基于边界处理改进的局部信息粒子群优化算法
粒子群优化算法
粒子群优化算法
粒子群优化算法（PSO）是一种基于群智能的算法，它将仿生学、计算机图形学和优化理论相结合，可以解决复杂的优化问题。
该算法在近年来的应用中受到了广泛关注，并在实际工程中取得了显著的效果，特别是在互联网领域，它能够和其他优化算法一起很好地完成复杂的任务。
粒子群优化算法能够有效地解决多种问题，如：分布式搜索、优化路径规划、模式识别、多优化器混合等等。
该算法利用社会群体同化规律，将算法中的粒子模型作为一种有效的解决优化问题的一种算法，将周期性更新过程中的位置信息和最大值更新来确定粒子的最优位置。
因此，粒子群优化算法在很大程度上可以利用群体行为来最大化和最小化优化目标函数。
此外，粒子群优化算法在互联网领域的应用也得到了很广泛的应用，如入侵检测系统的参数调整、负载均衡的实现以及文本挖掘等技术，都可以利用粒子群优化算法进行优化。
如果把这些参数看做一系列棘手的问题，那么粒子群优化算法就能够有效地帮助解决它们。
作为一种有效的优化算法，粒子群优化技术的发展不断增强，它的应用范围也在快速扩大，特别是在互联网领域，它将能够发挥出更大的作用。
一般来说，粒子群优化算法有较低的时间复杂度，能够尽快找到最优解。
此外，由于粒子群优化可以识别全局最优解，这种技术具有抗噪声能力强、能够适应不断变化的技术参数等特点，值得引起关注。
一种改进的粒子群优化算法
一种改进的粒子群优化算法任贺宇;郭磊;赵开新【摘要】针对基本粒子群算法存在着收敛速度慢、效率低、易陷入局部最优等缺陷,为了更好地平衡全局和局部搜索能力,在粒子群算法中引入收缩因子,使算法中粒子不仅向种群最优的粒子进行学习,而且向种群中比自己优秀的所有粒子学习,增加了粒子的多样性.实验结果证明,与基本蚁群算法相比,改进的粒子群算法提高了收敛速度和效率,能一定程度地避免局部最优解的产生.%In view of the basic particle swarm optimization algorithm exits the slow speed convergence,low efficiency, and is easy to fall into the local optimum. In order to better balance the global and local search capability, the shrinkage factor is introduced into the particle swarm optimization algorithm. The particle of the population not only learn from the best particle, but also learn from all the particles in the algorithm,the diversity of particles is increased, The experimental results show that the improved particle swarm optimization algorithm can improve convergence speed and efficiency, and avoid the generation of local optimal solution comparing with the basic ant colony algorithm.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2017(042)008【总页数】3页(P120-122)【关键词】粒子群;全局最优;局部最优;学习规则【作者】任贺宇;郭磊;赵开新【作者单位】河南交通职业技术学院,郑州 450000;河南省民政学校,郑州 450002;河南工学院,河南新乡 453002【正文语种】中文【中图分类】TP242粒子群算法［1-2］（Particle swarm optimization algorithm）是由Eberhart和Kennedy在1995年基于鸟群的捕食活动而提出的一种启发式的全局优化算法。
基于边界变异的一种新的粒子群优化算法
Authentication and Confidentiality •认证及保密基于边界变异的一种新的粒子群优化算法刘依依徐生兵(东莞理工学院城市学院广东东莞523419)【摘要】针对传统粒子群优化算法易早熟，收敛精度低,特别是在解决大维数问题时，效果很不理想等缺点。
