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基于混合粒子群算法的物流配送路径优化问题研究 总被引:7,自引:3,他引:4
针对物流配送路径优化问题,提出了一种融合Powell局部寻优算法和模拟退火算法的混合粒子群算法,以克服单用粒子群算法求解问题早熟收敛的不足,增加算法的开发能力,提高算法的全局搜索能力,并进行了实验计算.计算结果表明,用混合粒子群算法求解物流配送路径优化问题,可以在一定程度上提高粒子群算法在局部搜索能力和搜索全局最优解概率,从而得到质量较高的解. 相似文献
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《中国新技术新产品》2016,(7)
从数学角度分析,配电网无功优化是一个非线性、多变量、多约束的混合规划问题。粒子群优化搜索算法被广泛应用于求解配电网无功优化问题。由于粒子群算法粒子群在进化过程易趋向同一化,失去多样性,从而使算法陷入局部最优解。本文在分析配电网无功优化的特性基础上,提出一种改进的紧融合禁忌搜索-粒子群算法用于配电网无功优化问题的求解。通过将禁忌搜索功能融合到粒子历史最优解和全局最优解寻优过程中,避免了粒子群算法寻优过程中出现的局部最优问题,从而提高粒子群算法的全局搜索能力。通过IEEE14节点系统的仿真计算结果表明,改进的算法能取得良好的效果。 相似文献
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粒子群优化粒子滤波方法容易陷入局部最优,针对这一问题,提出一种改进的粒子群优化粒子滤波算法,该算法对惯性权重和位置更新采用模糊控制,增强粒子全局搜索的能力,防止粒子陷入局部最优,提高估计精度。 相似文献
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为了提高粒子群算法的求解精度,改善算法的搜索性能,提出一种基于速度交流的共生多种群粒子群算法(SMPSO)。该算法采用速度交流机制划分整个从种群为多个子种群,负责解空间的全局搜索,将获得的最优信息分享给主种群;主种群综合从种群与自身最优经验,负责局部深度优化,获得最优信息反馈给从种群,从而建立主从群间的共生关系,实现解空间的充分搜索。迭代后期,在主种群中引入自适应变异策略,提高算法跳出局部最优的能力。将提出的SMPSO算法应用于基准测试函数中,与其它改进的PSO算法进行比较。实验结果表明,SMPSO算法在求解精度、搜索能力、稳定性等方面均有较大的提高。 相似文献
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粒子群优化算法(PSO)在应用中极易陷入局部最优并且后期收敛速度较慢。针对这两个问题,分析标准粒子群优化算法的收敛特性,利用粒子群算法的惯性权重来保证算法的全局寻优能力,提出的局部搜索策略是在两次迭代过程中粒子位置突变较大时融合爆炸算子提高粒子的局部开采能力,极大的改善算法后期的收敛速度。通过典型的函数优化实验验证,改进算法在寻优能力、寻优精度、收敛速度等方面都有较好性能。是平衡粒子探索和开采能力的高效算法。 相似文献
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K-均值聚类具有简单、快速的特点,因此被广泛应用于图像分割领域.但K-均值聚类容易陷入局部最优,影响图像分割效果.针对K-均值的缺点,提出一种基于随机权重粒子群优化(RWPSO)和K-均值聚类的图像分割算法RWPSOK.在算法运行初期,利用随机权重粒子群优化的全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;在算法运行后期,利用K-均值聚类的局部搜索能力,实现算法快速收敛.实验表明:RWPSOK算法能有效地克服K-均值聚类易陷入局部最优的缺点,图像分割效果得到了明显改善;与传统粒子群与K-均值聚类混合算法(PSOK)相比,RWPSOK算法具有更好的分割效果和更高的分割效率. 相似文献
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为提高多目标优化算法的收敛精度和搜索性能,提出一种基于速度交流的多种群多目标粒子群算法。算法引入速度交流机制,将种群划分为多个子种群以实现速度信息共享,改善粒子单一搜索模式,提高算法的全局搜索能力。采用混沌映射优化惯性权重,提高粒子搜索遍历性和全局性,为降低算法在运行后期陷入局部最优Pareto前沿的可能性,对各个子种群执行不同的变异操作。将算法与NSGA-Ⅱ、SPEA2、AbYSS、MOPSO、SMPSO和GWASF-GA先进多目标优化算法进行对比,实验结果表明:该算法得到的解集具有更好的收敛性和分布性。 相似文献
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磨莉 《中国新技术新产品》2010,(20):1-1
