2 石景海;考虑负荷时变性的大区电网负荷建模研究[D];华北电力大学(北京);2004年
3 杨圣奇;岩石流变力学特性的研究及其工程应用[D];河海大学;2006年
4 詹瑾瑜;SoC软/硬件协同设计方法研究[D];电子科技大学;2006年
5 王俊伟;粒子群优化算法的改进及应用[D];东北大学;2006年
6 张传庆;基于破坏接近度的岩石工程安全性评价方法的研究[D];中国科学院研究生院(武汉岩土力学研究所);2006年
7 丁秀丽;岩体流变特性的试验研究及模型参数辨识[D];中国科学院研究生院(武汉岩土力学研究所);2005年
8 范庆忠;岩石蠕变及其扰动效应试验研究[D];山东科技大学;2006年
9 赵旭峰;挤压性围岩隧道施工时空效应及其大变形控制研究[D];同济大学;2007年
10 王志俭;万州区红层岩土流变特性及近水平地层滑坡成因机理研究[D];中国地质大学;2008年
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1 周雁;基于遗传和粒子群优化算法的软硬件划分方法研究[D];华东师范大学;2011年
2 王会琳;基于瞬时值数据的负荷建模平台的研究与开发[D];华北电力大学(北京);2011年
3 宋艳波;基于小生境遗传模拟退火算法的SOC软硬件划分方法研究[D];哈尔滨理工大学;2011年
4 黎钧琪;改进遗传算法及其在物流配送中心选址优化的应用[D];武汉理工大学;2003年
5 刘功杰;面向SoC的软硬件划分算法研究及IP软核的设计与实现[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2002年
6 丁志坤;岩石粘弹性非定常蠕变方程的参数辨识[D];山东科技大学;2003年
7 方强;基于优进策略的差分进化算法及其化工应用[D];浙江大学;2004年
8 戴振中;基于OGSA的网格计算核心技术研究[D];华东师范大学;2004年
9 徐明;面向SoC的软硬件划分系统的研究与实现[D];国防科学技术大学;2003年
10 焦春茂;岩体非定常流变模型的有限元计算及位移反分析[D];山东科技大学;2005年
【二级引证文献】
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1 宋勇军;雷胜友;刘向科;;基于硬化和损伤效应的岩石非线性蠕变模型[J];煤炭学报;2012年S2期
2 杨文东;张艳美;俞然刚;程旭东;井文君;;复杂地质建模前处理方法在岩石力学数值实验教学中的应用[J];实验技术与管理;2014年09期
3 乔丽苹;王者超;李术才;王永刚;杨文东;原小帅;;岩石内变量蠕变模型研究[J];岩土力学;2012年12期
4 杨文东;张强勇;李术才;王刚;李勇;;粒子群算法在时效变形参数反演中的应用[J];中南大学学报(自然科学版);2013年01期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 王军保;不同加载路径下盐岩蠕变力学特性与盐岩储气库长期稳定性研究[D];重庆大学;2012年
2 宋勇军;干燥和饱水状态下炭质板岩流变力学特性与模型研究[D];长安大学;2013年
3 王新刚;饱水—失水循环劣化作用下库岸高边坡岩石流变机理及工程应用研究[D];中国地质大学;2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 张铁军;基于云策略的期货交易模型研究及平台设计[D];天津大学;2012年
2 游皓;片上网络低功耗映射算法研究[D];西安电子科技大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 洪国华;求一类多维函数总极值点的综合数值方法[J];安徽师大学报(自然科学版);1996年02期
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7 高键华,李众华,王建华,李彦华;可调螺距螺旋桨模糊控制系统[J];船舶工程;2000年01期
8 汤正华,王殊,陈涛;多传感器/多判据探测器在火灾探测中的应用[J];传感器技术;2001年03期
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10 石志标,左春怪,张学军;新颖的仿生检测技术——电子鼻[J];测试技术学报;2004年01期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 刘素华;基于模糊理论的仓储物昆虫的分类识别研究[D];郑州大学;2003年
2 孟浩东;基于神经网络和灰色理论的传动箱故障诊断研究[D];中北大学;2005年