针对这类问题，首先提出一个判别机制,判定算法什么时候达到早熟，若达到早熟则提出一种基于边界与随机 变异的方法使部分粒子进行变异，从而使粒子重新分散后，再进行搜索。
通过对四个经典测试函数的数值仿真 实验证明，该方法能极大地提高算法的寻优能力，特别是在高维函数寻优时获得了较好的优化效果。
【关键词】粒子群优化;早熟;边界;变异【中图分类号】TP18【文献标识码】ANew Particle Swarm Optimization Base On Boundary MutationLiu Yi-yi X u Sheng-bing(City College ofDongguan University o f Technology GuangdongDongguan 523419)【Abstract 】The traditional particle swarm optimization algorithm was premature convergence, low accuracy.Especially in solving large dimension problems, the effect is not ideal.In order to solve these problems,first it presents adecision mechanism when the algorithm reaches puberty.Ifthe algorithm reaches puberty,present a method based on the boundary and random variation.It makes part of particle variation and then these particles are variationso that the particles bounce early regional and search again 遥Based on the 4 classical test functions of numerical simulation experiment, the method can greatly improve the searching capability especially in highdimensional function optimization it obtained better optimization effect.【Keywords 】particleswarmoptimization;premature;boundary;mutationi引言粒子群优化（ParticleSwarmOptimizaticm，PSO)是 由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种优化算法。
粒子群优化算法的改进研究及在石油工程中的应用
粒子群优化算法在多个工程领域中得到了成功的应用，以下是一些典型的例 子：
1、优化问题：粒子群优化算法在函数优化、多目标优化等优化问题中发挥 出色，如旅行商问题、生产调度问题等。
2、控制问题：粒子群优化算法在控制系统设计和优化中也有广泛的应用， 如无人机路径规划、机器人动作控制等。
3、机器学习问题：粒子群优化算法在机器学习领域中用于参数优化、模型 选择等问题，如支持向量机、神经网络等模型的优化。
粒子群优化算法的基本原理
粒子群优化算法是一种基于种群的随机优化技术，通过模拟鸟群、鱼群等群 体的社会行为而设计的。在粒子群优化算法中，每个优化问题的解都被看作是在 搜索空间中的一只鸟（或鱼），称为“粒子”。每个粒子都有一个位置和速度， 通过不断更新粒子的位置和速度来搜索最优解。
粒子群优化算法的实现步骤
粒子群优化算法在石油工程中的 应用
石油工程中经常遇到各种优化问题，例如钻井轨迹优化、生产计划优化、储 层参数反演等。粒子群优化算法在解决这些优化问题中具有广泛的应用前景。以 下是一些具体的应用案例：
1、钻井轨迹优化：在石油钻井过程中，需要确定钻头的钻进轨迹以最大限 度地提高油气资源的采收率。粒子群优化算法可以用于优化钻井轨迹，以降低钻 井成本和提高采收率。
遗传算法与粒子群优化算法的改 进
遗传算法的改进主要包括增加基因突变概率、采用不同的编码方式、调整交 叉和突变操作、增加选择策略的多样性等。这些改进能够提高遗传算法的搜索能 力和收敛速度，使得其更加适用于求解各种复杂的优化问题。
粒子群优化算法的改进主要包括增加惯性权重、调整速度和位置更新公式、 增加约束条件、引入随机因素等。这些改进能够提高粒子群优化算法的全局搜索 能力和收敛速度，使得其更加适用于求解各种非线性优化问题。
基于边界处理改进的局部信息粒子群优化算法
