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禁忌粒子群算法在几何约束求解中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
约束问题可以转化为优化问题,针对粒子群优化算法在算法的后期易陷入局部最优的缺点,提出TPSO(禁忌粒子群优化算法),在算法的前期采用粒子群算法快速产生全局最优解信息素的初始分布,后期引入禁忌搜索算法,记录已经达到的局部最优解,在下一次搜索中,不再或者有选择地搜索这些点,从而跳出局部最优点,并且在搜索过程中允许接受劣解,充分利用禁忌搜索的记忆能力及较强的爬山能力,大大提高了获得全局最优解的概率.该算法综合了粒子群优化算法的快速性,随机性和全局收敛性以及禁忌搜索局部寻优的能力.在确保全局收敛性的基础上,能够快速搜索到高质量的优化解.该方法用于几何约束求解的性能明显高于标准粒子群算法,算法具有良好的优化性能和时间性能. 相似文献
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针对典型的背包问题,给出了一种基于粒子群算法的求解方法。考虑到粒子群算法在解决问题时容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火(SA)思想引入到了粒子群算法中,得到了粒子群——模拟退火算法。该算法保持了粒子群算法原有的简单易实现特点,同时改善了粒子群算法易陷入局部最优的缺点。实验结果表明,该算法具有较好的求解质量。 相似文献
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文章提出一种模拟退火(SA)与粒子群优化(PSO)算法相结合的算法来优化Elman神经网络权值和阈值。当PSO处于停滞状态时,利用粒子群优化算法的全局寻优性质,以及SA能跳出局部最优解的特性,在搜索到的最优位置处用模拟退火算法继续寻找最优解,并对具有动态递归性能的Elman神经网络进行学习训练,这样就能对忙时话务量进行预测。结果表明,与传统Elman神经网络和PSO-Elman神经网络相比,基于模拟退火粒子群算法训练的神经网络具有更高的预测精度和良好的自适应性。 相似文献
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针对粒子群优化算法(PSO)在解决复杂的高维优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,结合模式搜索算法较强的局部搜索能力,提出一种引入模式搜索算子的粒子群优化算法(HJPSO).为避免最优粒子陷入局部最优而导致整个种群出现搜索停滞,在PSO算法的迭代过程中加入判断粒子陷入局部最优的机制,当检测到早熟停滞迹象时,使用模式搜索算子对整个粒子群当前搜索到的历史最优位置进行模式搜索以帮助算法跳出局部最优点.标准测试函数的运行结果表明,该算法具有较强的跳出局部最优的能力,收敛速度较快,稳定性好. 相似文献
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针对离散粒子群算法在求解雷达分布式仿真系统中的仿真任务调度时,由于其易陷入局部最优的缺陷导致算法受初始种群的影响较大且结果稳定低的问题,提出基于信息素变异策略的改进离散粒子群算法。文中分析了离散粒子群算法容易陷入局部最优的原因,引入基于信息素的变异策略,充分利用种群中所有粒子的寻优经验信息来累计信息素,以信息素的分布和效率矩阵为依据对基本离散粒子群算法每次迭代后得到的粒子进行变异操作。仿真结果表明,改进算法有效地避免了算法陷于局部最优的问题,且结果的稳定性比基本离散粒子群算法更好,调度跨度和负载平衡度相比离散粒子群算法,蚁群算法,Max-Min算法和Min-Min算法都有明显的改善。 相似文献
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针对无线传感器网络中的TDOA节点无源定位估计中的非线性优化问题,提出了一种改进的免疫粒子群优化(Immune Particle Swarm Optimization, IPSO)的TDOA定位算法。该算法在自适应粒子群算法的基础上,引入免疫过程,增加了粒子种群的多样性,平衡局部搜索能力和全局搜索能力,有效地解决粒子易陷入局部最优问题,更快收敛到全局最优解。仿真结果表明,提出的算法相比于标准粒子群算法、自适应粒子群算法、Chan算法,当基站数量仅为4~5个、半径达到100 m时定位精度仍然较高,当加入随机噪声时,性能更加稳定,鲁棒性较好。 相似文献
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针对鲸鱼优化算法容易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,提出了一种结合自适应权重和模拟退火的鲸鱼优化算法.通过改进的自适应权重策略来调整算法的收敛速度,通过模拟退火增强鲸鱼优化算法的全局寻优能力.仿真实验中计算了18个测试函数,对比了粒子群算法、海豚回声定位算法和标准鲸鱼算法并进行统计分析,同时比较了单独结合自适应权重和模拟退火对鲸鱼优化的影响,结果表明,改进的算法在测试函数的极值计算中,计算精度和收敛速度方面都有了明显提升,验证了改进算法的有效性. 相似文献
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车间调度问题是广泛存在于现实生活中的经典算法规划问题。好的生产调度系统有利于提高企业工作效率及降低企业成本,是工业生产的核心竞争力。粒子群算法因为强大的智能规划能力而被广泛用于车间调度问题当中。文章在原有标准粒子群算法基础上,引入模拟退火机制及遗传算法中交叉变异策略形成的混合粒子群优化算法,并在更具有实际生产环境的动态车间调度中模拟应用,与遗传算法、离散粒子群算法进行比较,具有较强优势。 相似文献
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基于粒子群优化的ad hoc网络最小能耗多播路由算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在无线ad hoc网络中,设备使用电池提供能量,随着多播应用日益广泛,如何构造最小能耗多播树是一个重要问题。针对选择不同的中继节点集对构造最小能耗多播树的影响,提出了一种优化最小能耗多播树构造的离散粒子群算法。为了避免离散粒子群算法早熟收敛,引入惯性权重策略,以平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。模拟实验结果表明改进后的离散粒子群算法具有较强的优化能力,有效地优化了最小能耗多播树的构造。 相似文献
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针对粒子群优化算法(PSO)在优化过程中易陷入局部极值而产生“早熟”现象,文中提出一种基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法。粒子群优化算法与细菌觅食优化算法的结合,增强了算法的全局搜索能力,使算法具有全局搜索能力强的优点。选用Matlab进行仿真实验,实验结果进一步显示了改进混合算法的优化能力优于基本PSO算法和基本BFO算法,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性。 相似文献
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通过对离散三值粒子群算法的研究,提出一种三值多样性粒子群算法以求解MPRM(Mixed-Polarity Reed-Muller,MPRM)电路综合优化问题.首先根据混合极性XNOR/OR展开式的特点和几率换算法则,推导出三值粒子群算法的运动方程,在此基础上,采用广泛学习策略和三值变异操作进行算法改进;然后建立三值多样性粒子群算法的粒子与MPRM电路极性的参数映射关系,结合估计模型和XNOR/OR电路混合极性转换方法,将所提算法应用于MPRM电路的最佳功耗和面积极性搜索;最后对10个PLA格式MCNC Benchmark电路进行测试.结果表明:与已发表的方法相比,该文的优化算法表现出了总体显著性的性能优势. 相似文献
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手征媒质是双各向同性媒质的一种,其手征参数具有可调性。首先,在标准粒子群
算法(PSO)和模拟退火(SA)算法的基础上进行了改进,并利用混合算法优化设计手征参数
及媒质
厚度,以在给定的频率范围内获得较高的吸收率。然后,仿真计算了某一个参数取不同值而
其它参数固定情况下电磁波垂直入射到手征媒质时的反射系数。结果证明,只有在最优化参
数条件下才可以在频带内获得较理想的吸收率和反射系数。 相似文献