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为了提高基本PSO算法搜索性能和个体寻优能力,加快收敛速度,提出一种新的云自适应粒子群优化算法(CPSO)。此算法利用云滴具有随机性、稳定倾向性等特点,结合不同粒子与全局最优点的距离动态变化的性质,提出云自适应调整算法用于计算惯性权重,并对新算法进行了描述。通过典型函数优化实验表明,该算法较基本PSO明显提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。 相似文献
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张锦华 《计算机工程与应用》2012,48(5):29-31
为了提高粒子群算法的寻优速度和精度,提出一种改进的云自适应粒子群算法(MCAPSO)。算法中根据粒子适应度值把种群分为三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略和进化策略,普通子群粒子采用云自适应惯性权重,有效地调整了算法的全局与局部搜索能力。选取了五个基准函数进行测试,与其他PSO算法作了比较。仿真结果表明该方法是有效的。 相似文献
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提出了一种融合梯度搜索法、繁殖法并结合前[N]个粒子历史最优位置的改进自适应粒子群优化算法。算法选用混沌惯性权重,每个粒子速度和位置的更新不仅考虑自身历史最优和全局最优位置,还受其他粒子历史最优位置的影响,且其影响程度的权重随迭代次数自适应变化;同时粒子位置随迭代次数以线性递增的概率进行负梯度方向更新;当粒子更新停滞时,对可能处于局部最优位置的部分粒子进行杂交。仿真实验结果表明,该算法比其他相关算法具有更好的收敛速度和收敛精度。 相似文献
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《自动化仪表》2017,(7)
脱硝反应器入口NO_X浓度的及时、准确测量,对精确调节喷氨量、控制氮氧化物的排放至关重要。针对NO_X气体分析仪测量存在的精度差、滞后性等问题,基于传统云理论,并结合径向基函数(RBF)神经网络,提出了改进的云自适应粒子算法(CPSO)-RBF神经网络的测量模型。利用云模型理论中云滴具有随机性、稳定倾向性等特点,提出了一种新型分段式自适应调整粒子群惯性权重算法。利用此优化算法,对神经网络参数进行优化,提高了测量模型的精度。将该模型应用于SCR反应器入口的NO_X含量测量中,实例仿真表明,改进算法优化的神经网络模型具有较高的精度,为反应器入口NO_X含量的实时、准确测量提供了一定的理论依据,也为实际生产过程中NO_X的测量与控制提供了一定的参考。 相似文献
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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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标准粒子群算法易陷入局部最优值。根据粒子群算法中的不确定性因素,提出自适应模糊的粒子群优化算法(AFPSO)。在该算法中,对惯性权值和位置更新采用模糊控制,用所有粒子的个体最优的加权平均替代全局最优值,增强了粒子之间相互学习的能力。仿真实验表明,AFPSO算法简单,可灵活地调节全局搜索和局部搜索能力,与已有相关算法比较,较好地解决了粒子群早熟问题,并提高了搜索精度。 相似文献
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针对基本粒子群优化(PSO)算法早熟收敛、易陷入局部极值的缺陷,提出自适应任务分配的粒子群优化算法。该算法根据粒子的多样性动态分配粒子任务,把种群粒子分为开发和探索两种类型,分别采用全局模型和动态邻域局部模型执行开发和探索任务以平衡算法的全局和局部搜索能力,维持种群多样性。动态邻域模型扩大了解的搜索空间,能有效抑制早熟停滞现象,采用高斯扰动对处于停滞状态的精英粒子进行学习,协助精英粒子跳出局部最优,进入解空间的其他区域继续进行搜索。针对6个标准复合测试函数进行实验,结果表明所提算法具有更强的全局搜索能力,求解精度更高。 相似文献
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改进的粒子群优化算法 总被引:2,自引:2,他引:2
为改善基本粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度,基于经典PSO方法和量子理论基础之上,提出了一种改进的基于量子行为的PSO算法--cQPSO算法.新算法中,采用全同粒子系更新粒子位置,并引用混沌思想,对每个粒子进行混沌搜索,试图改善粒子的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度.对经典函数的测试计算表明,改进算法的性能优于经典的PSO算法、基于量子行为的PSO算法. 相似文献
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针对基本粒子群优化算法(PSO)易陷入局部极值点,进化后期收敛慢,精度较差等缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法用一种无约束条件的随机变异操作代替速度公式中的惯性部分,并且使邻居最优粒子有条件地对粒子行为产生影响,提高了粒子间的多样性差异,从而改善了算法能力.通过与其它算法的对比实验表明,该算法能够有效地进行全局和局部搜索,在收敛速度和收敛精度上都有显著提高. 相似文献
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改进的粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
将基本粒子群算法粒子行为基于个体极值点和全局极值点变化为基于个体极值中心,并且按一定概率选择其他粒子的个体极值点,设计了一种新的粒子群优化算法.新算法的学习行为符合自然界生物的学习规律,更有利于粒子发现问题的全局最优解.实验结果表明了算法的有效性. 相似文献
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利用云模型理论能兼顾随机性和模糊性的特质, 提出一种基于云模型的自适应量子粒子群优化算法。首先分析量子粒子群算法的控制机制, 在此基础上, 使用云算子实现对每个粒子的吸收扩张因子自适应控制, 达到在进化过程中对粒子飞行位置动态调整的目的, 使算法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力。同时, 补充针对性的优化方案, 有效避免算法陷入局部最优。对典型测试函数的仿真对比实验表明, 该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定度好等优点, 相比其它同类算法具有一定优势。 相似文献
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龚国斌 《计算机工程与应用》2013,49(9):50-53
提出一种混合粒子群优化算法用于求解约束优化问题。新算法的主要特点是:在搜索机制方面,利用混沌初始化种群以提高初始群体的质量。为了扩大粒子的搜索范围,引入柯西变异算子。利用单形交叉算子对种群进行局部搜索。在约束处理技术方面,根据当前种群中可行解比例自适应地选择不同的个体比较准则。数值实验结果表明了该算法的有效性。 相似文献