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3 卢冰原;古春生;谷峰;;基于粒子群优化的模糊交货期惩罚问题的研究[J];计算机工程与应用;2006年19期
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6 袁成;蔡自兴;陈白帆;;粒子群优化的同时定位与建图方法[J];计算机工程;2009年11期
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10 王岩,周春光,黄艳新,丰小月;基于最小不确定性神经网络的茶味觉信号识别[J];计算机研究与发展;2005年01期
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2 王晓燕;王东风;韩璞;;一种分数阶系统的粒子群优化辨识方法[A];全国第三届信号和智能信息处理与应用学术交流会专刊[C];2009年
3 范业坤;梁新荣;;基于粒子群优化的高速公路匝道PI控制器[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
4 薛艳红;胡立坤;;基于粒子群优化的配电网静止同步补偿器PI控制器整定[A];中南六省(区)自动化学会第二十九届学术年会论文集[C];2011年
5 徐俊杰;忻展红;;粒子群优化在0/1背包问题中的应用[A];中国运筹学会第七届学术交流会论文集(上卷)[C];2004年
6 冯祎;李霞;;一种K最近邻分类的改进算法及应用[A];2011年全国通信安全学术会议论文集[C];2011年
7 赵秋玲;周雅莉;张奇志;;基于粒子群优化的结构振动分布式反馈控制[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年
8 薛云灿;郑东亮;岳兴汉;杨启文;;混沌粒子群优化算法及其在水库优化调度中的应用[A];PCC2009—第20届中国过程控制会议论文集[C];2009年
9 徐俊杰;忻展红;;基于增强型参考位置的粒子群优化模型[A];’2004系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2004年
10 张奇志;周亚丽;;移动机器人运动规划的粒子群优化算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第二分册)[C];2009年
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1 窦全胜;求解优化问题的演化计算方法研究[D];吉林大学;2005年
2 刘丽;人工免疫网络研究及应用[D];江南大学;2008年
3 李磊;六自由度并联平台位置正解及控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
4 马瑞新;基于粒子群的网络社区动态角色挖掘研究[D];大连理工大学;2012年
5 刘东;粒子群优化算法及其工程应用研究[D];西南交通大学;2013年
6 陈虹;分离流动的电磁力主动控制[D];华中科技大学;2011年
7 林川;粒子群优化与差分进化算法研究及其应用[D];西南交通大学;2009年
8 王纵虎;聚类分析优化关键技术研究[D];西安电子科技大学;2012年
9 韩晓霞;混沌与支持向量机结合的多相催化建模与优化研究[D];太原理工大学;2010年
10 刘阳;云计算中服务组合与选择技术研究[D];北京邮电大学;2013年
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1 雷烨;基于粒子群最小二乘支持向量机的故障诊断算法研究[D];兰州交通大学;2010年
2 马培培;基于粒子群的图像阈值化分割的研究及应用[D];合肥工业大学;2010年
3 姚杰;基于PSO混沌神经网络电力系统负荷预测[D];大庆石油学院;2009年
4 刘杨;粒子群优化算法在电力系统无功优化中的应用[D];天津大学;2005年
5 任晓娜;DNA计算中的编码设计优化算法[D];湖南大学;2010年
6 王琳;基于粒子群优化的数据流挖掘的聚类算法分析[D];长沙理工大学;2010年
7 李涛;基于SVM和PSO的非线性模型预测控制及应用研究[D];上海交通大学;2008年
8 孙巍;供热管网的建模分析及水力平衡调节[D];北京化工大学;2008年
9 李峰;大规模场景绘制中的纹理合成技术研究[D];哈尔滨理工大学;2008年
10 陈亚洲;基于粒子群优化的协同优化方法研究[D];华中科技大学;2007年
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