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多粒子群协同进化算法是一种群智能算法,具有智能性、通用性、并行性和全局搜索能力,能够很好地解决全局寻优问题,但其保持粒子多样性的机制和协同进化的机制有待做进一步的改进.为了进一步提高多粒子群协同进化算法的寻优效率,提出了一种结合极值优化的多粒子群协同进化算法,它将多粒子群协同进化算法的全局搜索能力与极值优化算法的局部搜索能力进行了结合.最后通过实验验证了该算法的有效性. 相似文献
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粒子群算法是一种群智能的优化算法,其理论来源于人工生命和演化计算理论.该论文建立了雷达干扰资源分配的数学模型,基于粒子群算法,采用了交叉策略.为了避免陷入局部最优,该论文还采用了进化策略,从而改进了粒子群分配技术.最后,仿真实现了干扰资源的优化分配并详细分析了仿真结果. 相似文献
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为了克服粒子群优化算法早熟收敛以及粒子在进化过程中缺乏很好的方向指导的问题,算法中采用了量子技术以及免疫机制来提高粒子群的收敛速度和寻优能力,从而获得了一个新的自适应免疫量子粒子群优化算法.仿真试验表明该算法具有较好的性能. 相似文献
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基于单纯形法的量子粒子群优化算法 总被引:3,自引:2,他引:1
针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点,进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点,提出了将单纯形搜索法与量子粒子群算法混合的改进算法,更好的平衡了全局搜索和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法效率高、优化性能好,其性能远远优于一般的粒子群算法与量子粒子群算法. 相似文献
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基于粒子群优化的反潜搜索研究 总被引:5,自引:4,他引:1
在分析目前反潜搜索现状的前提下,提出了使用粒子群优化算法进行反潜搜索,并针对基本粒子群优化算法存在早熟和后期收敛速度慢的局限性,对个体极值实行高斯变异,并使惯性因子随进化代数自适应调节,提高了全局搜索能力和后期收敛速度,改进了粒子群优化算法的潜艇搜索策略.经过实验验证,本算法可以有效地提高反潜搜索效率. 相似文献
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混沌粒子群优化粒子滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于粒子群优化算法的粒子滤波计算复杂度大,并且容易陷入局部最优,提出了一种新的基于混沌的粒子群优化粒子滤波算法。该算法在粒子群优化的基础上,引入混沌序列,利用混沌运动的遍历性、随机性等特点改善了初始样本的质量,同时利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部最优,使算法具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。最后利用UNGM模型将该算法与标准粒子滤波和粒子群粒子滤波进行仿真对比,并利用纯角度目标跟踪模型验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法改善了粒子群优化算法的粒子滤波易陷入局部最优的现象,提高了粒子滤波的精度和速度,具有较高的应用价值。 相似文献
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针对传统无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)中节点定位精度不高的问题,提出了一种混合粒子群(particle swarm optimization,PSO)和差分进化优化(differential evolution,DE)算法。首先在PSO中引入惯性权重的自适应更新策略,以兼顾开发和勘探能力,在种群经过PSO进化后,然后根据提前设定的阈值,将其分为适应度值较大的Su种群和适应度值较小的In种群,In中的粒子使用DE算法继续优化。HPSO-DE算法结合PSO算法和DE算法的优点,达到较好的性能。然后用标准测试函数来检测该算法的性能,验证结果表明所提出的HPSO-DE在寻优速度和收敛精度较PSO和DE而言都有了较大提高。接下来将HPSO-DE方法应用到WSN网络节点定位场景上,从实验测试结果可以看出,其精度相比PSO平均提高了0.5 m左右,在定位上具有更大的优势。 相似文献
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针对粒子群算法逃离局部最优能力差、易早熟收敛、求解精度低等缺点,提出了一种具有多尺度选择性学习和探测-收缩机制的PSO 算法.在多尺度选择性学习机制中,粒子根据其自身进化状态在拓扑结构、邻居个体、目标变量维等多个尺度上进行选择性学习,提升粒子个体的学习效率;在探测-收缩机制中,算法利用历史信息指导种群最优解进行探测,提高其逃离局部最优的能力,当判断种群历史最优解处于全局最优解附近时,执行空间收缩策略,将种群的搜索空间限定在较小的一个区域,增强算法的开采能力,提高算法的求解精度.通过和其它PSO算法在22个典型测试函数的实验对比表明,本算法能有效克服早熟收敛、加快收敛速度、提高求解精度. 相似文献
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针对粒子群优化算法(PSO)在加速度计标定中存在早熟及陷入局部最优的不足,提出了基于差分进化(DE)的双种群信息共享及并行进化的混合PSO算法,并将该算法应用于加速度计快速标定。为提高混合算法的优化性能,提出了一种平衡DE算法全局探索和局部开发能力的加权变异算子,将Logistic函数的非线性特性引入到PSO算法惯性权重和DE算法加权系数的动态调整中。基准测试函数仿真表明所提出的混合算法在收敛速度、收敛精度、全局搜索性能和鲁棒性等方面明显优于PSO、DE算法;加速度计标定仿真结果表明,提出的混合算法能有效提高加速度计的标定精度。 相似文献
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杨汉华 《微电子学与计算机》2012,29(10):202-205
独立分量分析(ICA)是盲源信号分离中应用最为广泛技术,其应用过程需要对目标函数进行优化,传统粒子算法(PSO)对其进行优化时,存在易陷入局部最优、稳定性差等缺陷,针对此问题,提出采用参数自适应混沌粒子群算法对ICA进行优化.首先采用对PSO的参数进行自适应调整,提高粒子的搜索能力,然后对粒子群进行混沌扰动,提高算法收敛速度.仿真结果表明,使用参数自适应混沌粒子群算法可以有效解决ICA的目标函数优化问题,极大提高了盲源信号的分离效果. 相似文献
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针对传统粒子群算法容易陷入早熟陷阱而导致无线传感网络(WSN)的覆盖优化效果欠佳的现象,提出一种引入种子杂交策略的粒子群优化(PSO)改进算法。通过将前期的PSO算法寻优与后期的种子杂交策略相结合,从而完成覆盖性能的优化。综合理论分析与实验仿真可知,相比于其他算法,本文算法改善了覆盖率与RD指标,在改善网络覆盖性能方面具有一定优势。 相似文献
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In view of the deadline-constrained scientific workflow scheduling on multi-cloud,an adaptive discrete particle swarm optimization with genetic algorithm (ADPSOGA) was proposed,which aimed to minimize the execution cost of workflow while meeting its deadline constrains.Firstly,the data transfer cost,the shutdown and boot time of virtual machines,and the bandwidth fluctuations among different cloud providers were considered by this method.Secondly,in order to avoid the premature convergence of traditional particle swarm optimization (PSO),the randomly two-point crossover operator and randomly one-point mutation operator of the genetic algorithm (GA) was introduced.It could effectively improve the diversity of the population in the process of evolution.Finally,a cost-driven strategy for the deadline-constrained workflow was designed.It both considered the data transfer cost and the computing cost.Experimental results show that the ADPSOGA has better performance in terms of deadline and cost reducing in the fluctuant environment. 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