公路交通部和美国些移民事务机构也都采用相应技术以改善其运转的机能。

国内外对粒子群算法的研究现状在美国成立有专门的组织研究群体的仿真。

由欧洲联盟资助的群体智能相关研究项目也于年在欧洲多个研究机构启动。

在国内，国家自然科学基金十五期间学科交叉类优先资助领域中认知科学及其信息处理的研究内容就明确列出了群体智能的进化自适应与现场认知。

相关项目还有复杂系统与复杂性。

它的主要研究方向及内容是复杂系统与复杂性的理论与方法研究物质层次复杂系统的研究生命层次复杂系统的研究社会层次复杂系统的研究。

年月日在北京召开的第六届全国人工智能联合会议暨计划智能计算机主题学术会议戴汝为院士特邀报告的主要内容就是群体智能的研究进展。

到现在，国家自然科学基金委员会基本每年资助数项粒子群优化算法相关理论和应用的研究。

计算智能协会自年起每年举行次群体智能会议，而粒子群优化算法是会议的重要主题。

东北石油大学本科生毕业设计论文粒子群优化算法面临的难题虽然粒子群优化算法已在多个领域被有效应用，但其发展历史尚短，还存在很多问题。

粒子群优化算法是种概率算法，缺乏系统化规范化的理论基础，从数学上对于它们的正确性与可靠性的证明还比较困难，所做的工作也比较少，特别是全局收敛性研究方面。

将算法的粒子轨迹分析基于随机事件理论作出定量分析就是个艰巨的课题，这将关系到算法收敛性参数选取等关键问题。

系统的高层次的行为是需要通过低层次的昆虫之间的简单行为交互突现产生的。

单个个体控制的简单并不意味着整个系统设计的简单，必须能够将高层次的复杂行为也就是系统所要执行的功能。

在系统设计时还要保证多个个体简单行为的交互能够涌现出希望看到的高层次的复杂行为。

这是群体智能中个极为困难的问题。

对于具体的实际问题而言，设计算法时，对算法搜索的效率和收敛的全局性之间要作种平衡，这种平衡很大程度上是根据经验以算法参数的形式给出的，如何在理论上给出准则，需要对算法进步进行研究。

④粒子群目录第章概述课题研究的目的及意义国内外对粒子群算法研究现状与发展趋势本课题所要研究的主要内容本文的研究方案本章小结第章粒子群优化算法引言粒子群优化算法的统框架粒子群优化算法的设计步骤粒子群优化算法描述粒子群算法的改进本章小结第章粒子群算法在函数优化问题中的应用前言常用测试函数常用测试函数的介绍基本粒子群算法在函数优化问题中的实验结果与分析参数改进的粒子群算法在函数优化问题中的实验结果与分析本章小结结论参考文献致谢附录附录附录东北石油大学本科生毕业设计论文第章概述课题研究的目的及意义近年来，受自然隐喻的启发，人们提出了各种各样的计算智能方法，如人工神经网络遗传算法，蚁群优化算法，粒子群优化算法，和人工免疫系统等等，它们被广泛应用于各种困难的优化问题的求解，虽然不能保证获取最优解，但在问题规模较大时也能在可行时间内找到问题的满意解。

粒子群优化，算法是种新兴的优化技术，其思想来源于人工生命和进化计算理论。

算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化。

为了避免算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高算法的收敛速度，提出了对算法进行改进。

对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于算法的不同的求解方法和测试函数，并对算法求解多目标优化问题进行了研究。

仿真实验表明了改进的算法求解最优化问题时的有效性。

以函数的优化问题为例，提出了种改进的粒子群优化算法，根据优化问题及连续量的特点，对粒子的位置速度等量及其运算规则进行了研究，为抑制早熟停滞现象，算法中使用高效的学习算子来提高算法的局部求精能力，使算法在空间探索和局部求精间取得了很好的平衡，与领域中的基本算法进行仿真比较，改化计算等领域的学者们的广泛关注，并在短短的几年时间里出现大量的研究成果，形成了个研究热点。

粒子群算法的应用现状实际应用方面，粒子群优化算法已经在优化问题求解电力系统计算机控制等诸多领域得到了成功应用，下面是些具体应用。

经典优化问题求解组合优化。

旅行商问题是类经典的组合优化问题，继蚁群算法之后，粒子群算法通过定的改进或变形也已经成功用于问题的求解。

约束优化。

目前，粒子群优化算法已被有效应用于约束优化问题求解。

例如，可对约束优化问题引入半可行域的概念，提出竞争选择的新规则，并改进基于竞争选择和惩罚函数的进化算法适应度函数，可求解约束优化问题。

多目标优化。

粒子群优化算法在多目标优化问题求解中有成功的应用。

通过对粒子群算法全局极值和个体极值选取方式的改进，可实现了对多目标优化问题非劣最优解集的搜索。

电力系统的应用粒子群优化算法在电力系统优化中有着广泛的应用，例如在配电网扩展规划检修计划机组组合负荷经济分配最优潮流计算与无功优化控制谐波分析与电容器配置配电网状态估计参数辨识优化设计等方面。

