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基于量子行为的粒子群优化算法是一种随机的全局优化搜索新方法.介绍了PSO算法和QPSO算法,在对QPSO算法和基于分工策略的PSO算法分析的基础上,提出了基于分工策略的QPSO算法,然后对新算法进行实验.实验结果表明,新算法在收敛性和取得最优值方面优于基于分工策略的PSO算法. 相似文献
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将函数逼近用于强化学习是目前机器学习领域的一个新的研究热点.针对传统的基于查询表及函数逼近的Q(λ)学习算法在大规模状态空间中收敛速度慢或者无法收敛的问题,提出一种基于线性函数逼近的离策略Q(λ)算法.该算法通过引入重要性关联因子,在迭代次数逐步增长的过程中,使得在策略与离策略相统一,确保算法的收敛性.同时在保证在策略与离策略的样本数据一致性的前提下,对算法的收敛性给予理论证明.将文中提出的算法用于Baird反例、Mountain-Car及Random Walk仿真平台,实验结果表明,该算法与传统的基于函数逼近的离策略算法相比,具有较好的收敛性;与传统的基于查询表的算法相比,具有更快的收敛速度,且对于状态空间的增长具有较强的鲁棒性. 相似文献
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在多目标粒子群优化算法中,平衡算法收敛性和多样性是获得良好分布和高精度Pareto前沿的关键,多数已提出的方法仅依靠一种策略引导粒子搜索,在解决复杂问题时算法收敛性和多样性不足.为解决这一问题,提出一种基于种群分区的多策略自适应多目标粒子群优化算法.采用粒子收敛性贡献对算法环境进行检测,自适应调整粒子的探索和开发过程;为准确制定不同性能的粒子的搜索策略,提出一种多策略的全局最优粒子选取方法和多策略的变异方法,根据粒子的收敛性评价指标,将种群划分为3个区域,将粒子性能与算法寻优过程结合,提升种群中各个粒子的搜索效率;为解决因选取的个体最优粒子不能有效指导粒子飞行方向,使算法停滞,陷入局部最优的问题,提出一种带有记忆区间的个体最优粒子选取方法,提升个体最优粒子选取的可靠性并加快粒子收敛过程;采用包含双性能测度的融合指标维护外部存档,避免仅根据粒子密度对外部存档维护时,删除收敛性较好的粒子,导致种群产生退化,影响粒子开发能力.仿真实验结果表明,与其他几种多目标优化算法相比,该算法具有良好的收敛性和多样性. 相似文献
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为解决传统遗传算法收敛速度慢、群体多样性不足的缺陷,提出了一种多策略并行的遗传算法;算法采用多策略并行处理的方式,产生不同策略模式下的个体,增加群体的多样性,再经过自适应迁移策略,提高算法的收敛速度;利用Markov链模型分析多策略并行遗传算法的收敛性;采用旅行商函数进行算法测试,结果表明改进算法的收敛性较传统遗传算法有较大的提高,具有较强的工程应用性能。 相似文献
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为了对置信传播(BP)算法在结构比较复杂的命题公式上有时会失效,常常表现为不收敛的现象给予理论解释,提出了基于警示传播的社区发现算法(WPLPA).依据BP算法在因子图上的信息迭代策略,利用WPLPA算法对命题公式所对应因子图的社区结构进行划分.借助二维结构熵的相关理论技术,建立了命题公式的二维结构熵度量模型,通过该模型分析了BP算法的收敛性与二维结构熵之间的关系,给出BP算法的收敛性判定条件,对BP算法的收敛性进行系统分析.实验分析证明该方法有效可行,能为信息传播算法的后续研究提供理论支持. 相似文献
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传统的多目标进化算法(MOEA)对于低维连续的多目标优化问题已经具有良好的性能,但是随着优化问题目标维数的增加,优化难度也将剧增,主要原因是算法本身搜索能力不足,维数增加时选择压力变小,收敛性和分布性冲突难以平衡.利用连续多目标优化问题的特性,针对高维多目标优化的难点所在,提出了一种在决策空间的定向搜索策略(decision space,简称DS),该策略可与基于支配关系的MOEA相结合.DS首先对优化问题进行采样分析,对问题特性进行解析,得到收敛性子空间控制向量和分布性子空间控制向量.将算法搜索过程分为收敛性搜索阶段和分布性搜索阶段,分别对应收敛性子空间和分布性子空间,在不同阶段搜索时,利用采样分析结果,对生成子代个体的区域进行宏观的影响.将收敛性和分布性分阶段考虑,避免了收敛性和分布性难以平衡的难点,同时,具体在某一阶段内搜索资源相对集中,一定程度上增加了算法的搜索能力.实验结合了DS策略的NSGA-Ⅱ,SPEA2算法与原NSGA-Ⅱ,SPEA2算法进行实验对比,并以DS-NSGA-Ⅱ为例,与其他高维算法MOEAD-PBI,NSGA-Ⅲ,Hype,MSOPS,LMEA进行对比实验.实验结果表明,DS策略的引入,使得NSGA-Ⅱ,SPEA2算法在高维多目标优化问题上的性能有了显著提高,DS-NSGAⅡ与现有的经典高维多目标算法相比有较强的竞争力. 相似文献
