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1.
为较好平衡粒子群算法中全局搜索能力与局部搜索能力,分析了PSO算法中的惯性权重与种群规模、粒子适应度以及搜索空间维度的关系,并把粒子惯性权重定义为这三者的函数.通过在每次迭代后更新每个粒子的惯性权重,实现了自适应调整全局搜索能力与局部搜索能力,并结合动态管理种群的策略提出了改进的粒子群算法.通过在多个常用测试函数上与已有惯性权重调整算法测试比较,证明新算法具有较强的全局寻优能力与较高的搜索效率. 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
3.
针对调制信号分类特征选择问题,提出了自适应惯性权重模拟退火二进制离散粒子群算法。该算法将模拟退火算法嵌入到离散粒子群算法循环体中,利用模拟退火算法具有较强的局部搜索能力和避免陷入局部最优解的特点,解决了简单智能优化算法早熟收敛和局部搜索能力弱等问题。仿真结果表明,该算法能有效选取最优特征,性能优于简单离散粒子群算法和遗传算法。 相似文献
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基于自适应混沌粒子群的Web搜索结果聚类研究 总被引:1,自引:1,他引:0
童亚拉 《微电子学与计算机》2010,27(1)
提出了基于自适应混沌粒子群的Web搜索结果模糊C-均值算法,用粒子群算法代替模糊C-均值算法梯度下降的迭代过程,同时引入自适应的平衡搜索策略加快算法收敛和提高去噪能力,在增强局部搜索能力的同时引导粒子群跳出局部极值点.这样不仅在一定程度上解决了网页文档不确定性的问题,而且获得快速、稳定的聚类效果. 相似文献
6.
为了提高粒子群算法(PSO)的收敛性及多样性,提出一种基于区域分割的自适应变异粒子群算法(RSVPSO).算法采用区域分割的思想,利用粒子间信息交叉,使粒子搜索区间快速缩小;同时在迭代后期与自适应变异策略相结合,提高粒子跳出局部最优陷阱的能力和增强粒子多样性,达到寻优的目的.将所提出的算法应用于8个测试函数,并与精英免疫克隆选择的协同进化粒子群等算法进行比较,结果表明,新算法在收敛速度、搜索精度及寻优效率等方面有较大提高. 相似文献
7.
粒子群优化算法是模拟鸟类觅食行为思想的随机搜索算法,主要是通过迭代寻找最优解。将粒子随机初始化改进为固定初始化,并将动态分群思想引入粒子群优化算法将整个种群划分为三个子群,根据不同群中粒子的情况自适应地选择惯性权重,以此提高粒子的搜索能力。仿真实验结果表明,该方法大大提高了搜索过程中粒子的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高了求解的速度和精度。 相似文献
8.
针对现有定位求解算法复杂和标准粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于自适应粒子群算法的目标定位方法.该方法在迭代过程中指数更新惯性权重,择优选择粒子,并根据种群适应度方差值自适应地调整变异概率的大小,增强算法跳出局部最优的能力.仿真结果表明该方法能有效地提高目标的定位精度,在随机噪声干扰方差为0.5的条件下,定位均方误差不超过0.8m. 相似文献
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