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基于混沌PSO算法的求解电力公司最优报价策略研究 总被引:1,自引:0,他引:1
电力公司报价策略是一个两层优化问题,其中第一层ISO模型是为保证社会公共效益最大化而制定的市场清除价模型,确定参与发电的电力公司;第二层是发电公司期望利润最大的模型。采用启发式算法求解简单易行,具有全局最优解,且与初始点选择无关。本文运用改进后的混沌粒子群优化算法(PSO)求解电力公司利润最大的优化问题,并与确定性方法和基本粒子群的计算结果进行了比较。此方法在IEEE30节点6机系统验证了有效性。 相似文献
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本文主要通过对标准粒子群优化算法的分析与研究,根据不同特点的粒子群进化模型,提出基于不同进化模型的粒子群改进算法,增加算法群体多样性,提高算法的全局收敛性能。最后将改进的PSO算法应用于Shearlet图像去噪研究。 相似文献
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粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)目前仍存在着早熟收敛和收敛速度较慢的难题,提出一种新的PSO改进算法.该算法利用水平集对PSO的每一代粒子按照适应度进行划分,把与目标相关的所有信息结合在一起,改变了原有的PSO进化公式,提高了算法的收敛速度;其次,对于每一代的某个个体进行变异,使其变异到粒子密度低的空间中去,从而提高了粒子的多样性,减少早熟发生的机会.实验证明,这种算法是有效的. 相似文献
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为了改进粒子群算法在求解矩阵特征值时只能根据矩阵特征值范围逐一求解特征值的现状。提出了一种改进的粒子群算法。改进的粒子群算法采用寻找到一个特征值后,适当改变适应值函数的策略,使搜索区域远离已寻找到的特征值,继续寻找其他的特征值,如此反复,直到寻找到所有的特征值为止。利用四个不同类型的矩阵求解特征值进行仿真,实验结果也验证了算法的实用性和有效性。 相似文献
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应用改进PSO算法求解待约束优化问题 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决高维复杂CO问题,可将进化算法中保持物种多样性的思想引入基本PSO算法的方法。针对基本PSO算法在迭代后期粒子活性减弱的问题,引入‘吸引’和‘扩散’两个算子,对基本PSO算法的速度更新公式进行改进和考虑固定惩罚函数无法有效引导粒子向可行解方向搜索的缺点,提出LPFM方法替代固定惩罚函数法,以有效引导粒子进入可行解域,并在迭代后期加强对粒子的约束,使其不至因违背约束所获的收益大于所受的惩罚而收敛到不可行解域。最后对改进的PSO算法进行了试验,试验结果表明改进PSO算法对解决高维复杂CO问题是有效的。 相似文献
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决策树方法是发现概念描述空间的一种特别有效的方法,是实例学习中具有代表性的学习方法,专门用于处理大量对象.如何快速建立简单可靠的决策树是一个重要的问题.文章引入PSO算法,并针对标准PSO算法易限于局部极小点的局限性,在保持了PSO算法结构简单可行特点的同时,利用惩罚函数方法,引入叉乘控制项,帮助算法摆脱局部极小点的束缚,提高了优化速度.将改进的PSO引入到决策树建树方法中,并与传统的决策树方法及使用遗传算法改进后的树进行比较,验证了其优越性. 相似文献
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针对最小权剖分(MWT)问题,本文提出用改造的粒子群(PSO)算法求解。时MWT采用矩阵编码,个体通过吸取优良品种的基因片段实现迁移,并对个体自身主动变异按一定规律接受或否定,实现全局寻优。试验结果表明该算法局很稳定收敛于最优解。 相似文献
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求解整数非线性规划结合正交杂交的离散PSO 算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对整数非线性规划问题,提出一种结合正交杂交的离散粒子群优化(PSO)算法.首先采用舍入取整方法,为了减少舍入误差,对PSO中的每个粒子到目前为止的最好位置进行随机修正,将基于正交实验设计的正交杂交算子引入离散PSO算法,以增强搜索性能;然后对PSO算法中的惯性权重和收缩因子采用动态调整策略,以提高算法的搜索效率;最后对一些不同维数的整数非线性规划问题进行数值仿真实验,实验结果表明了所提出算法的有效性. 相似文献
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Risk-Based策略是基于风险行为的代理策略。为了改善Risk-Based代理的行为,使交易价格迅速收敛于市场均衡价格,提高市场效率,提出利用粒子群优化算法演化Risk-Based策略参数。首先分析了影响Risk-Based代理行为的关键参数;之后提出了改进的粒子群优化算法演化Risk-Based策略关键参数的模型。最后,在基于市场控制的模拟系统中采用连续双向拍卖机制对演化Risk-Based策略进行了实验评价,结果表明演化后的Risk-Based策略比演化前的策略更为优秀。 相似文献
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基于N维向量空间的数学表示,对标准PSO算法中速度和位置更新公式的符号及操作符进行了广义定义,进而提出了一种改进PSO算法;并将改进PSO算法应用于更具现实意义项目调度问题的求解。大量实验结果表明,该算法能有效求解的同时,其运行效率和解的性能也都优于相关算法。 相似文献
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在分析粒子群优化算法(PSO)和采用捕鱼策略的优化方法(FSOA)存在不足的基础上,提出一种将PSO融入捕鱼策略中的优化算法。该算法要求渔夫在打渔活动中采用灵活机动的多点随机抛投鱼网策略。将该优化算法用于解决三个典型的带约束的函数优化问题,优化实验仿真结果表明,该方法具有收敛速度快、优化精度高、稳定性好的特点,具有较好的全局寻优能力。 相似文献
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简化的粒子群优化快速KNN分类算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种有效的k近邻分类文本分类算法,即SPSOKNN算法,该算法利用粒子群优化方法的随机搜索能力在训练集中随机搜索.在搜索k近邻的过程中,粒子群跳跃式移动,掠过大量不可能成为k近邻的文档向量,并且去除了粒子群进化过程中粒子速度的影响,从而可以更快速地找到测试样本的k个近邻.通过验证算法的有效性表明,在查找k近邻相同时,SPOSKNN算法的分类精度高于基本KNN算法。 相似文献
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针对微生物连续发酵生产1,3-丙二醇动力学模型,以稳态时刻1,3-丙二醇的浓度最大化为目标函数,建立以注入甘油浓度和稀释速率为优化变量的优化模型。证明了该模型最优解的存在性。进一步,构造了改进的粒子群优化算法求解此优化模型。数值结果表明稳态时刻1,3-丙二醇的浓度比已有结果有显著提高。 相似文献
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针对模糊聚类算法中存在的对初始值敏感、易陷入局部最优等问题,提出了一种融合粒子群算法和混合蛙跳算法的模糊C-均值聚算法。通过设计了一种新颖的搜索粒度系数,充分利用粒子群算法收敛速度快、局部搜索能力强的优点与混合蛙跳算法全局寻优能力强、跳出局部最优能力好的特点,同时对SFLA中更新算法进行了改进。实验结果表明,该算法提高了模糊聚类算法的搜索能力和聚类效果,在全局寻优能力、跳出局部最优能力、收敛速度等方面具有优势。 相似文献