共查询到19条相似文献,搜索用时 60 毫秒
1.
2.
3.
针对大规模的未知环境,对一种SA-PSO(Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization)算法的多机器人构建地图方法进行研究。多机器人构建地图,即将多个机器人建立的局部地图融合成全局地图,可以更加高效地完成环境地图的绘制。利用粒子群优化(PSO)算法搜索局部地图之间的最优转换矩阵来进行地图配准;再根据局部地图重叠区域匹配的成功率设计自适应概率函数,即重新进行地图配准的概率;最后将配准后的局部地图融合成全局地图。该方法有效解决了PSO算法易陷入局部最优引起的地图融合失败问题,提高了地图融合的成功率。 相似文献
4.
针对目前多目标粒子群优化算法的收敛性能和非劣解的多样性不能同时得到满足等缺陷,提出一种基于多策略的多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization algorithm for Multi-Strategy,MS-MOPSO)。采用非支配排序和拥挤距离排序相结合策略,重新划分外部种群和进化种群;采用小生境选择策略,在外部种群中选择最佳粒子作为领导粒子,用于领导进化种群中粒子的进化;在进化种群中利用多尺度高斯变异策略,平衡算法的全局搜索和局部精确搜索;采用邻域认知个体极值更新策略,不断更新个体极值。将该算法应用到典型的多目标测试函数,并与其他多目标优化算法进行对比分析,测试结果表明该算法中四个策略的有效性和互补性,同时验证了该算法不但具有较好的收敛性和收敛速度,而且该算法最优解的分布具有良好的均匀性和多样性。 相似文献
5.
本文介绍了粒子群优化算法PSO中的多目标优化的粒子群算法及其应用,并将其运用在防守对方多个前锋球员的进攻威胁,以粒子群算法随机性来适应不断变化的形势。 相似文献
6.
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
7.
8.
基于量子行为的粒子群优化算法是一种随机的全局优化搜索新方法.介绍了PSO算法和QPSO算法,在对QPSO算法和基于分工策略的PSO算法分析的基础上,提出了基于分工策略的QPSO算法,然后对新算法进行实验.实验结果表明,新算法在收敛性和取得最优值方面优于基于分工策略的PSO算法. 相似文献
9.
多策略协同进化粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高粒子群优化(PSO)算法的优化性能, 提出了一种多策略协同进化PSO(MSCPSO)算法。该方法引入了多策略进化模式和多子群协同进化机制, 将整个种群划分为多个子群, 每个子群中的粒子按照不同的进化策略产生新的粒子。子群周期性地更新共享信息, 以加快算法的收敛速度。通过六个基准函数实验, 仿真结果表明, 新算法在计算精度和收敛速度方面均优于其他七种PSO算法。 相似文献
10.
《计算机应用与软件》2017,(9)
为提高解决多目标优化问题的能力,提出一种改进的多目标粒子群优化算法。该算法采用均匀随机初始化方法初始种群,采用快速支配策略选取非支配解,生成外部档案;通过比较粒子连续几代的更新情况来判断是否陷入局部最优并相应地采取不同的更新策略,同时引入变异因子对粒子进行扰动。实验结果表明,在世代距离GD(Generational Distance)和空间评价方法 SP(Spacing)性能指标上,改进之后的算法与另外几种对等算法相比,具有显著的整体优势。 相似文献
11.
为解决传统樽海鞘群算法(SSA)收敛精度低、难以跳出局部最优等问题,提出了一种多策略融合的改进樽海鞘群算法(ISSA)。首先,提出了一种新的融合中垂线算法收敛策略的追随者位置更新方法,以解决传统SSA追随者位置更新方法的不足;为提升SSA跳出局部最优的能力,提出一种基于中垂线算法收敛策略的自扰动策略。其次,通过分析传统SSA领导者位置更新策略存在的不足,提出了一种新的领导者位置更新策略,并针对SSA的固定种群顺序,提出了以适应度为指标重构樽海鞘群体排列顺序的方法以提升算法性能。最后以仿真实验对ISSA的性能进行了验证,结果表明ISSA解决了SSA收敛精度低和难以跳出局部最优的问题,提升了SSA的收敛速度和稳定性。通过与其他改进SSA的对比实验,证明了ISSA的优越性。 相似文献
12.
