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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
认知无线电能根据环境变化和用户需求自适应调整工作参数.现有认知引擎大多采用遗传算法优化参数.但随着认知用户数的增加,遗传算法染色体增多,导致算法收敛时间过长,无法满足实时通信需求.将改进惯性因子的粒子群算法用于认知无线电工作参数的优化,并在不同通信模式下对传输参数进行敏感度分析,以便有选择性地从目标函数中剔除敏感度较低...  相似文献   

2.
遗传算法可用于认知引擎中传输参数的优化,但随着认知用户数的增加,遗传算法染色体增长,导致算法收敛时间过长,难以满足认知无线电实时通信的需求.以现有认知引擎为基础提出一种新型的认知引擎架构,并将案例推理融入遗传算法中,利用案例推理寻找匹配案例,为遗传算法提供初始种群,减小遗传算法选择初始种群的盲目性.仿真分析结果表明,与仅采用遗传算法的认知引擎相比,融合案例推理的遗传算法构造的认知引擎收敛速度和处理能力有显著提高,效用函数值也有一定增强.  相似文献   

3.
提出基于协进化理论的认知无线电参数跨层优化体系结构和基于协进化粒子群优化算法的认知决策引擎。通过协进化技术将高维粒子降低为低维粒子,提高算法收敛速度和收敛效率。对多载波系统进行仿真分析,结果表明,基于协进化粒子群优化算法的认知决策引擎在收敛速度和运行效率上优于基于二进制粒子群优化和量子遗传的认知决策引擎。  相似文献   

4.
认知引擎的基本功能之一就是根据复杂多变的无线环境及业务需求,利用多目标优化策略,自适应地调整无线参数,实现动态环境下的可靠通信。目前,很多研究的重点集中在遗传算法(GA)及其改进算法上,但其收敛速度较慢,不利于复杂多变以及实时性要求较高的系统。对此,提出一种模拟退火粒子群算法(SABPSO),它采用模拟退火与粒子群算法交替迭代的方式,协同寻优。其可有效提高收敛速度,并克服基本粒子群算法易于陷入局部极值的缺点,增强全局寻优能力。最后,在不同通信模式下,利用多载波系统进行仿真,结果表明,SABPSO算法在收敛速度和平均适应度上优于基本算法。  相似文献   

5.
为了解决认知无线网络中的频谱分配问题,提出一种基于多种群进化与粒子群优化混合的频谱分配算法。它采用图论着色模型,首先使用遗传算法将多个种群进行独立进化,以提高种群的全局搜索能力;然后选出每个种群中的最优的个体作为粒子群优化的粒子,并通过控制每个粒子的初始速度方向来加快算法的收敛速度。最后以系统总收益最大化和用户间的公平性为优化目标与遗传算法和粒子群算法进行了对比实验,仿真结果表明,该算法在收敛速度、认知用户接入公平性和系统总收益3个方面的性能均优于遗传算法和粒子群算法。  相似文献   

6.
夏龄  冯文江 《计算机应用》2012,32(12):3478-3481
在认知无线电系统中,认知引擎依据通信环境的变化和用户需求动态配置无线电工作参数。针对认知引擎中的智能优化问题,提出一种二进制蚁群模拟退火(BAC&SA)算法用于认知无线电参数优化。该算法在二进制蚁群优化(BACO)算法中引入模拟退火(SA)算法,融合了BACO的快速寻优能力和SA的概率突跳特性,能有效避免BACO容易陷入局部最优解的缺陷。仿真实验结果表明,与遗传算法(GA)和BACO算法相比,基于BAC&SA算法的认知引擎在全局搜索能力和平均适应度等方面具有明显的优势。  相似文献   

7.
利用改进遗传算法优化PID参数   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
为了改善单纯遗传算法早熟收敛与寻优能力不足的问题,将粒子群算法引入遗传算法变异操作中,提出了一种基于遗传算法与粒子群算法的组合算法。将改进的遗传算法应用于PID控制器参数优化中,通过仿真实验表明,新算法效果明显优于单纯遗传算法,能有效克服早熟收敛现象、降低随机性初始种群的影响、提高算法收敛精度,具有良好的收敛性和寻优能力。  相似文献   

8.
改进粒子群算法整定PID参数研究   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
PID控制器的性能取决于其控制参数的组合,针对其参数的整定和优化问题,提出了应用一种改进的粒子群优化算法,该算法借鉴了遗传算法的杂交机制,并采用惯性权值的非线性递减策略,用以加速算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力。将该算法应用于一个二阶系统的PID控制器参数的优化。仿真结果表明该改进的粒子群算法具有比传统粒子群算法和遗传算法更好的优化效果,具有一定的工程应用前景。  相似文献   

9.
基于权重QPSO算法的PID控制器参数优化   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
传统的PID控制器参数优化方法容易产生振荡和较大的超调量,因此智能算法如遗传算法(SGA)和粒子群算法(PSO)被用于参数优化,弥补传统算法的不足,但是遗传算法在进化过程中收敛速度慢,粒子群算法存在易于早熟的缺点。在分析量子粒子群算法(QPSO)的基础上,在算法中引入了权重系数,提出使用改进的量子粒子群算法(WQPSO)优化PID控制器参数。将改进量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较。最后,通过三个传递函数实例,分别使用Z-N、GA、PSO方法和改进的量子粒子群算法进行了PID控制器参数优化设计,并对结果进行了分析。  相似文献   

