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为了解决采用遗传算法解析最优路径中存在的转折点较多、易陷入局部最优解、迭代次数较多以及寻优时间过长等问题,引入自适应交叉算子和变异算子,将改进后的跳点搜索(jump point search)算法与改进遗传算法融合,得到跳点搜索-遗传(jump point search-genetic,JPSG)算法。JPSG算法利用JPS算法的高效局部搜索能力来提高整体搜索能力,加速算法整体收敛趋势;利用改进遗传算法的全局搜索能力改变JPS算法不能在复杂障碍物状况下解析最优路径的状态,提高算法对动态环境的适应性。在栅格矩阵中的路径规划仿真表明,相比于改进遗传算法、传统遗传算法,JPSG算法可以有效缩短寻优执行时间,提高寻优准确率,减少运算执行次数,在稳定性、准确性、快速性上具有明显的优势。 相似文献
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针对传统类间方差算法中阈值选取效率低、鲁棒性差、分割精度低的问题,根据全局人工鱼群算法可以快速有效地捕捉到图像分割最优阈值,提出了一种基于全局人工鱼群算法的类间方差图像分割算法。该算法将全局人工鱼群算法用于类间方差的寻优过程中,对算法的收敛速度及其分割效果进行了仿真,并与遗传算法、基本人工鱼群算法进行比较,结果表明,该算法提高了收敛速度,改善了纹理信息的准确性,分割精度高、效果理想。 相似文献
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将扩展有限元法与智能优化算法相结合,基于结构的实际响应值反演出结构内部缺陷信息。传统人工蜂群算法在一定程度上朝着任意的方向搜索,为了避免出现搜索的局部最优现象,该文在传统人工蜂群算法中嵌入了加权平均数突变和交叉算子,将这种改进算法用于单个圆形、椭圆形缺陷和两个不规则缺陷的反演分析,并研究了该算法在测得值有误差情况下的适应性。研究得到:这种改进人工蜂群算法能准确反演出结构的真实缺陷信息;改进人工蜂群算法相比于传统人工蜂群算法收敛速度更快且不易出现局部最优,且定位准确,鲁棒性较强。 相似文献
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为了解决输电塔塔腿的优化问题,提出了基于改进人工鱼群算法的拓扑优化方法。建立了输电塔结构拓扑优化的计算模型,采用罚函数形式确定了人工鱼群算法的目标函数,并提出了拓扑变量的判定规则。采用人工鱼群算法对输电塔塔腿进行了拓扑优化研究。考虑到基本人工鱼群算法易陷入局部优化解,提出了视野和步长的变化策略,以及觅食行为的加速策略。数值算例结果表明,采用基本人工鱼群算法可以较好的优化输电塔塔腿,而在此基础上利用改进人工鱼群算法可以更有效地优化输电塔塔腿,并且其优化效率明显优化基本人工鱼群算法和差商算法。 相似文献
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耦合局部最优法作为一种新型的优化技术,既具有高效的搜索速度又具有全局搜索能力.然而,对于大规模优化问题,该方法容易陷入局部最优;另外,梯度信息在该项技术中起着重要作用,而对于复杂问题往往不能得到精确的梯度信息,从而使得该算法的全局搜索能力下降.本文分别从初始种群的确定、变步长搜索、自调节种群三方面对原算法进行了改进,提出了自适应耦合局部最优法,使之具备解决多变量复杂优化问题的能力.通过两个测试函数验证了改进算法比原有算法更易于得到全局最优解并保持较高的计算效率.最后,采用一个试验算例验证了自适应耦合局部最优法的有效性. 相似文献
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利用混沌的特点设计了一种混沌局部搜索算子,将该算子加入到原始人工蜂群算法中提出了一种混沌蜂群算法(CABC),并用之来优化焊接条的结构设计问题。该问题的目标是在满足约束条件下使得制造焊接条所需的总费用最小,是一个典型多维多约束非线性规划问题。为了不让人工蜂群算法优化该问题时陷入局部最优解,在原始蜂群算法末期的最优值附近进行混沌局部搜索,使其跳出局部最优,有效提高了算法的局部寻优能力。最后对焊接条设计问题进行了仿真计算,并将结果与其他文献中的结果进行了对比,显示了混沌人工蜂群算法优化焊接条设计问题的优越性。 相似文献
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鉴于蒸汽压缩式制冷机组蒸发温度 Te 与过热度 Dsh的控制回路之间存在强耦合及大惯性、非线性和时延等特性。提出了一种蒸发温度与过热度的前馈解耦 PID 控制策略,且设计出改进多目标人工鱼群算法(Modified Multi-objective Artificial Fish Swarm Algorithm, MMOAFSA)对相应的 PID控制器参数进行整定,以提升 Te与 Dsh的调节质量。首先,对两个控制环路:电子膨胀阀开度 OEEV—蒸发温度 Te 和压缩机驱动电机的供电频率 f—过热度 Dsh,通过前馈补偿解耦方式来消除这两个控制回路之间的耦合效应。其次,对基本型单目标人工鱼群算法的视野 V 和步长 S 进行指数递减变化,构建改进单目标人工鱼群算法(Modified Single Objective Artificial Fish Swarm Algorithm,MSOAFSA)。再将多目标优化的混沌局部搜索策略引入 MSO... 相似文献
