混合粒子群优化算法及其应用

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粒子群算法优化混合核函数SVM及应用

粒子群算法优化混合核函数SVM及应用第一章：引言1.1 研究背景1.2 研究意义1.3 研究现状1.4 研究内容和方法1.5 论文结构第二章：混合核函数SVM的原理与方法2.1 SVM算法简介2.2 混合核函数2.3 混合核函数SVM的原理2.4 模型的求解第三章：粒子群算法的原理与应用3.1 粒子群算法简介3.2 粒子群算法的原理3.3 粒子群算法的应用第四章：基于粒子群算法的混合核函数SVM优化方法4.1 问题的建立4.2 优化目标和约束条件4.3 粒子群算法优化方法4.4 算法流程第五章：实验和结果分析5.1 实验设置5.2 实验结果分析5.3 算法的比较分析第六章：总结与展望6.1 研究成果总结6.2 研究工作不足6.3 研究展望参考文献第一章：引言1.1 研究背景随着机器学习和数据挖掘的快速发展，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种强有力的分类工具在实际应用中得到广泛应用。

与此同时，混合核函数SVM也因其在处理非线性问题中具有更好的效果而受到越来越多的关注。

混合核函数SVM不仅可以处理多维特征空间的数据，而且在处理非线性问题时也能有效地避免过拟合问题。

然而，对于大规模数据集和高维特征集，SVM的训练时间会变得非常长，导致不可行或者具有实际用途性的难度。

因此，如何加快SVM的训练速度成为研究的重要方向之一。

1.2 研究意义优化混合核函数SVM的训练方法，可以提高算法的效率和准确性，更好地处理大规模和高维数据集。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）作为一种全局优化方法，在优化混合核函数SVM中具有潜在的应用价值。

因此，研究基于粒子群算法的混合核函数SVM优化方法，可以提高算法的收敛速度和准确率，并更好地处理大规模和高维数据集，具有重要的理论和应用价值。

1.3 研究现状当前，关于SVM的研究主要集中在算法改进和优化方法上。

粒子群果蝇混合改进算法在基站选址优化问题中的应用

粒子群果蝇混合改进算法在基站选址优化问题中的应用一、本文概述随着无线通信技术的快速发展，基站选址优化问题在通信网络规划中扮演着日益重要的角色。

选址的优化不仅影响着网络覆盖的质量和稳定性，还直接关系到网络建设和运营成本。

近年来，群体智能优化算法在解决复杂优化问题中展现出强大的潜力，其中粒子群优化算法和果蝇优化算法因其简单、易实现和全局搜索能力强等特点，受到了广泛关注。

本文旨在探讨粒子群优化算法与果蝇优化算法的结合，形成混合改进算法，并应用于基站选址优化问题中。

通过混合两种算法的优势，期望在解决基站选址问题时，既能提高搜索效率，又能保证解的质量。

文章首先介绍了粒子群优化算法和果蝇优化算法的基本原理和特点，然后详细阐述了混合改进算法的设计和实现过程，包括算法的融合策略、参数设置等。

接着，通过构建基站选址优化问题的数学模型，将混合改进算法应用于实际场景中，并与传统算法进行对比分析。

对算法的性能进行了评估，讨论了算法的优缺点及未来改进方向。

本文的研究不仅有助于推动群体智能优化算法在通信网络规划中的应用，还为解决其他类似复杂优化问题提供了新的思路和方法。

二、理论基础在探讨粒子群果蝇混合改进算法在基站选址优化问题中的应用之前，我们首先需要理解其理论基础。

粒子群优化（PSO）算法是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟鸟群觅食行为中的信息共享机制来寻找问题的最优解。

