粒子群算法的参数设置

百度文库-张曦元

粒子群优化算法及其参数设置

专 业：信息与计算科学 学 生： 指导教师：

摘 要

粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。论文介绍了粒子群优化算法的基本原理，分析了其特点。论文中围绕粒子群优化算法的原理、特点、参数设置与应用等方面进行全面综述，重点利用单因子方差分析方法，分析了粒群优化算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响，给出算法中的经验参数设置。最后对其未来的研究提出了一些建议及研究方向的展望。

关键词：粒子群优化算法；参数；方差分析；最优解

I

百度文库-张曦元

目 录

摘 要................................................................................................................................... I Abstract ......

百度文库-张曦元

粒子群优化算法及其参数设置

专 业：信息与计算科学 学 生： 指导教师：

摘 要

粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。论文介绍了粒子群优化算法的基本原理，分析了其特点。论文中围绕粒子群优化算法的原理、特点、参数设置与应用等方面进行全面综述，重点利用单因子方差分析方法，分析了粒群优化算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响，给出算法中的经验参数设置。最后对其未来的研究提出了一些建议及研究方向的展望。

关键词：粒子群优化算法；参数；方差分析；最优解

I

百度文库-张曦元

目 录

摘 要................................................................................................................................... I Abstract ......

分类号：X169 U D C：D10621-408-(2011)0261-0 密 级：公 开 编 号：2007042029

XXX 学位论文

PSO-PPR颗粒物源解析技术研究

论文作者姓名： 申请学位专业： 申请学位类别： 指导教师姓名（职称）： 论文提交日期：

XXX 环境工程 工科学士 XXX（副教授） 2011年06月 日

PSO-PPR颗粒物源解析技术研究

摘 要

针对投影寻踪回归法（PPR）在实现大气颗粒物源解析过程中中需要调整的参数较多、程序编辑工作量大的问题，应用粒子群算法（PSO）将PPR模型的参数优化，得到各污染源对大气颗粒物的优化贡献率。这种新方法应用于成都市大气颗粒物的源解析结果与其他多种源解析法得出的结果基本一致，理论分析和应用实践表明该方法应用于大气颗粒物源解析研究具有可行性并且具有方便、准确和实用性强等特点。

关键词：大气颗粒物；源解析；投影寻踪回归；粒子群算法

Technology Research of Projection Pursuit Regression Source Apportionment of Atmosp

分类号：X169 U D C：D10621-408-(2011)0261-0 密 级：公 开 编 号：2007042029

XXX 学位论文

PSO-PPR颗粒物源解析技术研究

论文作者姓名： 申请学位专业： 申请学位类别： 指导教师姓名（职称）： 论文提交日期：

XXX 环境工程 工科学士 XXX（副教授） 2011年06月 日

PSO-PPR颗粒物源解析技术研究

摘 要

针对投影寻踪回归法（PPR）在实现大气颗粒物源解析过程中中需要调整的参数较多、程序编辑工作量大的问题，应用粒子群算法（PSO）将PPR模型的参数优化，得到各污染源对大气颗粒物的优化贡献率。这种新方法应用于成都市大气颗粒物的源解析结果与其他多种源解析法得出的结果基本一致，理论分析和应用实践表明该方法应用于大气颗粒物源解析研究具有可行性并且具有方便、准确和实用性强等特点。

关键词：大气颗粒物；源解析；投影寻踪回归；粒子群算法

Technology Research of Projection Pursuit Regression Source Apportionment of Atmosp

太原理工大学硕士研究生学位论文

混沌布尔粒子群算法的研究

摘 要

智能进化算法，即人们通过从不同角度模拟生物系统而开发的有助于推动现代科技发展的新兴学科。现阶段天线设计的方法已经不同于原有的单一设计方法，目前的主要趋势是利用智能进化算法对天线进行自动优化设计。粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)作为一种群体智能优化算法的典型模式，通过模拟鸟群和鱼群群体运动行为模式进行搜索，具有结构简单，强鲁棒性，收敛速度快、实现方便等特点，近年来得到了迅速发展，在电路设计、函数优化、动态问题求解和神经网络训练等领域都有着广泛应用。

光子晶体(Photonic Crystals or Photonic Bandgap，PBG)是一种有光学领域所提出的，由介质或者金属材料进行周期性排列的结构，属于介电材料的一种，并且具有频率带隙的特性。自20世纪80年代末提出概念以来受到了广泛关注。光子晶体最主要的特性是光子禁带，大多数光子晶体的应用都是基于禁带效应，因此设计具有尽可能大的禁带的光子晶体具有重要的意义。光子晶体的概念起初是由光学领域的研究提出来的，由于光波也属于电磁波谱，与微波频段的波一起遵从Maxwell方程，所以光子晶

太原理工大学硕士研究生学位论文

混沌布尔粒子群算法的研究

摘 要

智能进化算法，即人们通过从不同角度模拟生物系统而开发的有助于推动现代科技发展的新兴学科。现阶段天线设计的方法已经不同于原有的单一设计方法，目前的主要趋势是利用智能进化算法对天线进行自动优化设计。粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)作为一种群体智能优化算法的典型模式，通过模拟鸟群和鱼群群体运动行为模式进行搜索，具有结构简单，强鲁棒性，收敛速度快、实现方便等特点，近年来得到了迅速发展，在电路设计、函数优化、动态问题求解和神经网络训练等领域都有着广泛应用。

