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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 261 毫秒
1.
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   

2.
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   

3.
增强型微粒群优化算法及其在软测量中的应用   总被引:14,自引:0,他引:14  
对微粒群优化算法(PSO)进行分析,提出一种增强型微粒群优化算法(EPSO),用EPSO和PSO对几种常用函数的优化问题进行测试比较,结果表明EPSO比PSO更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高,将EPSO用于催化裂化装置主分馏塔粗汽油干点软测量,建立了基于EPSO算法的粗汽油干点神经网络软测量模型,研究结果表明,基于EPSONN的软测量模型比基于BPNN的软测量模型具有更高的精度和更好的性能。  相似文献   

4.
多速微粒群优化算法及其在软测量中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
多速微粒群优化算法(MVPSO)是一种改进的微粒群优化算法,具有概念清晰、操作简单、易实现等优点,同时克服了PSO算法易陷入局部极值的不足多速粒子群优化算法(MVPSO)是一种改进的粒子群优化算法,具有概念清晰、操作简单、易实现等优点,同时克服了标准PSO算法易陷入局部极值的不足。用MVPSO和PSO对几种典型多峰值函数优化问题进行测试,结果表明MVPSO优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。将MVPSO优化算法应用于青霉素发酵过程产物(青霉素)浓度软测量,建立基于MVPSO算法的青霉素发酵过程产物浓度软测量模型。实验表明,基于MVPSONN的软测量模型比基于BPNN的软测量模型具有更好的性能。  相似文献   

5.
综合基本微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法,提出了一种新型的协同进化方法(SAPSO)。通过PSO和SA两种算法的协同搜索,可以有效地克服微粒群算法的早熟收敛。用SAPSO训练神经网络,并将其用于延迟焦化装置粗汽油干点和高压聚乙烯熔融指数的软测量建模。与几种常见建模方法比较,结果表明该软测量模型具有更高的测量精度和更好的泛化性能,能够满足现场测量要求。  相似文献   

6.
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   

7.
两群微粒群优化算法及其应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对微粒群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出两群微粒群优化算法.通过对5种常用测试函数进行测试和比较,结果表明两群微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率明显提高.然后将两群微粒群优化算法用于催化裂化装置主分馏塔轻柴油95%点软测量建模,通过与实际工业数据对比,表明该软测量模型具有高的精度、好的性能和广阔的应用前景.  相似文献   

8.
微粒群优化算法研究现状及其进展   总被引:13,自引:0,他引:13  
杨燕  靳蕃  Kamel M 《计算机工程》2004,30(21):3-4,9
对进化计算中引起广泛兴趣的微粒群优化(PSO)算法的研究现状进行了考察,介绍了一些最新研究进展,包括:杂交PSO、基于邻域算子的PSO和基于不同搜索方向的PSO,并简要介绍了PSO在求解复杂优化问题如多目标优化和带约束优化中的优势。最后给出了一些应用实例,讨论了将来可能的研究内容。  相似文献   

9.
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   

10.
基于粒子群优化的自组织特征映射神经网络及应用   总被引:5,自引:1,他引:5       下载免费PDF全文
吕强  俞金寿 《控制与决策》2005,20(10):1115-1119
采用粒子群优化(PSO)算法优化权重失真指数(LW D I),提出了基于粒子群优化的SOM(PSO-SOM)训练算法.用该算法取代K ohonen提出的启发式训练算法,同时引进核函数,以加强PSO-SOM算法的非线性聚类能力.以某工厂丙烯腈反应器数据为聚类应用研究对象,研究结果表明,与启发式训练算法相比,PSO-SOM算法能够得到较优的聚类,而且该算法实现简单、便于工程应用,对丙烯腈反应器参数调整以及收率监测具有显著的指导作用.  相似文献   

