大连理工大学硕士学位论文改进的粒子群优化算法（APSO和DPSO）研究姓名：张英男申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：滕弘飞20080601大连理工大学硕士学位论文摘要粒子群优化(PSO)算法由Kennedy和Eberhart于1995年提出，是群体智能优化方法中具典型代表性的算法，具有广泛的应用领域，例如神经网络训练，工程优化等。
PSO的基本思想是群体中的每一个成员通过学习患身和群体中其他成员的信息以决定下一步动作，即一个粒予通过追随两个目标点(分别代表离身信息和其他成员信息) 进行寻优，第一个譬标点为囊身历史最优点，第二个冒标点有两种：～种是种群最优点(称为全局版PSO)，另一种是邻域最优点(称为局部版PSO)。
PSO计算简单有效、鲁棒性好。
僵是，PSO最大弱点是在处理多峰溺数优化闯题时，容易出现晕熟收敛，并且搜索后期的局部搜索能力较差。
如何解决上述问题并进一步提高PSO的性能，～直是PSO 研究的重要开放性课题。
本文的研究目的，～是从理论方法上研究一种性能较好算法，二是从应用上将这种方法既用于高效求解函数优化又用于求解Packing问题，最终期望用它作为求解卫星舱布局设计混合方法中的有效组成部分。
由此，本文尝试从研究修改粒子搜索路径的角度，通过构造新的速度更新公式，提出了两种改进的粒子群优化算法，分别为活跃目檬点粒子群优化(APSO)算法和搽测粒子群优纯(DPSO)算法，并应用予求解匾数优化和约束布局优化问题。
本文的工作主要包括以下两个方面：(1)提出了一种活跃目标点粒子群优化(APSO)算法。
基本思想是，在标准PSO速度更新公式中引入第3个目标点，称为活跃目标点，从而构成新的基于3圈标点速度更新机制的粒子速度更新公式。
APSO的优点是较好地竞服了PSO的早熟收敛问题，并兼具复合形法射线搜索的能力；缺点是增加了一定的额外计算开销。
(2)提出了～种探测粒子群优化(DPSO)算法。
基本思想是，选定少数粒子，令其单独进行有别予普通粒子折线搜索路径，丽是利用螺旋折线搜索路径搜索，该粒子称为探测粒予。
整体上，该探测粒子与种群中其他普通粒子联合进行更高效率的搜索。
DPSO 的优点是在避免PSO的早熟收敛豹基础上，进一步提高了PSO的收敛速度和收敛精度；缺点与APSO类似，增加了～定的额外计算开销。
经典型函数数值仿真实验表明，本文APSO和DPSO算法提高了PSO求解多峰邈数优化|、蠢题的能力；经约束Packing闷题和简化返回式卫星的回收舱布局优化数值仿真实验表明，本文APSO和DPSO算法求解该约束布局优化闯题的可行性和有效性，也有助于PSO算法改进的理论探讨。
关键词：粒子群优化：搜索路径；丞数优化；布局优化大连瑗王大学硕士学位论文TheImprovedParticle SwarmOptimization Algorithms：APSOand DPSOAbstractParticle swarm opt：anization O'so)is a swarm intelligence technique developed by Eberhart andKennedyin 1 995．PSO has made considerableprogressand lead to numerousapplications in various fields◇．g。
neural network霞蜮g andengineering optimization)。
颡pS0，each member of the swarm studies the informations from itself and the other members to do the new move．As oneparticlefollows two targetstosearch，one is previousposition of the particleand the other is the best position of swarm(the Gbest model)or thebestpositionof neighborhood(the Lbest model)．pS0 is simple。
robust and efficient．However,PSOhas thedisadvantageofeasily trappinginto local optimum on solvingmulti-modal functions，and poorlocal search in the laterstage．Howto solve the aboveproblemsandimprove performance ofPSO?零隧s is anopen questionto the studyofPSO。
Thepurposeof thestudyhas two handles，(1)to studyagoodPSO algorithm in flaeory,and 0)to usingthis algorithm to solve notonly benchmark functions but alsopackingproblems。
Theultimate aim is to take it as art effectivepartof hyb＆d method used for thelayout designofsatelite module．According to thestudyofparticles‘trajectories，new velocityupdating formulas isdesigned,furthermore，two improvedPSOalgorithmwhich are ActiveTargetParticle Swarm Optimization(APso)and DetectingParticle SwarmOptimization(DPSO)are proposed。
Themain contributions are as follows：(1)An Active Target Particle Swm-m Optimization(ApSO)is presented。
APSO uses newthree-targets velocity updating formula,i。
e。
，the bestprevious position,the global bestpositionand a newtarget position(called activetarget)．APSOhas the advantages ingoodabilityofjumpingout the local optimum and the rayseach abiI静of complex method；however,it has the disadvantages in addingsome extra computation expenses．(2)A DetectingParticle Swarm Optimi__z曩tion{[DPSo)is presented．In DPSO,several detecting particlesarerandomly selected from the populationand the detecting particlesusethe newly proposed velocity formula to search inspiral trajectories。
As awhole，the detectingparticles and common particleswould do the hi、gh performance search。
pPS0 tries to improvePSO’S performanceon swarm diversity，the abilityof quick convergence and jtumping out thelocal optimum。
However,it also has thedisadvantagesin adding some extra computationexpenses as APSO。
The experimentalresults from several benchmark fimctions demonstrate盛◇odperformance of APSO and DPSO．翻∽experimental results frompacking problemand the——III—-改进的糠予群佐化算法(APSO帮DPSO)磷究layout design of satelite module problem verify of the feasibility and validity of APSO and DPS0，and demonstrate APS0 and DPSO to push forward thetheory study ofimprovedmethod．Key Words．Particle Swarm魏购邋洳；Search Trajectory；Benchmark Optimizatiom Layout Optimization*糊一独创性说明作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得大连理工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：、刍丝鬈整日期：z!堡：』：f参大连理工大学硕士研究生学位论文大连理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定"，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
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作者签名．多坌!鍪整翩签名：监迄：大连理王大学硕士学位论文1 绪论优化闯题广泛存在子工程技术、科学研究、经济管理和社会科学等学科领域里，隧着人们对优化问题进行深入的研究，已形成了许多优化理论和优化方法。