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《中国计量学院学报》2020,(1):44-49
目的:针对目前汽车仪表盘质量检测中采用人工读取指针示数方法导致的效率低下、误差较大等问题提出一种基于ZS细化改进算法的汽车仪表盘指针读数方法。方法:首先利用面阵CCD相机获取汽车仪表盘原始图像并进行预处理,运用ZS细化算法获取初始细化图像;然后采用先斜线再十字的搜索和方向判别方法对ZS细化算法进行改进,实现了对初始细化图像的充分细化;最后利用最小二乘法进行直线拟合,并计算出指针读数。结果:实验表明,该方法解决了ZS快速并行细化算法中局部像素冗余、细化直线存在分叉的问题,从而提高了直线识别的准确度。结论:该方法较原算法的平均相对误差降低了0.55%。 相似文献
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针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的参数辨识方法.对HHO算法进行了两项改进:引人柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部... 相似文献
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目的为解决蚁群算法在码垛机器人路径规划中存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种人工势场和蚁群算法相结合的方法。方法首先,根据码垛机器人机械手在人工势场中不同节点所受到的合力,对初始信息素进行不均匀分布,以解决蚁群算法初期由于缺乏信息素导致的无效路径搜索。其次,在启发函数的设计中引入码垛机器人机械手在下一节点所受到的合力,以解决蚁群算法容易陷入局部最优的问题。最后,对信息素的更新策略进行改进。按照寻得路径的长度不同,对每次迭代完成后信息素的增量成比例进行更新,并设置最大、最小值,以解决迭代后期路径上信息素过大而使蚁群算法陷入局部最优的问题。结果改进后的蚁群算法收敛速度提升了约51%,寻找到的最短路径提升了约10%。和其他改进的蚁群算法相比,在综合性能上也有一定程度上的提高。结论改进后的蚁群算法收敛更快,寻找的最优路径更短。 相似文献
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目的 针对基本灰狼算法在函数优化过程中精度低、收敛速度慢、局部搜索能力差等问题,提出一种基于收敛因子和权重动态变化的自适应灰狼优化算法。方法 为了平衡算法的全局和局部搜索能力,引入聚焦距离变化率来动态调整收敛因子;使用自适应权重因子来改变算法的位置更新公式,以提高算法的收敛速度和精度。结果 仿真实验结果表明,改进后的算法在收敛精度和速度上都有了显著的提升,并且克服了灰狼算法在处理多峰函数时易陷入局部最优的缺点;对于纸浆浓度控制系统,控制效果更加理想。结论 通过改进的灰狼算法对PID控制器参数进行整定,可以显著提高系统的控制精度和其他性能指标,能更好地满足实际应用的要求。 相似文献
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针对群智能算法优化支持向量机模型应用在滚动轴承故障诊断领域中易陷入局部最优、准确率较低的问题,提出了一种基于改进麻雀算法(sparrow search algorithm, SSA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先引入均匀化分布Chebyshev混沌映射初始化麻雀种群,以提高种群空间分布均匀性,之后将自适应惯性权重融入麻雀算法的发现者位置更新,最后对更新位置后的最优麻雀进行随机游走扰动,提高算法的全局和局部搜索能力,避免算法陷入局部最优。将该算法用于支持向量机的参数优化,构建改进麻雀算法优化支持向量机故障诊断模型实现对轴承故障信号的分类诊断。滚动轴承故障诊断试验分析结果表明,该算法模型故障分类效果明显优于粒子群算法优化支持向量机模型、遗传算法优化支持向量机模型和麻雀算法优化支持向量机模型,能够有效识别滚动轴承各故障类型。 相似文献
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《中国新技术新产品》2016,(16)
地下水脆弱性评价是区域进行地下水资源保护和管理的重要依据。针对BP神经网络技术在对地下水脆弱性进行评价时存在的收敛速度慢、不易获得全局最优解、诊断精度低以及网络结构不确定等缺点,而人工鱼群算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度。因此,本文利用人工鱼群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行了优化,建立了一种新的地下水脆弱性评价模型,并将该模型应用到具体的评价实例中。结果表明,人工鱼群神经网络算法具有收敛速度快及泛化能力强的优点,为地下水脆弱性评价提供一种高效、准确及可靠的方法。 相似文献