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提出一种搜索空间自适应的自适应粒子群优化算法.该算法对不同等级的粒子适应值采取不同的惯性权重,并随着算法的迭代不断缩小粒子群的搜索空间.同时,选择当前代的较优部分粒子直接进入下一代,其他粒子通过在缩小的搜索空间内随机生成,加快了种群收敛速度,同时又能使种群不断跳出局部最优解.几种典型函数的仿真实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度上均较标准粒子群优化算法和普通自适应粒子群优化算法有明显提高. 相似文献
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在后续港装载状态未知情况下,针对始发港混装bay位的排箱问题提出不出现倒箱条件下,实现bay位重心位置和横倾力矩最优的多目标优化数学模型,并通过离散粒子群算法进行求解,给出粒子位置的矩阵表达形式,并通过交叉和局部搜索策略对粒子位置进行更新.该算法简便有效,收敛速度较快,可增加种群的多样性,有效抑制早熟出现.实例结果表明,该模型和求解算法可实现多港bay位排箱优化. 相似文献
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微粒群优化(PSO)算法主要用于求解全局连续变量优化问题.利用罚函数处理离散变量,将混合离散优化问题min f(x),s.t.gk(x)≤0,k=1,2,…,l,xLi≤xi≤xUi,i=1,2,…,m,xm+j ∈Dj,Dj=(dj,1,dj,2,…,dj,qj),j=1,2,…,n转化为连续变量优化问题min F(x),s.t.xLi≤xi≤xUi,i=1,2,…,m,dj,1≤xm+j≤dj+qj,j=1,2…,n.为了解决标准PSO可能陷入局部最优解而存在早熟收敛的问题,本文构造微粒的邻域结构,利用禁忌搜索(TS)算法具有较强的"爬山"能力的特点,设计了一种兼具搜索惯性又能在搜索时跳出局部最优解转向解空间的其它区域的禁忌微粒群算法(TS一PSO).求解Rosenbrock's 测试函数和压力管设计问题的数值实验表明,该算法能较好地跳出局部最优,获得全局最优解. 相似文献
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提出了一种基于保收敛粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划策略,为移动机器人在有限时间内找到一条避开障碍物的最短路径提供了一种解决方案.首先建立环境地图模型,将连接地图中起点和终点的路径编码成粒子,然后根据障碍物位置规划出粒子的可活动区域,在此区域内产生初始种群,使粒子在受限的区域内寻找最优路径.在搜索过程中,粒子群优化算法的加速系数和惯性权重均随迭代次数自适应调节.仿真实验表明算法可在起点与终点之间找到一条简单安全的最优路径.与其他文献所提的方法进行了对比研究,结果表明本文所提算法具有更快的搜索速度和更高的搜索质量. 相似文献
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提出了粒子群算法优化增强大津法来实现气泡图像的快速准确的分割.首先介绍了阈值分割中的直方图法、经典大津法、迭代法的阈值选取原理,并利用这三种方法对垂直上升管气液两相流中稀疏上升气泡图像进行了分割,通过效果比较,并结合气泡图像的特点,提出了一种以粒子群算法优化增强大津法的图像分割法,然后利用粒子群算法的全局搜索能力改善增强大津法的阈值选取时间,求出分割阈值完成气泡的分割.实验结果表明,此方法能更准确,更快速的实现稀疏气泡的分割. 相似文献
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传统Live Wire算法易受伪轮廓干扰,并且算法执行速度较慢.针对这些问题,提出一种基于PSO的Live Wire交互式图像分割算法.算法首先构造新的代价函数,引入相邻节点间梯度幅值变化函数来减轻伪轮廓的干扰,提高了算法的分割精度;其次,为了提高算法的执行效率,应用粒子群算法求取图像中任意两点间最短路径来定位目标边界,并与经典的基于Dijkstra动态规划图搜索的Live Wire算法进行比较.实验结果表明,与传统方法相比,所提算法在分割精度和执行效率上都有很大提高. 相似文献