两群替代微粒群优化算法及其应用

提出一种两群替代微粒群优化算法（TSSPSO），并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群，其中一分群微粒朝着最优微粒飞行，另一分群微粒朝着相反方向飞行；飞行时，每一微粒不仅受到微粒本身飞行经验和本分群最优微粒的影响，还受到全群最优微粒的影响。搜索时，每一次迭代均以一定的替代率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中相同数目的劣势微粒。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较，结果表明：两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解，优化效率和优化性能明显提高。将两群替代微粒群优化算法用于常压塔汽油干点软测量，建立基于两群替代微粒群优化算法的汽油干点神经网络软测量模型，通过与实际工业数据的比较，表明基于两群替代微粒群神经网络的软测量模型精度高、性能好。     

小生境微粒群优化算法

将小生境技术引入到微粒群优化算法之中,设计出一种小生境微粒群优化算法。该算法除了始终赋予微粒生命力,还将位置重叠的差适应值微粒在搜索空间重新启动。通过对4个常用测试函数进行优化计算,仿真结果表明小生境微粒群优化算法比基本微粒群优化算法具有更好的优化性能。     

分段式微粒群优化算法

提出一种分段式微粒群优化算法。该算法将所要搜索的区域分成若干段,首先在每一区段内搜索出区段的最优位置,然后将各区段的最优位置组成一微粒群,继续搜索全局最优位置。通过对5个常用标准测试函数进行优化计算,仿真结果表明:分段式微粒群优化算法能有效地搜索到全局最优解,具有比基本微粒群优化算法更快的搜索速度和更好的优化性能。     

基于微粒群优化算法和支持向量机的软测量建模

在分析基本微粒群优化算法(PSO)和支持向量机(SVM)原理的基础上,采用带有末位淘汰机制的微粒群优化算法优化支持向量机的参数,建立了延迟焦化装置粗汽油干点软测量的微粒群支持向量机模型.该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和PSO算法快速全局优化的特点,用于软测量建模.仿真实验表明:所建模型的泛化性能较好,模型具有较高的精度.     

基于二次插值教学优化的化工动态参数估计方法

动态参数估计问题的有效求解对于化工过程精确建模具有重要意义。针对动态参数估计问题,通过将二次插值算子引入到教学优化（TLBO）算法来加强其局部搜索能力,提出了二次插值教学优化（TLBO-QI）算法。此外,将TLBO-QI用于3个化工过程动态参数估计问题的求解,并与TLBO、蜂群优化以及粒子群优化进行了对比,计算结果表明了TLBO-QI可以获取精度更好的解。     

离散三群粒子群优化算法

提出了离散三群粒子群优化算法(DTHSPSO),该算法将整个粒子群分为三群,第1群粒子朝全局历史最优方向飞行,第2群粒子朝着相反方向飞行,第3群粒子在全局历史最优位置周围随机飞行。粒子的速度保持连续性,对于粒子位置的处理采用两种方法:一是通过传递函数,根据速度的大小进行离散化;二是直接通过强硬限制函数(Hardlim函数)将位置离散化。通过对两种离散函数进行测试与比较,表明两种DTHSPSO都比基本离散粒子群优化算法(DPSO)具有更好的优化性能,而且直接采用Hardlim函数的DTHSPSO算法效果更加突出。     

基于约束骨干粒子群算法的化工过程动态多目标优化

大多数化工过程是动态过程,需同时优化多个目标,从而带来复杂的约束多目标动态优化问题。因此提出了一种动态约束多目标骨干粒子群算法,即采用一种新型约束处理方法,结合Pareto支配和ε约束支配技术的双档集机制;针对约束优化问题寻优难度更大,更易陷入局部最优的特点,采用局部搜索和混合变异策略,并自适应调整搜索步长,提高算法的探索和开发能力;采用分段线性函数参数化方法,构建一种动态约束多目标粒优化算法,并将其用于解决间歇反应器的动态多目标优化问题。测试实验表明：与NSGA II和自适应差分进化算法(SADE εCD)比较,该算法具有更优秀的收敛性与分布性;应用到化工过程多目标动态优化问题实例进行比较表明,多目标骨干粒子群算法在约束多目标动态优化问题的求解中表现出更好的应用前景。     

一种改进粒子群算法及其在风电场中的应用

针对传统粒子群寻优速度慢的缺点,引进了种群平均速度的定义。用平均速度表征粒子群的活跃程度,并作为粒子群惯性权重和学习因子调节的依据,加快了粒子群的寻优速度。针对粒子群容易陷入局部极值的缺点,提出将模拟退火算法引入粒子群算法,将粒子群的平行快速寻优能力和模拟退火的概率突跳特性相结合,保持了群体多样性,有效地避免了局部收敛。对2个典型测试函数的寻优问题进行仿真实验,实验结果验证了该算法的有效性。将改进的粒子群算法用于风电场风速概率分布模型的优化,与常规的统计方法相比,该方法具有更高的拟合精度。     

改进的粒子群算法及其在带软时间窗车辆调度问题中的应用

针对微粒群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出多相粒子群优化算法（Multi-phases Particle Swarm Optimization,MPSO）。建立了带软时间窗车辆调度问题数学模型,并将该方法运用于带软时间窗车辆调度路径优化。根据多相粒子群并行搜索的思想,给出MPSO算法在带软时间窗物流配送车辆调度路径优化的实现流程。仿真结果表明：多相粒子群算法可以快速、有效地求得车辆路径问题的优化解,是一种求解带软时间窗车辆路径问题的较好方案。     