为解决传统万有引力搜索算法(GSA)易陷入局部最优和开发能力弱等问题,提出了一种多策略融合的改进万有引力搜索算法(MFGSA)。首先,提出动态调整引力常数G的更新策略,以增强算法的探索能力和收敛精度;其次,为保留粒子的多样性,提出了基于对称思想的粒子越界处理策略,以提高算法的收敛精度;为适应前两个策略,还引入精英思想,用最优粒子改善最差粒子位置策略,以避免算法陷入局部最优;同时,提出了自适应因子更新粒子速度和位置策略,以提高算法的收敛速度。为验证改进算法的性能,将改进算法与传统万有引力搜索算法和其他四种改进万有引力搜索算法在10个基准函数上进行了对比实验,结果表明MFGSA在收敛速度、搜索精度方面优势较大,表明MFGSA性能的优越性。 相似文献
13.
14.
为提高基于概率幅编码的量子粒子群算法的优化效率,提出了一种改进的量子粒子群优化算法。在改进的算法中,采用量子Hadamard门实现粒子位置的变异,将概率幅对换变异改进为更具柔韧性的旋转调整,有效避免了种群在搜索空间中多样性的丢失;通过分析惯性因子、自身因子和全局因子的关系,提出了一种根据粒子当前适应度自适应确定全局因子的方法。以函数极值优化问题为例,仿真结果表明改进算法的搜索能力和优化效率优于原量子粒子群算法。 相似文献
15.
针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法结构,命名为多阶段多子群粒子群算法(Multi-stage Multi-subpopulation Particle Swarm Optimization,MMPSO),该方法主要通过多子群之间阶段性的重分组策略,强化不同群体之间的信息交流,增大其搜索到全局最优解的概率,同时,为了保留粒子群算法高效优化的特点,通过分阶段搜索模式的转变,将全局最好模型收敛的快速性和局部最好模型收敛的全局最优性进行折中,确保改进后的粒子群算法拥有更强的全局搜索能力和尽量高的收敛速度。仿真实验证明,MMPSO算法相对于基本粒子群算法而言具有明显的精度优势。 相似文献
16.
袁代林 《计算机工程与应用》2015,51(5):23-26
分析了粒子群算法的惯性部分、个体认知部分和群体认知部分的作用,对粒子群算法迭代方程的各部分进行变形,获得了三种新形式的粒子群算法。用算例说明所得到的三个新的粒子群算法具有较好的优化能力。 相似文献
17.
对二进制布尔型粒子群优化算法提出改进,通过在其速度更新公式中引入扰动因子避免粒子过早的陷入局部极值,提出两种调整惯性权重和学习因子取1的概率的策略以平衡算法的收敛和发散,分别是按照粒子相似性自适应调整和线性调整,由此得到两种带扰动因子的布尔型粒子群优化算法。4个基准测试函数的对比,实验结果表明了两种改进算法的有效性和优良性能。 相似文献
18.
19.
针对单一智能优化算法求解机器人路径规划时易陷入局部误区的问题,提出改进粒子群优化算法(GB_PSO)用于机器人路径规划.该算法以粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)为主体,由于遗传算法(genetic algorithm,GA)和细菌觅食算法(bacterial foraging optimization algorithm,BFO)更新策略所受环境影响的不同,拟合两种环境参数;然后计算粒子与不同环境参数之间的相关性将粒子群划分为两类,分别通过GA的选择、交叉、变异算子和BFO的趋化操作并行加强局部优化;最后通过改进的粒子群更新公式对粒子进行更新,实现机器人全局和局部路径的优化.实验结果表明,改进粒子群优化算法进行路径规划提高了局部和整体的搜索能力,路径规划速度快且路径距离短,同时具备更强的鲁棒性. 相似文献