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