此外，在电力系统机组组合优化问题求解多机器功率系统稳定器的最优设计等方面，粒子群算法具有突出的求解性能。

东北石油大学本科生毕业设计论文日本的电力公司的研究人员将电力企业著名的问题简化为函数的最小值问题，并使用改进的算法进行优化求解。

与传统方法如专家系统敏感性分析相比，实验产生的结果证明了算法在解决该问题的优势。

控制领域中的应用模糊控制系统。

利用算法优化模糊控制系统，设计模糊控制器。

目前从模糊神经网络系统自动提取模糊规则的研究在些典型的问题上已经取得进展，这对于自动生成模糊系统控制规则的模糊控制器在应用领域的推广有很大的启示。

冶金自动化。

例如，在对粗轧宽展控制模型进行优化方面，采用粒子群算法对粗轧宽展控制模型进行优化。

另外，粒子群算法还被用于计算机数字控制的研磨。

其他实际应用除了上述应用领域外，粒子群优化算法在化工领域，生物医学以及电磁学等领域都有定的应用。

粒子群算法已被美国家公司用于将各种生物化学成分进行优化组合，进而人工合成微生物。

与传统的工业优化方法比较，产生合成结果的适应度是传统方法的两倍。

蚂蚁优化算法在电信网络的路由问题粒子群优化算法要求具有很好的性能，可以达到较优化的结果。

国内外对粒子群算法研究现状与发展趋势粒子群优化，算法最初是由和，于年受人工生命研究结果启发，在模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群集行为时提出的种基于群体智能的进化计算技术。

鸟群中的每只鸟在初始状态下是处于随机位置向各个随机方向飞行的，但是随着时间的推移，这些初始处于随机状态的鸟通过自组织逐步聚集成个个小的群落，并且以相同速度朝着相同方向飞行，然后几个小的群落又聚集成大的群落，大的群落可能又分散为个个小的群落。

这些行为和现实中的鸟类飞行的特性是致的。

可以看出鸟群的同步飞行这个整体的行为只是建立在每只鸟对周围的局部感知上面，而且并不存在个集中的控制者。

也就是说整个群体组织起来但却没有个组织者，群体之间相互协调却没有个协调者东北石油大学本科生毕业设计论文，。

和从诸如鸟类这样的群居性动物的觅食行为中得到启示，发现鸟类在觅食等搜寻活动中，通过群体成员之间分享关于食物位置的信息，可以大大的加快找到食物的速度，也即是通过合作可以加快发现目标的速度，通常群体搜寻所获得利益要大于群体成员之间争夺资源而产生的损失。

这些简单的经验事实如果加以提炼，可以用如下规则来说明当整个群体在搜寻个目标时，对于其中的个个体，它往往是参照群体中目前处于最优位置的个体和自身曾经达到的最优位置来调整下步的搜寻。

和把这个模拟群体相互作用的模型经过修改并设计成了种解决优化问题的通用方法，称之为粒子群优化算法。

算法的基本原理源于对鸟群捕食行为的仿真。

与算法类似，算法是种基于群智能方法的优化技术，同时还与类似，是种基于进化的优化工具。

在算法中，系统初始化为群随机粒子代表问题的组随机解，通过迭代来搜寻最优值，但是并没有所使用的交叉以及变异算子，而是通过粒子在解空间中追随最优的粒子进行搜索。

与比较，算法的优势在于简单易于实现同时又有深刻的智能背景，既适合科学研究，又特别适合工程应用。

因此，算法提出，立刻引起了演东北石油大学本科生毕业设计论文三维显示粒子群运动变化初始轴的范围的设置设置用来显示粒子以后位置统为此种记法行列每个粒子的位置速度对应于列。

个体最优和全局最优初始赋值评价每个粒子适应值，寻找出打散参数设置太小，不利于初始寻优记录被打散的次数种群过分收敛衡量标准值适应度变化率设置时指示粒子群过分收敛时将被打散，如果则不打散迭代开始过于集中时打散东北石油大学本科生毕业设计论文，标准测试函数选择，其中测试测试测试测试测试测试测试注此函数只接受两个变量，故。

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