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为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优值的缺点,提出了基于变异思想的粒子群优化算法,为提高粒子群优化算法的计算精度,利用混沌运动随机性、遍历性的特点,提出了一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法,进而提出了基于混沌变异的改进粒子群优化算法(CMPSO).基于几种典型benchmark函数的测试研究结果表明,该算法与基本PSO算法和遗传算法相比,较好地克服了早熟收敛,提高了算法的搜索精度.将该算法应用于水库优化调度问题中,所得结果优于标准粒子群优化算法和遗传算法,这也验证了混沌变异粒子群优化算法的有效性. 相似文献
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基于混沌的聚类粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对函数优化问题,提出了一种基于混沌的聚类粒子群优化算法。该算法利用混沌序列产生粒子的位置和速度,并与粒子群优化算法产生的粒子位置进行比较,选择好的粒子位置。同时通过谱系聚类方法进行聚类,并且给出新的速度更新公式。最后将算法应用到5个典型的函数优化问题中,并与其它改进的粒子群算法进行比较分析。数值结果表明,该算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度。 相似文献
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三群粒子群优化算法及其在丙烯腈收率软测量中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种三群粒子群优化算法(THSPSO, three sub-swarms particle swarm optimization).该算法将整个粒子群分为三群,第一群粒子朝全局历史最优方向飞行,第二群粒子朝着相反方向飞行,第三群粒子在全局历史最优位置周围随机飞行.分别将该算法和基本粒子群优化算法(PSO, particle swarm optimization)用于一些常用测试函数的优化问题;结果表明,与PSO相比,THSPSO具有更好的优化性能.然后,用THSPSO训练神经网络,并将其用于丙烯腈收率软测量建模,结果显示了三群粒子群优化算法在丙烯腈软测量建模中的可行性与有效性. 相似文献
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加速收敛的粒子群优化算法 总被引:5,自引:0,他引:5
在基本粒子群优化算法的理论分析的基础上,提出一种加速收敛的粒子群优化算法,并从理论上证明了该算法的快速收敛性,同时对该算法中的参数进行了优化.为了防止其在快速收敛的同时陷入局部最优,采用依赖部分最差粒子信息的变异操作.最后通过与其他几种经典粒子群优化算法的性能比较,表明了该算法的高效和稳健,且明显优于现有的几种经典的粒子群算法. 相似文献
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应用速度变异粒子群的系统辨识方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
论文研究了一种利用粒子群优化(PSO)算法对系统模型进行辨识的新方法。该方法的基本思想是将典型的数学模型的相互组合而构成系统模型的新颖辨识方法,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后采用粒子群优化算法同时实现了系统的结构辨识与参数辨识。为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出了一种利用速度变异的粒子群优化(VMPSO)算法。最后,给出了仿真示例,其结果表明了所给的系统辨识方法的合理性和求解算法的有效性。 相似文献
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一类新颖的粒子群优化算法 总被引:17,自引:1,他引:17
粒子群优化(PSO)是一类有效的随机全局优化技术。它利用一个粒子群搜索解空间,每个粒子表示一个被优化问题的解,通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。提出一类新颖的PSO算法,该算法在基本PSO算法的粒子位置更新公式中增加了一个积分控制项。积分控制项根据每个粒子的适应值决定粒子位置的变化,改善了PSO算法摆脱局部极小点的能力。另外,该算法增加了限制搜索空间范围的机制,这对某些函数优化问题是必需的。用5个基准函数做的对比实验结果显示,该算法优于基本PSO算法以及自适应修改惯性因子的PSO算法。 相似文献
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粒子群算法及其在布局优化中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
复杂工程布局(如卫星舱布局)方案设计问题,在理论上属带性能约束的布局优化问题(NPC问题),很难求解。论文以卫星舱布局为例,将粒子群算法(PSO)应用于布局问题,构造此类问题的粒子表达方法,建立了此类问题的粒子群算法。文中通过3个算例(其中一个为已知最优解的算例)的数值计算,验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对基本微粒群优化算法(PSO)存在容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺点,在整数空间使用带收缩因子的微粒群优化算法基础上,提出了一种带变异概率的微粒群优化算法(IPSO),用于提高微粒群的多样性,避免算法陷入局部最优解。实验证明,改进后的微粒群优化算法在防止早熟和加快收敛方面优于基本PSO算法和基本PSO算法加一半微粒随机初始化算法(PSO_HPO算法)。IPSO算法应用到确定有机化合物分子式时,取得了很好的效果。 相似文献
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针对粒子群优化算法容易早熟、收敛精度低等缺点,通过采用全变异策略、最大搜索速度自适应调整等策略得到了一种全变异粒子群优化算法,其中的全变异策略是在陷入早熟的条件下全体粒子参加变异,并且当把粒子看成染色体时,每一个基因等概率地参加变异,可以克服算法的早熟而继续优化,提高了算法的收敛精度。对Shubert函数进行实验的结果表明了算法的有效性。 相似文献
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针对航空旅客托运行李时,检测行李条码的阅读器数量、位置、姿态存在很多不确定性问题,提出了动态种群-双适应值粒子群优化(DPDF-PSO)算法。首先,建立行李条码检测数学模型;然后,转化为约束优化问题;其次,通过标准粒子群优化(PSO)算法求解此优化问题;最后,依照模型特点对标准粒子群算法进行改进。仿真结果表明,与标准PSO算法相比,DPDF-PSO算法仿真时间降低了23.6%,目标函数值提高了3.7%。DPDF-PSO算法克服了标准粒子群优化算法中仿真时间慢、边界最优解难处理的缺点,阅读器布局方案能以较低的成本准确快速读取行李身份信息。 相似文献
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粒子群算法是一种进化计算技术,并成功的运用于广泛的数值优化问题。PSO算法在求解高维复杂函数优化问题时容易陷入局部最优。有鉴于此,本文提出了一种基于信息熵的粒子优化算法。该算法提高设计了一种兼顾种群选择性压力以及种群多样性的选择策略,从而提高了粒子在运行过程中的多样性。实验表明,该算法有效避免了陷入局部最优,提高了全局最优解的搜索精度。 相似文献