在PSO算法中，每个解被视为搜索空间中的一个“粒子”，每个粒子都有自己的位置和速度，通过不断更新速度和位置来搜索最优解。

另一方面，果蝇优化算法（FOA）是一种模拟果蝇觅食行为的优化算法，它通过模拟果蝇寻找食物源的过程来寻找问题的最优解。

FOA 算法具有搜索速度快、全局搜索能力强等特点，因此在处理复杂优化问题时表现出良好的性能。

为了进一步提高PSO算法和FOA算法的性能，研究人员提出了粒子群果蝇混合改进算法。

该算法结合了PSO算法和FOA算法的优点，通过混合两种算法的操作步骤和搜索策略，形成了一种新的优化算法。

新型混合粒子群算法在核动力设备优化设计中的应用

ｔｈｃｌｐｉｍ．Ａｎｉｒｖｄｃｍｐｅｌｏｔｍｓｅｌｙｄｆｒｏｔｉｉｇｂｔｒｒｓｌｅｃｉｖｎｅ — ｏｔｅｌａｔｏｏｍｕｍｐｏｅｏｌｘａｇｒｈｗａｍｐｏｅｂａｎｎｅｔｕｔｗｈｎａｈｅｉｇｉｒｉｏｅｅｓｔａｉｎｔｓｉｒｅｍｐｏｅｔｅａｃｒｃｆｔｅｏｔｌｅｕｔｅｔｇｔｅｂｎｈｒｕｃｉｎｔｒｕｈｔｅｏｔｔｍｅｏｄｒｔｉｒｖｈｃｕａｙｏｐｉｏｉｎｏｈｍａｒｓｌ．Ｔｓｎｅｃｍａｋｆｎｔｏｇｈｐｉｉｈｏｈ —
合形法产生初始可行群体，加快粒子群收敛速度；引入遗传算法的交叉和变异策略，避免粒子群陷入局部最优；在迭代末期的优解附近，进行改进复合形算法的寻优，提高最优解的精度．过算法测试基准函数的优化计算，通结果显示，型混新合粒子群算法有较好的优化性能，并在核动力设备优化设计中有很好的应用．关键词：粒子群算法；复合形算法；遗传算法；核动力设备；优化设计
（ｏｅｅｏｕｌｒｃｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ａｂｎＥｇｅｒｇＵｉｒｉ，ａｂｎ１００，Ｃｉ）ＣｌｇｆｃａｉｃｎｅｈｏｏｙＨｒｉｎｉｅｉｎｖｓｙＨｒｉ５０１ｈｎｌＮｅＳｅｎｎｅｔａ
ＡｂｓｒｃＴｈｔｎａｄｐａｔｃｅｓｒｌｏｔｍｉａｉｎｈｓｔｅｓｏｔｏｎｓｏｌｗｏｖｒｅｃｐｅｄａｄｐｏｃｕｔａｔ：ｅｓａｄｒｒｉｌｗａｎｐｉｚｔｏａｈｈｒｃｍｉｇｆｓｏｃｎｅｇｎｅｓｅｎｏｒａｃ－ｒｃｆｃｎｅｇｎｃａｙｏｏｖｒｅｅ，ｗｈｌａｉａｌｎｎｏｔｅｌｃｌｏｔｍｕｍｅｅｉｇｗｉｈｎｎｉｅｒｃｎｓｒｉｔｏｔｍｉａｉｎｉｅｅｓｌｆｌｇｉｔｈｏａｐｉｙｉｗｈｎｄａｎｔｏｌｎａｏｔａｎｐｉｚｔｏｌｐｏｌｍｓｒｂｅ．Ｔｏｏｅｃｍｅｔｓｉｉｕｔｓｅｋｎｆｙｒａｔｌｗａｌｐｔｚｔｏｌｏｔｍｓｄｓｇｅｖｒｏｈｅｅｄｆｃｌｉ，ａｎｗｉｄｏｂｄｐｒｉｅｓＦｌｆｅｈｉｃｌｏｉａｉｎａｇｒｈｗａｅｉｎｄ；ｍｉｉ

粒子群优化算法及其在机器人技术中的应用

ＣｈｅｎｇＺｈｅ，ＷａｎｇＷｅｉ，ＸｉｅＧｕａｎｇｍｉｎｇ，ＬｕｏＷｅｎｇｕａｎｇ
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃ＆Ｉｎ．ｆｃｌｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＧｕａｎｇｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｌｉｕｚｈｏｕ５４５００６，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＰｅｋｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７１，Ｃｈｉｎａ）
兵工自动化
ＯｒｄｎａｎｃｅＩｎｄｕｓｔｒｙＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ
２０１４．０ｌ
３３（１）
粒子群优化算法及其在机器人技术中的应用
程哲，王伟，谢广明，罗文广
（１．广西科技大学电气与信息工程学院，广西柳州５４５００６；２．北京大学工学院，北京１００８７１）
ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｅａｃｈａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ａｎｄｇｉｖｅｔｈｅｍｏｄｉｉｃｆａｔｉｏｎｏｐｉｎｉｏｎ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｅａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｆｕｔｕｒｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｓｐｅｃｔａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｒｏｂｏｔｉｃｓ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ；ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ

