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借鉴免疫算法基于浓度和适应度的抗体更新策略,提出一种改进微粒群局部搜索能力的免疫微粒群算法,并对其进行收敛性分析。该算法在满足收敛性的条件下,根据微粒浓度和适应度动态调整加速因子,保证了群的多样性和持续搜索能力。在与遗传算法、免疫遗传算法、基本微粒群等算法的仿真比较试验中,该算法不仅搜索到了最好的近优解,而且收敛速度最快。在无人潜水器仿真平台上的控制试验表明,基于免疫微粒群算法的控制器性能良好,具有较强的抗海流干扰能力。仿真结果证明了该算法的可行性。 相似文献
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针对微粒群算法在搜索过程中粒子容易失去多样性而陷入局部最优且搜索速度较慢的缺陷,提出了一种基于高斯分布和模拟退火算法的免疫微粒群算法,该算法借助高斯分布和模拟退火的有关机理,分别进行免疫接种和免疫选择的操作。使用常用的基准函数对算法进行了仿真验证工作,通过与全局微粒群优化算法、变惯性权值微粒群优化算法的对比表明,免疫微粒群优化算法(IPSO)在搜索速度和全局寻优方面具有一定的优势。 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
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为克服基本微粒群算法的早熟问题,借鉴多子种群和自适应的思想,提出了基于两层模型的多子种群自适应多态杂交微粒群免疫算法.该算法首先通过对若干个子种群进行低层自适应多态杂交微粒群操作,改善了子种群的多样性,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象;然后通过高层免疫克隆选择操作,显著地提高了全局寻优能力,进一步提高了收敛精度.针对函数优化的仿真结果表明:与其他改进微粒群算法相比,该算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度,尤其适合高维及多模态优化问题的求解. 相似文献
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报告了MANET网络结构、应用特点以及在路由选择、传输性能自适应方面的现状.针对目前MANET网络节点的智能化程度不高,网络节点及其通信路由的性能参数不能随通信条件适时优化的实际问题,运用状态感知路由选择与免疫微粒群优化算法原理,提出了人工智能与MANET相结合的智能MANET网络结构,论述了智能MANET网络中基于状态感知和免疫微粒群优化算法的路由选择、切换与性能适时优化方法.仿真实验结果表明,该方法的收敛速度与优化质量均优于其它算法. 相似文献
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本文提出了一种微粒群算法与模拟退火算法相结合的混合优化方法,该方法在群体进化的每一代中,首先通过微粒群算法的进化方法来控制微粒的飞行方向,然后利用模拟退火算法来拓展其搜索领域。这样既可以利用微粒群算法的收敛快速性,又可以利用模拟退火算法的全局收敛性。本文还证明了该混合优化方法依概率1收敛于全局最优解。仿
真结果表明,在搜索空间维数增大时,该方法的全局收敛性明显优于基本微粒群算法。 相似文献
真结果表明,在搜索空间维数增大时,该方法的全局收敛性明显优于基本微粒群算法。 相似文献
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传统粒子群优化算法在解决组合优化问题上具有一定的局限性,通过分析其优化机理,对迭代公式加以改进,提出了改进微粒群算法。算法中,利用遗传算法的交叉思想来完成粒子间的信息交换,以期达到粒子更新。粒子进化过程中,为保留群体中的优秀粒子,使用了加速度这一优化算子。为避免粒子陷入局部搜索,迭代过程中使用免疫算法来动态评价微粒群体。通过大量实验仿真,算法可以有效求解作业车间调度问题,验证了算法的合理性。 相似文献
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基于免疫粒子群算法的多用户检测技术研究 总被引:1,自引:1,他引:0
将免疫系统的免疫机制引入到粒子群优化算法的设计中,模拟免疫系统、群集智能和神经网络的信息处理机制,提出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群算法结合了粒子群的近似全局优化能力和由Hopfield神经网络构成的免疫系统的快速信息处理机制,加快了算法的收敛速度,并提高了粒子群算法的全局收敛能力。然后利用此算法对CDMA系统的多用户检测性能改进问题进行实验研究,证明了本文的方法有较快的收敛速度,并且无论是抗多址干扰能力还是抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器。 相似文献
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针对粒子群算法解决建造项目中的无人机三维路径规划问题时,易陷入局部最优问题,提出了一种混合惯性牵引力的粒子群优化算法。通过在初始阶段起始点与目标点位置关系,引入自适应初始化机制,对粒子群的初始种群进行优化;采用线性递减的惯性权重方式,加强算法前期的全局搜索与后期的局部搜索性能;借助万有引力思想在速度更新中引入加速度,加强搜索的性能。采用有无自适应初始化机制的改进算法进行对比试验,结果验证了该机制更有利于提高算法的求解质量;通过IPSO算法、IHPSO算法与改进算法进行仿真实验,结果表明改进算法所的求解质量上更好,稳定性相对于IPSO较好69.75%,相对于IHPSO较好17.41%。 相似文献
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针对标准粒子群算法寻优精度不高、易出现早熟收敛等缺陷,提出一种自适应混沌移民变异粒子群算法IPSO。该算法通过引入基因距离来反映粒子间合作与竞争的隐性知识,使粒子种群的多样性得到量化,采取自适应混沌移民变异策略对陷入聚集区域的粒子进行处理,使之获得继续搜索的能力,从而防止算法过早陷入局部最优。仿真结果表明,IPSO算法在PID控制器参数寻优问题上具有遗传算法和标准粒子群算法无法比拟的优势。 相似文献
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序列的多重比对是生物序列分析研究中的一个重要内容.基于免疫系统的疫苗接种和受体编辑模型,结合粒子群优化方法提出了一种免疫粒子群优化算法,将该算法用于隐马尔可夫模型的学习过程,进而构建了一种基于隐马尔可夫模型和免疫粒子群优化的多序列比对算法,从BAliBASE比对数据库中选取了一些比对例子进行了模拟计算,并与Baum-Welch算法进行了比较.结果表明,所提出的方法不仅提高了比对的准确程度,而且缩减了比对所花费的时间。 相似文献
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Particle swarm optimization (PSO) algorithm is one of the most effective and popular swarm intelligence algorithms. In this paper, based on comparative judgment, an improved particle swarm optimization (IPSO) is proposed. Firstly, a new search equation is developed by considering individual experience, social experience and the integration of individual and social experience, which can be used to improve the convergence speed of the algorithm. Secondly, in order to avoid falling into a local optima, a location abandoned mechanism is proposed; meanwhile, a new equation to generate a new position for the corresponding particle is proposed. The experimental results show that IPSO algorithm has excellent solution quality and convergence characteristic comparing to basic PSO algorithm and performs better than some state-of-the-art algorithms on almost all tested functions. 相似文献
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The flowshop scheduling problem has been widely studied and many techniques have been applied to it, but few algorithms based on particle swarm optimization (PSO) have been proposed to solve it. In this paper, an improved PSO algorithm (IPSO) based on the “alldifferent” constraint is proposed to solve the flow shop scheduling problem with the objective of minimizing makespan. It combines the particle swarm optimization algorithm with genetic operators together effectively. When a particle is going to stagnate, the mutation operator is used to search its neighborhood. The proposed algorithm is tested on different scale benchmarks and compared with the recently proposed efficient algorithms. The results show that the proposed IPSO algorithm is more effective and better than the other compared algorithms. It can be used to solve large scale flow shop scheduling problem effectively. 相似文献