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一种适于求解离散问题的二进制粒子群优化算法è 总被引:5,自引:1,他引:4
分析了二进制粒子群优化算法(BPSO)的缺陷.为克服此缺陷提出了"粒子位置的双重结构编码"的概念,以此为基础给出一种新的二进制粒子群优化算法--具有双重结构编码的二进制粒子群优化算法(简称DS_BPSO).DS_BPSO算法既保留了PSO的优点,又非常适用于求解离散优化问题.对随机3-SAT测试实例的数值计算表明:该算法的性能远远超过BPSO算法. 相似文献
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针对协同微粒群优化存在的停滞现象,提出了一种新的基于粒子空间扩展的协同微粒群优化算法。该算法通过引入粒子半径来确定粒子间是否发生相互碰撞,如果两个粒子一旦发生碰撞,则按预先设定的位置更新公式跳出原来的位置,从而避免陷入停滞状态。对三个典型函数的测试结果表明,新算法不仅能够有效地克服了停滞现象,而且显著提高了搜索更优解的能力和鲁棒性。 相似文献
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一种基于粒子群优化的多目标优化算法 总被引:5,自引:2,他引:5
论文提出了一种基于粒子群的多目标优化算法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优值和局部最优值,用存储池保存搜索过程中发现的非支配解;采用聚类算法裁剪非支配解,以保持解的分布性能;采用动态惯性权重法来平衡粒子群对解空间的局部搜索和全局搜索,以提高算法的全局收敛性能。实验结果表明,论文算法是有效的,能有效的求解多种多目标优化问题。 相似文献
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一种自适应扩展粒子群优化算法 总被引:9,自引:1,他引:9
高鹰 《计算机工程与应用》2006,42(15):12-15
在粒子群优化算法的基础上,首先把粒子群优化算法的速度更新式中的个体最优位置用粒子群中所有个体最优位置的平均值代替,得到扩展粒子群优化算法;然后,建立了加速系数和粒子群中所有粒子的平均适应度与整体最优位置适应度之差的一种非线性函数关系,得到自适应加速系数扩展粒子群优化算法。由于新的算法利用了所有个体最优粒子的信息,并在进化过程中通过建立的非线性时变加速系数自适应地调整“认知”部分和“社会”部分对粒子的影响,从而提高了算法的收敛速度和精度。4个基准测试函数的对比实验结果说明自适应扩展粒子群优化算法的有效性和优良性能。 相似文献
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随机优化的PSO只利用了进化过程中的上一时刻t的速度v(t)和位置x(t)信息,以及个体最优值Pi和群体最优值Pg,缺乏对待优化目标函数特征的充分认识,导致了后期进化过程的长期停滞现象。PSO在长期进化过程中,尤其是在经历了大量函数评估次数的进化后期,待优化的目标函数的性态特征可以从进化迭代过程信息中得到了解。通过采集学习PSO进化过程中的目标函数的解分布特征信息,使PSO可以利用这些特征信息来控制部分粒子的重新初始化过程和交叉选择过程,以及在参数选择中平衡探索模式和开采模式。实验结果表明,利用了进化过程信息的PSO可以增加种群的多样性,从而获得更高的优化精度和更少的期望迭代次数,虽然其轻微地增加了进化过程特征采集的时间和空间复杂性。 相似文献
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为了保持粒子种群的多样性而避免发生“早熟”的问题,提出一种基于差异演化变异的粒子群优化算法(PSO),该方法通过粒子聚集性判断如果粒子群中的粒子过于聚集,则使用差异演化算法对PSO算法中各个粒子的自身历史最佳位置进行变异,以实现保持粒子群种群多样性的目的。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较,结果表明:所改进的粒子群优化算法比标准粒子群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。 相似文献
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以保证全局收敛的随机微粒群算法为基础,文章提出了一种双群体随机微粒群算法——DB-SPSO。该方法采用两个群体同时进化,一个群体在进化过程中所出现的停止微粒由另一群体的微粒来代替,并和此群体中其余的微粒一起继续进化。通过对此算法的参数适用范围及收敛率进行讨论,给出了此算法的适用范围。其仿真结果表明:对于单峰函数和多峰函数,此算法都能够取得较好的优化效果。 相似文献
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双中心粒子群优化算法 总被引:6,自引:0,他引:6
粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,由于其原理简单、参数少、效果好等优点已经广泛应用于求解各类复杂优化问题.而影响该算法收敛速度和精度的2个主要因素是粒子个体极值与全局极值的更新方式.通过分析粒子的飞行轨迹和引入广义中心粒子和狭义中心粒子,提出双中心粒子群优化(double center particle swarm optimization, DCPSO)算法,在不增加算法复杂度条件下对粒子的个体极值和全局极值更新方式进行更新,从而改善了算法的收敛速度和精度.采用Rosenbrock和Rastrigrin等6个经典测试函数,按照固定迭达次数和固定时间长度运行2种方式进行测试,验证了新算法的可行性和有效性. 相似文献
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动态优化环境下的群核进化粒子群优化方法 总被引:9,自引:1,他引:8
粒子群优化方法是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种基于群体智能(swarm intelligence)的进化计算技术.定义了“群核”(swarm-core)的概念,并在此基础上,提出了基于群核进化的粒子群优化方法(swarm-core evolutionary particle swarm optimization, SCEPSO),在SCEPSO方法中,为增强群体的优化能力,把群体分成了3个子群体,并且每个子群体有各自不同的“分工”.同时研究了SCEPSO方法对连续变化的最优点的动态跟踪能力,在3种动态优化模型下进行了实验.实验结果表明,与传统PSO方法相比,SCEPSO方法能够可靠并精确地跟踪连续变化的全局最优解. 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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群核进化粒子群优化方法 总被引:4,自引:3,他引:1
粒子群优化方法(PSO Particle Swarm Optimization)是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的进化计算技术,并成功应用于各类优化问题。其基本思想源于对鸟群捕食等群体行为的研究。本文对标准PSO方法进行了分析,给出了“群核”(Swarm-Core)的概念,并在此基础上,提出了群核进化粒子群优化方法(Swarm-Core Evolutionary Particle Swarm Optimization,SCEPSO),同时把该方法与其它版本PSO方法进行了比较。试验结果表明:在相同环境下,SCEPSO方法能较好地克服传统PSO方法中的不足,测试结果较其它几个版本的PSO方法有很大提高,是非常有效的。 相似文献
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针对粒子出界问题对微粒群优化算法收敛性能产生的不利影响,本文提出一种搜索空间边界连接的边界处理算法。该算法首先将搜索空间每一维的上下边界连接,形成一个逻辑上闭合的搜索空间,然后通过调整该空间中粒子位置的更新策略以及粒子速度更新公式中个体认知和社会认知差分向量的计算方法,消除了边界对飞行粒子的不利影响,使粒子在可行解空间中能够更加高效且均匀地搜索。实验结果表明,无论全局最优解位于搜索空间的边界区域还是中心区域,本文方法的全局搜索性能均优于现有的粒子边界处理方法。 相似文献
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ZHANG Jie 《数字社区&智能家居》2008,(33)
围绕微粒群(PSO)算法的原理、特点、改进、应用等方面进行全面综述,并对其在理论研究和技术应用两方面的研究现状和未来的发展方向进行综述。 相似文献
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针对未知环境中无人机可视图有限的路径规划问题,提出了一种基于凸优化的粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)进行路径点选取。在迭代寻优过程中以凸优化求解出的轨迹、避障以及到达终点距离等为元素设计粒子群的适应度函数,在获得最优路径点后再将路径点之间的轨迹显示出来。将所得轨迹作为同时定位与地图创建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)的一部分来建立更加可信的环境地图。理论分析和实验仿真结果表明,与其他智能算法以及基于采样的路径规划算法相比,基于凸优化的粒子群算法可以有效地提高路径规划的效率以及减少规划路径的长度。 相似文献