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改进粒子群算法及其对热连轧机负荷分配优化的研究 总被引:11,自引:0,他引:11
提出一种基于适应度方差的权重梯度方向变异的改进粒子群优化算法(IPSO),通过判断适应度方差,按照权重梯度方向进行变异操作,解决了PSO算法的早熟收敛和易于陷入局部极值的问题.应用IPSO算法对精轧机组负荷分配进行优化,根据负荷分配优化策略,给出综合板形板厚的最小方差目标函数,在实现各机架负荷分配优化的同时,提高板形质量.仿真结果表明,该算法计算精度高,收敛速度快,为精轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一种新的有效方法. 相似文献
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磨机负荷是评价磨机运行状态和预测磨机行为的重要指标,针对粉磨机磨矿过程中负荷难以检测和不能准确判断负荷状态的问题,提出了一种基于改进型粒子群算法(Improved particle swarm optimization, IPSO)优化径向基神经网络(Radial Basis Function,RBF)参数的磨机负荷预测模型(IPSO-RBF),使惯性权重因子在迭代过程中非线性下降,平衡局部搜索能力与全局搜索能力之间的矛盾,该算法能快速准确地找到最优解,提高粉磨机磨机负荷的预测精度。通过水泥厂的实测数据实验对比,结果表明,基于IPSO-RBF模型的预测精度最高,其预测结果与真实值相比较,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、均方误差(Mean Square Error,MSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)和决定系数(coefficient of determination,)分别为0.210 2、0.044 2、0.161 7、1.778%和0.978 2。 相似文献
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针对带钢热连轧精轧中的负荷分配问题,提出了一种新型的优化策略。首先提出了一种新型的免疫粒子群混合优化算法,通过克隆选择算子来调节群体的浓度,实现混合算法的个体高亲和力和群体的多样性; 然后通过提出的混合算法对负荷分配进行优化,得到优化的压下量数据,通过这些数据建立了计算负荷分配输出的人工神经网络。实验表明,提出的混合算法和负荷分配优化策略给出了很好的优化效果,能有效地指导实际生产应用。 相似文献
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为解决电力系统中的经济负荷分配问题,提出一种将约束优化与粒子群优化算法相结合的混合算法,同时引入直接搜索方法。使得混合后的粒子群优化算法不但具有高效的全局搜索能力,而且具有较强的局部搜索能力,避免陷入局部最优,提高求解精度。对两个实例进行测试,与其他智能算法的结果比较,证明提出的算法可以有效找到可行解,避免陷入局部最优,实现问题的快速求解。 相似文献
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基于分层多子群的混沌粒子群优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在分层多子群结构模型的基础上,提出一种混沌粒子群优化算法(HCPSO).该算法对非线性递减的惯性权重进行混沌变异,并采用了混沌搜索方法.在更新全局历史最优位置每一维分量时,选取不同的若干个体作为学习对象,并计算它们的平均位置.混沌搜索区域半径可根据粒子个体最优位置与上述平均位置间的距离自适应地调整.通过对几种典型函数的测试结果表明,该算法具有较好的全局搜索和局部搜索能力,可有效避免早熟收敛问题. 相似文献
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粒子群优化算法中惯性权重的研究进展 总被引:6,自引:1,他引:6
粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。惯性权重是粒子群算法中非常重要的参数,可以用来控制算法的开发和探索能力。简单介绍了标准粒子群优化算法的基本原理,全面综述了现有文献中对惯性权重的研究进展情况。 相似文献
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为解决粒子群算法前期搜索“盲目”,后期搜索速度慢且易陷入局部极值的问题,对算法中粒子更新方式和惯性权重进行了改进,提出了一种基于引导策略的自适应粒子群算法。该算法在种群中引入4种粒子,即主体粒子、双中心粒子、协同粒子和混沌粒子对粒子位置更新进行引导,克服算法的随机性,从而提高搜索效率;为进一步克服粒子群优化算法进化后期易陷入早熟收敛的缺点,引入聚焦距离变化率的概念,通过聚焦距离变化率的大小动态调整惯性权重,以提高算法的收敛速度和精度,两者结合极大地提高了搜索到全局最优解的有效性。对4个标准测试函数进行仿真,实验结果表明IPSO算法在收敛速度、收敛精度以及成功率上都明显优于LDWPSO和WPSO算法。 相似文献
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改进量子粒子群算法求解电力经济调度 总被引:1,自引:0,他引:1
张兰 《计算机与数字工程》2013,41(8)
为了避免算法早熟,结合柯西分布具有较长两翼的特点,提出了带柯西扰动因子的量子粒子群,对平均位置扰动,并结合罚函数处理约束条件来求解电力系统经济调度问题.通过对15个机组的数值仿真表明,该算法在收敛精度和迭代速度上有较好的效果. 相似文献
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针对飞行器航路规划问题,提出了一种改进粒子群算法.在标准粒子群算法的基础上,对惯性权重系数进行了非线性的调整,对学习因子进行线性和非线性的优化,并引入遗传算法中的交叉算子,将较好粒子与较差粒子进行交叉,保证了种群的多样性,从而提高算法的全局搜索能力.为了验证算法的可行性与有效性,对其进行仿真测试.实验结果表明,与标准粒子群算法、线性惯性权重相比,改进的粒子群算法表现出较强的全局搜索能力和较好的收敛性. 相似文献
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针对烧结配料系统中的非线性、复杂性和相关性,基于BP神经网络建立烧结配料的预测模型,并采用粒子群算法对预测模型参数进行优化.为了克服粒子群算法的局部收敛性,在迭代过程中,根据迭代次数对惯性权重进行动态非线性调整,从而提高算法的搜索能力.仿真结果表明,所提出的改进粒子群算法与传统的粒子群算法比较,收敛速度快、迭代次数少、... 相似文献
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为了提高粒子群优化算法的性能,提出了一种惯性权值调整的改进粒子群优化算法,该算法的惯性权值满足不同。粒子对全局和局部搜索能力的不同需求,每次迭代后根据适应度值对惯性权值做相应的调整。对4个典型的测试函数进行仿真表明,该算法比标准粒子群优化算法有更好的收敛性和更快的收敛速度,改善了优化性能。 相似文献
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为解决粒子群优化中惯性权重的调整机制在具体优化问题中的自适应问题,本文建立了一种全新的基于模糊文化算法的自适应粒子群优化算法;利用模糊规则表示个体粒子在演化过程中获取的经验,经验共享形成群体文化,并利用遗传算法来实现文化的进化;通过信念空间中以模糊规则表示的知识建立模糊系统来逼近与实际问题相适应的惯性权
权重控制器。在测试函数集上的仿真实验对比结果证明,该算法相对于现有算法有优势。 相似文献
权重控制器。在测试函数集上的仿真实验对比结果证明,该算法相对于现有算法有优势。 相似文献