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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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提出了将粒子群优化算法(Patticle Swarm Optimization Algorithm,PSO)用于求解系统可靠性优化问题,建立了系统的可靠性模型,分别采用遗传算法(Genetic algonthm,GA)和PSO算法进行了优化仿真,结果表明采用PSO算法和GA算法都能实现系统可靠性优化,但是相比之下PSO算法的计算精度和求出最优解的概率更高,需较少的迭代次数,能更稳定的求解最优解,而且没有求解早熟的弱点,因此PSO算法更适合于系统可靠性优化。 相似文献
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粒子群优化算法(PSO)是一种基于群智能的随机优化算法,其理论简单,参数少,易于实现,可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂问题。本文介绍了粒子群算法的基本原理和基本流程,研究了如何将这种方法应用于阵列天线的方向图综合上,给出了PSO 算法在阵列天线方向图综合的应用实例,结果表明粒子群算法在阵列天线方向图综合上有很好的应用前景。 相似文献
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杜清福 《太赫兹科学与电子信息学报》2016,14(2):276-281
针对粒子群优化(PSO)算法随着维数增加而导致的收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种合作式粒子群(CPSO)算法。通过多粒子群不同的组态向量合作,显著改善了标准算法的早熟问题。利用标准测试函数对CPSO算法、协同进化遗传算法(CCGA)、遗传算法(GA)、PSO算法进行比较测试,结果表明,CPSO算法在多个基准优化问题方面显示了较佳性能。 相似文献
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针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,将量子粒子群优化算法用于求解车间调度问题,按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解,并对量子粒子群算法的参数选择进行了研究。以典型的Job-Shop调度问题作为实验对象,实验结果表明QPSO算法相对PSO算法具有较好的全局搜索能力。 相似文献
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IIR数字滤波器的粒子群优化设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨了IIR(Infinite Impulse Response)数字滤波器的设计,重点研究了IIR数字滤波器设计的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法及算法框图,总结了粒子群优化算法的实现步骤。这一算法的提出,避免了传统算法的缺点,所设计的滤波器达到了理想的性能。通过实验表明,IIR数字滤波器的粒子群优化算法优于遗传算法。 相似文献
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粒子群优化算法(PSO)提出至今一直未能有效解决离散及组合优化问题,TSP问题是组合优化问题中一个典型的NP问题.文中参考了离散粒子群算法(DPSO)和遗传算法(GA)解决TSP问题的成功经验,提出了一种继承优秀染色体片段的PSO算法(ECFG-PSO).为避免早熟,在算法中加入了局部查找和二次初始化策略.实验证明ECFG-PSO算法解决TSP问题的效率和规模优于DPSO算法. 相似文献
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基于粒子群算法的车间作业调度问题 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对车间调度问题的描述,针对传统算法寻优效率低的弱点,提出了一种基于粒子群算法的车间作业调度问题的解决方案.对粒子群算法的基本原理进行了阐述,并对粒子群算法的编码、参数的选择以及解码进行了研究,以最小化最大流程时间作为评价算法的性能指标,将其用于编程求解典型调度问题.仿真结果表明,粒子群算法在求解车间作业调度的应用上是十分有效的. 相似文献
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基于改进粒子群算法的天线方向图综合技术 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基本粒子群算法的早熟收敛、易收敛于局部极值的特点,提出一种改进的粒子群优化算法,采用对全局最佳微扰和惯性权重跳变阈值的设置改善了算法的优化速度和收敛精度。经过对一系列测试函数的计算,证明该方法具有良好的优化效果。最后,给出了该方法应用于阵列天线方向图综合中的模型和仿真实例。 相似文献
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在粒子群算法优化阵列天线方向图时,适应值函数的选取对算法收敛和优化效率都有着至关重要的影响。针对复杂多指标方向图优化容易早熟收敛,提出了一种分步的适应值函数策略,通过分阶段提高优化指标,可以更好地促进算法收敛和提升优化效率。仿真结果表明:将此适应值策略应用于天线方向图综合中,在不改变算法本身的同时,可以在多零点和低旁瓣约束情况下取得更好的优化效果。 相似文献
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自适应阵列天线常需要采用宽零陷技术,以增强阵列天线抗干扰的稳健性。为此,提出了一种基于混沌粒子群算法(CPSO)的阵列天线宽零陷方向图综合方法。该算法首先采用混沌序列初始化粒子位置,以增强搜索多样性,并在对部分非优胜粒子的位置更新时引入混沌扰动项,在每次迭代中对全局最优位置进行变尺度混沌优化,提高了全局和局部搜索能力,加快了收敛速度。仿真结果验证了混沌粒子群算法在阵列天线宽零陷方向图综合时的收敛速度和精度方面均优于标准粒子群算法。 相似文献
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目前亟待解决如何获得认知无线电系统效益最大化问题,而求解最优频谱分配方法是一项关键技术,针对传统粒子群(PSO)算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺陷,提出一种基于鲶鱼粒子群算法(CE-PSO)的认知无线电频谱分配方法。首先建立认知无线电频谱分配优化的数学模型,然后以用户取得的效益最大化为优化目标,引入"鲶鱼效应",保持粒子群的多样性,通过粒子间信息交流找到空闲频谱最优分配方案,最后采用仿真实验测试CE-PSO算法的有效性。结果表明,CE-PSO算法克服了PSO算法的缺陷,可以快速、准确地寻找到最优频谱分配方案,更好地实现系统效益的最大化,可以满足认知无线电系统的应用需求。 相似文献
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粒子群优化算法是基于生物群体内个体间的合作与竞争等复杂行为产生的群体智能优化算法,已有的理论分析多在确定性的情况下进行算法收敛性分析.本文基于随机系统的矩方程法分析了连续型粒子群优化算法的均方收敛性,并给出了能够保证算法均方收敛域,最后通过仿真实验分析验证了相关结论. 相似文献