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基于模拟退火的并行粒子群优化研究 总被引:17,自引:0,他引:17
针对粒子群优化(PSO)容易陷入局部极小,提出将模拟退火(SA)引入并行PSO算法.这种模拟退火并行粒子群算法,结合了并行粒子群算法的快速寻优能力和SA的概率突跳特性,保持了群体多样性,从而避免了种群退化.针对转炉提钒过程是一个复杂非线性反应过程而难以建立终点控制模型的问题,提出了基于模拟退火的并行粒子群RBF网络的辨识模型,优化了RBF核中心个数,从而克服了随机性选择.将该模型用于预测提钒吹氧时间,仿真结果表明预测误差不超过真实值的20%. 相似文献
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一种模拟退火和粒子群混合优化算法 总被引:3,自引:1,他引:2
针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点.把模拟退火技术(SA)引入到PSO箅法中,提出了一种混合优化算法.混合优化算法在各温度下依次进行PSO和SA搜索,是一种两层的串行结构.由于PSO提供了并行搜索结构,所以,混合优化算法使SA转化成并行SA算法.SA的概率突跳性保证了种群的多样性,从而防止PSO算法陷入局部极小.混合优化算法保持了PSO算法简单容易实现的特点,改善了算法的全局优化能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真结果表明,混合优化算法的优化性能优于基本PSO算法. 相似文献
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针对基本人工鱼群算法(AFSA)收敛速度较慢、精度较低和粒子群易陷于局部的缺点,提出了混沌协同人工鱼粒子群混合算法(CCAFSAPSO)。该算法采取AFSA、PSO的全局并行搜索与模拟退火算法(SA)的局部串行搜索机制相结合的搜索方式,并用混沌映射的遍历性和模拟退火算法的突跳功能,克服了AFSA、PSO的收敛速度、求解精度和易陷于局部最优的不足。典型函数测试进一步表明CCAFSAPSO算法和同类算法相比,收敛速度更快、求解精度较高。最后将算法应用于化工数据处理,获得满意效果。 相似文献
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为了解决基本粒子群盲分离算法收敛速度慢、优化精度低的问题,提出用基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化算法(HPSO)来实现听觉信号盲分离。与模拟退火算法(SA)和基本粒子群算法(PSO)相比,该算法保持了基本粒子群算法简单、容易实现的特点,又能进行自适应变异,改善了其摆脱局部极值点的能力。仿真对比结果表明,基于该改进算法的盲分离效果良好,具有收敛速度快、性能稳定等特点。 相似文献
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针对提升机电机轴承振动信号的非平稳特性和单一粒子群算法(PSO) 优化径向基函数(RBF)神经网络时存在网络收敛速度慢和适应度值易陷入局部最小的缺点,提出基于集合经验模态分解(EEMD)能量熵和模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)优化RBF神经网络的提升机电机轴承故障诊断方法。基于EEMD求取振动信号各固有模态函数分量的能量熵,并使用相关性分析方法剔除虚假的分量,把筛选后的有效数据作为故障识别的特征向量;利用模拟退火(SA)算法具有局部概率突跳的特性,将SA算法和PSO算法相结合,在优化RBF诊断模型隐含层参数时以实现不同算法间的优劣互补。仿真结果表明,使用SAPSO算法优化后的RBF神经网络模型在提升机电机轴承故障诊断中能够加快网络收敛速度和提升故障识别精度。 相似文献
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标准微粒群算法(PSO)通常被用于求解连续优化的问题,很少被用于离散问题的优化求解,如作业车间调度问题(JSP)。因此,针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题(JSP)的混合微粒群算法。算法将微粒群算法、遗传算法(GA)、模拟退火(SA)算法相结合,既增强了算法的局部搜索能力,降低了算法对参数的依赖,同时改善了PSO算法和GA算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明:与标准微粒群算法相比,该算法不仅能有效避免算法中的早熟问题,并且算法的全局收敛性得到了显著提高。 相似文献
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针对社会学习粒子群优化(SLPSO)算法存在的优化效率低、收敛速度慢等问题,提出了一种改进的SLPSO算法,即基于交叉反向学习和同粒社会学习的PSO算法(CPPSO)。首先,将最优解随机纵向交叉与一般反向学习以及随机反向学习构建交叉反向学习;然后,以此交叉反向学习策略更新种群中的最优粒子位置,增强探索能力,并克服SLPSO中最优粒子无更新导致效率低下的缺点;最后,对于非最优粒子,与SLPSO采用基于维的社会学习不同,均采用新型基于粒子的社会学习机制,在提高全局搜索能力同时,更提高开采能力和搜索效率。在一组不同维基准函数上优化的实验结果表明,CPPSO的优化性能、搜索效率和普适性大幅度领先于SLPSO和其他先进的PSO改进算法,如交叉搜索PSO (CSPSO)算法、自我调节的PSO (SRPSO)算法、异构综合学习的PSO (HCLPSO)算法和反向学习和局部学习能力的PSO (RLPSO)算法。 相似文献
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针对基本粒子群算法具有搜索初期收敛速度慢,后期易陷入局部极值点的缺陷,引入信息熵衡量粒子群体的适应度值,结合模拟退火算法,提出一种基于信息熵混合协进化粒子群算法,增强了算法的自适应能力。通过4个标准函数对提出的算法进行了测试,仿真结果表明,算法是有效和可行的,且比基本粒子群算法的计算精度高。 相似文献
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针对传统萤火虫算法(FA)中存在的易陷入局部最优及收敛速度慢等问题,把莱维飞行和精英参与的交叉算子及精英反向学习机制融入到萤火虫优化算法中,提出了一种多策略融合的改进萤火虫算法——LEEFA。首先,在传统萤火虫算法的基础上引入莱维飞行,从而提升算法的全局搜索能力;其次,提出精英参与的交叉算子以提升算法的收敛速度和精度,并增强算法迭代过程中解的多样性和质量;最后,结合精英反向学习机制进行最优解的搜索,从而提高FA跳出局部最优的能力和收敛性能,并实现对于解搜索空间的迅速勘探。为验证所提出的算法的有效性,在基准测试函数上进行了仿真实验,结果表明相较于粒子群优化(PSO)算法、传统FA、莱维飞行萤火虫算法(LFFA)、基于莱维飞行和变异算子的萤火虫算法(LMFA)和自适应对数螺旋-莱维飞行萤火虫优化算法(ADIFA)等算法,所提算法在收敛速度和精度上均表现得更为优异。 相似文献