本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)搜索中心的骨干粒子群算法　出處：《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》2016年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：該文在對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和骨干粒子群算法(Bare Bones Particle Swarm Optimization,BBPSO)中粒子位置的概率密度函數(shù)進(jìn)行分析比較的基礎(chǔ)上,對(duì)BBPSO進(jìn)行了改進(jìn),并證明了改進(jìn)算法以概率1收斂于全局最優(yōu)解.在改進(jìn)算法中,主要包括如下策略:(1)基于粒子間適應(yīng)值的差異,提出一種對(duì)粒子位置高斯采樣均值的自適應(yīng)調(diào)整策略,分析了其作用機(jī)理,提出的搜索中心自適應(yīng)調(diào)整策略增加了粒子分布中心的分散度,減緩粒子在中心的聚集趨勢(shì);(2)提出了一種"鏡像墻"的越界粒子處理方法,該方法能夠大幅度地提高算法找到最優(yōu)解的概率;(3)粒子在不同的進(jìn)化時(shí)期按不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)選取榜樣粒子:算法前期主要采用隨機(jī)結(jié)構(gòu)以增加群體的多樣性,算法后期主要采用全局結(jié)構(gòu)以使得搜索更加精細(xì).將該文提出的算法與多種形式的改進(jìn)PSO,如GPSO(Global PSO)、LPSO(Local PSO)、FIPS(Fully Informed Particle Swarm)、CLPSO(Comprehensive Learning PSO)、HPSO-TVAC(Hierarchical PSO with Time-Varying Acceleration Coefficients)、APSO(Adaptive PSO)、DMS-PSO(Dynamic Multi-Swarm PSO)、OPSO(Orthogonal PSO)、OLPSO(Orthogonal Learning PSO)、ALC-PSO(PSO with an Aging Leader and Challengers)等,以及BBPSO的標(biāo)準(zhǔn)版本和改進(jìn)版本,如BBJ2(BBPSO with Jumps)、ABPSO(Adaptive BBPSO)、SMA-BBPSO(BBPSO with Scale Matrix Adaptation)等,對(duì)CEC2013標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行測(cè)試,對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn),結(jié)果表明該文改進(jìn)算法的綜合表現(xiàn)要優(yōu)于其他算法.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【基金】：高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20120036120013) 河北省自然科學(xué)基金(F2014502059) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(2014MS139)資助~~
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： (F2014502059)和中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(2014MS139)資助.王東風(fēng),男,1971年生,博士,教授,主要研究領(lǐng)域?yàn)槿褐悄軆?yōu)化算法和智能控制.E-mail:wangdongfeng@ncepubd.edu.cn.孟麗,女,1985年生,博士研究生,主要研究方向?yàn)槿褐悄軆?yōu)化算法及其應(yīng)1引言隨著工程優(yōu)化問(wèn)題的日益

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1 秦玉靈;孔憲仁;羅文波;;混沌量子粒子群算法在模型修正中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年02期

2 陳治明;;新型量子粒子群算法及其性能分析研究[J];福建電腦;2010年05期

3 牛永潔;;一種新型的混合粒子群算法[J];信息技術(shù);2010年10期

4 全芙蓉;;粒子群算法的理論分析與研究[J];硅谷;2010年23期

5 劉衍民;趙慶禎;邵增珍;;一種改進(jìn)的完全信息粒子群算法研究[J];曲阜師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年01期

6 朱童;李小凡;魯明文;;位置加權(quán)的改進(jìn)粒子群算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2011年05期

7 熊智挺;譚陽(yáng)紅;易如方;陳賽華;;一種并行的自適應(yīng)量子粒子群算法[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2011年08期

8 孟純青;;非線性粒子群算法[J];微計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2011年08期

9 任偉建;武璇;;一種動(dòng)態(tài)改變學(xué)習(xí)因子的簡(jiǎn)化粒子群算法[J];自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用;2012年10期

10 劉飛,孫明,李寧,孫德寶,鄒彤;粒子群算法及其在布局優(yōu)化中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年12期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 朱童;李小凡;魯明文;;位置加權(quán)的改進(jìn)粒子群算法[A];中國(guó)科學(xué)院地質(zhì)與地球物理研究所第11屆（2011年度）學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(上)[C];2012年

