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基于进化粒子群优化的非线性系统辨识 总被引:1,自引:1,他引:0
为解决复杂非线性系统的辨识问题,提出了一种基于进化粒子群优化算法的非线性系统辨识方法.在标准粒子群优化算法的基础上引入一种进化策略, 增加粒子的多样性.在算法迭代寻优的过程中, 通过对群体中的粒子进行选择、变异等进化操作, 构造进化粒子群优化算法, 提高算法的全局搜索能力.将非线性系统辨识问题转化为非线性连续域优化问题, 利用进化粒子群优化算法进行并行、高效搜索, 以获得该优化问题的解.通过对多输入单输出的Wiener-Hammerstein模型进行辨识, 验证了该方法的正确性和可行性. 相似文献
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多序列比对问题的粒子群优化算法求解 总被引:2,自引:0,他引:2
文章提出了一新的算法,利用粒子群优化算法求解多序列比对的问题,这是粒子群优化算法在生物信息学方面的一个新的应用。文章从粒子群算法的原理和多序列比对问题模型入手,来提出怎样改造粒子群优化算法使其可以解决多序列比对问题,最后给出利用粒子群优化算法求解多序列比对的算法,及其测试结果。 相似文献
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混沌粒子群算法和量子粒子群算法在一定程度上改进了标准粒子群算法的搜索质量,但两者仍存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题。混沌量子粒子群算法将混沌搜索机制引入量子粒子群算法,提高了搜索效率和计算质量。用粒子群算法、混沌粒子群算法、量子粒子群算法和混沌量子粒子群算法对一平板结构进行模型修正,结果表明,混沌量子粒子群算法具有较高的搜索效率和避免陷入局部最优的能力,修正后的模型比单独采用混沌或者量子粒子群算法具有更高的修正精度。 相似文献
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混合量子粒子群算法求解车辆路径问题 总被引:1,自引:0,他引:1
黄震 《计算机工程与应用》2013,49(24):219-223
量子粒子群算法在求解车辆路径问题时一定程度上解决了基本粒子群算法收敛速度不够快的缺点,但是量子粒子群算法仍然存在容易陷入局部最优的缺点。利用混合量子粒子群算法对车辆路径问题进行求解,运用量子粒子群算法对初始粒子群的粒子进行更新,对粒子进行交叉操作,可以提高算法的全局搜索能力,进行变异操作,可以改善算法的局部搜索能力。以Matlab为工具进行仿真实验,实验结果表明改进后的算法在求解车辆路径问题时具有良好的性能,可以避免陷入局部最优,对比量子粒子群算法和遗传算法具有一定的优势。 相似文献
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粒子群优化算法(PSO)是一种典型的基于群体合作的搜索算法,针对传统粒子群优化算法在求解无人机路径规划问题时存在陷入局部最优和容易早熟收敛等问题,提出基于适应度值优劣粒子群算法的路径规划方法。改进的粒子群算法将避障和路径长度作为约束条件来建立目标函数,通过将整个种群中的粒子按照适应度值划分为两个部分,并且分别设计了划分后的两个部分的惯性权重,以此来提高算法的多样性和收敛性,从而进一步提高粒子群算法的寻优能力。通过仿真实验表明:与原粒子群算法相比,根据适应度值来调整算法惯性权重能够有效提高粒子群算法的多样性和收敛性。 相似文献
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提出了一种基于粒子进化的多粒子群优化算法。该算法采用局部版的粒子群优化方法,多个粒子群彼此独立地搜索解空间,从而增强了全局搜索能力;利用重置进化粒子位置的方法使陷入局部值的粒子摆脱局部最小,从而有效地避免了"早熟"问题,提高了算法的稳定性。对3个测试函数进行了对比实验,结果表明该算法优于标准粒子群算法。 相似文献