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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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针对柴油生产过程中的加氢精制与调合优化问题,建立加工和库存成本优化模型,采用改进粒子群算法进行计算。通过对某炼油厂一个月的柴油生产数据进行测试,结果表明该算法有较好的应用效果,对柴油排产有一定的指导作用。 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:28,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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基于混合粒子群优化算法的聚类分析 总被引:3,自引:0,他引:3
针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法.新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃逸算子.仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度. 相似文献
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相关性粒子群优化模型 总被引:2,自引:0,他引:2
在粒子群优化算法中,粒子如何合理地利用自身经验信息和群体共享信息的问题一直未能有效解决.针对这一问题,基于认知论的观点,对速度更新公式中的随机因子进行了分析,建立了粒子对自身经验信息和群体共享信息认知的内在联系,提出了相关性粒子群优化模型.该模型采用Copula函数去刻画随机因子间的相关结构,而不同的相关结构和相关性程度反映了粒子对自身经验信息和群体共享信息的利用策略的差异,同时给出了基于Gaussian Copula的相关性粒子群优化模型的实现方法.理论上给出了随机因子间相关程度与群体多样性的关系式,表明了当随机因子间正线性相关时有利于维持群体的多样性.证明了随机因子间相关程度与算法收敛性的关系,同时给出了相关性粒子群优化模型的收敛条件.仿真实验结果表明,随机因子间相关程度的水平设置对模型的优化性能有非常显著的影响,当粒子的自身经验信息和群体共享信息被同等利用时,模型表现出优良的整体性能. 相似文献
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李剑 《计算机与数字工程》2009,37(11):21-24,67
采用借鉴遗传算法的编码、交叉和变异操作的遗传微粒群算法对带车辆能力约束的车辆路径优化问题进行求解。设计了符合微粒群算法进化机制的变异算子和改进顺序交叉算子以满足遗传微粒群算法中三条染色体交叉与变异的需要。对多个基准测试实例仿真计算表明算法有效且具有收敛速度快和精度高的优点。 相似文献
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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
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标准微粒群算法的种群多样性随进化变差是造成陷于局部最优的主要原因,本文提出了一种多样性监控的免疫微粒群算法.利用多样性函数对种群的多样性进行监控,并在多样性下降到一定程度时,引入免疫机制中的克隆选择算子和免疫记忆特性来对粒子进行更新,从而有效地克服了微粒群算法易陷于局部最优以及对多峰值函数搜索效果不佳的缺点.用经典benchmark测试函数对算法进行仿真实验,实验结果表明该算法比标准微粒群算法有着更好的收敛性能. 相似文献