题目：粒子群优化算法的改进及其应用研究

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)源于对鸟类觅食过程中迁徙和聚集的模拟，是一种基于群智能的自适应随机优化算法。PSO算法原理简单，参数少、进化初期收敛速度快、易于实现，一经提出就引起了众多学者的极大关注，并得到了迅速的发展。目前已经被广泛应用于目标函数优化、组合优化、图像处理、信号处理、决策调度、神经网络训练等许多领域。但无论是理论分析还是实践应用，PSO算法都尚未成熟，有大量问题值得研究。
本文围绕PSO算法及其应用，就如何改进传统PSO算法性能及改进算法在TSP问题、多序列比对问题、图像增强等领域的应用进行了深入的研究。主要的研究工作和创新点可归纳如下：
(1) 提出了基于交换子和交换序概念的改进自组织PSO算法。针对PSO算法的早熟收敛现象，该算法从种群多样性出发，采用自组织的惯性权重和加速系数，并增加了变异操作。借鉴交换子和交换序概念，克服了基本PSO算法难以表达组合优化问题的难题。将改进算法用于旅行商问题(Traveling salesman problem, TSP)的求解，实验结果证实改进的自组织PSO算法是有效的。
(2) 基于遗传算法（genetic algorithm,GA)、模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)求解TSP的成功经验，在混合PSO(hybrid PSO,HPSO)算法的基础上，设计了求解TSP问题的两种改进的混合PSO算法：①接受差解的范围随迭代线性递减的混合PSO算法(Linear-descending hybrid PSO,LD-HPSO)：粒子通过与个体和全局极值位置交叉获得更新信息，提出了新的接受差解的策略。②基于雁群启示的混合PSO算法(Geese-inspired hybrid PSO,Geese-HPSO)：该算法将粒子按历史最优适应度值的好坏排序，后面每个粒子都只跟随其前面那个粒子飞行，重新定义个体极值为排序后的粒子，全局极值为排序种群中其前面那个粒子的个体极值。粒子通过与重新定义的个体极值和全局极值交叉获得更新信息，有效提高了算法的收敛速度和收敛精度。仿真实验证实了改进算法的有效性和相对优越性，尤其是Geese-HPSO算法表现出更好的全局搜索能力。
(3) 设计了基于混沌PSO优化的多序列比对算法。该算法针对PSO算法的早熟收敛现象，采用混沌序列初始化粒子群。利用混沌思想提高了种群的多样性和粒子搜索的遍历性。针对多序列比对问题的SP(Sums-of-Pairs with affine gap penalties)优化模型，将混沌PSO(chaotic PSO,CPSO)算法用于多序列比对问题。仿真实验给出了较好的比对结果，证实了算法的有效性。
(4) 基于对惯性权重和最大飞行速度的分析，结合完全覆盖图像增强典型变换函数类型的非完全Beta算子，提出了压缩速度范围改进粒子群算法(PSO with contracted range of search velocity, CV-PSO)的灰度图像自适应增强方法。用于基本图像和交通图像的增强，并与基本及其它改进PSO算法做性能比较。实验结果证实了CV-PSO算法的有效性和优越性，且在视觉效果上优于传统直方图均衡化法。
总之，本论文针对传统PSO算法的不足，结合实际应用领域，对其进行了较为全面深入的分析和讨论，提出了一些有效的改进措施，为今后PSO算法的研究提供了借鉴和参考。