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飞剪机结构参数设计需满足若干技术性能要求才能保证剪切质量。飞剪机结构参数优化设计问题要满足多个非线性约束要求,同时需优化多个目标函数,提出遗传算法/粒子群混合算法用于曲柄连杆式飞剪机结构参数优化设计,结合各自算法的优势,在算法运行初期利用遗传算法的全局搜索能力进行优化搜索,在算法运行后期利用粒子群较强的局部搜索能力进行搜索,综合考虑多个目标函数和约束条件,通过实例计算表明,该混合方法可以稳定、有效的获取到满意的优化设计结果。 相似文献
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针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种遗传粒子群混合算法。通过对算法中惰性粒子和局部最优粒子分别进行交叉变异,以及消除粒子速度对寻优的干扰,从而避免了粒子种群单一化和局部最优的问题。将该算法应用于虚拟企业伙伴选择实验,结果表明在进化代数和最优值方面是令人满意的。 相似文献
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针对大规模定制模式下的供应链调度优化问题,首先将供应链调度优化问题进行数学规划建模,并通过一些定义将模型映射为有向图,以便于智能搜索算法的应用;然后,结合遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点,进行优势互补,构造了一种混合算法;最后,运用混合算法对供应链优化调度问题模型进行求解.通过与其他算法进行比较,所得结果表明混合算法有着更好的整体性能. 相似文献
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把二进制粒子群优化算法(BPSO)应用到人脸识别中.对人脸图像进行二维离散余弦变换(DCT),获得人脸图像的特征向量,应用BPSO算法对得到的特征向量进行特征选择,得到最具代表性的人脸特征.与遗传算法(GA)相比,在选择的特征较少的情况下,BPSO算法比遗传算法有更好的识别率.实验结果表明,BPSO算法应用到人脸识别中有较高的识别率,是一种非常有效的特征提取方法. 相似文献
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基于遗传-粒子群混合算法的测试用例生成研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对传统遗传算法(GA)容易产生早熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于遗传-粒子群混合算法(GA-PSO)的软件测试用例自动生成算法。用混沌序列搜索产生初始种群,使所有测试用例在局部区域中再次寻找最优值,从而避免过早收敛,改进搜索最佳值的能力。仿真实验表明该混合算法具有更快的收敛速度,保持了种群的多样性,提高了全局搜索能力。 相似文献
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提出一种将单纯形法SM与粒子群算法PSO结合的混合粒子群算法HPSO。通过对3种常用测试函数进行优化和比较.结果表明HPSO比PSO和SM都更容易找到全局最优解。然后用HPSO优化算法对某涡扇发动机PID控制中的参数进行优化并将结果与混合遗传算法HGA的结果进行比较,结果表明HPSO在找寻最优解效率上好于HGA。且算法实现简单,具有很高的可靠性,是一种PID控制参数寻优的有效方法。 相似文献
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改进的粒子群算法在电力系统AGC中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
针对自动发电控制(AGC)中的负荷频率控制(LFC),对粒子群算法的计算过程进行了改进,提出了一种能有效的协调粒子群算法的优化精度和优化速度的方法,即动态改变粒子数目。该方法基于粒子群算法对于粒子数目的相对不敏感,可以在不影响精度的前提下大幅度提高优化速度,节约计算时间,适应予优化对象较复杂的情况。并针对单区域和两区域互联电力系统的不同指标要求,给出了用改进的粒子群优化算法优化PI控制器参数的方法,分别进行优化设计。仿真结果显示,其性能明显优于遗传算法优化的PI控制器。 相似文献
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一种基于PSO和GA的混合算法 总被引:3,自引:1,他引:2
结合PSO算法和GA算法的优势,提出了一种新颖的PSO-GA混合算法(PGHA)。混合算法利用了PSO算法的速率和位置的更新规则,并引入了GA算法里的选择、交叉和变异思想。通过混合算法对4个标准函数进行实验并与标准PSO算法比较,结果表明混合算法表现出更好的性能。 相似文献
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Web文档聚类是web数据挖掘的重要任务之一,针对Web文档向量空间的高维性与数据聚类问题的最优化性质,采用LDA对文档向量空间进行降维,提出运用混合优化算法GA_PSO在此低维空间进行寻优,来发现Web文档集的最优簇结构.通过在真实数据集20Newsgroups的实验,结果表明我们的方法具有良好的聚类有效性,能较完全和准确地将主题相关的Web文档聚成一类. 相似文献
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提出了一种基于粒子群和遗传算法的新混合算法。该算法首先将样本集分为N组,每一组分别进行不同参数的粒子群或遗传运算,在每一步的迭代中选取了粒子群算法和遗传算法的最优值作为全局最优,使每一步的迭代都优于单一的PSO和GA算法,进而提高了算法整体的性能。与其他混合最优化算法不同的是,该算法没有破坏粒子群和遗传算法的独立性,而是仅通过全局最优样本把两个算法结合在一起。在经典测试函数的仿真实验中,新算法表现了更好的寻优性能及寻优稳定性。 相似文献
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马超邓超熊尧吴军 《计算机研究与发展》2013,50(11):2278-2286
粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)原理简单、搜索速度快,但前期容易“早熟”.遗传算法(genetic algorithm, GA)具有很强的全局搜索能力,但收敛精度不高.综合考虑二者优缺点,把遗传算子引入PSO算法中,并采用交叉搜索的方法,调整惯性权重以及变异方式使粒子得到进化,当粒子种群进化到一定层度后,对部分粒子进行变异处理,这样不仅避免算法陷入局部最优解,而且获得较高收敛精度和执行能力,可解决工程中非线性、多极值的问题.据测试函数以及与其他寻优算法的对比分析表明,此混合策略在求解精度、搜索效率和处理不同复杂度问题等方面都有很好的优越性,具有满足工程需要的能力. 相似文献
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一种求解优化问题的新型混合遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
论文在标准遗传算法中引入新的交叉运算和变异运算,针对优化问题提出了一类新型混合遗传算法。具体算例验证了算法的有效性和相对于标准遗传算法及某些混合遗传算法的优越性。 相似文献
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针对传统迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法在初始空间位置偏差大时,容易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进PSO-TrICP算法的点云配准方法。首先,对传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行改进,引入适应度的相似度测量准则调整粒子的更新方式,然后加入历次迭代的全局最优解的均值作为新的学习因子避免求解过程中出现“早熟”现象;其次用刚性变换参数和点云间的重叠率组成粒子,利用改进PSO算法为配准提供良好的初始相对位置;最后,通过裁剪迭代最近点(Trimmed Iterative Closest Point,TrICP)算法估计点云间的空间变换。实验结果表明,改进PSO-TrICP算法的配准精度与运行效率优于近年提出的同类配准算法,且具有较好的鲁棒性。 相似文献
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求解整数非线性规划结合正交杂交的离散PSO 算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对整数非线性规划问题,提出一种结合正交杂交的离散粒子群优化(PSO)算法.首先采用舍入取整方法,为了减少舍入误差,对PSO中的每个粒子到目前为止的最好位置进行随机修正,将基于正交实验设计的正交杂交算子引入离散PSO算法,以增强搜索性能;然后对PSO算法中的惯性权重和收缩因子采用动态调整策略,以提高算法的搜索效率;最后对一些不同维数的整数非线性规划问题进行数值仿真实验,实验结果表明了所提出算法的有效性. 相似文献