基于边界处理改进的局部信息粒子群优化算法作者：刘宇航来源：《软件导刊》2014年第03期摘要：具有代表性的一种局部信息粒子群优化模型大幅度提高了解决多模优化问题的能力，但该类算法存在难以搜索到位于边界附近且跨度较小区域优化解的问题。
提出了一种改进的粒子群优化算法，以增强其处理多模优化问题的能力。
在算法迭代过程中，利用边界处理方法，让超出边界的粒子修复后以较大概率落在边界附近，从而加强对边界附近且跨度较小区域的搜索。
与原算法实验对比表明，改进后的算法鲁棒性更强。
关键词：多模函数；粒子群优化；边界处理中图分类号：TP301.6文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2014）003-0062-03作者简介：刘宇航（1989-），男，中南民族大学计算机科学学院硕士研究生，研究方向为智能计算。
0 引言研究表明，PSO算法在解决复杂优化问题上展现出高效、鲁棒的能力[1]，然而仅使用标准PSO算法依然不能较好解决多模优化问题中需要同时保留多个优化解的问题。
小生境[2]技术采用局部竞争策略，能较好地同时保留多个优化解，因此许多学者把小生境技术与粒子群优化算法结合，提出了各种求解多模优化问题的粒子群优化算法。
但是，基于小生境技术的粒子群优化算法存在难以准确预估小生境参数大小的缺陷。
最近被提出的LIPS（Locally Informed Particle Swarm）算法[3]避免了小生境参数的使用，而是利用距离（基于每个粒子当前最好位置的欧几里德距离度量）最近的若干邻居个体来引导粒子搜索，从而避免了小生境参数带来的弊端。
另外，LIPS算法采用了一种加强的局部搜索算子，使得所求解精确度更高，因此LIPS算法迅速受到了业界关注[4-5]。
然而我们发现，随机初始化粒子群导致了跨度较小区域中粒子数较少，在基于最近距离选择邻居的情况下，跨度较小区域中的粒子可能选择相连区域的粒子作为邻居，这些邻居可能误导粒子飞行，使得跨度较小区域中的粒子不能较好地向本区域的优化解逼近，最终难以搜索到其优化解，尤其是在跨度较小区域靠近边界附近的情况下。
粒子群算法优化
粒子群算法优化
粒子群算法优化
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一类以群体智能为基础的随机搜索算法，现已成为求解复杂优化问题比较受欢迎的一种算法。
PSO 是一个模拟群体智能动态搜索算法，它将物理机理和生物学行为结合在一起，由康奈尔大学和版本大学的研究小组在 1995年提出，它利用群体中个体之间的相互作用，通过“学习”和“记忆”，形成合作，实现共同的目标，达到共同的最优化目标。
粒子群优化算法可以被广泛应用于函数优化问题，也可以应用于定性模糊控制、模糊控制，甚至有一定的应用于机器学习和神经网络中。
粒子群算法具有以下特点：
1）算法简单：粒子群优化算法是一种简单的算法，它只需要定义一组粒子群，用有限的参数来控制粒子群的运动，并且算法收敛较快。
2）要求少：粒子群算法只对问题的函数形式有要求，并不要求被优化函数是凸函数，也不要求函数的求导。
3）随机性强：粒子群算法强调随机性，因此算法有可能做出不太明智的决策，但由于多个粒子共同形成的动作使得全体做出的决策最终会变得比较合理。
4）可并行：粒子群优化算法可以很好的应用于并行计算。
5）易于实现：粒子群算法的实现相对比较容易，它具有很强的
普适性，可以用于各种复杂的优化问题。
基于改进粒子群算法的路径优化问题研究
基于改进粒子群算法的路径优化问题研究路径优化问题是指在给定的网络或图中找到最短路径或最优路径的问题。
而基于改进粒子群算法（Improved Particle Swarm Optimization，IPSO）的路径优化问题研究，主要是通过引入一些改进策略，提高传统粒子群算法的能力和优化效果，以更快、更准确地找到最优路径。
首先，IPSO算法通过优化粒子的初始化方式，提高了算法的能力。
传统粒子群算法的粒子初始化往往是随机的，而IPSO算法可以根据问题的特点进行设计，使得粒子初始位置更接近最优解，减少空间，提高算法的收敛速度。
其次，IPSO算法引入了改进的粒子更新策略，以提高收敛性。
传统粒子群算法中，粒子的速度更新是通过全局最优和个体最优位置进行计算的，而IPSO算法中，除了考虑全局最优和个体最优位置外，还引入了历史最优位置和当前最优位置，通过综合考虑多个位置信息，更好地引导粒子朝着最优解靠近，提高算法的收敛性。
另外，IPSO算法还采用了多个种群的策略，以增加算法的多样性和能力。
传统粒子群算法只有一个种群，而IPSO算法通过划分多个种群，每个种群中的粒子按照特定规则进行，可以从多个方向同时，增加了算法的全局能力，避免陷入局部最优解。