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基于ε-支配的多目标进化算法及自适应ε调整策略 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一类新的基于ε-支配关系的多目标进化算法.该算法采用配对比较选择和稳态替换策略,提高了算法的收敛速度,降低了计算时间.首先,在保持种群分布性上,采用了一种新的基于ε-支配关系的精英保留策略,避免了传统修剪策略所引起的Pareto前沿面的退化.其次,根据不同ε取值分析了算法收敛性,提出了一种自适应ε调整策略.最后,通过5个常用的双目标测试函数的计算,验证了包括该自适应调整策略的多目标进化算法在求解质量上显著强于NSGAII,SPEA2和ε-MOEA等主流多目标进化算法. 相似文献
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邓雯静 《自动化与仪器仪表》2009,(4):141-142
分析了研究微粒群算法的收敛性能的必要性和可行性,提出了微粒群算法的宏观和微观模型,并给出TPSO算法收敛性分析的各种方法,讨论了各种方法的优缺点及改进措施,最后指出了PSO算法的收敛性分析的发展方向。 相似文献
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根据基本蚁群算法的特点对其收敛性进行分析,给出寻找最短路径的蚁群算法收敛的充分条件.并把算法运用到旅行商问题上,试验结果表明该算法在求解TSP问题上解的精度优于组合优化算法以及遗传算法且收敛速度比较快. 相似文献
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为提高参考独立分量分析收敛速度,提出了改进的快速收敛参考独立分量分析方法。该方法首先采用预白化方法对观测到的信号进行处理,降低后续处理算法的复杂度,然后采用收敛速度更快、结构更简单的牛顿迭代方法对其进行优化,提高其收敛速度。理论分析表明,改进后的算法相对现有算法每次迭代的计算量基本相同;实验仿真结果表明,相对现有方法,改进后的算法具有较快的收敛速度,且误差保持不变。 相似文献
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针对粒子群优化过程中容易出现早熟收敛或停滞的问题,在全信息粒子群优化(FIPSO)算法的基础上结合社会心理学原理提出了一种新的粒子群优化算法——自适应信息选择粒子群优化算法(API-PSO)。在API-PSO算法中,粒子根据其邻域粒子不同表现,自适应地选择群体共享经验。实验表明,新的优化算法具有较好的收敛精度和收敛速度。分别对API-PSO算法的种群多样性和收敛性进行了数学分析,分析结果为合理选择算法参数,解决算法种群多样性匮乏,促进种群进化发展,改善算法性能提供了理论依据。 相似文献
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加速收敛的粒子群优化算法 总被引:5,自引:0,他引:5
在基本粒子群优化算法的理论分析的基础上,提出一种加速收敛的粒子群优化算法,并从理论上证明了该算法的快速收敛性,同时对该算法中的参数进行了优化.为了防止其在快速收敛的同时陷入局部最优,采用依赖部分最差粒子信息的变异操作.最后通过与其他几种经典粒子群优化算法的性能比较,表明了该算法的高效和稳健,且明显优于现有的几种经典的粒子群算法. 相似文献
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针对BP基本算法应用于曲面重建的缺点,提出自调整S型函数方法,并利用共轭梯度法同时调整权值系数和S型函数的形状参数,使得收敛曲线能够迅速摆脱平缓的区域,加速了收敛进程。将这一改进的算法应用于BP网重建自由曲面中,仿真结果表明,同BP基本算法相比,在收敛速度和重建精度上均有较大程度的提高。 相似文献
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A detailed analysis of convergence rate is presented for an iterative path formulated optimal routing algorithm. In particular, it is quantified, analytically, how the convergence rate changes as the number of nodes in the underlying graph increases. The analysis is motivated by a particular path formulated gradient projection algorithm that has demonstrated excellent convergence rate properties through extensive numerical studies. The analytical result proven in this note is that the number of iterations for convergence depends on the number of nodes only through the network diameter 相似文献