针对烟花算法(FA) 寻优过程中粒子间信息交流少、对最优点位置不在原点和原点附近的目标函数求解能力差的缺点, 提出带有引力搜索算子的烟花算法(FAGSO). 算子利用粒子间相互引力作用对粒子维度信息进行改善, 以提高算法的优化性能. 6 个标准和增加位置偏移测试函数的仿真结果表明, FAGSO相比于FA、粒子群算法和引力搜索算法, 在寻优速度和寻优精度方面有更好的优化性能.
相似文献为了优化算法的全局探索能力和局部开发能力, 提出一种基于两方面改进的骨干粒子群算法. 提出一种进化方程, 通过即时搜索域的分析说明该方程可以改善粒子多样性. 提出粒子群“剪枝”策略: 每当粒子搜索到新的群体最优位置时, 剪去该粒子, 同时初始化一个新位置以安插该粒子. 理论分析指出, 在增强全局探索能力的同时, 合适的剪枝策略能增加局部开发能力. 实验结果表明, 所提出算法的性能较几种经典PSO 算法有显著的提升.
相似文献针对差分进化算法开发能力较差的问题, 提出一种具有快速收敛的新型差分进化算法. 首先, 利用最优高斯随机游走策略提高算法的开发能力; 然后, 采用基于个体优化性能的简化交叉变异策略实现种群的进化操作以加强其局部搜索能力; 最后, 通过个体筛选策略进一步提高算法的探索能力以避免陷入局部最优. 12 个标准测试函 数和两种带约束的工程优化问题的实验结果表明, 所提出的算法在收敛速度、算法可靠性及收敛精度方面均优于EPSDE、SaDE、JADE、BSA、CoBiDE、GSA和ABC等算法, 在加强算法探索能力的同时能够有效地提高算法的开发能力.
相似文献为了提高群集蜘蛛优化(SSO) 算法的性能, 提出一种基于动态学习策略的群集蜘蛛优化(DSSO) 算法. 该算法通过群体协作过程中学习因子的动态选择, 平衡算法的搜索能力和勘探能力; 采用随机交叉策略和云模型改进协作过程个体更新方式, 在维持种群多样性的同时尽量提高收敛速度. 基于标准测试函数的仿真实验表明, DSSO 算法可有效避免早熟收敛, 在收敛速度和收敛精度上较标准SSO 算法和其余4 种较具代表性的优化算法均有显著提高.
相似文献提出一种基于随机黑洞粒子群算法(RBH-PSO) 和逐步淘汰策略的多目标粒子群优化(MRBHPSO-SE) 算法. 利用RBH-PSO 全局优化能力强和收敛速度快的优点逼近Pareto 最优解; 为了避免拥挤距离排序策略的缺陷, 提出逐步淘汰策略, 并将其应用到下一代粒子的选择策略中. 同时, 动态选择领导粒子, 运用动态惯性权重系数和变异操作 来增强种群全局寻优能力, 以及避免早熟收敛. 利用具有不同特点的测试函数进行验证, 结果表明, 与同类算法相比, 该算法具有较高的精度并兼顾优化解的多样性.
相似文献提出一种多目标自适应混沌粒子群优化算法(MACPSO). 首先, 基于混沌序列提出一种新型动态加权方法选择全局最优粒子; 然后, 改进NSGA-II 拥挤距离计算方法, 并应用到一种严格的外部存档更新策略中; 最后, 针对外部存档提出一种基于世代距离的自适应变异策略. 以上操作不仅提高了算法的收敛性, 而且提高了Pareto 最优解的均匀性. 实验结果表明了所提出算法的有效性.
相似文献在样本规模有限的情况下, 为了提高算法的鲁棒优化性能, 提出一种基于时变(随迭代次数变化) Sigmoid 函数的鲁棒粒子群优化算法. 采用拟蒙特卡罗积分方法近似估计有效目标函数, 以时变Sigmoid 函数为基础, 设计各代各样本规模的选取概率. 迭代前期, 样本规模期望值较小, 加快了算法探索速度; 迭代后期, 样本规模期望值较大, 提高了算法的开发精度. 标准测试函数仿真结果显示, 所提出方法具有较优的鲁棒优化性能.
