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。     

粒子群算法在确定边坡最小安全系数中的应用

基于圆弧滑动面假定，提出了一种用粒子群优化算法(PSO)确定边坡最危险滑动面及其对应的最小安全系数的方法，并以粒子群优化算法为指导，编制了搜索土坡临界滑动面的程序，将粒子群这一新近发明的进化计算技术应用于工程实际。     

粒子群优化算法中的分步式策略

为了解决粒子群优化算法(PSO)在处理高维多极值问题时容易陷入局部最优而早熟的问题,提出了分步式学习策略和分步式评价策略。前者让粒子每次升级只向某一个榜样学习,使粒子能在更有潜力的区域搜索;并简化了其升级规则,使粒子的搜索行为更易被控制。后者对粒子的位置矢量逐维进行评价,使粒子向目标最优位置稳步前进;并通过对维之间的关系的检测,解决了维不可分解的问题。实验证明,新算法具有很好的收敛速度和抗早熟能力。     

基于遗传粒子群算法的供水系统优化调度

针对某城市供水系统,建立了大型供水系统的多目标混合离散变量的优化调度模型,采用遗传粒子群混合算法对调度模型进行了求解,实现了该供水系统的直接优化调度,并与传统遗传算法优化调度的过程及结果进行了对比,新算法在优化时间、优化结果及求解效率等方面都具有较强的优越性.     

粒子群优化算法及在电站短期发电优化调度中的应用

论述了粒子群优化（PSO）算法的原理及在配电网扩展规划、检修计划、机组组合、最优潮流计算、配电网状态估计、优化设计等方面的应用。将该算法用于求解电力系统的短期发电优化调度,给出了算法具体实现以及求解短期发电优化调度的步骤。对15机测试系统进行了仿真计算,并与标准遗传算法（SGA）的测试结果进行了比较。仿真结果表明,与SGA相比,应用PSO算法求解短期发电优化调度具有更高质量的解,收验特性更好。     

模拟退火并行粒子群优化算法程序设计与研究

针对粒子群优化算法后期收敛差和模拟退火算法全局优化能力强的特点,建立模拟退火并行粒子群优化算法(SA-PSO算法)模型。利用MATLAB语言开发SA-PSO算法工具箱,实现SA-PSO算法的程序设计,高效、稳定地提高算法全局寻优能力。     

混合策略改进的粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部最优、收敛精度低、收敛速度慢等缺陷,提出了基于混合策略的改进粒子群算法。使用融合Circle映射与精英反向学习的策略初始化种群,提升初始种群的质量,同时加快收敛速度;在粒子速度更新方式中引入蜘蛛移动策略平衡算法的全局搜索与局部搜索;提出了基于自适应t分布的变异策略,增强算法全局搜索和跳出局部最优能力;对15个单峰和多峰函数进行仿真实验,与其他3种算法进行了对比分析,结果表明：所提出的改进算法具有很强的寻优能力与稳定性。     

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。     

基于粒子群算法的网络教学资源优化获取

利用通用搜索引擎可以在网络上获得大量相关的网络教学资源，如何在众多的网络教学资源中迅速、高效地获得理想的教学信息是越来越重要的研究课题。为解决这一问题，本文提出了基于粒子群算法的网络教学资源优化获取方法。首先对每个网络教学资源赋予一定的评价指标，然后利用粒子群算法对搜索列的网络教学资源进行优化排序，从而可以在众多的网络教学资源中迅速、高效地获得优质的教学资源。     

拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器

粒子群优化算法是一类新型进化算法,为提高粒子群优化算法对复杂问题全局最优解的探测能力,该文引入一种基于拉伸技术的粒子群优化算法,把它应用到CDMA通信系统中抗干扰关键技术——多用户检测中,提出了基于拉伸粒子群算法的多用户检测器。仿真结果表明,该检测器在误码率性能、抗远近效应和增加系统容量方面的性能较之其他的检测器均有明显的提高。     

