粒子群算法的改进与应用

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1、太原理工大学硕士研究生学位论文appliedtoblindsourceseparation．ComparedtostandardPSO，theformerresultsofemulatorexperimentsneedfeweriterativetoseparatethemixedsignalsanditsstabilityishigher．(5)TheparticleswarlTlSoptimizationbasedonparticleevolutionisusedforsolvingnonlinearequations．Thealgor

2、ithmhasgoodconvergencereliabilityandCangetthesolvingresultsquicklyandaccurately．Thismethodovercomestheproblemsofsomealgorithms’sensitivitytotheinitialvalueandtheirneedfordifferentialoffunctions，anditCanfindthebestsolutionofnonlinearequationsquickly．Simulationresultsshowtha

3、tthealgorithmisfeasibleandeffective．Thisalgorithmprovidesapracticalmethodforsolvingnonlinearequations．KEYWORDS：particleswarlnoptimization(PSO)algorithm，evolutionarycomputation，swarmintelligence，blindsourceseparation(BSS)，systemofnonlinearequationsV声明尸明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指

4、导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：—j斗址日期：吩．岁．“关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为：目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学

5、校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：卫L1一·导师签名：太原理工大学硕士研究生学位论文第一章绪论1．1粒子群优化算法的研究目的和意义粒子群优化(ParticleSwarmOptimization，简称PSO)算法是Eberhart和Kennedy【l】于1995年在对鸟群捕食行为模拟的基础上提出的一种群集智能算法。该算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。同其它的进化算法相比，PSO的优势在于算法简单、容易实现和较强的全局优化能力，而且没有许多的参数调节。因此，粒子群优化算法一

6、提出，立刻引起了进化计算等领域学者们的广泛关注，在短短几年时间里出现大量的研究成果，成为进化计算领域内的一个研究热点。随着对粒子群优化研究地不断深入，学者们提出了多种改进的PSO算法，广泛应用于函数优化，神经网络训练，模式分类，模糊系统控制等多个领域，有着广阔的前景。尽管如此，粒子群优化算法无论是理论分析还是实践应用都尚未成熟，有大量的问题值得研究。目前对于粒子群优化算法的研究主要分为三个方面：算法机制研究、算法改进研究和算法应用研刭21，如图1-1所示。其中算法机制研究主要包括：收敛性分析，复杂性分析和参数分析；算法改进研究主要有：加强局

7、部搜索，多样性保持，算法融合和离散版本；而算法的应用研究主要是：优化问题，多目标问题，动态问题和实际应用等。1．2研究的基础粒子群优化算法是一种较新的人工生命计算方法，是一种基于群集智能的进化计算‘11。由此可知，粒子群优化算法的理论三基础是一些交叉的学科，包括人工生命计算(ArtificialLifeComputation)、进化计算(EvolutionaryComputation)和群集智能(SwarmIntelligence)等。太原理工大学硕士研究生学位论文动态问题图l—l粒子群优化算法研究的主要内容Fig．1-1Themainco

8、ntentofPSOalgorithmresearch1．2．1进化计算理论进化计算(EvolutionaryComputation)就是以达尔文的进化论为依据，在研究模拟自然进