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为了有效延长WSN网络的生存时间,需要设计能量有效的自组织成簇机制,以适应无线传感器网络的特点。提出了一种适合无线传感器网络能量有效的成簇优化模型,并使用微粒群优化算法(PSO)对该模型进行求解。为了使微粒群算法适合于该问题的求解,设计了适合微粒群算法的微粒位置向量和速度向量的更新机制,并用罚函数法对两个主要约束进行了处理,给出了适应值函数,并通过MATLAB7.1进行了实例仿真。仿真结果表明,该优化模型是解决WSN能量问题的有效方法。 相似文献
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针对标准微粒群优化算法(PSO)在全局优化过程中容易陷入局部极值的问题,分析了标准微粒群优化算法早熟收敛的原因,提出了一种新的基于不同进化模型的双群交换技术的改进微粒群优化算法.该方法将微粒分成两个大小相同的分群,其中第一分群采用标准PSO模型进化,第二分群采用cognition only模型进化.两个分群每选代一次后,将第一分群的适应值最差的微粒与第二分群的适应值最优的微粒进行交换,以提高种群的多样性,改善算法的收敛性.与其它双群算法相比,该算法概念简单,程序实现容易.与标准微粒群优化算法相比.全局寻优能力更强,函数测试结果表明,提出的双群交换微粒群优化算法的收敛性能明显优于标准PSO算法. 相似文献
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提出了一种新的基于微粒群模型节点部署优化算法。该算法根据节点的位置信息建立节点部署优化模型,利用微粒群算法求解该优化模型,优化过程中的最优解作为节点的最终配置位置。仿真结果表明该算法有效的改善了网络的覆盖率。 相似文献
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通过引入免疫进化项,提出一个求解箱型约束优化问题的新的算法—免疫进化的微粒群算法。该算法利用8个典型的测试函数进行数值实验,且与被动聚集的微粒群算法、全局版本的微粒群算法、局部版本的微粒群算法和具有压缩因子的微粒群算法进行计算比较,计算结果表明免疫进化的微粒群算法是求解箱型约束优化问题的一个高效的算法。 相似文献
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针对模糊C-均值算法(FCM)具有局部最优问题和初值敏感性的缺陷,将微粒群优化算法应用于文本模糊聚类, 提出了基于微粒群优化算法的模糊C-均值算法PFCM.该算法首先采用实数编码方式对聚类原型进行编码,利用微粒群优化算法的全局搜索性能对初始聚类原型的选取进行指导,然后利用模糊C-均值算法进行聚类.使用算法PFCM对文本集合进行聚类实验,并用目标函数值和划分系数来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的全局收敛性和较好的聚类结果. 相似文献
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混沌微粒群优化算法是在微粒群优化算法的基础上引入混沌思想,提高算法的局部搜索能力,具有良好的性能.主要介绍微粒群算法的原理以及混沌优化思想,最后结合求解平面度误差证明混沌微粒群算法在非线性函数参数估计中的有效性及应用前景. 相似文献
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分析了邻域结构对微粒群算法的影响,针对收敛速度慢,早熟收敛等缺点,结合小世界网络的基本特性,提出了一种基于小世界邻域结构的微粒群算法。在该模型中,邻域内部的高聚集性有利于微粒的细致搜索,而邻域间少量的长程连接又能保证微粒在进化过程中更加全面、快捷地实现信息的有效共享,从而在提高收敛速度的同时防止陷入局部最优。将本模型与Gbest模型及环形结构进行比较,发现该算法不仅具有更快的收敛速度,而且能够获得更好的收敛效果。 相似文献
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为了满足电力通信网高可靠性的业务承载要求,尤其是35 kV及以下边缘接入网络,提出了一种基于粒子群的电力通信网线路优化方法。在最小建设代价的基础上,综合考虑网络的可靠性和业务分布的因素,设计了电力通信网线路优化的问题模型,最后利用粒子群进行求解。经仿真验证,该方法能在一定程度上提高规划方案的灵活性和全面性,为电力通信网提供有效的线路优化方案。 相似文献
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经典物流配送模型的目标、约束条件不够全面,在实际应用中存在一定缺陷,对此,构建了时间窗和油耗取送一体化的物流配送路径优化模型(PDVRPTF).设计了一种基于k-medoids动态聚类混合拓扑结构粒子群算法,解决了经典粒子群算法在求解此类模型时容易陷入局部最优解的问题.仿真结果表明,改进型粒子群算法能很好地跳出局部最优解,并快速收敛于全局最优解,且该算法可有效求解物流配送路径优化的问题. 相似文献
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基于粒子群优化灰色模型的电力系统负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析灰色GM(1,1)模型局限性的基础上,应用粒子群优化算法的非线性全局寻优能力来求解灰色模型参数值,提出了基于粒子群优化算法的灰色模型,并给出了负荷预测的实例.预测结果表明基于粒子群优化算法的灰色模型具有较高的预测精度和较广泛的应用范围. 相似文献
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一种改进的粒子群算法 总被引:4,自引:0,他引:4
粒子群算法是求解函数优化问题的一种新的进化算法,然而它在求解高维函数时容易陷入局部最优.为了克服这个缺点,提出了一种新的粒子群算法,算法对粒子的速度和位置更新公式进行了改进,使粒子在其最优位置的基础上进行位置更新,增强了算法的寻优能力.通过对5个基准函数的仿真实验,表明了改进算法的有效性. 相似文献
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提出一个求解无约束最优化问题的新的混合算法Hooke-Jeeves搜索法和惯性权重线性调整的局部收缩的微粒群算法的混合算法。该算法不需要计算梯度,容易应用于实际问题中。通过对微粒群算法的修正,使混合算法具有更加精确和快速的收敛性。主要目的是通过加入混合策略证明标准微粒群算法是能够被改进的。利用6个基准测试函数进行仿真计算比较,计算结果表明,新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其它的两种算法(PSO和与混沌相结合的PSO算法)。仿真结果表明,新算法是求解无约束最优化问题的一个高效的算法。 相似文献
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针对标准微粒群优化算法的惯性权重系数采用固定或线性递减的方式无法有效解决粒子陷入局部最优解的问题及可能出现的停滞现象,引入以差异性为基础的激活方法对微粒群算法进行改进.在每次迭代时算法可以动态调整惯性权重参数及粒子的活性,从而促进粒子收敛至全局最优解.对6种典型函数的实验结果表明,引入本文的激活方法后,改善了微粒群算法的开发和探索能力,并提高了其收敛速度及精度,其中以非线性惯性权值递减策略的微粒群算法最为明显. 相似文献
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基于混沌粒子群算法的车间作业调度优化 总被引:2,自引:2,他引:0
为提高车间作业调度效率,提出一种基于混沌粒子群算法的车间作业调度优化方法。首先以机器加工时间最短为优化目标,建立一个多约束的车间作业调度数学模型,然后采用粒子群算法对其进行求解,并通过采用混沌机制保持粒子多样性。仿真测试表明,混沌粒子群算法可以获得车间作业调度方案,具有一定应用价值。 相似文献