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粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)源于鸟群和鱼群群体运动行为的研究,是一种基于群智能方法的演化计算技术,是演化计算领域中的一个新的分支。本论文系统的论述了PSO算法及其各种的研究成果,并且针对基本粒子群算法的易陷入局部极小点,搜索精度不高等缺点,在算法改进方面提出了异步模式的PSO算法,并用Java多线程技术予以仿真并行实现;而且针对基本PSO中的三个启动参数的确定问题上,提到了使用复合粒子群算法的方法。同时,用一些标准函数测试这些方法,取得了较好的效果;也将这些方法运用到实际化工优化问题中,同样取得了很好的效果。 本论文的重点在于对PSO算法的改进上,主要内容包括: 1.加入了惯性权重因子w的改进基本PSO算法,用Schaffer’s f6函数测试并分析了参数Vmax与w对粒子群优化算法的影响。 2.研究粒子群优化算法生物特征的基础上,充分考虑了群体中粒子的个体独立性和个体之间的信息共享性,提出了粒子群优化算法的异步模式。在异步模式的程序实现上,采用Java多线程技术,使每个粒子的行为成为一个独立的线程,进化中的粒子个体充分表现出独立性,种群表现出异步性。利用一些经典的标准测试函数,与经典PSO算法(为同步模式)进行了比较分析,结果表明:异步模式的收敛速度较同步模式有显著的提高;同时,在一个较小时间段之后,异步模式在寻优效果上也明显优于同步模式。 3.在粒子群算法中主要的三个启发式参数w、c1和c2选取上,采用3个实数编码的常规遗传算法对其进行优化,形成复合粒子群优化算法。用标准函数进行测试,并且应用于化工模型的参数估计上,效果良好。