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为了提高传统自适应粒子群优化算法的鲁棒性,由X条件云发生器自适应调整粒子的惯性权重,提出云自适应粒子群优化算法。由于云滴具有随机性和稳定倾向性的特点,使得惯性权重既具有传统的趋向性,满足快速寻优能力,又具有随机性,有利于提高种群的多样性,提高了收敛速度。通过对求解任意函数数值积分的实验表明,该算法计算精度高、求解速度快,是求解数值积分的一种有效的方法。 相似文献
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提出了一种带有自适应变异的量子粒子群优化(AMQPSO)算法,利用粒子群的适应度方差和空间位置聚集度来发现粒子群陷入局部寻优时,对当前每个粒子经历过的最好位置进行自适应变异以实现全局寻优。通过对典型函数的测试以及与量子粒子群优化(QPSO)算法和自适应粒子群优化(AMPSO)算法的比较,说明AMQPSO算法增强了全局搜索的性能,优于其他算法。 相似文献
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针对粒子群优化算法在进化过程的后期收敛速度较慢,易陷入局部最优的缺点,对基本粒子群优化算法作了如下改进:在速度更新公式中引入非线性递减的惯性权重;改进位置更新公式;对全局极值进行自适应的变异操作。提出一种新的混合变异算子的自适应粒子群优化算法。通过与其他算法的数值实验对比,表明了该算法具有较快的收敛速度和较好的收敛精度。 相似文献
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混合变异算子的自适应粒子群优化算法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDW)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种非线性递减的惯性权重策略,使算法很快地进入局部搜索,并在算法中引入混合变异算子,克服算法易早熟收敛的缺陷。对几种典型函数的测试结果表明,本文算法的收敛速度和收敛精度都明显优于LDW算法。 相似文献
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李永新李菲菲 《计算机与数字工程》2014,(2):202-205
针对粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出一种改进的自适应多位变异粒子群优化算法.根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,在理论上保证了算法具有良好的性能.对几种典型函数的测试结果表明:该算法的全局搜索能力有了显著改善,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题. 相似文献
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为了解决粒子群种群多样性低、容易陷入局部最优的缺点,结合最优粒子和其他粒子在种群中的不同作用,给出了一种自适应变异粒子群算法。算法中最优粒子根据种群进化程度,自适应调整自身搜索邻域大小,增强种群的局部搜索能力;对非最优粒子的位置进行小概率的随机初始化,当其速度为零时,速度自适应变化,以便增强种群多样性和全局搜索能力。仿真实验中,将算法应用于6个典型复杂函数优化问题,并与其他变异粒子群算法比较,结果表明,增强种群多样性的同时提高了局部搜索能力。 相似文献
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自适应变异综合学习粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对以往粒子群优化算法多样性差且易局部收敛的不足,提出改进综合学习粒子群优化(CLPSO)算法的最小方差优先自适应变异策略,设计自适应变异综合粒子群优化(CLPSO-M)算法.多个标准测试问题的对比实验数据表明,CLPSO-M算法比CLPSO算法的全局搜索能力更强,求解效果更稳定. 相似文献
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为了克服标准量子粒子群优化(SQPSO)算法易陷入局部最优的缺点,引入变异机制,基于进化阶段的概念,提出了自适应阶段变异量子粒子群优化(APMQPSO)算法。以四种不同的变异概率减小方式阶段性地对QPSO算法中的全局最优位置进行柯西变异,形成了四个不同的APMQPSO算法。用五个典型的测试函数进行仿真实验,并将四个APMQPSO算法与SQPSO算法的实验结果进行了比较。实验结果表明,对于单峰函数优化问题,基于变异概率线性变化的APMQPSO算法较为有效;而对于多峰函数优化问题,基于变异概率非线性变化的APMQPSO算法则具有很强的优化能力。 相似文献
