首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法在迭代期间易陷入局部最优及寻优精度不高的缺点,提出一种总结性自适应变异的粒子群算法SCVPSO(self-conclusion and self-adaptive variation particle swarm optimization)。采用非线性转折上升再递减惯性权重动态更新每个粒子的位置,有效避免早熟;对筛选的局部粒子作反向搜索处理,提高种群寻优效率;引入新的参数scr(self-conclusion rate)以总结各个粒子近期求解情况,并通过概率单向变异引导粒子指向全局最优,增加粒子多样性。借助15个测试函数与其他变种粒子群优化算法对比,结果显示,改进之后的算法在求解性能上明显优于其他算法,验证了该策略的有效性。  相似文献   

2.
郭伟  俞金寿 《自动化仪表》2006,27(5):13-16,20
在对微粒群优化算法PSO分析的基础上,提出了矢量微粒群优化算法VPSO。该算法通过矢量运算方法来定义微粒的运动,从而达到寻找最优解的目的。将VPSO和PSO分别用于常用测试函数的优化求解,结果表明:VPSO的优化性能明屁优于PSO。基于VPSO构造的矢量微粒群神经网络(VPSONN)在丙烯腈收率软测量建模的应用中表明:基于VPSONN的丙烯腈收率软测量模型具有较高的精度,应用前景广阔。  相似文献   

3.
基于文化粒子群算法的KPCA特征提取*   总被引:1,自引:1,他引:0  
如何选择最优或接近最优的核函数使分类错误率降低,是KPCA应用于特征提取的关键。为了优化核 函数,提高特征提取的能力并降低分类错误率,在研究了文化算法(cultural algorithm, CA)、粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)相关文献的基础上,提出了一种文化粒子群算法(cultural based PSO, CBPSO)流程,并 将此算法用于训练核函数参数,实现了KPCA和CBPSO的集成,有效地提高了核函数的优化选择。通过比较 CBPSO-KP  相似文献   

4.
动态优化环境下的群核进化粒子群优化方法   总被引:8,自引:1,他引:8  
粒子群优化方法是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种基于群体智能(swarm intelligence)的进化计算技术.定义了“群核”(swarm—core)的概念,并在此基础上,提出了基于群核进化的粒子群优化方法(swarm—core evolutionary particle swarm optimization,SCEPSO),在SCEPSO方法中,为增强群体的优化能力,把群体分成了3个子群体,并且每个子群体有各自不同的“分工”.同时研究了SCEPSO方法对连续变化的最优点的动态跟踪能力,在3种动态优化模型下进行了实验.实验结果表明,与传统PSO方法相比,SCEPSO方法能够可靠并精确地跟踪连续变化的全局最优解.  相似文献   

5.
粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点,在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO(IPSO)算法,以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能,而且还具有良好的稳定性。  相似文献   

6.
方冰  李太勇  吴江 《计算机应用研究》2010,27(11):4136-4139
为了提升粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)的性能,提出了一种基于网格划分的自适应粒子群优化(grid-based adaptive particle swarm optimization, GAPSO)算法和基于网格划分的多样性计算方法,并设计了初始种群多样性最大化(maximal diversity algorithm for the initial swarm,MDAIS)算法。GAPSO分为两个阶段:根据粒子对多样性的贡献自适应调整粒子的进化方向,使种  相似文献   

7.
一种遗传算法与粒子群优化的多子群分层混合算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
金敏  鲁华祥 《控制理论与应用》2013,30(10):1231-1238
针对遗传算法全局搜索能力强和粒子群优化收敛速度快的特点, 本文从种群个体组织结构上着手, 进行优势互补, 提出了一种遗传算法和粒子群优化的多子群分层混合算法(multi-subgroup hierarchical hybrid of genetic algorithm and particle swarm optimization, HGA–PSO). 算法采用分层结构, 底层由一系列的遗传算法子群组成, 贡献算法的全局搜索能力; 上层是由每个子群的最优个体组成的精英群, 采用钳制了初始速度的粒子群算法进行精确局部搜索. 文中分析论证了HGA–PSO算法具有全局收敛性, 并采用7个典型高维Benchmark函数进行测试, 实验结果显示该算法的优化性能显著优于其他测试算法.  相似文献   