10.
针对网格计算中的资源分配问题,提出一种融合粒子群优化算法和遗传算法的新算法。通过在粒子群算法中引入遗传算法,有效克服粒子群算法容易陷入局部最优值这一固有缺陷,重新在搜索空间寻找全局最优值。该方法具有操作简单、设置参数少、收敛速度快等特点。仿真实验结果表明,该融合算法在网格资源分配方面能取得较好的效果。  相似文献   

11.
基于复合粒子群算法的几何约束求解技术研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
在将几何约束问题的约束方程组转化为优化模型的时候,需要找到一种方法来跳出局部最优解,进而找到全局最优解。为了兼顾算法的快速性和全局性,几何约束求解时,考虑使用复合粒子群算法。这种粒子群算法是一种基于群智能方法的演化计算技术,不仅在所有的进化算法中都包括控制其自身特性的启发式参数,而且这些参数通常是与特定的问题相关,并可由用户自己定义。虽然合适的参数选择需要用户丰富的经验和对研究问题所提供信息的正确判断,更重要的是,这些启发式参数会影响到算法的收敛特性,但是即便是很有经验的用户也可能选择不恰当的参数,从而使问题得不到有效地解决,这就越来越需要对这些参数进行研究。为此可将将粒子群算法中的控制参数的选取作为一个优化问题,以便用常规遗传算法来控制粒子群算法中的启发式参数,即形成了复合粒子群优化算法,通过把复合粒子群算法成功地应用到几何约束求解技术的实验表明,该方法可以在很短的时间内找到最优解。  相似文献   

12.
针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值点的问题,将混沌运动的遍历性,随机性以及初值敏感性等特点融入粒子群优化过程中,并通过模拟退火的方法对参数实现局部优化,使得粒子群优化算法的参数随着优化算法的进行不断改变,以适应不断变化的优化需要.通过对经典函数的仿真实验,证明了该方法在提高收敛性的前提下,收敛精度较传统算法也有了提高,且克服了易陷入局部极值区域的问题.  相似文献   

13.
由于支持向量机的主要参数的选择能够在很大程度上影响分类性能和效果,并且目前参数优化缺乏理论指导,提出一种粒子群优化算法以优化支持向量机参数的方法.该方法通过引入非线性递减惯性权值和异步线性变化的学习因子策略来改善标准粒子群算法的后期收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷.实验结果表明,相对于标准粒子群算法,本方法在参数优化方面具有良好的鲁棒性、快速收敛和全局搜索能力,具有更高的分类精确度和效率.  相似文献   

14.
认知决策引擎的设计是认知无线电系统中的一项关键技术,它的主要功能是依据通信环境的变化和用户需求动态地配置无线电工作参数。提出了一种基于自适应蚁群算法的认知决策引擎来实现工作参数的最优化配置。该算法在基本蚁群算法的基础上加入了路径选择机制和信息素挥发因子自适应调整机制,保证了算法的全局搜索能力和收敛速度,有效地避免了容易陷入局部最优解的缺陷。仿真结果表明,在不同的环境下基于该算法的认知引擎比GA和ACO算法具有更好的性能。  相似文献   

15.
任红霞 《计算机仿真》2012,29(3):202-205
研究无线传感器网络路由优化问题,由于无线传感器节点的能量受到限制,通信过程能量损耗,影响网络的性能。传统粒子群算法难以获得最优网络路由方案。为延长网络生存时间,结合粒子群的快速性和混沌的遍历性优点,提出了一种混沌粒子群(CPSO)的无线网络路由优化方法。通过粒子群算法的自组织、动态寻优能力,并通过混沌机制对粒子群进行混沌扰动,增加多样性,加快最优路由优化速度,使网络最优路由和能量消耗间尽量平衡。仿真结果表明,相对于传统优化算法,CPSO提高了无线传感器网络路由优化速度,减少网络能量消耗,有效延长了网络生存时间,为提高整个网络通信效率提供了参考。  相似文献   

16.
黄伟  罗世彬  王振国 《计算机科学》2010,37(12):165-166
粒子群优化算法的局部搜索能力较差,搜索精度不够高,容易陷入局部极小解,且搜索性能对参数具有一定的依赖性。本文针对这些缺点,在借鉴遗传算法中杂交概念的基础上,进一步通过在速度进化方程中引进动态参数来提高算法的收敛速度和收敛率。经LevyNo. 5函数对改进算法的测试表明,相对杂交粒子群优化算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均得到了不同程度的提高。  相似文献   

17.
针对复杂函数优化问题,提出一种两阶段混合优化算法。对基本粒子群和鸽群算法进行改进,引入惯性因子和跳跃算子增强了粒子群算法的搜索能力,提出干扰算子增加了鸽群算法的种群多样性。将改进后的两种算法相结合,形成两阶段混合优化算法,同时定义了一种多样性函数对种群进行实时监测,以保证种群的多样性。采用两组经典测试函数,对算法性能进行测试。结果表明,算法适用于求解复杂函数优化问题,且具有较好的收敛速度和收敛精度。  相似文献   

18.
基于粒子群优化算法的聚类分析   总被引:18,自引:0,他引:18  
基于求解实优化问题时粒子群算法优于遗传算法这一事实,在基于遗传算法的K-均值聚类算法的基础上,给出了一种摹于粒子群优化算法的聚类方法。实验结果显示,基于粒子群优化算法的聚类方法在收敛速度方面明显优于基于遗传算法的聚类方法。  相似文献   

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