新型粒子群优化模型及应用_申元霞，王国胤著_9787030496560

新型粒子群优化模型及应用

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　　粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法是在鸟群、鱼群及人类的行为规律的启发下提出的，具有概念简单、控制参数少、易于实现等优点。PSO自提出以来受到了研究者的广泛关注，并在诸多领域获得了成功应用。但是，PSO研究也存在亟需解决的问题，如优化过程中容易出现早期收敛或停滞的现象，无法促使种群进化发展；粒子的信息加工方式与优化性能的关系；运动方程中学习参数的设置对群体进化的影响：如何平衡进化过程中收敛速度和收敛精度等问题。针对这些问题，《新型粒子群优化模型及应用》提出了相应的理论分析和改进算法，并将改进算法应用于实际问题。
　　《新型粒子群优化模型及应用》可以作为高等院校计算机科学与技术、控制科学与工程、应用数学、运筹与管理等相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供从事群体智能研究的科研人员参考。

　　最优化是人们在科学研究、工程技术和经济管理等诸多领域中经常遇见的问题，其目的是在满足一定约束条件下，寻找一组参数值，使系统的某些性能指标达到最优（如最大、最小等）。随着科学和技术的发展，以及人们所面对的优化问题复杂性的增加（如约束条件多、变量维数高、非线性强等），传统优化方法所求解的精度变差，有的甚至无法求解。群体智能优化算法通过模拟社会性动物的各种群体行为，利用群体中个体之间的信息交互和合作来实现寻优的目的，为传统优化方法难以有效解决或无法解决的优化问题提供了新的求解思路。
　　粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）作为群体智能优化算法最新的实现模式之一，具有概念简明、参数少和优化性能良好等特点，已成为近年来新兴的优化方法，受到了广泛的关注，并在函数优化问题、电力系统、数据挖掘和无线传感器网络应用等诸多领域获得了成功应用。但是，PSO研究也存在亟需解决的问题，首先，在PSO优化过程中容易出现早期收敛或停滞的现象，这主要是由于在PSO进化的后期，种群多样性的匮乏无法促使种群进化发展；其次，粒子通常保持自身经验和群体共享经验两种信息的搜索引导模式，目前PSO模型对这两种信息采用了独立随机加权的加工方式，这种信息加工方式是否利于算法的优化性能是一直未被解决的问题；最后，PSO虽然概念简明，但是缺乏对信息加工机制的研究，无法为算法性能的改善提供理论的依据。
　　我们将课题组多年的研究成果进行总结和提炼，并结合国内外PSO的最新研究成果撰写本书，全书共分为10章，各章内容安排如下。
　　第1章为绪论，主要介绍了优化问题及其分类；阐述了群体智能的定义和特征；描述了PSO算法的来源及模型；最后分别从算法的改进、算法的应用和算法的理论研究三个方面阐述了PSO算法的研究现状。第2章介绍了几种具有代表性的PSO算法，即带线性惯性权重的PSO算法、时变加速系数PSO算法、骨干PSO算法、全信息PSO算法和广泛学习PSO算法。第3章分析了PSO算法中学习参数惯性权重、加速系数与种群下一时刻多样性的数学关系，为PSO利用学习参数控制种群多样性提供有力的数学理论依据。第4章针对PSO算法中粒子如何合理利用自身经验信息和群体共享信息的问题，提出了相关性PSO模型，分析了关联因子间相关程度与算法收敛性的关系，同时给出了相关性PSO模型的收敛条件。第5章给出了基于概率统计特性的相关性PSO模型分析方法，并得出了运动方程中学习因子和继承因子的概率分布，以及参数间的相依性与群体多样性之间的关系。随后提出了一种自适应相关性PSO算法，在不引入新参数和增加算法复杂度的情况下，提高了算法收敛速度和收敛精度。第6章提出了双学习模式相关性PSO算法和三学习模式相关性PSO算法，以提高算法的收敛性和鲁棒性。第7章研究了多目标相关性PSO算法，算法中采用多个改进策略，可以有效逼近真实Pareto前沿且分布均匀，并且在求解精度和稳定性上具有优越性。第8章分析了骨干PSO算法早期收敛的原因，并提出了改进的骨干PSO算法。第9章将相关性PSO算法应用于证券投资组合问题。第10章将骨干PSO算法应用于图像处理。在附录部分提供了3种PSO算法的MATLAB语言程序源代码和相关公式的计算过程。
　　本书内容主要来源于作者读博士以来从事的相关研究工作，感谢西南交通大学靳蕃教授、李天瑞教授等给予的指导和帮助。感谢国家自然科学基金（61300059、61502010）、安徽省自然科学基金（1608085QF146）、安徽省教育厅科学研究重大项目（KJ2015ZD39）对研究项目的资助。在本书的撰写过程中，参考了大量国内外文献，在此向相关文献作者表示感谢！
　　鉴于作者水平及认知的局限性，书中难免存在不妥之处，恳请广大读者和专家批评指正。
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