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相似文献
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1.
一种基于均值的云自适应粒子群算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
本文基于云理论把粒子群分为三个种群,用云方法修改粒子群算法中惯性权重,同时修改速度更新公式中"认知部分"和"社会部分",引入"均值"的概念,提出了一种基于均值的云自适应粒子群算法。该方法的最大优点是克服了粒子群算法在迭代后期,当一些粒子的个体极值对应的适应度值与全局极值对应的适应度值相差明显时,不能收敛到最优解的缺点。数值实验结果表明,该算法经过较少的迭代次数,就能找到最优解,且平均运算时间减少,降低了算法的平均时间代价。  相似文献   

2.
针对粒子收敛速度慢、搜索精度不高和算法性能在很大程度上依赖参数选取等缺点,提出了一种基于自适应惯性权重的均值粒子群优化算法。对算法中的惯性权重参数采用动态自适应变化方式,在迭代过程中根据粒子适应度差值将种群划分为三个等级,对不同等级的粒子采用不同的惯性权重策略,使粒子能根据自己所处的位置选择合适的惯性权重值,更快地收敛到全局最优位置;同时分别用个体极值和全局极值的线性组合取代PSO算法中的全局最优位置与个体最优位置。通过实验仿真与对比,验证了新算法性能优于标准PSO及其它一些改进的PSO算法,能够用较少的迭代次数找到最优解,具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。  相似文献   

3.
基于Hénon混沌与动态非线性方程的改进粒子群优化算法*   总被引:2,自引:2,他引:0  
为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出了两种新方法并行改进粒子群优化算法惯性权重:对适应度值比平均值差的粒子,用所设计的动态Hénon混沌映射公式调整惯性权重,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优值,动态寻找全局最优值;对适应度值好于或等于平均值的粒子,用提出的动态非线性方程调整惯性权重,在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛。两种方法前后相辅相成、动态协调,使两个动态种群相互协作、协同进化。采用不同复杂程度的标准测试函数进行实验,结果发现,该算法在不同情况下都超越了同类著名改进粒子群优化算  相似文献   

4.
赵志刚  张振文  石辉磊 《计算机科学》2013,40(12):68-69,103
针对标准粒子群优化算法搜索精度不高、易陷入局部最优的问题,提出了一种带扰动因子的自适应粒子群优化算法。该算法进行混沌初始化,采用自适应的惯性权重,并将扰动因子加入粒子个体极值、全局极值和位置更新公式中。通过与其它算法的数值实验对比,新算法能够有效避免局部最优,全局收敛性能显著提高,收敛速度更快。  相似文献   

5.
针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和精度低等缺点,提出了一种改进的简化粒子群优化算法(YSPSO)。该算法采用黄金分割法平衡惯性与经验之间的相互影响;同时,为避免错过全局最优值,增加反向随机惯性权重,使粒子在一定程度上具有反向搜索的能力。最后,对几个经典基准测试函数进行实验,结果表明,YSPSO算法在提高算法收敛速度和精度的同时,降低了陷入局部极值的可能性,提高了PSO算法的实用性。  相似文献   

6.
协同粒子群优化算法   总被引:3,自引:2,他引:1  
刘怀亮  苏瑞娟  许若宁  高鹰 《计算机应用》2009,29(11):3068-3073
为解决粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出了两种新方法协同处理粒子群优化算法:对比平均适应度值差的粒子,用动态Zaslavskii混沌映射公式改进粒子惯性权重与速度矢量,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优值,动态寻找全局最优值;对好于或等于适应度平均值的粒子,用动态非线性函数调整粒子惯性权重与速度矢量,在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛。两种方法相辅相成、动态协调,使两个动态种群相互协作、协同进化。实验表明该算法在多个标准测试函数下都超越了同类著名改进算法。  相似文献   

7.
自适应变异的粒子群优化算法   总被引:8,自引:3,他引:5       下载免费PDF全文
针对粒子群算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值,根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增强算法跳出局部最优的能力,增大寻找全局最优的几率。对几种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了明显的提高,有效避免了早熟收敛问题。  相似文献   

