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基于模拟退火粒子群算法的AHP排序权值计算 总被引:1,自引:0,他引:1
层次分析法( AHP)中根据判断矩阵求解排序权重问题本质上为一个使一致性指标最小化的优化问题.针对现有解决方法中的不足,提出一种结合粒子群和模拟退火原理,并且根据AHP的特点引入特征粒子来求解判断矩阵排序权重的算法,同时,针对一致性不满足条件的矩阵或者残缺矩阵,在一致性指标中引入可信度参数,使算法能够动态修正不一致判断矩阵或者残缺矩阵,应用的范围更加广泛.文中对判断矩阵求解排序权重以及一致性检验、模拟退火粒子群算法解决AHP排序问题进行了介绍,并给出了实验数据以及分析.实例结果表明,算法可行且有效,计算结果精度高,稳定性好. 相似文献
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模糊离散粒子群优化算法求解旅行商问题 总被引:15,自引:0,他引:15
粒子群优化算法已经成功地应用于求解连续域问题,但是对于离散域问题特别是路由问题的求解研究还很少.本文提出了一种改进的粒子群优化算法,用于求解旅行商问题.采用模糊矩阵来表示粒子的位置和速度,并重新定义其更新公式,最后对TSPLIB中的具体算例进行测试,实验结果表明该算法能够得到较好的结果. 相似文献
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提出一种基于模糊C-均值算法和粒子群优化算法的混合聚类算法,该算法利用粒子群优化算法全局寻优的特点,有效地克服了模糊C-均值算法对初始值敏感、易陷入局部最优的缺点.实验表明,该算法具备良好的聚类效果. 相似文献
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对改进后的Lucene网页排序算法中考虑的几个因素,用模糊层次分析法的方法对这些因素的权重进行确定,并运用算例对其过程进行说明,使权重向量的确定更有说服力。 相似文献
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为解决粒子群优化中惯性权重的调整机制在具体优化问题中的自适应问题,本文建立了一种全新的基于模糊文化算法的自适应粒子群优化算法;利用模糊规则表示个体粒子在演化过程中获取的经验,经验共享形成群体文化,并利用遗传算法来实现文化的进化;通过信念空间中以模糊规则表示的知识建立模糊系统来逼近与实际问题相适应的惯性权
权重控制器。在测试函数集上的仿真实验对比结果证明,该算法相对于现有算法有优势。 相似文献
权重控制器。在测试函数集上的仿真实验对比结果证明,该算法相对于现有算法有优势。 相似文献
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系统评价是系统工程理论和实践研究中的热点和难点,修正矩阵的层次分析法(CAHP)是系统评价的主要方法之一,是高维多约束的非线性优化问题。在粒子群算法的基础上,设计了节点度不为0的WS型小世界网络作为粒子的邻居结构,自适应调整种群密度,提高种群多样性,引入了边界修正策略防止粒子陷入边界局部最优解,构成了修正AHP中判断矩阵一致性的粒子群优化算法。拓展了粒子群优化算法的应用领域,同时也为系统评价中非线性优化问题的求解提供了一种新途径。通过对某区域湖泊水资源可持续利用系统实例分析表明,计算结果稳定、精度高。 相似文献
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提出一种基于动态层次分析的自适应多目标粒子群优化算法,利用模糊一致矩阵层次分析法选取全局最优粒子,保证进化方向的合理性和客观性。在进化过程中对种群状态进行客观度量,自适应更新种群的权重和学习因子等重要参数,使种群进化具有自我调节能力。将提出的算法分别应用于标准多目标测试函数、PID控制器参数优化和甲醇转化烃类物质的工业过程模型辨识中,通过与其他算法的对比说明了所提出算法的有效性和可行性。 相似文献
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针对细菌觅食算法在优化过程中环境感知能力较弱且容易陷入局部极值的缺陷,将梯度粒子群算法的基本思想引入细菌觅食算法中,改进原算法的收敛速度和收敛能力,并据此提出了基于梯度粒子群算法的细菌觅食算法GPSO-BFA。该算法既利用了细菌觅食算法出色的全局搜索能力,又借助梯度粒子群算法的快速局部寻优能力,很好地将两者的优势结合在一起。基于六个高维Benchmark函数的实验结果显示,该算法在收敛速度和精度方面都优于其他四种细菌觅食算法。 相似文献
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模糊K-Prototypes(FKP)算法能够对包含数值属性和分类属性相混合的数据集进行有效聚类,但是存在对初始值敏感、容易陷入局部极小值的问题.为了克服该缺点,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法和FKP算法的混合聚类算法,先利用PSO算法确定FKP的初始聚类中心,再将PSO聚类结果作为后续FKP算法的初始值.实验结果表明,新算法具有良好的收敛性和稳定性,聚类效果优于单一使用FKP算法. 相似文献
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基于粒子群优化算法的多交叉口信号配时* 总被引:3,自引:1,他引:3
以城市道路多个单点信号控制交叉口组成的绿波系统为研究对象,对绿波系统的交叉口信号配时优化进行研究。通过对路段和干线机动车流进行协调控制设计,以西安市某两相邻交叉口晚高峰时段各进口道的交通量、通行能力、饱和流量以及各交叉口进口道的实际车均延误时间为约束,确定各交叉口的信号周期及各相位有效绿灯时长,使得干线延误量最小。设计了PSO算法的编码方式,分别采用PSO算法、灾变PSO算法和二阶振荡PSO算法对多交叉口交通信号配时进行优化计算。仿真实验表明,二阶振荡PSO算法在该实例中表现最优。 相似文献
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自适应变异粒子群算法具备了基本粒子群算法和遗传算法优点,用此算法寻找BP网络较好的网络权值和阈值,使得BP网络的全局误差最小化,不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限,而且模型的精度高。仿真实验结果表明,本算法与传统的分类方法相比,具有更高的正确率.验证了自适应变异粒子群算法优化BP神经网络是一种有效的分类方法。 相似文献
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王冬菊 《数字社区&智能家居》2007,1(2):1027-1027,1030
粒子群算法原理简单,易于实现,是进化算法中优化效率很高的算法。针对确定环境下的问题优化,提出采用粒子群算法对其进行优化求解。通过对确定性环境下的Benchmark函数的算法仿真研究,表明粒子群算法在确定性问题优化中具有快速收敛性和精确性的特点。 相似文献
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