11.
A Cooperative approach to particle swarm optimization   总被引:28,自引:0,他引:28  
The particle swarm optimizer (PSO) is a stochastic, population-based optimization technique that can be applied to a wide range of problems, including neural network training. This paper presents a variation on the traditional PSO algorithm, called the cooperative particle swarm optimizer, or CPSO, employing cooperative behavior to significantly improve the performance of the original algorithm. This is achieved by using multiple swarms to optimize different components of the solution vector cooperatively. Application of the new PSO algorithm on several benchmark optimization problems shows a marked improvement in performance over the traditional PSO.  相似文献   

12.
针对软测量建模中模型参数的优化需求,在分析细菌觅食优化算法(BFOA)和粒子群优化(PSO)算法的基础上,将二者有机结合,提出了一种新型细菌觅食粒子群混合优化算法(BSOA)。该算法将PSO粒子移动的思想引入BFOA,有效解决了BFOA趋向性操作中细菌位置更新的盲目性。将其分别用于典型函数的寻优与成品油研究法辛烷值最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的优化,仿真结果表明:该方法有效增强了算法的全局寻优能力与收敛速度,并在一定程度上改善了模型的预测精度与泛化能力。  相似文献   

13.
采用了一种模拟退火思想的粒子群算法与最大类间方差法相结合的快速阈值分割法对图像进行分割。用粒子群优化算法来搜索阈值向量,每个粒子代表一个可行的阈值向量,通过粒子间的协作来获得最优阈值。为了提高收敛速度,把模拟退火的思想应用在粒子群算法中,最后仿真结论表明,该方法在继承标准粒子群算法原理简单、易于实现、协同搜索等优点的同时,还避免了标准粒子群算法的收敛速度慢问题,有更强的寻优能力,得到理想的结果的同时计算量大大减少。权衡分割精度和计算效率两个方面,文中方法不失为一种实用有效的图像分割算法。  相似文献   

14.
基于改进PSO算法的LSSVM入侵检测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
在基本PSO算法和线性权重下降PSO算法的基础上,提出一种并行PSO算法,将粒子群分成两组,分别采用不同的惯性权重,各侧重于全局搜索和局部搜索,根据进化代数动态调整两种算法中进化的粒子数。通过仿真实验,证明了并行PSO算法的寻优性能优于基本PSO算法和线性权重下降PSO算法。  相似文献   

15.
The vector quantization (VQ) was a powerful technique in the applications of digital image compression. The traditionally widely used method such as the Linde–Buzo–Gray (LBG) algorithm always generated local optimal codebook. Recently, particle swarm optimization (PSO) is adapted to obtain the near-global optimal codebook of vector quantization. An alternative method, called the quantum particle swarm optimization (QPSO) had been developed to improve the results of original PSO algorithm. In this paper, we applied a new swarm algorithm, honey bee mating optimization, to construct the codebook of vector quantization. The results were compared with the other three methods that are LBG, PSO–LBG and QPSO–LBG algorithms. Experimental results showed that the proposed HBMO–LBG algorithm is more reliable and the reconstructed images get higher quality than those generated from the other three methods.  相似文献   

16.
随机微粒群优化算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
张燕  汪镭  吴启迪 《计算机工程》2006,32(16):9-10,1
微粒群优化算法是继蚁群算法之后又一种新的基于群体智能的启发式全局优化算法,其概念简单、易于实现,而且具有良好的优化性能,目前已在许多领域得到应用。但在求解高维多峰函数寻优问题时,算法易陷入局部最优。该文结合模拟退火算法的思想,提出了一种改进的微粒群优化算法——随机微粒群优化算法,该算法在运行初期具有更强的探索能力,可以避免群体过早陷入局部极值点。基于典型高维复杂函数的仿真结果表明,与基本微粒群优化算法相比,该混合算法具有更好的优化性能。  相似文献   

17.
基于混沌搜索的粒子群优化算法   总被引:28,自引:6,他引:28  
粒子群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术。文章把混沌优化搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于混沌搜索的粒子群优化算法。该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高的算法的收敛速度和计算精度。仿真计算表明,该算法的性能优于基本PSO算法。  相似文献   

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