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粒子群算法的全局勘探能力和局部开发能力的不协调往往会导致算法收敛不精、陷入早熟。针对上述问题,提出了基于动态种群的双重学习粒子群优化算法(DP-DLPSO)。首先将粒子种群划分为勘探子种群和开发子种群,让两个子种群以不同的学习机制引导粒子运动,粒子处于寻优期间时,子群体间无信息交流,如果开发种群陷入局部最优也不会影响到勘探种群的寻优能力;其次,采用动态种群思想,勘探种群将会把好的粒子输送到开发种群中去,增加开发种群中有效解的几率,提高粒子的收敛精度;最后,对开发种群采用高斯扰动策略以提高粒子跳出局部最优的能力。将DP-DLPSO与5个改进粒子群算法进行比较,实验结果表明DP-DLPSO在收敛精度和收敛速度上具有更大的优势。 相似文献
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《南昌水专学报》2022,(1):89-96
为有效降低传感网络图像压缩算法的计算复杂度,提高偏远区域无线传感网络的监测与传输性能,提出一种改进低复杂度多级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees, SPIHT)的传感网络图像压缩算法。该算法在图像小波分解过程中,利用提出的两种池化决策裁剪和优化高频系数,解决了SPIHT在重要性系数选择方面计算复杂度高的问题。通过实验对比分析,对于同类型和不同类型特征的图像,在保证重构图像清晰度的条件下,提出算法在编码、解码时间上分别比SPIHT算法平均减少38.47%和44.11%,有效降低了计算复杂度,提升了传感网络监测与传输能效。 相似文献
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针对粒子群优化算法进化前期需大幅维度变动以搜索更多新区域,后期因仅有几维未达到最优解而陷入局部最优等问题进行研究,提出优质个体最优动态空间变异的粒子群优化算法。在挑选出优质的个体最优粒子后,选择其两个不同维度,使其中一个维度向另一维作列维飞行,得到新的变异维度值,且进行变异的维度随迭代次数的增加而减少,种群多样性进一步提高,勘探与开发能力得到平衡。将提出的算法与新近改进的高水平粒子群算法在12个基准函数上进行比较,实验结果表明该算法在求解精度和收敛速度上更具优势。 相似文献
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在无线传感网络技术应用于水环境的自主监测过程中,无线传感网络限制的传输距离成为制约其发展的主要问题之一。针对当前水环境监测及无线传感网络远距离传输存在的问题,提出了基于改进的高斯骨架差分进化的波束合成远距离传输优化方法。首先根据远距离传输要求建立优化模型,该模型不仅考虑接收节点方向协作波束的主瓣增益,还考虑了旁瓣对其他非接收方向的干扰问题;然后提出了改进高斯骨架差分优化方法,该方法在交叉过程中增加对旁瓣幅值的判断,加速了节点功率优化的收敛速度。实验对比和验证分析结果表明,该方法在不同主瓣增益要求条件下最小旁瓣增益性能比典型优化算法提升了6.8%~10.2%,比随机优化方法提升了31.8%~35.4%,不仅能够满足实际要求,而且能够有效减少对其他非接收方向的干扰,为实现水环境监测远距离传输提供了有效的理论和技术支撑。 相似文献
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目前已有蚁群算法优化的特征选择方法,大多采用的是以属性依赖度和信息熵属性重要度作为路径上启发搜索因子,但这类搜索方法在某些决策表中存在算法早熟或搜索到的特征子集包含了冗余特征,从而导致选择精度显著下降。针对此类问题,根据条件属性在分辨矩阵中的占比提出了一种属性重要度的度量方法,以分辨矩阵重要度作为路径上启发因子,设计了一种基于分辨矩阵与蚁群算法优化的特征子集搜索方法。该算法从特征核出发,蚁群依次选择概率大的特征加入特征核集,直至找到最小特征子集算法终止。通过实例验证和UCI数据集实验结果表明,与基于属性依赖度和信息熵属性重要度的特征选择方法相比,在通常情况下,该算法能较小代价找到最小特征子集,并且可以有效减少计算工作量。 相似文献