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一种新的改进粒子群优化算法 总被引:2,自引:1,他引:2
研究神经网络优化问题,为了进一步解决粒子群优化算法本身存在的早熟和局部收敛的问题,提高神经网络训练精度,提出了一种区域选择粒子群算法(Regional Selection Particle Swarm Optimization,RSPSO).算法根据每个粒子所在区域不同,在每个粒子所在区域内,当适应值小于最佳适应值时,依据所在区域,重新进行初始化,从而使算法具有更强的全局收敛性和动态的自适应性.通过对几种典型的测试函数进行仿真结果表明改进算法具有更好的收敛精度,改善了优化性能,并且能够更有效避免早熟收敛问题,寻找到全局最优解. 相似文献
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一种新的混合变异粒子群算法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对基本PSO算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种新型的PSO算法——混合变异粒子群算法。在每次迭代中,符合变异条件的粒子,以多种变异函数方式进行变异,而这些变异函数被赋予了一定概率,概率的划分取决于特定的优化问题。对几种典型函数的测试结果表明:在变异函数概率分配设置合适的情况下,混合变异粒子群算法增强了全局搜索能力,提高了搜索成功率,克服了基本PSO算法易于收敛到局部最优点的缺点,也明显优于单变异粒子群算法。 相似文献
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利用粒子群算法的快速收敛性和差分进化算法的搜索精度较高等特点,提出了一种新的混合优化算法。该算法在粒子群算法的中后期,在已经寻找到的最优位置周围,随机生成一定数量的粒子进行差分进化算法,可以减少一定的运算量和在较优的区域进行寻找最优解。通过几个Benchmark函数的测试证明,新的混合算法具有搜索精度更高和更快收敛的优点。 相似文献
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针对传统粒子群路径规划不能根据不同环境调节路径节点数、搜索效率低、甚至在一些地形下得不到可行解的不足,提出一种基于变维粒子群的路径规划算法.通过动态改变粒子的维度,控制路径节点数目并调整节点分布,加快了算法收敛速度.在需要沿障碍物迂回才能通过的复杂障碍物的情况下,采用一次位置记忆的避障算法得到无障碍路径.仿真结果表明,该算法可获得较优的路径且收敛速度较快. 相似文献
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一种新的双予群PSO算法 总被引:2,自引:1,他引:1
提出一种新的双子群粒子群优化(PSO)算法。充分利用搜索域内的有效信息,通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同,扩大搜索范围。在不增加粒子群规模的前提下,提高解高维最优化问题的精度,降低粒子群优化算法陷入局部最优点的风险。3种典型函数的仿真结果及与2种经典PSO算法的比较结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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基于PSO微粒群算法的复杂网络社区结构发现 总被引:3,自引:1,他引:2
复杂网络社区结构划分日益成为近年来复杂网络的研究热点,到目前为止,已经提出了很多分析复杂网络社区结构的算法。但是大部分算法还存在一定的缺陷,而且有些算法由于其时间复杂度的过高导致其不适合应用于对大型网络的分析。提出了一种基于PSO微粒群算法的复杂网络社区结构分析方法。此方法无需预先知道组成该复杂网络的社区数量、社区内的节点数以及任何门限值。该算法的可行性用Zachary Karate Club和College Football Network模型进行验证。 相似文献
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一种基于动态拓扑结构的PSO改进算法 总被引:5,自引:1,他引:4
该文提出了一种新颖的PSO改进算法-PSO-DT。该算法通过动态调整粒子群的拓扑结构,在算法前期弱化全局最优粒子的影响力,以最大化地扩展寻优范围;在算法后期则强化全局最优粒子的影响力,以加快算法收敛速度。此外,文章还在PSO-DT中引入变异算子,获得MPSO-DT,大大减少了算法时间。通过对6个基准函数的测试及与另一改进算法MPSO-TVAC的对比实验,证实了该改进方案是有效而实用的。 相似文献
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一种高效的改进粒子群优化算法 总被引:7,自引:1,他引:6
提出了一种高效的改进的粒子群优化策略,把整个群体分为几个子群体,进行子群体的专业化社会分工与信息交换,该策略在提高算法局部搜索能力的同时也兼顾了全局搜索能力。测试表明,与现有方法比较,该方法全局寻优的精度与速度有明显提高。 相似文献
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粒子群优化算法又称微粒群算法,是-种智能优化算法,主要用于优化函数、训练神经网络,以及其他进化算法的应用领域。本文简介了粒子群优化算法的发展历史及现状、主要分类,并以国内外专利申请数据为分析样本,从专利逐年变化的申请量和申请人分布等角度进行了分析和研究。 相似文献
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针对PSO算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种以块算法为基础,量子粒子群优化算法(QPSO)为优化策略的纹理合成方法。实验结果表明,与标准PSO算法相比,由于量子粒子群优化算法(QPSO)显著的全局收敛性,这种新型的纹理合成方法,使最后的合成图像中采样块结合处更流畅,纹理更细腻。 相似文献
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受天体学和植物学启发,提出一种多策略融合的粒子群优化算法(MSPSO),以改善粒子群优化算法(PSO)易陷入局部最优的不足。三黑洞系统捕获策略和多维随机干扰策略的引入,使算法增强全局开拓能力的同时兼顾局部搜索能力,并通过协调因子完成从全局寻优向局部搜索的转变,进而提高收敛速度。同时,早熟扰动策略的采用,使算法陷入局部最优的概率降低。采用9个测试函数,将该算法与其他5种算法进行性能对比。仿真结果表明,MSPSO算法具有在相同迭代下更好的寻优能力、在给定精度下更快的收敛速度等优势。 相似文献