8.
采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和菌群优化算法(bacterial foraging optimization,BFO)相结合的、带有随机惯性因子和异步时变学习因子的改进型BFO-PSO优化算法,解决混合型有源滤波器中无源滤波器参数优化设计问题。通过将滤波器的无功补偿...  相似文献   

9.
在利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行凿岩机器人钻臂定位过程中,存在收敛速度慢和易于陷入局部最优解等问题.为此,提出一种交叉精英反向粒子群优化算法(crossover elite opposition-based particle swarm optimization,CEOPSO)并给出算法的流程.建立凿岩机器人钻臂运动学模型并对其逆向运动学进行求解.将交叉算子引入EOPSO中,采用自适应惯性权重和交叉概率参数控制技术,在维护粒子个体与最优解之间信息交换的基础上,增加粒子个体之间的信息交换,提高算法的全局搜索能力和钻臂定位效率.仿真结果表明,CEOPSO的平均位置误差和平均姿态误差均小于PSO和EOPSO算法,且迭代过程平稳,可以有效提高凿岩机器人钻臂的定位控制性能.  相似文献   

10.
提出了改进离散粒子群优化(improved binary particle swarm optimization,IBPSO)算法用来解决控制器放置问题。该算法基于粒子群的全局最优和单个粒子的个体最优来决定粒子当前取值概率,消除粒子当前值对下一步迭代的影响,从而加快收敛速度,找到更优的最终结果。仿真结果表明,与离散粒子群优化(binary particle swarm optimization,BPSO)算法相比,由该算法得出的控制器放置方案在实现控制器负载均衡的同时,还可以显著降低控制器的数量。  相似文献   

11.
分析基于不同进化模型的双群交换微粒群优化算法的不足,提出改进的双群交换微粒群优化算法。算法将微粒分成大小相同的两分群,第一分群采用标准微粒群模型进化,第二分群采用Cognition Only模型进化,当微粒进化到稳定状态,从第一分群随机抽取部分粒子与第二分群适应值最差粒子进行交换,重复上述操作直到找到最优解。实验结果显示:该算法有更好的全局寻优能力和达优率。为验证算法实用性,将改进算法用于Shearlet图像去噪。该方法根据Shearlet变换域不同尺度和方向系数的分布特性,采用改进算法自适应确定各尺度和方向的最优阈值,实现基于图像内容的自适应去噪。实验表明,该方法能有效滤除图像噪声,较好保留图像边缘信息,去噪后图像具有更高峰值信噪比(PSNR)。  相似文献   

12.
为了平衡算法的探测能力和开采能力,提高粒子群算法在不同类型问题上的综合性能,提出了一种基于自适应多种群的粒子群优化算法(PSO-SMS)。算法包含重组、子群规模调整和探测三个模块。在演化初始阶段,整个种群被划分成许多子种群。重组模块使不同子群间可以共享优势信息,有利于单峰和多峰函数的优化。当种群陷入潜在的局部最优时,探测模块可基于搜索过程的一些历史信息,帮助跳出当前的局部最优。通过子群规模调整,每个子种群的大小随着进化的过程而逐渐增加,有利于提高算法在初始阶段的探测能力和后期的开采能力。通过CEC2013的测试集与其他七种PSO算法的比较表明,PSO-SMS算法在解决不同类型的函数优化问题上有着突出的性能表现。  相似文献   

13.
In this article, a particle swarm optimization algorithm with two differential mutation (PSOTD) is proposed. In PSOTD, a novel structure with two swarms and two layers (bottom layer and top layer) is designed. The top layer consists of all the personal best particles, and the bottom layer consists of all the particles. We divide the particles in the top layer into two sub-swarms. Two different differential mutation operations with two different control parameters are employed in order to breed the particles in the top layer. Thus, one sub-swarm has a good exploration capability, and the other sub-swarm has a good exploitation capability. Obviously, since the top layer leads the bottom layer, the bottom particles achieve a good trade-off between exploration and exploitation. Under the searching structure, PSO enhances the global search capability and search efficiency. In order to test the performance of PSOTD, 44 benchmark functions widely adopted in the literature are used. The experimental results demonstrate that the proposed PSOTD outperforms most of the other tested variants of the PSO in terms of both solution quality and efficiency.  相似文献   

