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改进的粒子群优化算法(APSO和DPSO)研究【精品文档】(完整版)

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

The

Improved

Particle Swarm

Optimization Algorithms:APSO

and DPSO

Abstract Particle swarm opt:anization O'so)is a swarm intelligence technique developed by

Eberhart and

Kennedy

in 1 995.PSO has made considerable

progress

and lead to numerous

applications in various fields◇.g。neural network霞蜮g and

engineering optimization)。

颡pS0,each member of the swarm studies the informations from itself and the other

members to do the new move.As one

particle

follows two targets

to

search,one is previous

position of the particle

and the other is the best position of swarm(the Gbest model)or the

best

position

of neighborhood(the Lbest model).pS0 is simple。robust and efficient.

However,PSO

has the

disadvantage

of

easily trapping

into local optimum on solving

multi-modal functions,and poor

local search in the later

stage.How

to solve the above

problems

and

improve performance ofPSO?零隧s is an

open question

to the study

ofPSO。

The

purpose

of the

study

has two handles,(1)to study

a

good

PSO algorithm in flaeory,

and 0)to using this algorithm to solve not

only benchmark functions but also

packing

problems。The

ultimate aim is to take it as art effective

part

of hyb&d method used for the

layout design

ofsatelite module.According to the

study

ofparticles‘trajectories,new velocity

updating formulas is

designed,furthermore,two improved

PSO

algorithm

which are Active

Target

Particle Swarm Optimization(APso)and Detecting

Particle Swarm

Optimization

(DPSO)are proposed。The

main contributions are as follows:

(1)An Active Target Particle Swm-m Optimization(ApSO)is presented。APSO uses

new

three-targets velocity updating formula,i。e。,the best

previous position,the global best

position

and a new

target position(called active

target).APSO

has the advantages in

good

ability

of

jumping

out the local optimum and the ray

seach abiI静of complex method;

however,it has the disadvantages in adding

some extra computation expenses.

(2)A Detecting

Particle Swarm Optimi__z曩tion{[DPSo)is presented.In DPSO,several

detecting particles

are

randomly selected from the population and the detecting particles

use

the newly proposed velocity formula to search in

spiral trajectories。As awhole,the detecting

particles and common particles

would do the hi、gh performance search。pPS0 tries to improve

PSO’S performance

on swarm diversity,the ability

of quick convergence and jtumping out the

local optimum。However,it also has the

disadvantages

in adding some extra computation

expenses as APSO。

The experimental

results from several benchmark fimctions demonstrate盛◇od

performance of APSO and DPSO.翻∽experimental results from

packing problem

and 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 the

theory study of

improved

method.

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

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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

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用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。

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。特别是近三十

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