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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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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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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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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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针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值点的问题,将混沌运动的遍历性,随机性以及初值敏感性等特点融入粒子群优化过程中,并通过模拟退火的方法对参数实现局部优化,使得粒子群优化算法的参数随着优化算法的进行不断改变,以适应不断变化的优化需要.通过对经典函数的仿真实验,证明了该方法在提高收敛性的前提下,收敛精度较传统算法也有了提高,且克服了易陷入局部极值区域的问题. 相似文献
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针对模糊c均值聚类算法自适应性不强、易陷入局部极小值及聚类效果不理想等问题,提出一种基于自适应混沌粒子群的聚类算法。对粒子群的加速因子进行动态设置,使粒子搜索机制具有自适应调节的功能;利用混沌扰动优化,使种群的多样性和全局搜索能力得到提高,利用边界缓冲墙对越界粒子进行处理,避免正负粒子飞越边界的干扰。选取 UCI机器学习库中的4种数据样本集进行测试,测试结果表明,该算法具有良好的性能。 相似文献
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基于函数变换的改进混沌粒子群优化* 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子群在搜索过程中容易陷入局部而无法找到全局最优值,为了解决此早熟问题,提出基于函数变换的改进混沌粒子群优化算法。此方法将Logistic映射和改进的Tent映射引入到粒子群中代替随机数;将函数变换引入到粒子的速度、位置更新过程中以凸显全局最优值与局部极优值的差异,从而使粒子跳出局部极优值点,加细搜索进而找到全局最优值点。数值实验表明,基于函数变换的改进混沌粒子群在搜索时间和效率上要优于标准粒子群和基于Logistic映射的混沌粒子群。改进的算法是可行而有效的。 相似文献
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对地观测具有任务繁多、约束复杂、资源有限等特点,对观测资源配置进行合理规划具有重要意义。面向多飞艇多载荷对地观测任务,结合经典粒子群算法,研究了满足任务完成度、分辨率要求和负载均衡度等多目标的资源配置规划方法。在经典粒子群算法的基础上利用混沌优化技术进行改进,并设计实现了原型系统。实验验证了该资源配置规划方法的有效性。 相似文献
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为解决在恶劣天气、光照条件变化和路面信息干扰等情况下的车道线检测识别率低的问题,提出一种采用核Fisher线性判别分析灰度变换以及混沌粒子群的车道线检测算法。将高维的RGB彩色图像通过最佳鉴别投影向量投影到低维的子空间,通过混沌粒子群算法,根据车道线特征,遍历粒子取值范围内的空间,寻找适应度函数最大的解,根据最优解获得的直线参数在图像上拟合车道线。实验结果表明,所提算法能够实现各种道路情况下的车道线检测功能,验证了该算法具有良好的鲁棒性。 相似文献
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针对离散混沌系统,提出一种基于融合Powell法的粒子群优化策略(Powell-PSO算法)的神经滑模等效控制方法。该方法通过将BP神经网络的输出作为滑模等效控制的切换部分的系数,有效地克服了传统滑模等效控制的抖振现象;利用Powell-PSO算法对神经滑模控制器的参数进行全局优化,提高了离散混沌系统的控制品质。仿真实验结果表明,所提出的方法无需了解离散混沌系统精确模型,具有响应速度快、控制精度高以及抗干扰能力强的优点。 相似文献
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针对粒子群优化算法(PSO) 在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值、收敛速度慢的缺陷, 从系统的认知分析过程和角度出发, 提出一种基于诺兰模型(NM) 思想的改进PSO 算法. 该算法在Tent 混沌映射选择的参数的基础上, 结合NM信息融合和协调的思想, 在速度更新过程中增加均衡项, 并设计粒子群的欧氏距离指数以防止早熟, 从而实现对粒子的自动调整、保证多样性和提高算法的全局搜索能力. 最后, 运用典型函数对所提出算法进行测试, 并与最新相关算法进行比较, 结果表明, 所提出算法在全局搜索能力、效率和稳定性方面均具有明显的优势.
相似文献19.
针对粒子群优化算法(PSO)容易出现早熟收敛的问题,提出一种改进的粒子群优化算法(IMPSO)。该算法通过引入粒子群聚合度和变异的思想,能很好避免早熟,提高粒子全局搜索能力。将此改进的粒子群优化算法用于PID控制器的参数整定,具有操作简单,寻优快速等优点。 相似文献
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《国际计算机数学杂志》2012,89(12):2225-2235
This paper applies a novel evolutionary optimization algorithm named quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) to estimate the parameters of chaotic systems, which can be formulated as a multimodal numerical optimization problem with high dimension from the viewpoint of optimization. Moreover, in order to improve the performance of QPSO, an adaptive mechanism is introduced for the parameter beta of QPSO. Finally, numerical simulations are provided to show the effectiveness and efficiency of the modified QPSO method. 相似文献