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基于实数编码的自适应粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
刘淳安 《计算机工程与应用》2006,42(20):39-40,54
提出了一种新的自适应粒子群优化算法(AMPSO)。该算法在运行过程中根据粒子群多样性的度量指标大小和当前最优解的大小来确定最优粒子的变异概率以对算法进行自适应变异,从而有效地增强了粒子群优化(PSO)算法跳出局部最优解的能力,使PSO算法既摆脱了后期易陷入局部最优点的束缚,又保持了其前期搜索速度快的优点。对几个典型函数的测试结果表明,该算法是非常有效的。 相似文献
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一种新的自适应小生境粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服基本粒子群算法过早收敛的缺陷,提出了一种新的自适应小生境粒子群优化算法.首先,让整个粒子群进行独立地演化寻优,以构造小生境环境.同时,通过设定合适的信息共享周期,以实现各个粒子搜索信息的共享,指导粒子向全局最优位置的搜索.最后,通过几个典型的多峰测试函数,对算法进行了仿真验证.结果表明,在算法的收敛性、寻优性等方面,算法均达到了良好的效果. 相似文献
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针对粒子群优化算法中出现早熟和不收敛问题,分析了基本PSO算法参数对其优化性能的影响,提出了基于非线性权重的自适应粒子群优化算法(NWAPSO)。在优化过程中,惯性权重随迭代次数非线性变化,改进的算法能使粒子自适应地改变搜索速度进行搜索,并与基本粒子群算法以及其他改进的粒子群算法进行了比较。实验结果表明,该算法在搜索精度和收敛速度等方面有明显优势。特别对于高维、多峰等复杂非线性优化问题,算法的优越性更明显。 相似文献
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为了克服粒子群优化算法在解决复杂问题时易陷入局部最优的缺陷, 提出了一种新的自适应动态文化粒子群优化算法。该算法引入评价粒子群早熟收敛程度的指标来判断种群空间粒子群状态, 以确定影响函数对种群空间粒子群的作用时机, 当算法陷入局部最优时, 自适应地利用影响函数对种群空间进行变异更新, 从而有效发挥文化粒子群算法的双演化双促进机制。并且根据种群的早熟收敛程度自适应地调整粒子的惯性权重, 使种群在进化过程中始终保持惯性权重的多样性, 在算法的全局收敛性与收敛速度之间作一个很好的折中。最后对四个经典的测试函数进行仿真, 结果表明该算法具有很强的搜索能力, 收敛速度和收敛精度也有所提高。 相似文献
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针对基本粒子群优化(PSO)算法早熟收敛、易陷入局部极值的缺陷,提出自适应任务分配的粒子群优化算法。该算法根据粒子的多样性动态分配粒子任务,把种群粒子分为开发和探索两种类型,分别采用全局模型和动态邻域局部模型执行开发和探索任务以平衡算法的全局和局部搜索能力,维持种群多样性。动态邻域模型扩大了解的搜索空间,能有效抑制早熟停滞现象,采用高斯扰动对处于停滞状态的精英粒子进行学习,协助精英粒子跳出局部最优,进入解空间的其他区域继续进行搜索。针对6个标准复合测试函数进行实验,结果表明所提算法具有更强的全局搜索能力,求解精度更高。 相似文献
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为了提高基本PSO算法搜索性能和个体寻优能力,加快收敛速度,提出一种新的云自适应粒子群优化算法(CPSO)。此算法利用云滴具有随机性、稳定倾向性等特点,结合不同粒子与全局最优点的距离动态变化的性质,提出云自适应调整算法用于计算惯性权重,并对新算法进行了描述。通过典型函数优化实验表明,该算法较基本PSO明显提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。 相似文献
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提出了一种基于提高多样性的粒子群优化算法。在速度更新公式中,将比当前粒子适应度更高的其它所有粒子的个体最优位置信息进行加权学习;在位置更新公式中,利用真实物理反弹理论将解空间外的粒子反弹回解空间内。5个基准测试函数的仿真实验表明,该算法能有效克服PSO中的过早收敛问题,并显著提高粒子的多样性,同时有效控制粒子的进化速度。 相似文献
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针对粒子群优化算法易早熟收敛的缺点,提出一种自适应粒子群优化算法(ASPO),将物种的概念引入种群多样性测度中,利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性的调整,并引入速度变异算子和位置交换算子,增强算法的全局收敛性能。将APSO算法应用于电力系统无功优化,对IEEE-30节点系统进行仿真计算,仿真结果表明,系统网损从5.988 MW降到4.889 MW,下降率为18.36%,算法的收敛精度和收敛稳定性均较当前常用方法有明显的提高。 相似文献
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一种新的双予群PSO算法 总被引:2,自引:1,他引:1
提出一种新的双子群粒子群优化(PSO)算法。充分利用搜索域内的有效信息,通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同,扩大搜索范围。在不增加粒子群规模的前提下,提高解高维最优化问题的精度,降低粒子群优化算法陷入局部最优点的风险。3种典型函数的仿真结果及与2种经典PSO算法的比较结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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粒子群优化算法又称微粒群算法,是-种智能优化算法,主要用于优化函数、训练神经网络,以及其他进化算法的应用领域。本文简介了粒子群优化算法的发展历史及现状、主要分类,并以国内外专利申请数据为分析样本,从专利逐年变化的申请量和申请人分布等角度进行了分析和研究。 相似文献
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针对基本粒子群优化算法(particle swarm optimization, 简称PSO)存在的早熟收敛问题,提出了一种保持粒子活性的改进粒子群优化(IPSO)算法。当粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索。通过对4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,而且能够更有效地进行全局搜索。 相似文献