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。

群智能混合优化算法及其应用研究

群智能混合优化算法及其应用研究一、本文概述随着技术的飞速发展，群智能优化算法作为一种新兴的启发式优化技术，正受到越来越多的关注。

本文旨在深入研究群智能混合优化算法的理论基础、实现方法以及其在各个领域的应用。

文章首先介绍了群智能优化算法的基本概念和发展历程，分析了其相较于传统优化算法的优势和挑战。

随后，文章详细阐述了群智能混合优化算法的设计原理，包括算法的基本框架、关键参数设置以及算法性能评估等方面。

在此基础上，文章进一步探讨了群智能混合优化算法在多个领域中的应用案例，如机器学习、图像处理、路径规划等，以验证其在实际问题中的有效性和可行性。

本文的研究不仅有助于推动群智能优化算法的理论发展，也为解决复杂优化问题提供了新的思路和方法。

二、群智能优化算法理论基础群智能优化算法，作为一种新兴的启发式搜索技术，近年来在优化领域引起了广泛关注。

其核心思想源于自然界中生物群体的行为特性，如蚂蚁的觅食行为、鸟群的迁徙模式、鱼群的游动规律等。

这些生物群体在寻找食物、避免天敌等过程中，展现出了惊人的组织性和智能性，成为了群智能优化算法的理论基础。

个体与群体：每个算法中的个体代表了一个潜在的解，而群体的集合则代表了搜索空间的一个子集。

个体的行为受到群体行为的影响，通过群体间的信息交流和协作，实现解的优化。

局部搜索与全局搜索：群智能优化算法通过个体在搜索空间中的局部搜索行为，结合群体间的信息共享，能够在一定程度上避免陷入局部最优解，从而增强全局搜索能力。

自适应与自组织：群体中的个体能够根据环境变化和搜索经验，自适应地调整搜索策略和行为方式。

这种自组织特性使得算法在面对复杂优化问题时具有更强的鲁棒性。

正反馈与负反馈：在搜索过程中，群智能优化算法通过正反馈机制，将优秀个体的信息传递给其他个体，加速搜索进程；同时，负反馈机制则帮助算法避免重复搜索无效区域，提高搜索效率。