粒子群算法适合求解连续变量优化问题,本文提出了粒子群算法的新离散化方法。常规粒子群算法在电力系统优化问题中取得了成功,但有"趋同性"。本文提出了改进多粒子群优化算法(IPPSO),IPPSO是两层结构:底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快收敛。粒子群以及粒子状态更新策略不要求相同。 相似文献
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基于分群粒子群算法对平面度误差判定进行了研究。首先建立平面度误差评定数学模型,对平面度误差最小求解转化成对目标函数的非线性最优化问题;接着改进粒子群算法把粒子群一分为二,在不增加粒子个数和粒子维度的情况下,两个粒子群分别用来全局搜索和局部搜索,通过阈值判断早熟现象;最后给出了算法流程。实例验证结果表明:该算法具有较强的优化能力,对测试函数求解的最优解值数据波动性比较小,平面度的公差值为0.0073mm,相比LSM、DM、TPM、PSO、ABC算法公差值平均分别减少了0.0023mm,0.0025mm,0.0027mm,0.0002mm,0.0005mm,评定精度较高。 相似文献
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《振动与冲击》2016,(21)
为提高最小二乘支持向量机(LSSVM)对脉动风速预测的精确性,提出了基于混合蚁群和粒子群优化LSSVM的预测方法。对LSSVM参数进行搜索寻优,主要分为两阶段:第一阶段,利用蚁群算法在参数空间进行全局搜索,实现对LSSVM参数的初步寻优;第二阶段,利用蚁群算法获得的寻优结果初始化粒子群粒子位置,实行进一步的粒子群搜索寻优,获得更为精确的LSSVM。运用基于混合蚁群和粒子群优化的LSSVM对脉动风速时程进行预测,并与分别基于蚁群和粒子群优化的LSSSVM预测结果进行对比。数值分析表明,基于混合蚁群和粒子群优化的LSSVM预测方法精度高、鲁棒性强,具有工程应用前景。 相似文献
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目的针对粒子群算法(PSO)整定大时滞PID控制器参数过程中搜索范围较大,搜索能力较差,甚至出现不收敛的问题,提出一种基于H_∞理论的小范围搜索且带有目标性初始化粒子群的改进PSO算法(HOI-PSO)。方法利用H_∞理论确定PSO算法的初始搜索范围,融合信息熵对初始化粒子群进行评估、调整,从而获得分散性较高的初始种群。结果 Matlab仿真实验表明,HOI-PSO算法能够提高PSO算法的收敛速度,具有同大范围相似甚至更好的全局寻优能力;对于大时滞过程控制,闭环系统的控制性能得到很大改善。结论 HOI-PSO算法应用于长网造纸机定量回路的控制结果表明,采用信息熵PSO算法整定出的PID控制器参数对大时滞过程具有良好的控制效果,在实际生产中也具有一定的理论指导意义。 相似文献
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基于粒子群遗传算法的泊车系统路径规划研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对智能停车库自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)存取车路径规划问题,提出了一种基于粒子群和遗传算法的动态自适应混合算法.在标准粒子群算法和遗传算法的基础上,通过引入动态自适应调整策略分别对惯性权重系数、学习因子以及交叉变异概率公式进行了优化.在进化初期,通过在惯性权重系数和学习因子之间建立动态联动关系来实现对粒子速度和位置的实时有效更新;在进化后期,通过引入自适应遗传算法的交叉、变异操作来增强混合算法的全局搜索能力,提高算法的进化速度和收敛精度.为验证混合算法的可行性和有效性,选用MATLAB软件对其进行仿真测试.仿真测试结果显示,与禁忌搜索算法、蚁群算法以及遗传算法相比,混合算法表现出较强的全局搜索能力和较好的收敛性能,表明混合算法可行和有效. 相似文献
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针对粒子群算法中因多样性丧失引致的早熟收敛问题,提出了一种动态信息调整且速度可控的改进型合作粒子群算法.该算法通过子群划分,在粒子自身最好值、全局粒子最好值基础上,增加了子群粒子最好值对粒子飞行状态的控制作用,并利用当前寻优次数,动态调整各最好值对粒子下一次状态确定的贡献率,实现三种参考信息的有效融合,从而具有更强的寻优能力;通过子群数的调整,研究实现收敛速度控制的可能性与可行性,在保证算法搜索精度的同时,使其具有更为合适的收敛速度.最后,利用仿真实验对理论分析结果进行验证,结果表明,相对于其他PSO类算法,本算法具有更好的收敛精度,且收敛速度可控. 相似文献