光子晶体(Photonic Crystals or Photonic Bandgap，PBG)是一种有光学领域所提出的，由介质或者金属材料进行周期性排列的结构，属于介电材料的一种，并且具有频率带隙的特性。自20世纪80年代末提出概念以来受到了广泛关注。光子晶体最主要的特性是光子禁带，大多数光子晶体的应用都是基于禁带效应，因此设计具有尽可能大的禁带的光子晶体具有重要的意义。光子晶体的概念起初是由光学领域的研究提出来的，由于光波也属于电磁波谱，与微波频段的波一起遵从Maxwell方程，所以光子晶

% 优化函数以m文件的形式放在fitness.m里面，对不同的优化函数只要修改fitness.m就可

%------基本粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）-----------

%------初始格式化-------------------------------------------------- clear all;

clc;

format long;

%------给定初始化条件---------------------------------------------- c1=1.4962; %学习因子1

c2=1.4962; %学习因子2

w=0.7298; %惯性权重

MaxDT=1000; %最大迭代次数

D=4; %搜索空间维数（未知数个数）

N=10; %初始化群体个体数目

eps=10^(-6); %设置精度(在已知最小值时候用)

%------初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)------------

电子信息专业本科生毕业设计题目,基于粒子群算法的图像增强,采用了归一化,BETA函数,反归一化,实现了图像增强

基于粒子群算法的图像增强

图像增强 粒子群研究的内容 粒子群的算法思想 粒子群算法的改进研究 粒子群研究展望 图像增强的原理 图像增强的方法 图像增强的应用

粒子群算法

电子信息专业本科生毕业设计题目,基于粒子群算法的图像增强,采用了归一化,BETA函数,反归一化,实现了图像增强

图像增强算法

图像增强

图像增强，即有目的地强调图像的整体或局 图像增强 部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强 调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体 特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使 之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判 读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。 因此图像增强的研究具有重要的理论价值和 现实意义。

电子信息专业本科生毕业设计题目,基于粒子群算法的图像增强,采用了归一化,BETA函数,反归一化,实现了图像增强

图像增强

图1 原始图像

图2 增强后的图像

图3原始的灰度直方图

图4增强后后的灰度直方图

电子信息专业本科生毕业设计题目,基于粒子群算法的图像增强,采用了归一化,BETA函数,反归一化,实现了图像增强

图像增强算法

用matlab实现图像对比度增强 算法

采用粒子群算法策略的PID直流电机控制调谐参数的设置

作者：Boumediène ALLAOUA*, Brahim GASBAOUI and Brahim MEBARKI 贝沙尔学院，技术与科学学院，电气工程科

B.P 417 BECHAR (08000) Algeria

摘要

在本文中，直流电机驱动的智能控制设计，使用粒子群算法（PSO）的方法实现PID最优控制的参数调整。提出的方法有优越特点，包括容易实施，稳定收敛特性和非常高的计算执行效率。在MATLAB环境下，时序PID-PSO控制器下的直流电机可以被仿真。比较模糊逻辑控制器，使用PSO智能算法，这种预期的方法更能快速地改善稳定响应速度，稳态误差也会减小，上升时间更短，在不过载的情况下，驱动电机的执行效率也不受到干扰。

关键字

控制调谐参数；粒子群算法（PSO）策略；时序PID-PSO控制器；直流电机转速控制；最优控制。

介绍

随着电力电子资源的发展，直流机器将变得越来越用，在他们找到了广泛应用的范围之内，即汽车工业（电动汽车），使用弱势能的电池系统（电动玩具），应用电力拖动的万能机器系统等等。

直流电机的转速能适应比较大的裕度，以

4.1粒子群算法基本原理

粒子群优化算法[45]最原始的工作可以追溯到1987年Reynolds对鸟群社会系统Boids（Reynolds对其仿真鸟群系统的命名）的仿真研究 。通常，群体的行为可以由几条简单的规则进行建模，虽然每个个体具有简单的行为规则，但是却群体的行为却是非常的复杂，所以他们在鸟类仿真中，即Boids系统中采取了下面的三条简单的规则：

（1）飞离最近的个体(鸟)，避免与其发生碰撞冲突； （2）尽量使自己与周围的鸟保持速度一致； （3）尽量试图向自己认为的群体中心靠近。

虽然只有三条规则，但Boids系统已经表现出非常逼真的群体聚集行为。但Reynolds仅仅实现了该仿真，并无实用价值。

1995年Kennedy[46-48]和Eberhart在Reynolds等人的研究基础上创造性地提出了粒子群优化算法，应用于连续空间的优化计算中 。Kennedy和Eberhart在boids中加入了一个特定点，定义为食物，每只鸟根据周围鸟的觅食行为来搜寻食物。Kennedy和Eberhart的初衷是希望模拟研究鸟群觅食行为，但试验结果却显示这个仿真模型蕴含着很强的优化能力，尤其是在多维空间中的寻优。最初仿真的时候，每只鸟在计算机屏幕上显示