相似文献如何在众多非劣解中为决策者推荐一个合理的方案是使用多目标粒子群算法(MOPSO) 所面临的问题. 为此, 将逼近理想解的排序方法(TOPSIS 策略) 引入到算法中. 为了提高求解精度和均匀性, 还提出了基于Pbest 的变异策略和改进的?? 邻近距离策略. 测试结论显示, 仅使用TOPSIS 策略确定Gbest 的算法, 求解精度虽好, 但均匀性较差, 而包含所有改进策略的算法在精度和均匀性方面都更优, 并且能够按照TOPSIS 方法在非劣解集中找到一个适合向决策者推荐的“理想” 方案.
相似文献为了提高粒子群算法的优化能力, 提出一种新的量子衍生粒子群优化算法. 该方法采用多比特量子系统的基态概率幅对粒子编码, 基于自身最优粒子和全局最优粒子确定旋转角度, 采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施粒子的更新. 在每步迭代中, 只需更新粒子的一个量子比特相位, 即可更新该粒子上的所有概率幅. 标准函数极值优化的实验结果表明, 所提出算法的单步迭代时间较长, 但优化能力较同类算法有大幅度提高.
相似文献针对粒子群优化算法(PSO) 在处理高维复杂函数时容易陷入局部极值、收敛速度慢的缺陷, 从系统的认知分析过程和角度出发, 提出一种基于诺兰模型(NM) 思想的改进PSO 算法. 该算法在Tent 混沌映射选择的参数的基础上, 结合NM信息融合和协调的思想, 在速度更新过程中增加均衡项, 并设计粒子群的欧氏距离指数以防止早熟, 从而实现对粒子的自动调整、保证多样性和提高算法的全局搜索能力. 最后, 运用典型函数对所提出算法进行测试, 并与最新相关算法进行比较, 结果表明, 所提出算法在全局搜索能力、效率和稳定性方面均具有明显的优势.
相似文献针对BP 训练方式采用梯度法易导致局部收敛的不足, 提出一种融合进食粒子群算法(EPSO) 和梯度法的Elman 网络优化方法. 首先, 通过模拟鸟群进食行为得到一种EPSO 算法, 以改善标准PSO 的全局性能; 然后, 将EPSO 用于Elman 网络权值的全局优化, 同时将梯度法用于EPSO 的进食过程局部搜索, 以提高解的局部收敛性能; 最后, 将该网络优化方法用于飞行轨迹预测实验, 仿真结果表明了其有效性.
相似文献针对新颖全局和声搜索(NGHS) 算法过早收敛的问题, 提出自适应全局和声搜索(AGHS) 算法. 引入差分向量范数定义和声记忆库多样性, 给出新的位置更新策略, 排除变异操作. 以和声记忆库多样性信息为指导动态产生新和声, 提高算法对解空间信息开发的能力, 避免算法因过早收敛、易陷入局部最优的不足. AGHS算法操作更简单,需要设置的参数更少, 将其与目前文献中较优的几种改进HS 算法、PSO 算法和GA算法进行性能测试, 测试结果表明AGHS算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度.
相似文献为了提高动态多种群粒子群(DMS-PSO) 算法的全局搜索能力, 将布谷鸟搜索算法(CS) 引入DMS-PSO 算法中, 提出DMS-PSO-CS 算法. 采用中位数聚类算法将整个种群动态划分为若干小种群, 各个小种群作为底层种群通过PSO 算法进行寻优, 再将每个小种群中的最优粒子作为高层种群的粒子通过CS 算法进行深度优化. 将所提出算法应用于CEC 2014 测试函数, 并与CS 算法和其他改进的PSO 算法进行比较. 实验结果表明, 所提出算法能够显著提高全局搜索能力和算法效率.
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