14.
差分进化粒子群混合优化算法的研究与应用   总被引:4,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
对基本粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)进行了分析,有机结合两种进化算法提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,该算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用PSO算法和DE算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子并通过群体间的信息交流阻止算法陷入局部最优。对4个高维复杂函数寻优测试表明算法的鲁棒性、收敛速度和精度,全局搜索能力均优于常规PSO和DE。将提出的改进算法用于乙烯收率软测量建模,应用结果表明模型精度较高、泛化性能较好。  相似文献   

15.
丙烯腈收率是丙烯腈装置的关键指标,如何得到丙烯腈收率是厂家很关注的研究,将新型优化算法用于丙烯腈收率软测量建模是1种较好的尝试。将新型微粒群优化算法用于同样新型的文化算法种群空间的优化,设计文化微粒群优化算法。它由种群空间和信念空间2部分组成,在种群空间和信念空间分别采用各自算法并行演化,同时,2个空间又根据一定的协议相互联系。分别将该算法和基本微粒群算法用于一些常用测试函数的优化问题;结果表明,与基本微粒群算法相比,文化微粒群算法加强了全局搜索能力,更容易收敛于全局最优解。最后将文化微粒群优化算法用于优化神经网络,构成文化微粒群神经网络,并将其应用于丙烯腈收率软测量建模。结果表明,此模型精度高,应用前景广阔。  相似文献   

16.
针对人工蜂群和粒子群算法的优势与缺陷,提出一种Tent混沌人工蜂群粒子群混合算法.首先利用Tent混沌反向学习策略初始化种群;然后划分双子群,利用Tent混沌人工蜂群算法和粒子群算法协同进化;最后应用重组算子选择最优个体作为跟随蜂的邻域蜜源和粒子群的全局极值.仿真结果表明,该算法不仅能有效避免早熟收敛,而且能有效跳出局部极值,与其他最新人工蜂群和粒子群算法相比具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力.  相似文献   

17.
彭虎  黄伟  邓长寿 《计算机应用》2012,32(2):456-460
微粒群优化(PSO)算法是一种非常有竞争力的求解多目标优化问题的群智能算法,因其容易陷入局部极值,导致非劣解集的收敛性和正确性不理想。为此提出一种基于多目标分解进化策略的多子群协同进化的多目标微粒群优化算法(MOPSO_MC),算法中每个子群对应于一个多目标分解之后的子问题,并构造了一种新的速率更新策略,每个粒子跟踪自身历史最优值、子群最优值和子群邻域最优值,从而在增强算法的局部寻优能力的同时,也能从邻域子群获得进化信息,实现协同进化。最后通过仿真实验,与现在主流的多目标微粒群算法在ZDT基准测试函数上比较,验证了算法的收敛性,解分布的均匀性和正确性。  相似文献   

18.
一种多微粒群协同进化算法   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
受自然界共生现象的启发,将微粒群算法和协同进化相结合,提出了一种多微粒群协同进化算法。进化过程中,粒子不仅要与本子群的其他微粒交换信息,还要受其他子群体的影响。通过对三个标准函数优化的实验结果表明,此算法在一定程度上避免了陷入局部极值点并且提高了收敛精度。  相似文献   

19.
多策略协同进化粒子群优化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
张洁  裴芳 《计算机应用研究》2013,30(10):2965-2967
为了提高粒子群优化(PSO)算法的优化性能, 提出了一种多策略协同进化PSO(MSCPSO)算法。该方法引入了多策略进化模式和多子群协同进化机制, 将整个种群划分为多个子群, 每个子群中的粒子按照不同的进化策略产生新的粒子。子群周期性地更新共享信息, 以加快算法的收敛速度。通过六个基准函数实验, 仿真结果表明, 新算法在计算精度和收敛速度方面均优于其他七种PSO算法。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号