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由于公交客流量是公交系统发展规划的基础依据,因此提高公交客流量预测的准确性有利于城市公交的发展。利用粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法适合预测不确定因素影响系统的优势,提出用灰色变异粒子群组合预测模型来预测公交客流量,提高公交客流量预测精度,并通过实例对组合预测模型的预测精度和有效性进行了分析。结果表明,此组合预测模型的预测精度优于单一的灰色预测模型,也优于其他几种常用预测算法,能很好地预测公交客流量,为公交系统的决策规划提供了可靠的科学数据。 相似文献
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李剑 《计算机与数字工程》2009,37(7):13-16
为了提高微粒群算法优化高维目标的性能,采用了个体惯性权重自适应调整的微粒群算法,其中每个微粒拥有属于个体的惯性权重。通过对每个微粒的适应值进行评价对惯性权重动态和自适应,以加快其收敛速度并逃离局部最优。为了增强搜索性能,基于高斯变异和随机变异的变异算子被引入。该方法以及其他3种不同微粒群优化算法对4个经典函数在100、200和400维数下进行仿真的结果比较证明此算法在解决高维数目标时具有良好性能。 相似文献
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粒子群算法是一种随机全局优化算法,由于算法具有简单、易于实现、可调参数少等特点,得到了广泛的研究和应用。论文在研究标准算法原理的基础上,在算法搜索过程中引入变异算子,克服了标准算法易陷入局部极优点的不足。将改进后的算法运用常见的几个测试函数进行了寻优仿真,仿真结果验证了带变异算子的粒子群算法的可行性和有效性。 相似文献
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基于自适应变异的粒子群优化算法的车间作业调度优化及其软件实现 总被引:2,自引:0,他引:2
由于现行的遗传算法在解决车间作业调度问题时有局限性,本文将一个自适应变异的粒子优化算法应用于车间作业调度.该算法在运行的过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力.仿真实例的结果表明:该算法在解决车间作业调度问题上是可行的. 相似文献
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针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入局部最优、收敛速度过慢、精度低等问题,提出一种新的变异策略,对全局最优粒子进行逐维的重心反向学习变异.逐维变异降低了维间干扰,通过更新全局最优位置引领粒子向更好的位置飞行,同时加强了种群的多样性.仿真实验与基于柯西变异的混合粒子群算法(HPSO)及重心反向粒子群优化算法(COPSO)在9个标准测试函数上进行了对比.实验表明逐维重心反向变异算法(DCOPSO)具有较高的收敛速度及精度. 相似文献
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一种自适应柯西变异的反向学习粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统粒子群优化算法易出现早熟的问题,提出了一种自适应变异的反向学习粒子群优化算法。该算法在一般性反向学习方法的基础上,提出了自适应柯西变异策略(ACM)。采用一般性反向学习策略生成反向解,可扩大搜索空间,增强算法的全局勘探能力。为避免粒子陷入局部最优解而导致搜索停滞现象的发生,采用ACM策略对当前最优粒子进行扰动,自适应地获取变异点,在有效提高算法局部开采能力的同时,使算法能更加平稳快速地收敛到全局最优解。为进一步平衡算法的全局搜索与局部探测能力,采用非线性的自适应惯性权值。将算法在14个测试函数上与多种基于反向学习策略的PSO算法进行对比,实验结果表明提出的算法在解的精度以及收敛速度上得到了大幅度的提高。 相似文献
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一种新的混合变异粒子群算法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对基本PSO算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种新型的PSO算法——混合变异粒子群算法。在每次迭代中,符合变异条件的粒子,以多种变异函数方式进行变异,而这些变异函数被赋予了一定概率,概率的划分取决于特定的优化问题。对几种典型函数的测试结果表明:在变异函数概率分配设置合适的情况下,混合变异粒子群算法增强了全局搜索能力,提高了搜索成功率,克服了基本PSO算法易于收敛到局部最优点的缺点,也明显优于单变异粒子群算法。 相似文献