基于改进云粒子群优化的模糊神经网络在甲醇合成转化率软测量中的应用

针对基本PSO算法早熟、搜索精度不高与易陷入局部最优的缺点,结合云滴的随机性、稳定倾向性,提出了一种改进粒子群优化算法(ICPSO)。将改进算法用于模糊神经网络的参数优化,并应用于甲醇单程转化率建模中。仿真实验结果表明：该模型具有较高的精度和较好的泛化能力,能够实现甲醇转化率的实时监测。     

引入迁移和变异策略的改进鸟群算法及其在参数估计中的应用

针对鸟群算法（BSA）易陷入局部最优的问题,提出了一种引入迁移策略和变异策略的改进鸟群算法（IBSA）。在鸟群飞行阶段引入迁移策略有助于提高鸟群向适应度更高位置迁移的能力,提高BSA的收敛速度;在寻优后期引入变异策略,提高鸟群的局部寻优能力,提高了算法的寻优能力。选取6个典型的测试函数进行寻优实验,实验结果表明,与粒子群算法（PSO）、蝙蝠算法（BA）、BSA等算法相比,IBSA具有更高的寻优精度和更快的寻优速度。在此基础上,将IBSA应用于发酵动力学模型参数估计中,与Gauss-Newton、GA、MAEA算法相比,IBSA的参数估计值的偏差平方和最小,具有更高的模型拟合精度。在面对非凸、不可微等复杂寻优问题的情况下,IBSA为研究者提供了一种更加可靠、快速和精确的寻优可能。     

改进的混沌粒子群优化算法

针对传统的简单粒子群算法(SPSO)早熟、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进的混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法根据混沌算法遍历性的特点,选择合适的混沌映射提取SPSO初始种群,使粒子均匀分布在解空间。当SPSO陷入早熟时,CPSO在最优解周围的区域内进行混沌搜索,取代原来种群中的部分粒子,带领种群跳出局部最优。对7个标准测试函数的寻优测试表明：CPSO算法在寻优精度、速度、稳定性等方面均优于SPSO。     

三群协同粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,提出了一种三群协同粒子群优化算法(TSC-PSO)。搜索时,如果全局极值连续若干代没有改善,粒子未找到全局最优点,就任选某个优群,将其群内粒子和差群粒子交换。仿真结果显示,对一些经典多峰值函数、非凸病态函数,TSC-PSO增强了全局搜索能力,具有比基本PSO更好的优化性能。     

改进的PSO算法在重油热解模型参数估计中的应用

针对传统的粒子群算法(PSO)在解决复杂的优化问题时易陷入局部最优这一情况,提出了一种改进的粒子群算法(EPSO),该算法在传统的粒子群算法陷入局部最优的情况下引入了单个粒子的"Hooke-Jeeves模式搜索"操作和粒子之间的"启发式交叉"操作。仿真结果表明:EPSO算法的全局搜索性能和收敛速度比传统的PSO算法有明显的提高。采用EPSO算法进行非线性参数估计所得到的重油热解模型,其预报的平均相对误差比传统的PSO算法得到的模型提高了11.98%,比遗传算法(GA)得到的模型提高了38.76%。     

利用Alopex改进的粒子群优化算法及其在软测量建模中的应用

提出了一种利用A lopex算法改进的粒子群优化算法,并将其应用于神经网络的建模中。改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试和基于神经网络的软测量建模表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。     

改进的粒子群优化算法结合人工神经网络用于有机物毒性的QSAR研究

介绍了粒子群优化算法和Alopex-B算法的基本原理,提出了一种用Alopex-B算法改进的粒子群优化算法,并将其应用于函数优化和有机物毒性的QSAR研究。结果表明:改进型粒子群算法对复杂的测试函数搜索效率明显提高,应用于有机物毒性的QSAR研究能提高计算的精确度,降低预测误差。     

基于混沌量子粒子群算法的置换流水车间调度

流水车间调度问题广泛存在于企业生产过程中,优化的调度方案可以提高企业生产效率,降低生产成本。提出了基于混沌量子粒子群优化算法并应用于求解置换流水车间调度问题,该算法在量子粒子群算法(QPSO)的基础上,引入了混沌机制,在保持QPSO算法收敛速度快的同时,利用混沌机制的遍历性,克服了QPSO易陷入局部极小值的缺点。同时提出了一种新的混沌变量到工件排序的编码方案,能够完整保留混沌的遍历性。仿真结果验证了所提出的新的调度算法能更好地探索更优解,同时不失去量子粒子群算法的收敛速度。     

基于带扰动项粒子群算法的软测量建模

针对粒子群算法用于高维数、多局部极值点的复杂函数寻优时易陷入局部最优解现象,提出一种改进的带扰动项粒子群算法并进行收敛性分析。算法中引入进化速度因子,当粒子进化速度低于一定值时在粒子速度更新方程中添加扰动项使粒子逃离局部最优区而继续搜索。对几个复杂函数的寻优测试表明:改进算法的收敛速度、收敛精度和全局搜索性能均有显著提高。将本方法用于建立丙烯腈收率神经网络软测量建模,研究结果表明模型精度较高、泛化性能好,满足现场测量要求。