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中文摘要：
粒子群优化(PSO)是群智能计算领域中最重要研究课题之一。物理系统中动态变量演化和优化是有紧密联系的，简单个体通过局部交互作用可引起相当复杂的全局行为，表现为热力学中群系统的涌现现象。研究表明PSO粒子动力学为远平衡系统中不连续的确定性运动,采用耗散的分布边界控制结构思想,分析PSO群的动态系统热力学行为，提出n-维空间内佳格子群的信息交换方法,建立群环境下PSO全局优化策略的系统热力学形式推导；利用全局峰和局部峰与熵增及熵减关系,推导远平衡PSO系统下基于群温度和群熵流的全局收敛定性和定量准则；提出具有热力学物理意义的参数调整的直观方法和加速优化策略；结合Einstein扩散方程及相应粒子轨线的概率密度函数,构建PSO环境中粒子系统的扩散模型，提出利用优化目标适应值场景信息的新型无参数自适应性PSO算法,形成系统的PSO热力学理论,并通过群智能优化的鲁棒控制策略拓展PSO实际工程应用。
英文摘要：
Particle swarm optimization；system thermodynamics；swarm intelligence；Controller Optimization；
结论摘要：
粒子群优化(PSO)是群智能计算领域中最活跃的研究课题之一。本项目研究了PSO随机动力系统的热力学形式表示，用Lyapunov稳定映射上非平凡拓扑动力系统的混沌理论研究了随机PSO的敏感性、等度连续性、伪轨渐近平均跟踪性和强遍历性，推广并证明了树映射的非稳定流形和单边非稳定流形的若干性质；采用群活性的粒子多样性测度结合实例用群活性刻画了PSO稳定区域中不同参数区间上群行为的动态特征，利用不动点技术通过数值实验描绘出PSO群活性谱及性能图,给出保证PSO性能的参数调整的直观方法和加速优化策略；提出了具有控制粒子群开采和探测能力平衡策略的新型群活性反馈的自适应PSO算法，经不同难度的单峰及多峰基准函数测试和稳定区域内不同参数集上进行实验仿真比较分析，并应用于卫星姿态控制优化，证实了提出的群活性反馈的自适应调整策略的可行性、有效性和寻优性能。提出一种新型跳变约束粒子群优化算法(LKH-JPSO)，经小推力深空轨道转移、最优双脉冲转移轨迹优化等问题实验仿真及立/球体表面的路径规划问题的基准实例测试，证实了提出方法的有效性和性能。
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