最后，IPSO算法还引入了自适应的惯性权重机制，以进一步提高算法的收敛性和优化效果。
传统粒子群算法中，惯性权重往往是固定的，而IPSO算法中，根据算法的过程动态调整惯性权重，使得算法在初期注重全局，在后期注重精确局部，提高了算法的优化效果。
综上所述，基于改进粒子群算法的路径优化问题研究，通过优化粒子初始化、改进粒子更新策略、引入多个种群和自适应的惯性权重等策略，可以更快、更准确地找到最优路径。
这些改进策略不仅提高了算法的能力和收敛性，而且增加了算法的多样性和全局能力，是路径优化问题研究领域具有潜力的一种算法方法。
改进的粒子群优化算法研究及其若干应用
改进的粒子群优化算法研究及其若干应用一、本文概述随着和计算智能的快速发展，群体智能优化算法已成为解决复杂优化问题的重要手段。
其中，粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法作为一种模拟鸟群、鱼群等生物群体行为的优化算法，因其简单易实现、参数少、搜索速度快等优点，被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式识别、工程设计等多个领域。
然而，传统的粒子群优化算法也存在易陷入局部最优、收敛速度慢、全局搜索能力弱等问题。
因此，对粒子群优化算法进行改进，提高其优化性能和应用范围，具有重要的理论价值和现实意义。
本文首先介绍了粒子群优化算法的基本原理和发展历程，分析了其优缺点及适用场景。
在此基础上，重点研究了几种改进的粒子群优化算法，包括引入惯性权重的PSO算法、基于社会心理学的PSO算法、基于混合策略的PSO算法等。
这些改进算法在保持PSO算法原有优点的同时，通过调整粒子运动规则、引入新的优化策略、结合其他优化算法等方式，提高了算法的收敛速度、全局搜索能力和优化精度。
本文还将探讨这些改进的粒子群优化算法在若干实际问题中的应用，如函数优化问题、神经网络训练问题、路径规划问题等。
通过实际应用案例的分析和比较，验证了改进算法的有效性和优越性，为粒子群优化算法在实际问题中的应用提供了有益的参考和借鉴。
本文旨在深入研究和改进粒子群优化算法，探索其在复杂优化问题中的应用潜力，为推动群体智能优化算法的发展和应用做出贡献。
二、粒子群优化算法的基本原理粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化搜索技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。
该算法模拟了鸟群觅食过程中的社会行为，通过个体（粒子）之间的信息共享和协作，达到在搜索空间内寻找最优解的目的。
在PSO中，每个粒子代表问题解空间中的一个候选解，每个粒子都有一个适应度值，用于衡量其解的优劣。
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居 的 局部 信 息 ， 加 大了局部搜 索能力 ， 所 得 解 的 精 确 度 是
其 它算 法 难 以达 到 的 ， 同时 加 快 了收 敛 速 度 。
１ ． ２ Ｌ Ｉ Ｐ Ｓ算 法问题 分析
区域 中 的粒 子 不 能 较 好 地 向本 区 域 的 优 化 解 逼 近 ， 最 终 难 以搜 索 到 其 优 化 解 ， 尤 其 是 在 跨 度 较 小 区 域靠 近 边界 附 近 的情 况 下 。本 文 利 用 算 法 迭 代 过 程 中超 出边 界 的 粒 子 ， 让 其修 复后 以 较 大概 率 落 在 边 界 附近 ， 来 有 效 增 加 边 界 附近
关键词 ： 多模 函数 ； 粒子群优化 ； 边界 处理
中 图分 类 号 ：编号 ： １ ６ ７ ２ — ７ ８ ０ ０ （ ２ Ｏ １ ４ ） ０ ０ ３ — ０ ０ ６ ２ — ０ ３
０ 引言
研究 表 明， Ｐ Ｓ Ｏ 算 法 在 解 决 复 杂 优 化 问题 上 展 现 出 高效 、 鲁 棒 的能 力 ］ ， 然而仅使用标 准 Ｐ Ｓ Ｏ 算 法 依 然 不 能 较 好 解 决 多模 优 化 问题 中 需 要 同 时 保 留 多 个 优 化 解 的 问
以往 基 于小 生 境 的算 法 无 法 做 到 的 ； ② 该 算 法 充 分 利 用 邻
索算子 ， 使 得 所 求 解 精 确 度更 高 ， 因此 Ｌ Ｉ Ｐ Ｓ 算 法迅 速 受 到 了业 界 关 注 ］ 。然 而 我 们 发 现 ， 随 机 初 始 化 粒 子 群 导 致 了跨 度 较 小 区域 中粒 子 数 较 少 ， 在基 于最 近距 离 选 择 邻 居 的情 况 下 ， 跨 度 较 小 区 域 中的粒 子 可 能选 择 相 连 区域 的 粒