8.
姜伟  王宏力  何星  陆敬辉 《计算机工程》2012,38(22):146-150
粒子群优化算法的收敛速度较慢、精度较低、稳定性欠佳。为此,提出一种基于适应度反馈作用的改进粒子群优化算法。在运行过程中,根据粒子相邻2次迭代的适应度变化,对适应度变化值归一化处理后,将其反馈给惯性权重,以削弱粒子寻优过程中的适应度振荡幅度,增强粒子群跳出局部最优的能力。测试结果表明,该算法的全局搜索能力得到提高,具有较高的收敛速度和稳定性。  相似文献   

9.
针对RFID网络防碰撞优化部署问题,提出一种基于Lozi映射的带有收缩因子和惯性权重的粒子群改进算法。在存在读写器交叉覆盖和标签干扰等影响因素的复杂传播环境中,寻找读写器的最佳位置,收缩因子和惯性权重保证了算法前期搜索的快速性和后期搜索的精确性。利用Lozi映射的遍历性、随机性等特点,对粒子群算法全局最优位置进行重新映射,摆脱了传统粒子群算法后期易陷入局部极值点的缺点。使用Matlab软件模拟搭建车间环境RFID网络部署环境。仿真结果表明,在保证覆盖率最大和交叉干扰水平最小约束条件下,该算法较基本PSO算法以及基于Logistic映射的PSO算法迭代次数更少,适应度更佳,更具优越性。  相似文献   

10.
混沌粒子群算法及其在优化设计中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对粒子群算法易早熟收敛的局限性,提出了一种基于Hénon 映射的混沌粒子群优化(CPSO)算法。该算法采用Hénon 映射,利用种群适应度方差进行早熟收敛判断,根据群体早熟收敛程度和个体适应值来调整惯性权重。仿真实验表明,改进后的混沌粒子群优化算法使收敛速度加快,且不易陷入局部极值点。  相似文献   

11.
提出一种协同进化PSO算法,用于保持粒子种群的多样性并避免发生“早熟”的问题.该方法采用两个不同的分群;其中分群一的粒子采用标准PSO算法进行搜索寻优,分群二的粒子采用差异演化算法进行搜索和寻找最优解.在搜索过程中,如果标准PSO算法的适应度变化率低于一个阈值,则按照黄金分割率用分群二中的若干优势粒子取代分群一中的劣势粒子.用所提出的PSO算法和标准PSO算法对4种常用函数进行优化.结果表明,该粒子群优化算法比标准粒子群优化算法更容易找到最优解,而且优化效率和优化性能明显提高.  相似文献   

12.
混合粒子群优化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入早熟收敛等缺点,提出了混合粒子群优化算法。它借鉴群体位置方差的早熟判断机制,把基因换位和变异算子引入到算法中,构造出新的个体和个体基因的适应值函数,将适应值最差的基因进行变异。为减少算法计算量,采用耗散的粒子群算法结构。实验表明,该算法比只有一个适应值的粒子群算法具有更快的收敛速度。且具有很强的避免局部极小能力,其性能远远优于单一优化方法。  相似文献   

13.
传统K-means算法对初始聚类中心选择较敏感, 结果有可能收敛于一般次优解, 为些提出一种结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。设计了自调整惯性权值策略, 根据最优适应度值的变化率动态调整惯性权值。两子群分别采用基于不同惯性权值策略的粒子群算法进化, 子代间及子代与父代信息交流, 共享最优粒子, 替换最劣粒子, 完成进化, 该算法命名为双粒子群算法。将能平衡全局与局部搜索能力的双粒子群算法与高效的K-means算法结合, 每个粒子是一组聚类中心, 类内离散度之和的倒数是适应度函数, 用K-means算法优化新生粒子, 即为结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。实验结果表明, 该算法相对于K-means、PSO等文本聚类算法具有更强鲁棒性, 聚类效果也有明显的改善。  相似文献   