基于粒子群算法与改进Ziegler-Nichols算法的PID整定方法

针对Ziegler-Nichols算法设计的PID控制器阶跃响应不理想,不具有灵活性等缺点,提出基于粒子群算法与改进 Ziegler-Nichols算法的PID整定方法。采用粒子群算法优化了Ziegler-Nichols算法中的幅值和相角,设计了具有更好性能 指标的PID控制器。实验结果表明采用该方法进行参数整定后的PID控制器响应速度较快,降低了系统的超调量。     

求解复杂旅行商问题的混合粒子群算法

针对粒子群算法在解决组合优化时存在早熟和易陷入局部最优的问题,提出一种求解旅行商问题( TSP)的混合 粒子群算法。将粒子群算法与遗传算法结合,引入遗传算法中的交叉和变异操作,通过个体极值和群体极值的交叉以及 粒子自身变异的方式增加种群的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高算法的局部搜索能力。仿真结果表明,新的混合 粒子群算法在解决TSP问题时具有较好的收敛性及优化效果。     

优化算法在手征媒质中的应用研究

由于手征媒质的手征参数可调性,使它成为一种新型的吸波材料,在减缩目标雷达散射截面方面有巨大的应用前景.文中运用传输线法分析了金属衬底上涂敷手征媒质的反射特性,计算了手征参数对手征媒质反射特性的影响;然后基于非均匀有理B样条建模,采用物理光学法比较了目标涂敷常规吸波材料与手征媒质时的雷达散射截面,结果说明了手征媒质减小反射电磁波的效果更好;最后运用粒子群算法和模拟退火算法在给定的范围内优化手征参数,并计算了在此参数下目标的散射截面.     

粒子群优化算法及其与遗传算法的比较

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题。该文讨论粒子群优化算法的基本原理和实现步骤,分析了该算法中各参数的设置。通过一个测试函数,对粒子群优化算法与遗传算法进行了比较,结果表明粒子群优化算法在找寻最优解效率上好于遗传算法。     

基于半无穷维二次优化阵列方向图综合

提出一种综合具有任意需要方向图的包含非各向同性和非均匀间隔的线性阵列的新方法。该方法的基本思想在于将综合问题转变为一个半无穷维二次优化（ＳＩＱＯ）模型：在一组线性泛约束条件下使权矢量的范数最小。该约束条件保证瞄准方向为单位增益，并且在给定范围内旁瓣电平满足要求。该方法具有广泛的应用和实际意义。文中给出了设计例子以证明该方法的可行性和实用性。     

带有混沌变异的双种群伪并行PSO-DE混合算法

在求解全局优化问题时,采用单个PSO、DE算法有一定的不足,为了弥补这些不足,给出一种带有混沌变异的双种群伪并行PSO-DE混合算法（MPSODE）。通过对六个标准测试函数进行测试,结果表明,该混合算法是一种鲁棒性较强、求解精度高、收敛速度快的全局优化算法。     

天线罩对阵列天线方向图的影响

利用复源点波束场的叠加来模拟阵列天线的方向图，并利用复射线理论对带罩阵列天线的一体化辐射特性进行仿真分析，得到了对阵列天线与雷达罩一体化设计有参考价值的结论     

改进PSO-SVM在说话人识别中的应用

为了加快粒子群优化算法的收敛速度,增强全局的搜索能力,通过对粒子群优化算法中惯性权重和全局最优值的分析,提出了一种根据迭代次数而自适应变化的惯性权重的粒子群优化方法。改进后的粒子群算法在防止陷入局部最优的能力方面有了明显的增强,同时,给出了应用粒子群优化算法训练支持向量机的方法,并将其应用于说话人识别。实验结果证实了在说话人识别中改进PSO-SVM方法比其他传统方法能获得更好的识别精度和识别速度。     

最佳稀布直线阵列分区动态规划法的应用

在动态规划阵列的基础上,为了降低峰值旁瓣电平,首先提出了分区动态规划阵列,并与其它几种优化布阵方法进行了比较,结果表明：分区动态规划阵列具有相当的优越性。同时,该优化布阵方法应用于微波成像大阵列系统中,获得了较好的峰值旁瓣电平,再一次证实了分区动态规划法的优化性能。