对 粒 子 搜 索 有 着 非 常 重 要 的作 用 。采 用 这 种 加 强 的 局 部 算子 ， 大 大 提 高 了算 法 求 解 精 度 。
小 生 境 技 术 采 用 局 部 竞 争 策 略 ， 能 较 好 地 同 时 保 留
多个 优 化 解 ， 因此 许 多 学 者 把 小 生 境 技 术 与 粒 子 群 优 化 算 法 结合 ， 提 出 了各 种 求 解 多 模 优 化 问 题 的 粒 子 群 优 化 算
题。
１ 局 部 信 息 粒 子 群 优 化算 法概 述
１ ． １ Ｌ Ｉ Ｐ Ｓ算 法 介 绍
Ｌ Ｉ Ｐ Ｓ算 法 的最 大 特 点 是 利 用 来 自距 离 最 近 若 干 邻 居
粒 子 的 局 部 信 息 引 导粒 子搜 索 ， 能 够 收 敛 到 不 同 的全 局 优 化 解 。邻 居个 体 的数 目控 制 着 算 法 在 求 解 多 模 优 化 问题 中多 样 性 与 收 敛 速 度 的 平 衡 。若 邻 居 个 体 数 目较 多 ， Ｌ Ｉ Ｐ Ｓ 算 法 收敛 较 快 ； 若 邻 居 个 体 数 目较 少 ， 粒 子 群 的 多样 性 较 好 。因 此 ， Ｌ Ｉ Ｐ Ｓ算 法 在 迭 代 初 期 选 择 较 小 的 邻 居 数 目值 ， 之 后 邻 居 数 目值 随 着算 法 迭代 次 数 的增 加 而 增 大 。 Ｌ Ｉ Ｐ Ｓ算 法 的 另一 特 点是 充 分 利 用 邻 居 个 体 信 息 。传 统 Ｐ Ｓ Ｏ 算 法 仅 利 用 一 个 粒 子 引导 另 一 个 粒 子 搜 索 ， Ｌ Ｉ Ｐ Ｓ 算 法 充 分 利 用 了所 有 邻 居 信 息 ， 所 有被 选 中 的邻 居 粒 子 都
（ 基 于 每个 粒 子 当 前 最 好 位 置 的 欧 几 里 德 距 离 度 量 ） 最 近
的 若 干 邻 居 个 体 来 引 导 粒 子搜 索 ， 从 而 避 免 了小 生 境 参 数
带 来 的弊 端 。另 外 ， ＬＩ Ｐ Ｓ算 法 采 用 了一 种 加 强 的 局 部 搜
Ｌ Ｉ Ｐ Ｓ算 法 主 要 有 以下 两 个 优 点 ： ① 该 算 法 不 需 要 小 生境参数 ， 避 免 了需 要 确 定 小 生 境 参 数 带 来 的 缺 点 ， 这 是
另外lips算法采用了一种加强的局部搜索算子使得所求解精确度更高因此lips算法迅速受到了业界关注然而我们发现随机初始化粒子群导致了跨度较小区域中粒子数较少在基于最近距离选择邻居的情况下跨度较小区域中的粒子可能选择相连区域的粒子作为邻居这些邻居可能误导粒子飞行使得跨度较小区域中的粒子不能较好地向本区域的优化解逼近最终难以搜索到其优化解尤其是在跨度较小区域靠近边界附近的情况下
第１ ３ 卷 第３ 期 ２ ０ １ ４ 年 ３ 月
软 件 导 刊
Ｓｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ Ｇｕｉ ｄ ｅ
Ｖｏ１ ．１ ３ Ｎｏ． ３ Ｍａ ｒ ．２ Ｏ１ ４
基 于 边界 处 理 改进 的局 部信 息粒 子 群 优 化 算 法
刘 宇 航
（ 中南 民族 大 学 计 算机科 学学院 ， 湖北 武 汉 ４ ３ ０ ０ ７ ４ ）
法 。但 是 ， 基 于小 生 境 技 术 的粒 子 群 优 化 算 法 存 在 难 以准 确 预 估 小 生 境参 数 大小 的 缺 陷 。
最 近 被 提 出 的 Ｌ Ｉ Ｐ Ｓ（ Ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍｅ ｄ Ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ
Ｓ ｗ ａ ｒ ｍ） 算 法 避免 了小 生 境 参 数 的 使 用 ， 而 是 利 用 距 离
摘 要 ： 具 有代 表 性 的 一种 局 部 信 息 粒子 群 优 化 模 型 大 幅度 提 高 了 解 决 多模 优 化 问 题 的 能 力 ， 但 该 类 算 法 存 在 难 以
搜 索 到 位 于 边 界 附 近 且跨 度 较 小 区域 优 化 解 的 问 题 。提 出 了一 种 改 进 的 粒 子 群 优 化 算 法 ， 以 增 强 其 处 理 多模 优 化 问 题 的 能 力 。在 算 法 迭 代 过 程 中 ， 利 用边 界 处理 方 法 ， 让 超 出边界 的 粒 子 修 复 后 以较 大 概 率 落 在 边 界 附近 ， 从 而加 强 对 边 界 附近 且 跨 度 较 小 区域 的搜 索。 与 原 算 法 实验 对 比 表 明 ， 改 进 后 的算 法鲁 棒 性 更 强 。