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1.
已有的混沌粒子群算法多使用Logistic混沌映射,但Logistic混沌映射产生的混沌序列不够均匀,影响了混沌粒子群算法的性能。提出在混沌粒子群算法中引入均匀性更好的An混沌映射,利用An混沌映射初始化粒子群的位置和速度,并通过适应度方差的变化来自适应控制部分粒子进行混沌更新,来改善混沌粒子群算法的性能。数值仿真的结果表明,改进算法的收敛性和全局搜索能力都有所提高,能有效避免早熟收敛。 相似文献
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为避免粒子群算法后期出现早熟收敛,提出一种基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法。将混沌变量嵌入到标准粒子群算法中,且对参数进行自适应调整。算法采用Tent映射生成的混沌序列来取代基本粒子群算法中的随机数,充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性;惯性权重和学习因子采用非线性的自适应调整策略;建立平均粒距与适应度方差相结合的早熟收敛判断机制,并且以混沌搜索的方式来跳出局部最优。测试函数仿真结果表明,该算法具有良好的全局搜索能力,寻优精度较高,鲁棒性好。 相似文献
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针对基本粒子群优化算法稳定性较差和易陷入局部收敛的缺点,提出了一种基于群体适应度方差的自适应粒子群优化算法。一方面,在可行域中采用混沌初始化生成均匀分布的粒群,提高了初始解的质量;另一方面,构造了基于群体适应度方差的惯性权重的自适应变换公式,增强了算法跳出局部最优解的能力。仿真实验结果表明了该算法的可行性和有效性。 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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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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针对传统粒子群优化(PSO)算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点,引入混沌算法和云模型算法对PSO算法的进化机制进行优化,提出混沌云模型粒子群优化(CCMPSO)算法。在算法处于收敛状态时将粒子分为优秀粒子和普通粒子,应用云模型算法和优秀粒子对收敛区域局部求精,发掘全局最优位置;应用混沌算法和普通粒子对收敛区域以外空间进行全局寻优,探索全局最优位置。应用特征根法对CCMPSO算法的收敛性进行分析,并通过仿真实验证明,CCMPSO算法的寻优性能优于其他常用PSO算法。 相似文献
8.
基于粒子群优化算法的系统可靠性优化 总被引:1,自引:0,他引:1
刘家骏 《计算机与数字工程》2012,40(4):6-7,14
系统可靠性优化问题是典型的NP难题,建立了可靠性冗余优化模型,采用粒子群优化算法对其进行求解。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明了算法对求解可靠性优化问题的可行性和有效性。 相似文献
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提出了随机粒子群优化算法(rPSO),并将其与标准PSO纳入到文化算法(CA)框架中,建立了基于文化框架的随机粒子群优化算法(CA-rPSO)。该算法以rPSO作为信念空间的进化算法,以PSO作为群体空间的进化算法,形成了两者独立并行进化的"双演化双促进"机制。选取5个测试函数进行了仿真实验分析并与其他算法进行了比较,结果表明CA-rPSO的寻优性能得到显著提高,且算法简单、易于实现。 相似文献
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基于混合粒子群算法的网格任务调度 总被引:1,自引:0,他引:1
减少分布式程序的执行时间是网格调度系统需要解决的重要问题。因分布式程序常建模为DAG图,故该问题又称异构DAG调度问题。在研究网格环境下的任务调度的基础上,提出了一种用于解决DAG任务调度问题的通用混合粒子群优化算法(Common Hybrid Particle Swarm Optimization),简称为CHPSO。该算法将问题的解(粒子)表示为任务的调度优先权向量,采用混合粒子群优化算法探索解空间。实验结果表明,在求解不含孤立点的单个DAG调度问题时,该算法所得解的调度长度仅为HEFT的90%~92%,求解质量与PSGA相当;在多张DAG图(含孤立节点)并发执行的网格环境中,该算法的调度性能明显优于PSGA及文中列出的其它演化计算方法。 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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标准粒子群算法在求解多维多峰函数问题时,存在局部寻优精度不高、全局寻优能力不强和收敛速度慢的缺点,为此提出一种基于适应值分析的智能粒子群算法。该算法引入“局部适应值参数”、“全局适应值参数”和“坐标轮换法”思想,经过对3个多维多峰函数的测试,表明该算法兼顾了局部和全局搜索,并拥有较快的收敛速度。 相似文献
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基于改进粒子群算法的离子膜车间调度问题研究 总被引:5,自引:0,他引:5
针对某电化厂离子膜车间的调度问题,以产值最大化为目标函数,建立具有中间存储的连续和批处理过程相结合的多产品多批次调度模型.提出一种改进的粒子群算法(IPSO),加入自适应混沌变异操作,在加强算法局部搜索能力的同时保证搜索过程中种群的多样性,并利用IPSO对建立的模型进行求解.仿真结果表明了模型和算法的有效性,在满足计划的前提下,获得了满意的日生产总值. 相似文献