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粒子群优化算法的若干改进及应用的中期报告

一、研究背景及意义

粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的全局优化算法，该算法源于模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为，通过不断地更新个体之间的“位置”和“速度”，最终找到问题的最优解。由于其简单、高效、易于实现等优点，PSO已经被广泛应用于各种优化问题，如函数最优化、复杂系统建模与优化、神经网络的训练等。

然而，PSO算法也存在一些问题，如易陷入局部最优、求解速度较慢等，因此需要对其进行改进以提高算法性能。针对这些问题，研究者们提出了多种改进的PSO算法，并取得了一定的成果。本文将对一些经典的PSO算法及其改进进行探讨，并给出应用案例。

二、研究内容

1.基本PSO算法

2.PSO的参数选择

3.基于自适应权重的PSO算法

4.基于改进因子的PSO算法

5.基于混沌序列的PSO算法

6.应用案例：基于PSO算法的数据挖掘模型优化

三、研究进展及计划

目前，我们已经对PSO算法的基本原理、其存在的问题及几种改进方法进行了深入地研究，并对PSO算法在数据挖掘领域中的应用进行了分析。下一步，我们计划对增量式PSO、多目标PSO、混合PSO等其他改进算法进行探讨，并进一步开展具体的应用研究。

四、参考文献

1.KennedyJ,EberhartR.Particleswarmoptimization[C]//ProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceonneuralnetworks.Perth,Australia,1995:1942-1948.

2.ShiY,EberhartRC.Parameterselectioninparticleswarmoptimization[C]//EvolutionaryProgrammingVII.Springer,Berlin,Heidelberg,1998:591-600.

3.LinY,LiX.Particleswarmoptimizationwithadaptiveweightsfordynamicenvironments[J].JournalofZhejiangUniversity-SCIENCEA,2007,8(9):1407-1413.

4.BrattonD,KennedyJ.Definingastandardforparticleswarmoptimization[C]//IEEESwarmIntelligenceSymposium,2007.Honolulu,HI,USA,2007:120-127.

5.ZhangJ,SandersonAC.JADE:AdaptiveDifferentialEvolutionwithOptionalExternalArchive[J].IEEETransactionsonEvolutionaryComputation,2009,13(5):945-958.