14.
针对[k]-means算法易受初始中心影响的缺点,提出了基于改进粒子群算法的[k]-means聚类算法[(k]-means cluster algorithm based on Improved PSO,IPK-means),在粒子群算法中加入混沌搜索过程,以增加PSO迭代后期粒子群的多样性,并且在粒子更新过程中,给出了一种动态调整因子公式,使得调整因子与该粒子的适应度值大小相关,即同一迭代中不同粒子也会拥有不同的调整因子。最后将改进的PSO算法应用于[k]-means聚类,为其寻找较好的初始中心,实验结果表明了该算法可取得较好的聚类结果。  相似文献   

15.
基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
陈寿文 《计算机应用》2015,35(3):675-679
针对粒子群优化(PSO)算法易出现早熟收敛及寻优精度低等问题,为提高粒子群优化算法寻优能力,提出了一种基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群优化算法(CEPSO)。首先,使用各粒子的适应度计算权重系数;然后,分别使用各粒子当前位置和迄今为止最优位置构造了加权的种群质心和最优个体质心,使用平均粒距来度量群体状态,并依据群体状态设计了分段指数惯性权重;最后,结合使用分段指数惯性权重和双质心调整了粒子速度更新公式。仿真结果表明,CEPSO能增强寻优能力,并具有较强的稳定性。  相似文献   

16.
通过将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法相结合,提出一种ABC-PSO并行混合优化算法。在每次迭代中,将种群分为两个子种群,一个子种群使用PSO算法,另一个子种群使用ABC算法,两个算法寻优后进行比较,选出最优适应值。通过混合算法对4个标准函数进行测试,并与标准PSO算法进行比较,结果表明混合算法具有更好的优化性能。  相似文献   

17.
针对标准粒子群的早熟和局部粒子群的最优位置信息利用率低的问题,提出一类简约的粒子群算法,该算法包含两种改进的策略:初始阶段有区别的更新粒子速度,减少更新频率,当粒子的速度有利于种群的进化时,那么下一代粒子的速度则保持不变;当粒子位置变化不大时,采用基于正态分布的随机采样搜索策略来改变寻优方式,有效地控制种群多样性,避免了早熟现象的发生.仿真实验表明该算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性.  相似文献   

18.
陈树  张继中 《测控技术》2018,37(4):6-10
针对传统粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数寻优时的低效问题,运用了自适应均值粒子群算法(Adaptive Mean Particle Swarm Optimization,MAPSO)对SVM参数进行优化(MAPSO-SVM算法).采用自适应策略,引入了余弦函数、非线性动态调整惯性因子,每次进化都根据种群中粒子的适应度值大小将粒子分为3个等级,对每个等级的粒子赋予相应的惯性因子,将PSO算法速度更新方程中的个体历史最优位置和全局最优位置用它们的线性组合代替.分别用SVM、PSO-SVM和MAPSO-SVM算法对UCI中不同数据集进行实验测试,结果表明MAPSO-SVM算法比SVM和PSO-SVM算法的分类效果更好,分类准确率比SVM和PSO-SVM算法分别平均提高了14.7290%和1.8347%,同时与PSO-SVM算法相比,算法的收敛精度和效率更高.  相似文献   

19.
基于最具影响粒子群优化的BP神经网络训练   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
系统地介绍了粒子群优化算法,将粒子群优化算法用于BP神经网络的学习训练,提出了一种改进的粒子群算法——最具影响粒子PSO算法BIPSO,并利用复合适应度即均方误差和误差均匀度之和作为BIPSO训练神经网络的指标,并对它与其他的神经网络训练算法诸如BP算法、GA算法、PSO算法进行了比较。实验结果表明:BIPSO性能优于其他算法,更容易找到全局最优解,具有更好的收敛性。  相似文献   

20.
动态粒子群优化算法   总被引:6,自引:1,他引:5       下载免费PDF全文
针对普通粒子群优化算法难以在动态环境下有效逼近最优位置的问题,提出一种动态粒子群优化算法。设置敏感粒子和响应阈值,当敏感粒子的适应度值变化超过响应阈值时,按一定比例重新初始化种群和粒子速度。设计双峰DF1动态模型,用于验证该算法的性能,仿真实验结果表明其动态极值跟踪能力较强。  相似文献   

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