群智能优化算法的代表包括粒子群优化（PSO）、蚁群算法（ACO）、人工鱼群算法（AFSA）等。

混合粒子群优化算法及其应用

而缩短寻优计算的时间。针对流程工业典型设备的实际应用表明，混合粒子群优化算法能够减少寻优迭代次数，
进而缩短优化计算时间。关键词：混合粒子群优化算法；模拟退火；神经网络；连续搅拌反应釜
ＸＩＮＧｉＸＩＪｅ，ＡＯｙｎＤｅｕ（ｐｒｍｅｔｆｔｍａｉｎ，ＴｓｎｈａＵｎｖｒｉｙ，Ｂｅｊｎ００４ＤｅａｔｎＡｕｏｔｏｏｉｇｕｉｅｓｔｉｉｇ１０８，Ｃｈｎ）ｉａ
ＡｂｔａｔＨｙｉｒｉｌｗａｍｐｔｍｉａｉｎｓｒｃ：ｂｒｄｐａｔｃｅｓｒｏｉｚｔｏｗａｅｅｔｄｔｍｐｒｖｈｅｏｉｉｉｇｅｆｃｅｙｏｆｈｓｐｒｓｎｅｏｉｏｅｔｐｔｍｚｎｆｉｉｎｃｔｅｐｒｉｌｗａｍｈｇｉｔｔｍｉｉｓｒｔｇｙｏｆｔｅｌａｂｓｐｒｉｌ．ｍｅｔｔｐｒｂｌｍａｔｃｅｓｒｂｙｃａｎｎｇｈｅｏｐｉｚｎｇｔａｅｈｇｏｂｌｅｔａｔｃｅＡｉｄａｈｅｏｅｏｆｏｉｉａｉｎｗｉｈａｌｍｉｏｐｉｉｅ，ｓｃｓｔｔｔｒｄｉｔｏｎｏｙｃｌｅｉｍｅｔｉｏｅｓｐｔｍｚｔｏｔｉｔｏｎｃｍｕｔｎｇｔｍｕｈａｈｅｓａｅｐｅｃｉｆａｔｐｉａｑｕｐｎｎｐｒｃｓｉｄｕｔｙ，ｈｎｓｒｙｂｒｄｐａｔｃｅｓｒｏｔｍｉａｉｎｔｋｔｅｇｌａｓｏｓｔｏｎｆｕｎｈｅｐａｔｃｅｓｒａｉｒｉｌｗａｍｐｉｚｔｏｏｏｈｏｂｌｂｅｔｐｉｉｏｄｂｙｔｒｉｌｗａｍｓａｓｅｉｌｐａｔｃｅ，ｗｈｉｈｅｆｍｅｈｅｇａｅｔｄｓｅｄｉｇｏｉｉａｉｎ．ｄｄｎｇｔｎｖｄｌｇａｅｐｃａｒｉｌｃｐｒｏｒｄｔｒｄｉｎｅｃｎｎｐｔｍｚｔｏＢｙａｉｈｅｉｄｉｉｕａｒｄｉｎｔｄｓｅｄｉｇｏｐｉｚｔｏｎｏｆｔｏｌｂｓａｔｃｅｔｈｅｏｐｉｚｔｏｎｉｅａｉｎｓ，ｔｌａｅｒｈａｏｃｌｅｃｎｎｔｍｉａｉｈｅｇｌｂａｅｔｐｒｉｌｏｔｔｍｉａｉｔｒｔｏｈｅｇｏｂｌｓａｃｎｄｌａｓａｃｒｃｍｂｉｄｎｅｒｈｗｅｅｏｎｅｉｈｙｉｐｒｉｌｓｒｏｉｚｔｏｎＴｈｅｈｙｉｉｍｏｈｉｎｅｂｒｄａｔｃｅｗａｍｐｔｍｉａｉ．ｂｒｄｓｆｔｓｗｐｒｉｌｗａｍａｔｃｅｓｒｏｉｉａｉｍｐｏｖｄｔｔｍｉｉｆｉｉｎｃｈｅｐｒｉｌｗａｍ，ａｄｒｄｕｅｈｅｔｍｅｏｐｔｍｉａｉｐｔｍｚｔｏｎｉｒｅｈｅｏｐｉｚｎｇｅｆｃｅｙｏｆｔａｔｃｅｓｒｎｅｃｄｔｉｆｏｉｚｔｏｎｃｍｐｕｉ．ｎｔｅｔｏｆａｒａｐｉａｉｏｔｎｇＩｈｅｔｓｅｌａｐｌｃｔｏｎ，ｈｙｉｐｒｉｌｓｒｏｐｔｍｉａｉｎｗａａｐｌｅｏｔｅｔｔｂｒｄａｔｃｅｗａｍｉｚｔｏｓｐｉｄｔｈｓａｅ

混合粒子群算法及在可靠性优化中的应用

ｌ前言
粒子群优化（ＰｒｃｗｒｐｉｉｔｎＰＯ是ａｔｌＳａｍＯｔｚｉ，Ｓ）ｉｅｍａｏ
一
本文利用混沌（ｈｏ）ｃａｓ￣动具有的随机性、遍历性和规律性及具有较强的全局寻优能力，不易陷入局部极小点特点，结合和声搜索算法（ｒｎｅｒＨＳＨａｍｏｙＳａｃｈ，）的启发式全局搜索和强开发能力，提出一种基于混沌和声搜索的混合粒子样优化算法。该算法采用Ｔｎ映ｅｔ射，利用混沌产生大量初始粒子并选择较优的粒子作
有较强的开发能力。
；＝Ｘｒ，ｉ＋ｏ，／，，ｇ：
（７）
式中：７为扰动幅数：Ｏ为方差向量；ｉ７值参、
；分别为整体和个体步长：Ａ、Ｂ为比例系数。
３３自适应参数策略．
由于参数Ｏ、和是影响ＰＯ收敛效果的关ＪＳ
键因素，在ＰＯ算法中，和都是被设置为绝对随Ｓ机数，其实这样并不能保证在优化时对状态空间进行完全遍历。为了提高算法的全局收敛性，本文采用公式（）对参数和进行混沌优化：８
为初始粒子群，同时采用和声策略对解空问进行开发，
种高效的优化搜索算法，源于对鸟群和鱼群群体运
动行为的研究。ＰＯ的基本思想是通过群体中个体间Ｓ
的协作和信息共亨来寻找最优解。ＰＯ算法简单、容Ｓ
易实现、搜索速度快、搜索范围大，ＰＯ算法在很多Ｓ问题中已成功应用。与其他智能算法类似，ＰＯ也存Ｓ
本文利用混沌变量的遍历特性在解空间内进行有效探索，同时采用和声算法中的和声策略对解空间进

