共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
3.
4.
针对基本粒子群优化算法对高维函数优化时搜索精度不高的缺陷,提出了一种动态粒子群优化算法。该算法采用了通过调节阈值对粒子运动轨迹进行动态改变的策略,使得粒子对周围环境的适应能力不受进化代数的影响,从而保证了算法在迭代后期仍具有较强的搜索能力。实验结果表明,与文献算法相比,该算法在处理高维函数优化时具有更强的寻优能力和更高的搜索精度。 相似文献
5.
混沌粒子群优化算法研究 总被引:8,自引:0,他引:8
利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出一种求解优化问题的混沌粒子群优化(CPSO)算法.该算法的基本思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.典型复杂函数优化仿真结果表明该方法是一种较简单有效的算法. 相似文献
6.
混沌量子粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了混沌量子粒子群优化算法.采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种基于混沌搜索的新方法,提高了搜索效率.数值实验结果表明,混沌量子粒子群算法效率高、优化性能好,且具有很强的避免陷入局部最优的能力,其性能远远优于一般的粒子群算法和量子粒子群算法. 相似文献
8.
BP神经网络虽然是目前应用最广泛的神经网络模型,但其自身有易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点。本文提出了一种利用混沌粒子群算法来改进BP神经网络。该算法的基本思想是用混沌粒子群算法对BP神经网络的初始权值和初始阈值进行优化。对粒子群算法进行混沌优化,提高粒子群算法的全局搜索能力;用混沌粒子群算法优化后得到的最优解作为BP神经网络的初始权值和阈值。通过对非线性函数的拟合实验,发现改进后的结果与普通的BP神经网络的结果相比,具有更高的准确性,提高了拟合的精度。 相似文献
9.
基于混沌搜索的粒子群优化算法 总被引:34,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
10.
针对目前多峰函数优化问题较难找到全部局部最优解的情况,提出了一种粒子群Memetic算法。算法结合了粒子群优化的全局搜索能力和爬山法的局部搜索能力,增强了算法搜索最优解的能力。实验结果表明,该算法求解精度较高,且收敛速度较快。 相似文献
11.
12.
提出了一种带有自适应变异的量子粒子群优化(AMQPSO)算法,利用粒子群的适应度方差和空间位置聚集度来发现粒子群陷入局部寻优时,对当前每个粒子经历过的最好位置进行自适应变异以实现全局寻优。通过对典型函数的测试以及与量子粒子群优化(QPSO)算法和自适应粒子群优化(AMPSO)算法的比较,说明AMQPSO算法增强了全局搜索的性能,优于其他算法。 相似文献
13.
标准的粒子群算法在进化后期常易于陷入局部最优。为提高粒子群算法的寻优性能,首先对学生学习-考试机制进行分析,得到学习-考试机制的基本原则,然后,利用该原则和粒子局部最优的信息,在粒子陷入局部最优时,对粒子的位置分量进行有机地组合,即考试策略。数值实验结果证明了新策略极大地提高了粒子的寻优性能。 相似文献
14.
把粒子群算法应用到色彩量化中,结合已有的模糊C均值聚类量化方法,提出了一种基于粒子群优化的色彩量化算法。模糊C均值聚类量化算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解;PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将模糊C均值聚类量化算法和PSO算法结合起来,把模糊C均值聚类量化算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明,新算法在均方根误差和峰值信噪比评判准则下能够得到最优的量化结果。 相似文献
15.
粒子群算法(PSO)的拓扑结构决定粒子之间的信息交互方式,是影响算法性能的关键因素。为提高算法性能,提出了一种层次环形拓扑结构的动态粒子群算法(HRPSO),粒子组成的环被分配在规则树中,算法运行时,环在层次中动态移动。通过6个标准测试函数优化,比较了HRPSO与几种基准算法的性能,实验结果证明HRPSO在精确性和稳定性上具有优势。 相似文献
16.
为了改善粒子群算法的全局搜索能力,把模拟退火思想融于惯性权重的选取之中,再利用混沌运动的特性来融合混沌算法,对早熟的种群进行自适应混沌变异。数值仿真结果表明,所产生的混合粒子群算法能更好地平衡局部寻优和全局寻优,提高了全局寻优的能力和计算的精度。 相似文献
17.
惯性权值作为粒子群算法的一个全局参数,能够方便地控制算法的搜索能力和收敛速度,在算法运行过程中具有重要的作用。在分析惯性权值的作用基础上提出了一种混沌惯性权重的简化粒子群优化算法,利用混沌序列的内在随机性、遍历性和规则性,提高算法的寻优能力。测试结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力。 相似文献
18.
提出了一种改进型信赖域微粒群算法来求解带有不等式约束优化问题。粒子群每一次进化后,对所有粒子执行信赖域搜索,寻找更优个体,从而增加了微粒群算法的局部搜索能力。把算法应用于供应商补货优化,实验结果表明,该方案能够有效地减少供应商的补货成本,具有较好的应用价值。 相似文献
19.
在基本的MCPSO算法中除了主群与从群的信息交流,从群之间没有信息交流。为了解决这一问题,提出了一种具有中心交流机制的改进MCPSO算法,该策略可以实现各个从群之间的信息交流,从而加快算法收敛。仿真实验结果表明改进后的算法具有较好的求解精度和较快的收敛速度。 相似文献
20.
利用变异机制可以增加遗传算法全局寻优能力的特性,结合惯性权值线性递减PSO算法具有较快收敛速度的优点,提出了一种双种群变异PSO算法,对该算法与其他PSO算法进行了比较,仿真结果表明其性能优越。 相似文献