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自适应变异综合学习粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对以往粒子群优化算法多样性差且易局部收敛的不足,提出改进综合学习粒子群优化(CLPSO)算法的最小方差优先自适应变异策略,设计自适应变异综合粒子群优化(CLPSO-M)算法.多个标准测试问题的对比实验数据表明,CLPSO-M算法比CLPSO算法的全局搜索能力更强,求解效果更稳定. 相似文献
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为了解决粒子群种群多样性低、容易陷入局部最优的缺点,结合最优粒子和其他粒子在种群中的不同作用,给出了一种自适应变异粒子群算法。算法中最优粒子根据种群进化程度,自适应调整自身搜索邻域大小,增强种群的局部搜索能力;对非最优粒子的位置进行小概率的随机初始化,当其速度为零时,速度自适应变化,以便增强种群多样性和全局搜索能力。仿真实验中,将算法应用于6个典型复杂函数优化问题,并与其他变异粒子群算法比较,结果表明,增强种群多样性的同时提高了局部搜索能力。 相似文献
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李永新李菲菲 《计算机与数字工程》2014,(2):202-205
针对粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出一种改进的自适应多位变异粒子群优化算法.根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,在理论上保证了算法具有良好的性能.对几种典型函数的测试结果表明:该算法的全局搜索能力有了显著改善,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题. 相似文献
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混合变异算子的自适应粒子群优化算法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDW)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种非线性递减的惯性权重策略,使算法很快地进入局部搜索,并在算法中引入混合变异算子,克服算法易早熟收敛的缺陷。对几种典型函数的测试结果表明,本文算法的收敛速度和收敛精度都明显优于LDW算法。 相似文献
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为了克服标准量子粒子群优化(SQPSO)算法易陷入局部最优的缺点,引入变异机制,基于进化阶段的概念,提出了自适应阶段变异量子粒子群优化(APMQPSO)算法。以四种不同的变异概率减小方式阶段性地对QPSO算法中的全局最优位置进行柯西变异,形成了四个不同的APMQPSO算法。用五个典型的测试函数进行仿真实验,并将四个APMQPSO算法与SQPSO算法的实验结果进行了比较。实验结果表明,对于单峰函数优化问题,基于变异概率线性变化的APMQPSO算法较为有效;而对于多峰函数优化问题,基于变异概率非线性变化的APMQPSO算法则具有很强的优化能力。 相似文献
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粒子群优化算法参数少,寻优速度快,但其寻优效率低且在寻优后期易早熟收敛。为改善其寻优性能,在标准粒子群优化算法中,通过引入混沌映射和自适应变异策略,提出具有自适应变异的混沌粒子群优化(ACPSO)算法,以增强种群的全局寻优性能和局部寻优效率。六个基准测试函数的仿真结果表明,ACPSO算法比已有的五个算法具有更好的寻优能力。 相似文献
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提出了一种新的带有变异算子的自适应粒子群优化算法,该算法使用了一种新的自适应惯性权重,使得算法在迭代的早期快速进人局部搜索,并且根据群体的适应度方差和平均聚集距离来判断算法在迭代的后期是否陷入局部最优点陷阱,对群体中的部分粒子采用新构造的变异运算作用,从而摆脱局部搜索的束缚,以实现全局搜索的性能。通过对六个例子的测试,表明这种改进的PSO算法的全局搜索能力和搜索成功率有较大提高。 相似文献
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李剑 《计算机与数字工程》2009,37(7):13-16
为了提高微粒群算法优化高维目标的性能,采用了个体惯性权重自适应调整的微粒群算法,其中每个微粒拥有属于个体的惯性权重。通过对每个微粒的适应值进行评价对惯性权重动态和自适应,以加快其收敛速度并逃离局部最优。为了增强搜索性能,基于高斯变异和随机变异的变异算子被引入。该方法以及其他3种不同微粒群优化算法对4个经典函数在100、200和400维数下进行仿真的结果比较证明此算法在解决高维数目标时具有良好性能。 相似文献
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一种自适应柯西变异的反向学习粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统粒子群优化算法易出现早熟的问题,提出了一种自适应变异的反向学习粒子群优化算法。该算法在一般性反向学习方法的基础上,提出了自适应柯西变异策略(ACM)。采用一般性反向学习策略生成反向解,可扩大搜索空间,增强算法的全局勘探能力。为避免粒子陷入局部最优解而导致搜索停滞现象的发生,采用ACM策略对当前最优粒子进行扰动,自适应地获取变异点,在有效提高算法局部开采能力的同时,使算法能更加平稳快速地收敛到全局最优解。为进一步平衡算法的全局搜索与局部探测能力,采用非线性的自适应惯性权值。将算法在14个测试函数上与多种基于反向学习策略的PSO算法进行对比,实验结果表明提出的算法在解的精度以及收敛速度上得到了大幅度的提高。 相似文献
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本文提出了用于解决车间作业调度问题的混合自适应变异粒子群算法,该算法在运行的过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,利用遗传算法思想对粒子进行选择、交叉操作,并将模拟退火算法的优点融入到AMPSO算法中。仿真结果表明,混合AMPSO算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题。 相似文献
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为了改善粒子群算法易早熟收敛,精度低等缺点提出一种多尺度协同变异的粒子群优化算法,并证明了该算法以概率1收敛到全局最优解.算法采用多尺度高斯变异机制实现局部解逃逸,在算法初期阶段,利用大尺度变异及均匀变异算子实现全局最优解空间的快速定位;随着适应值的提升,变异尺度随之降低;最终在算法后期阶段,利用小尺度变异算子完成局部精确解空间的搜索.将算法应用6个典型复杂函数优化问题,并同其他带变异操作的PSO算法比较,结果表明,该算法在收敛速度及稳定性上有显著提高. 相似文献