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研究论文
混合粒子群优化算法及其应用
邢杰，萧德云
（清华大学自动化系，北京１）０００８４
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：Ｈ犃犫狊狋狉犪犮狋ｂｒｉｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｗａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｔｏｉｍｒｏｖｅｔｈｅｏｔｉｍｉｚｉｎｆｆｉｃｉｅｎｃｆｔｈｅｙｐｐｐｇｅｙｏａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｂｈａｎｉｎｈｅｏｔｉｍｉｚｉｎｔｒａｔｅｆｔｈｅｇｌｏｂａｌｂｅｓｔｐａｒｔｉｃｌｅ．Ａｉｍｅｄａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｐｙｃｇｇｔｐｇｓｇｙｏ，ｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｗｉｔｈａｌｉｍｉｔｏｎｃｏｍｕｔｉｎｉｍｅｓｕｃｈａｓｔｈｅｓｔａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆａｔｉｃａｌｅｕｉｍｅｎｔｉｎｐｒｏｃｅｓｓｐｐｇｔｙｐｑｐ，ｉｎｄｕｓｔｒｈｂｒｉｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｔｏｏｋｔｈｅｇｌｏｂａｌｂｅｓｔｏｓｉｔｉｏｎｆｏｕｎｄｂｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍａｓａｙｙｐｐｙ，ｈｉｃｈｐｅｒｆｏｒｍｅｄｔｈｅｇｒａｄｉｅｎｔｄｅｓｃｅｎｄｉｎｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．Ｂｄｄｉｎｈｅｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｇｒａｄｉｅｎｔｓｅｃｉａｌｐａｒｔｉｃｌｅｗｇｏｐｙａｇｔｐ，ｄｅｓｃｅｎｄｉｎｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｇｌｏｂａｌｂｅｓｔａｒｔｉｃｌｅｔｏｔｈｅｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｔｅｒａｔｉｏｎｓｔｈｅｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈａｎｄｌｏｃａｌｇｏｐｐｐｓｅａｒｃｈｗｅｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｉｎｈｂｒｉｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｈｂｒｉｄｉｓｍｏｆｔｈｉｓｎｅｗｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｙｐｙ，ｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｍｒｏｖｅｄｔｈｅｏｔｉｍｉｚｉｎｆｆｉｃｉｅｎｃｆｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍａｎｄｒｅｄｕｃｅｄｔｈｅｔｉｍｅｏｆｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｐｐｇｅｙｏｐ，ｈｂｒｉｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｗａｓａｌｉｅｄｔｏｔｈｅｓｔａｔｅｃｏｍｕｔｉｎ．Ｉｎｔｈｅｔｅｓｔｏｆａｒｅａｌａｌｉｃａｔｉｏｎｐｇｐｐｙｐｐｐ，ｗｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｓｔｉｒｒｅｄｔａｎｋｒｅａｃｔｏｒ（ＣＳＴＲ）ｈｉｃｈｉｓａｔｉｃａｌｅｕｉｍｅｎｔｏｆｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｐｙｐｑｐｉｎｄｕｓｔｒ．