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粒子群优化算法因其支配参数少、收敛速度快、易于实现等特点被广泛应用,但是粒子群优化算法存在精度低、容易陷入局部优化的问题。为此提出一种基于双种群交叉学习的粒子群优化算法。在该算法中,整个种群被分为普通子种群和精英子种群。普通子种群采用综合变异机制,该机制通过设置概率参数使普通子种群随机选择朝着优秀粒子的方向或者保持自身方向进行变异,以侧重寻找可能解区域。精英子种群则采用交叉学习机制,将粒子的历史最优和全局最优个体进行交叉生成范例,从而引导粒子对可能解区域进行局部搜索,还提出了一种非线性惯性权重来平衡粒子的全局勘探和局部开发能力。为了验证算法的有效性,在十六个基准问题上进行测试并与其他七种粒子群优化算法变体比较,实验结果表明该算法在求解精度和收敛速度总体排名第一,验证了该算法求解性能优于其他粒子群优化算法变体。 相似文献
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结合动态概率粒子群优化算法(DPPSO)特点,针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的缺点,文中提出一种基于异构多种群策略的DPPSO.该算法在进化过程中保持多个子种群,每个子种群以不同的DPPSO变体进行进化,子种群之间根据一定规律进行通信,从而保持整个种群内部的信息交流,进而协调DPPSO的勘探和开采能力.通过典型的Benchmark函数优化问题测试并分析基于异构多种群策略的DPPSO性能,结果显示,使用该策略的算法收敛速度较快,稳定性有较显著提高,具有较强的全局搜索能力. 相似文献
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针对粒子群优化算法在整个迭代过程中粒子极易陷于局部极值区域,提出一种混沌动态粒子数的粒子群优化算法,也即在判定全局最优值处于停滞时,以混沌策略对粒子进行位置初始化后加入种群,从而有效地保证了粒子群的多样性。用4个测试函数验证了该算法具有很好的寻优能力和较高的搜索精度。 相似文献
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针对具有模糊策略集与模糊支付值的不确定性冲突环境,建立了混合模糊双矩阵对策模型。在假定模糊支付值为三角模糊数的情形下,采用了基于单个截集的模糊数线性排序函数,将模型清晰化后转化为双矩阵对策,并应用粒子群优化算法求解。最后,给出一个军事例子说明了模型的实用有效性和粒子群优化算法的高效性。 相似文献
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针对动态优化问题(Dynamic Optimization Problem,DOP)中所面临的过时记忆和多样性丧失的挑战,提出了一种改进的多种群骨干粒子群优化算法(Multi-swarms Bare Bones Particle Swarm Optimization,MBBPSO)。通过设置环境勘探粒子及时检测环境的变化,避免了错误信息误导种群的进化方向;环境改变后,利用上一个环境搜索的信息初始化新的种群,提高MBBPSO快速追踪到当前环境的优秀解的能力;当种群陷入停滞时,采用新的进化方程以加强粒子的活性和多种群策略维持群体的多样性。仿真实验表明,MBBPSO在解决动态环境问题中具有较强的竞争力。 相似文献
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遗传算法是一种自适应、启发式、群体型、概率性、迭代式全局收敛算法,利用遗传算法的良好的搜索特性来优化模糊控制器,可以取得很好的控制效果.本文对传统的双种群遗传算法进行了归纳和分析,在此基础上提出了一种改进的双种群遗传算法(CGDPGA).将此改进算法用于优化模糊控制器的隶属度函数、量化因子和比例因子来实现模糊控制器的全... 相似文献
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传统的静态编译器优化存在着各种限制,为此,提出了一种运行期动态优化的对策。在程序的执行过程中,持续检测程序运行的profile信息,并根据这些信息对程序代码进行优化变换,创建并运行程序代码的优化版本。这种运行期动态优化操作是直接针对程序的二进制代码的,不针对程序语言或编译器。这不仅带来优化的透明性,还使得老版本的源代码即遗留代码也可以从优化技术中获得性能提升。 相似文献
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结合互信息量与模糊聚类的关键帧提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
关键帧是描述一个镜头的关键图像帧,它通常反映一个镜头的主要内容,因此,关键帧提取技术是视频分析和基于内容的视频检索的基础。提出了一种结合互信息量与模糊聚类的关键帧提取方法,一方面通过互信息量算法对视频片段进行镜头检测可以保持视频的时间序列和动态信息,另一方面通过模糊聚类使镜头中的关键帧能很好的反映视频镜头的主要内容。最后构建了一套针对MPEG-4视频的关键帧提取系统,通过实验证明该系统提取的关键帧,可以较好地代表视频内容,并且有利于实现视频分析和检索。 相似文献
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多能源系统通过电、热、气等不同形式能源在生产、传输、消费等多个环节进行协同优化为解决能源与环境问题提供了新方案.能量枢纽(EH)作为多能源系统的耦合环节,其配置方案对多能源系统的优化运行至关重要.在此背景下,本文提出了一种考虑CO2排放量的含电力、热能、天然气等不同形式能源的能量枢纽优化运行配置方案.在考虑CO2排放量的基础上,提出一个多目标优化问题,并采用遗传算法(GA)求解整体优化问题,从而实现社会效益最大化,CO2排放量最小化的目标.最后通过不同配置算例的分析比较验证所提方法的有效性,为能量枢纽的建设和运行提供理论和技术支撑. 相似文献
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针对自动控制领域中普遍存在的动态模糊信息,提出了基于DFS(动态模糊集)建模的动态模糊决策树算法,并给出了对包含非动态模糊属性、缺少属性值的输入.样例的匹配算法,很好地解决了模糊控制系统所不能解决的动态性问题。 相似文献
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动态环境下的优化问题是当前智能计算领域一个研究热点.针对当前多种群动态优化存在的问题,提出一种基于斥力势场的多粒子群协同优化算法,利用多个种群并行搜索,当发现局部极值点后,在局部极值点处建立人工斥力势场,防止多种群对该区域重复搜索,当环境变化时,采用柯西变异对种群进行初始化,通过对DF仿真,验证了改进算法具有较好的跟踪性能.另外,本文从数学上证明了多种群搜索的优越性,分析了柯西变异优于其它变异的原因,为算法的改进策略提供了理论依据.最后将该方法应用于动态系统PID控制器的参数整定上,获得了满意的控制效果. 相似文献
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为改善记忆功放建模的精度,且针对粒子群算法早期收敛速度较快,但在后期易陷入早熟收敛,局部最优等特点,提出了一种分组并行混沌粒子群优化算法(Grouping Parallel-Chaotic Particle Swarm Optimization,GP-CPSO),将分组粒子群优化算法与混沌思想相结合,并用该算法优化动态模糊神经网络(Dynamic Fuzzy Neural Network,DFNN)参数,建立DFNN功放模型。引入分组的CPSO群算法,将种群划分为若干个组,每组单独计算,大大提高了收敛速度,同时将混沌思想运用到每个粒子当中去,避免早熟和局部最优,缩短了迭代时间。通过仿真结果可以看到,GP-CPSO优化后的动态模糊神经网络建模的训练误差减小到0.1以内,收敛速度提高32.5%,从而验证了这种建模方法有效且可靠。 相似文献