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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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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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提出了基于K-Means算子的混合粒子群优化算法聚类,将K-Means算法的局部搜索能力与粒子群优化算法的全局寻优搜索能力相结合,根据群体适应度变化的情况自适应调整权重,并对种群中性能较差的粒子进行交叉选择,能充分挖掘群体本身信息,又能不断引入附加信息.数据集仿真实验表明,该算法有效的克服了传统粒子群优化算法过慢收敛和K-Means算法陷入局部收敛的问题,从而得到更好的聚类效果. 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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粒子群优化算法(PSO)是一种群体智能进化计算方法,但在搜索过程中粒子紧跟最优粒子运动降低了粒子多样性和全局搜索能力,从而易陷入局部极值.本文提出一种新的粒子群优化算法(PSO-EWD),主要改进体现在2个方面:将惯性权重与进化因子相关联,根据种群的进化状态而改变权重大小,以平衡全局搜索能力与局部搜索能力;将时变的分布式时延引入速度更新公式中,以增加粒子的多样性.本文通过5种算法在9个基准函数上的实验对比,证明了新提出的算法相较于另外4种算法具有更优的适应度值、稳定性和收敛速度. 相似文献
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蔡燕敏 《智能计算机与应用》2017,7(2)
针对粒子群优化算法(PSO)缺少跳出局部最优的机制而易出现早熟问题,提出一种新的混沌粒子群优化算法(NCPSO).该算法引入混沌扰动更新粒子的位置,避免搜索陷入局部最优,再嵌入判断早熟停滞的方法,一旦检测到早熟现象,使用逃逸策略来增大粒子群的多样性.最后用3个常用的测试函数进行仿真,实验结果表明:NCPSO算法比PSO算法、CPSO算法有更高的寻优精度和更快的收敛速度. 相似文献