Ｉｎｔｈｅｔｅｓｔｔｒａｉｎｉｎｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｈａｔｗａｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｙｇｏ，ｈＣＳＴＲｐｒｏｄｕｃｔｂｒｉｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｔｏｏｋｌｅｓｓｏｔｉｍｉｚｉｎｔｅｒａｔｉｏｎｓｔｈａｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｙｐｐｇｉ，，ａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄｔｏｏｋｌｅｓｓｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｍｕｔｉｎｔｉｍｅｗｈｉｃｈｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｈｂｒｉｄｐａｒｔｉｃｌｅｐｐｐｐｇｙｓｗａｒｍｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｕｌｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｕｔｉｎｉｍｅｏｆｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｓｔｈｅｏｒｉｉｎａｌｉｎｔｅｎｔｏｆｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈ．ｐｐｇｔｐｇ：ｈ；ｓ；ｎ犓犲狅狉犱狊ｂｒｉｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｍｕｌａｔｅｄａｎｎｅａｌｉｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｓｔｉｒｒｅｄｙｐｇ狔狑ｔａｎｋｒｅａｃｔｏｒ
图１传统粒子群优化算法的计算流程Ｆｉ．１ＰｒｏｃｅｓｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＰＳＯｇ
［］的Ｍａｒｋｏｖ链分析７。从Ｍａｒｋｏｖ链的观点，模拟退火算法是在梯度下降算法的基础上，引入噪声项
犎犫狉犻犱狆犪狉狋犻犮犾犲狊狑犪狉犿狅狋犻犿犻狕犪狋犻狅狀犪狀犱犻狋狊犪犾犻犮犪狋犻狅狀狔狆狆狆
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］５６范围和寻优时间，从而发现尽量好的最优解［，
适用于模式识别等对优化精度要求较高而对计算时间要求较低的实际问题。而对于流程工业典型设备运行中的在线预测等需要限制优化计算时间的问题，目前的粒子群优化算法则需要在优化效率方面进一步提高。因此，本文提出混合粒子群优化算法，通过引入梯度下降环节，改进寻优策略，以提高粒子群的寻优效率，缩短计算时间。
００８－０４－１４收到初稿，２００８－０４－３０收到修改稿。２联系人：萧德云。第一作者：邢杰（，男，博士研１９７８—）究生。基金项目：国家高技术研究发展计划项目（２００２ＡＡ４１２４２０，）。２００２ＡＡ４１２５１０
１粒子群优化算法
在粒子群优化算法中，粒子群中粒子的总数为
以增加寻优过程跳出局部极小的概率，以利于算法搜索到全局最优。因此，对模拟退火算法的思路进行逆向思维，在粒子群优化算法中Ｍａｒｋｏｖ引入梯度下降寻优，即形成混合粒子群优化算法
：２犲犮犲犻狏犲犱犱犪狋犲００８－０４－１４．犚：Ｐ：ｘ犆狅狉狉犲狊狅狀犱犻狀狌狋犺狅狉ｒｏｆ．ＸＩＡＯＤｅｕｎ．犈－犿犪犻犾ｉｄａｏｄｙｙ狆犵犪ａｉｌｓ．ｔｓｉｎｈｕａ．ｅｄｕ．ｃｎ＠ｍｇ犉狅狌狀犱犪狋犻狅狀犻狋犲犿：ｓｕｏｒｔｅｄｂｈｅＨｉｈｔｅｃｈＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄｐｐｙｔｇ，２）ＤｅｖｅｌｏｍｅｎｔＰｒｏｒａｍｏｆＣｈｉｎａ（２００２ＡＡ４１２４２０００２ＡＡ４１２５１０．ｐｇ·１Biblioteka ７０８·化工学报
９卷第５
引言
粒子群优化算法是一种用于连续非线性函数优化的人工智能优化算法，由群体智能生命模拟和进
１］化算法两种学科交叉而成［。作为一种基于群体智
能的优化算法，粒子群优化算法在解决大规模非线性的连续问题中具有更高的优化效率和更好的优化结果。粒子群优化算法在理论上能够收敛到全局最
２］优［，而且可以在连续的实数空间内直接完成寻优
任务，在神经网络训练、电力系统控制等大规模优
］３４化问题中得到广泛应用［。
近年来，粒子群优化算法在参数设定和更新方法上有很大改进。但理论上的研究主要集中于如何避免粒子群 “ 早熟” ，增加粒子群在空间中的散布