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%。     

基于改进PSO算法和集成神经网络的裂解炉在线优化

针对传统粒子群算法(PSO)寻优时易陷入局部最优、后期全局搜索能力下降等不足,提出了基于载波的粒子群算法(CWPSO)。通过粒子基于载波的搜索和载波扩展精确寻优,较好地克服了上述缺点,且寻优时间明显减少。同时,针对工业裂解炉在线优化要求,采用了权值动态集成的集成神经网络(NNE)对双烯收率进行建模预测,并结合CWPSO算法进行了在线滚动优化。仿真结果表明,该方法对裂解炉的优化效果明显,双烯平均收率有了明显提高。     

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。     

基于GAs/PSO组合算法的水轮机调速系统PID参数寻优

提出了一种基于GA s/PSO组合算法的P ID控制器参数自整定方法,这种方法兼有遗传算法(GA s)和粒子群算法(PSO)的优点。组合算法种群由GA s和PSO的最佳个体迁移形成,其中GA s采用了实数编码和变异概率自适应,PSO算法采用了带指数衰减的惯性因子的速度更新算法,以加快收敛速度。通过对水轮机调速系统P ID控制器参数寻优仿真比较表明,该组合算法寻优性能比单独的GA s和PSO表现更为优异,且所得系统具有更好的动态性能。     

经颈动脉途径肝动脉插管及脾内注射肝细胞移植治疗急性肝衰大鼠的疗效比较

变异量子粒子群算法（MQPSO）通过在量子粒子群算法(QPSO)中引入变异机制,增加了全局搜索能力,避免陷入局部最优。在粗糙集理论和MQPSO算法基础上,提出了基于MQPSO优化的决策表属性约简方法,并在算法实现中提出了迭代记录策略,改进了算法中的耗时计算部分,降低了算法的时间复杂度。     

基于正弦载波的粒子群算法

针对传统粒子群算法(Traditional Particle Swarm Optimization, TPSO)存在的易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出了一种基于载波的粒子群算法(carrier-wave Particle Swarm Optimization,CWPSO)。根据正弦函数具有的自变量连续变化而值域不变的特点,该算法设计了以载波自变量变化确定粒子搜索位置的新方法,从而极大地提高了全局搜索能力。同时对于搜索到的可能极值点,通过载波扩展的方法进行局部寻优,以进行精确搜索。对一系列测试函数的寻优结果表明：CWPSO算法不仅都能找到最优值,且寻优时间仅为TPSO算法和惯性权值线性下降的改进PSO算法（Line-WPSO,LWPSO）的1/3~1/5;同时,CWPSO具有对寻优问题维数不敏感的优点,大大扩展了该算法的适用范围。     

一种改进的θ-PSO算法

基于相位角的粒子群优化算法θ-PSO在处理一些标准测试函数时比基本的PSO算法有着更好的寻优性能,但该算法在处理一些复杂函数时,也存在不易跳出局部最小的困惑。本文在基本θ-PSO的基础上改进了相位角的更新策略,当粒子相位在到达边界时进行反弹,而不是限制在边界。为进一步提高算法的性能,对改进的算法进行了变异扰动操作,使得该算法在处理一些复杂的测试函数时,有着更好的寻优性能,能在有限步的迭代过程中,克服局部最小,到达优化目标的设定值。     

叠加支持向量机及其在醋酸精馏软测量中的应用

为了提高粒子群算法搜索精度和避免陷入局部最优,提出了一种改进的粒子群优化算法。一方面引入平均最好位置调整速度,使粒子可以利用更多的信息决策自己的行为;另一方面对引入的平均最好位置进行小波变异,增加算法的种群多样性。仿真实验结果表明：改进的粒子群算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等特点。     

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。     

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。