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本文探讨以静态无标度网为拓扑邻域的PSO,分析在不同的网络平均度条件下PSO的寻优效果.结果表明在平均度较大的范围内,粒子寻优基于静态无标度网络表现效果较好.提出以无标度网络为粒子群的初始邻域,在寻优过程中网络呈有向动态变化的PSO改进算法,并以三个测试函数为例,分析了算法的有效性.本文还分析了基于有向动态网络的改进算法在不同网络拓扑即平均度条件下粒子群的寻优效果.结果表明粒子寻优效果受网络的平均度尤其是出度的影响,然而度值越大或者越小并不一定使寻优效果越好,如对于Rosenbrock函数保持较小的平均度会使粒群寻优效果更好,而对Rastrigrin函数的测试显示平均度对粒群寻优结果的影响差别不大. 相似文献
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该文提出了一种改进的PSO算法PSO-DSF。引进有向类无标度网作为粒子群寻优的拓扑结构,提出作为粒子邻域拓扑的有向网络动态变化机制,使有向网络在出度服从幂律分布的条件下动态变化,从而提高算法的多样性,避免过早陷入局部最优的情况。通过函数测试,证实了该改进方案的有效性。 相似文献
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惯性权重是平衡粒子群算法中平衡全局搜索能力与局部搜索能力的重要参数.为实现快速收敛与并避免陷入局部最优,分析了PSO算法中的惯性权重与种群规模、粒子适应度以及搜索空间维度这三者的关系,并把粒子惯性权重定义为这三者的函数以改进PSO算法.该算法在每次迭代后根据此函数更新每个粒子的惯性权重,实现了自适应调整全局搜索能力与局部搜索能力,并结合动态管理种群的策略提出了改进的粒子群算法.通过在多个常用测试函数上与已有惯性权重调整算法测试比较,证明新算法具有较强的全局寻优能力与较高的搜索效率. 相似文献
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基于惯性权重对微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化性能的显著影响,提出了一种改变惯性权重的方法以改进PSO算法的优化性能。算法中惯性权重的动态改变是通过对其进行PSO寻优来控制的。经过对标准函数的测试计算,无论是二维还是多维的问题,这种改变惯性权重的PSO算法的寻优结果的准确度和精度均得以提高,收到了良好的效果,尤其在高维情况下,显示出算法性能得到了明显改善。 相似文献
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针对使用经典线性递减策略来确定惯性权重的粒子群优化算法在实际运算过程中与粒子寻优的非线性变化特点不匹配的问题,提出一种改进的粒子群算法。该算法采用多次随机初始化的策略初始种群位置,再对惯性权重引入随机因子,使其基于粒子适应度大小来动态调节惯性权重,更好地引导粒子进行搜索,提高算法的收敛精度,并证明其能以概率1全局收敛。为了验证该算法的寻优性能,通过8个经典测试函数将标准粒子群算法、惯性权重递减的粒子群算法及提出的改进算法在不同维度下进行测试比较。结果表明,该算法的寻优精度更高。 相似文献
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郭长友 《计算机应用与软件》2011,28(6)
为较好平衡粒子群算法中全局搜索能力与局部搜索能力,分析了PSO(Particle Swarm Optimization)算法中的惯性权重与种群规模、粒子适应度以及搜索空间维度的关系,并把粒子惯性权重定义为这三者的函数.通过在每次迭代后更新每个粒子的惯性权重,实现了自适应调整全局搜索能力与局部搜索能力,并结合动态管理种群的策略提出了改进的粒子群算法.通过在多个常用测试函数上与已有惯性权重调整算法测试比较,证明新算法具有较强的全局寻优能力与较高的搜索效率. 相似文献
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基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对粒子群优化(PSO)算法易出现早熟收敛及寻优精度低等问题,为提高粒子群优化算法寻优能力,提出了一种基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群优化算法(CEPSO)。首先,使用各粒子的适应度计算权重系数;然后,分别使用各粒子当前位置和迄今为止最优位置构造了加权的种群质心和最优个体质心,使用平均粒距来度量群体状态,并依据群体状态设计了分段指数惯性权重;最后,结合使用分段指数惯性权重和双质心调整了粒子速度更新公式。仿真结果表明,CEPSO能增强寻优能力,并具有较强的稳定性。 相似文献
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基于粒距和动态区间的粒子群权值调整策略 总被引:3,自引:0,他引:3
由于标准粒子群优化(PSO)算法把惯性权值作为全局参数,因此很难适应复杂的非线性优化过程。针对这一问题,提出了一种基于粒距和动态区间的权值调整策略(PSSIW),根据粒子的粒距大小在动态区间内选取不同的权值,并通过区间的动态变化来控制算法的收敛速度。设计了四种不同的动态区间,并采用三个常用的标准测试函数测试不同区间对算法性能的影响。通过与标准粒子群算法比较发现,该策略提高了算法摆脱局部极值的能力,是一种新型全局收敛粒子群算法。 相似文献
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传统K-means算法对初始聚类中心选择较敏感, 结果有可能收敛于一般次优解, 为些提出一种结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。设计了自调整惯性权值策略, 根据最优适应度值的变化率动态调整惯性权值。两子群分别采用基于不同惯性权值策略的粒子群算法进化, 子代间及子代与父代信息交流, 共享最优粒子, 替换最劣粒子, 完成进化, 该算法命名为双粒子群算法。将能平衡全局与局部搜索能力的双粒子群算法与高效的K-means算法结合, 每个粒子是一组聚类中心, 类内离散度之和的倒数是适应度函数, 用K-means算法优化新生粒子, 即为结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。实验结果表明, 该算法相对于K-means、PSO等文本聚类算法具有更强鲁棒性, 聚类效果也有明显的改善。 相似文献
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求解TSP问题的模糊自适应粒子群算法 总被引:9,自引:0,他引:9
由于惯性权值的设置对粒子群优化(PSO)算法性能起着关键的作用,本文通过引入模糊技术,给出了一种惯性权值的模糊自适应调整模型及其相应的粒子群优化算法,并用于求解旅行商(TSP)问题。实验结果表明了改进算法在求解组合优化问题中的有效性,同时提高了算法的性能,并具有更快的收敛速度。 相似文献
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提出了一种适合于中药提取过程的基于改进粒子群算法的PID优化控制方法;针对粒子群算法存在早熟和局部收敛的问题对算法进行了改进,采用一种非线性动态自适应方法作为惯性因子权值调整策略,使惯性权值随粒子目标值的变化而自动改变;将该法应用于中药提取温度控制系统PID控制器参数优化设计,首先利用广义Hermite-Biehler定理计算控制对象的PID控制器参数稳定域;然后在参数稳定域范围内采用改进粒子群算法寻优得到了满足指定性能指标(ITAE)最小的最佳控制器参数值;最后针对中药提取工段的温度控制二阶时滞系统进行了仿真,验证了该方法的有效性。 相似文献