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基于混沌搜索的粒子群优化算法 总被引:34,自引:6,他引:28
粒子群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术。文章把混沌优化搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于混沌搜索的粒子群优化算法。该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高的算法的收敛速度和计算精度。仿真计算表明,该算法的性能优于基本PSO算法。 相似文献
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混沌粒子群优化算法研究 总被引:8,自引:0,他引:8
利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出一种求解优化问题的混沌粒子群优化(CPSO)算法.该算法的基本思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.典型复杂函数优化仿真结果表明该方法是一种较简单有效的算法. 相似文献
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混沌量子粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对量子粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了混沌量子粒子群优化算法.采用了基于群体适应值方差的早熟判断机制,同时提出了一种基于混沌搜索的新方法,提高了搜索效率.数值实验结果表明,混沌量子粒子群算法效率高、优化性能好,且具有很强的避免陷入局部最优的能力,其性能远远优于一般的粒子群算法和量子粒子群算法. 相似文献
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针对柴油生产过程中的加氢精制与调合优化问题,建立加工和库存成本优化模型,采用改进粒子群算法进行计算。通过对某炼油厂一个月的柴油生产数据进行测试,结果表明该算法有较好的应用效果,对柴油排产有一定的指导作用。 相似文献
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基于分层多子群的混沌粒子群优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在分层多子群结构模型的基础上,提出一种混沌粒子群优化算法(HCPSO).该算法对非线性递减的惯性权重进行混沌变异,并采用了混沌搜索方法.在更新全局历史最优位置每一维分量时,选取不同的若干个体作为学习对象,并计算它们的平均位置.混沌搜索区域半径可根据粒子个体最优位置与上述平均位置间的距离自适应地调整.通过对几种典型函数的测试结果表明,该算法具有较好的全局搜索和局部搜索能力,可有效避免早熟收敛问题. 相似文献
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针对传统的粒子群算法易陷入局部最小,且算法后期的粒子速度下降过快而失去搜索能力等缺陷,本文提出了一种基于混沌思想的新型粒子群算法。该算法通过生成混沌序列的方式产生惯性权重取代传统惯性权重线性递减的方案,使粒子速度呈现多样性的特点,从而提高算法的全局搜索能力;根据算法中粒子群体的平均粒子速度调节惯性权重,防止粒子速度过早降低而造成的搜索能力下降的问题;最后通过引入粒子群算法系统模型稳定时惯性权重和加速系数之间的约束关系,增强了粒子群算法的局部搜索能力。对比仿真实验表明,本文所提改进的混沌粒子群算法较传统粒子群算法具有更好的搜索性能。 相似文献
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研究有向传感器网络覆盖控制问题,全向传感器不能直接应用于有向传感器网络.为改善有向传感器网络覆盖性能,在分析有向感知模型的基础上,提出了应用混沌粒子群的有向传感器网络覆盖优化算法,可随机部署有向传感器网络,以网络区域覆盖率为优化目标,利用粒子群算法较快的收敛速度和混沌搜索的遍历性、随机性,通过调整传感器节点的主感方向,减少网络感知重叠区和感知盲区.仿真结果表明,改进算法能有效提高网络覆盖率.与基本粒子群等覆盖优化算法相比,改进算法覆盖优化性能更好. 相似文献
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粒子群算法在搜索后期由于搜索空间有限,容易陷入局部极值,过早地进入早熟状态。针对这种情况,将混沌优化搜索技术用于粒子群算法,利用混沌运动的通历性、随机性等特点,提出了一种混沌粒子群优化的块采样纹理合成算法。实验结果表明,混沌粒子群算法比粒子群算法具有更好的全局寻优能力,克服了粒子群算法的缺点,得到了较高质量的纹理合成图像。 相似文献
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基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
研究粒子群算法优化问题,由于标准粒子群优化算法(PSO)在高维复杂函数优化中易早收敛,影响全系统优化。为改进的混合粒子群优化算法,提出了一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法(CDEHPSO)。把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化操作中。在算法进化过程中,通过一种粒子早熟判断机制,在基本粒子群优化算法中引入了差分变异、交叉和选择操作,对早熟粒子个体进行差分进化操作,从而维持了种群的多样性并有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,相比于粒子群优化算法和差分进化算法(DE),CDEHPSO算法具有收敛速度快、搜索能力强的优点。 相似文献
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标准粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优,且精度较低、收敛速度慢,难以满足求解VRP的需求。本文提出了一种适用于求解VRP模型的新型混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法引入混沌序列,利用混沌对粒子的初始位置进行初始化,提高了样本的质量,并且对当前粒子附加混沌扰动,促使其跳出局部最优,提高了全局搜索能力,有利于在全局范围内寻找到最优值。实验结果表明,本文算法的收敛速度、精度及稳定性高于PSO算法,是一种有效的VRP求解算法. 相似文献
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聚类可以看成是寻找K个最佳聚类中心的过程。文中把一组聚类中心视为一个粒子(P),把各个数据到各自聚类中心的欧式距离之和看成优化函数(f(P)),使用带混沌搜索的粒子群聚类算法(C-PSO)算法寻找最优函数值,从而找到最佳聚类中心。该算法改进了粒子速度的初始化,把混沌搜索嵌入到粒子群的搜索过程中,提高了粒子群的搜索能力。实验结果表明,该算法的聚类效果明显好于K-means和PSO聚类。 相似文献