2 陳定;何炳發(fā);;一種新的二進(jìn)制粒子群算法在稀疏陣列綜合中的應(yīng)用[A];2009年全國(guó)天線年會(huì)論文集（上）[C];2009年

3 陳龍祥;蔡國(guó)平;;基于粒子群算法的時(shí)滯動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的時(shí)滯辨識(shí)[A];第十二屆全國(guó)非線性振動(dòng)暨第九屆全國(guó)非線性動(dòng)力學(xué)和運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

4 于穎;李永生;於孝春;;新型離散粒子群算法在波紋管優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[A];第十一屆全國(guó)膨脹節(jié)學(xué)術(shù)會(huì)議膨脹節(jié)設(shè)計(jì)、制造和應(yīng)用技術(shù)論文選集[C];2010年

5 劉卓倩;顧幸生;;一種基于信息熵的改進(jìn)粒子群算法[A];系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用（第7卷）——'2005系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)論文選編[C];2005年

6 熊偉麗;徐保國(guó);;粒子群算法在支持向量機(jī)參數(shù)選擇優(yōu)化中的應(yīng)用研究[A];2007中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

7 方衛(wèi)華;徐蘭玉;陳允平;;改進(jìn)粒子群算法在大壩力學(xué)參數(shù)分區(qū)反演中的應(yīng)用[A];2012年中國(guó)水力發(fā)電工程學(xué)會(huì)大壩安全監(jiān)測(cè)專委會(huì)年會(huì)暨學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2012年

8 熊偉麗;徐保國(guó);;單個(gè)粒子收斂中心隨機(jī)攝動(dòng)的粒子群算法[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第七分冊(cè)）[南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（增刊）][C];2009年

9 馬向陽(yáng);陳琦;;以粒子群算法求解買賣雙方存貨主從對(duì)策[A];第十二屆中國(guó)管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

10 趙磊;;基于粒子群算法求解多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題[A];第二十一屆中國(guó)（天津）’2007IT、網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、電子、儀器儀表創(chuàng)新學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大學(xué);2006年

2 安鎮(zhèn)宙;家庭粒子群算法及其奇偶性與收斂性分析[D];云南大學(xué);2012年

3 劉建華;粒子群算法的基本理論及其改進(jìn)研究[D];中南大學(xué);2009年

4 黃平;粒子群算法改進(jìn)及其在電力系統(tǒng)的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2012年

5 胡成玉;面向動(dòng)態(tài)環(huán)境的粒子群算法研究[D];華中科技大學(xué);2010年

6 張靜;基于混合離散粒子群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2014年

7 張寶;粒子群算法及其在衛(wèi)星艙布局中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2007年

8 劉宏達(dá);粒子群算法的研究及其在船舶工程中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2008年

9 楊輕云;約束滿足問(wèn)題與調(diào)度問(wèn)題中離散粒子群算法研究[D];吉林大學(xué);2006年

10 馮琳;改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法的研究及其在電弧爐供電曲線優(yōu)化中的應(yīng)用[D];東北大學(xué);2013年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張忠偉;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中粒子群算法的研究與應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2009年

2 李強(qiáng);基于改進(jìn)粒子群算法的艾薩爐配料優(yōu)化[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 付曉艷;基于粒子群算法的自調(diào)節(jié)隸屬函數(shù)模糊控制器設(shè)計(jì)[D];河北聯(lián)合大學(xué);2014年

4 余漢森;粒子群算法的自適應(yīng)變異研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

5 梁計(jì)鋒;基于改進(jìn)粒子群算法的交通控制算法研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

6 楊偉;基于粒子群算法的氧樂(lè)果合成過(guò)程建模研究[D];鄭州大學(xué);2015年

7 李程;基于粒子群算法的AS/RS優(yōu)化調(diào)度方法研究[D];陜西科技大學(xué);2015年

8 樊偉健;基于混合混沌粒子群算法求解變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)學(xué)模型問(wèn)題[D];山東大學(xué);2015年

9 陳百霞;考慮風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化[D];山東大學(xué);2015年

10 戴玉倩;基于混合動(dòng)態(tài)粒子群算法的軟件測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成研究[D];江西理工大學(xué);2015年

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