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微粒群算法是一种群体智能算法,它是通过模拟以鸟类、昆虫等为微粒的自然界的群体行为,来构造的一种随机寻优的进化算法。现有的微粒群算法在某些情况下存在收敛速度慢、而且不能收敛于全局最优解的问题。通过采用可视化的仿真方法对微粒群的搜索运动轨迹进行分析,我们提出了变尺度微粒群算法。变尺度微粒群算法将变尺度方法引入微粒的搜索过程中,采用不同的尺度动态地改变微粒群的搜索空间、速度限制区间等,通过对一些典型的试验函数的测试,结果表明,变尺度微粒群算法在收敛速度和全局寻优能力等方面都有较大的改进。 相似文献
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产品投产排序是混流装配线有效运作的关键,它是标准微粒群算法无法直接应用的离散空间问题.提出改进离散微粒群优化算法来解决混流装配线多目标排序问题.提出了适应离散编码的粒子位置编码方式,有效避免了不可行解的产生,提高算法效率.引入了动态参数及自适应逃逸机制增强了粒子的多样性和搜索性能.分析了装配线参数变化对目标函数和相应投产序列的影响,并确定出了能够获得最优解的合理参数范围.提出评价指标对改进离散微粒群优化算法与基本离散微粒群优化算法进行了对比,对实际混流装配线的仿真实验表明提出的改进微粒群优化算法可以直接应用于离散排序问题,是一种高效的混流装配线排序算法.改进微粒群优化算法与遗传算法的仿真实验对比显示了提出方法在混流装配线排序问题中的优越性. 相似文献
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针对景象匹配过程中矩特征计算量大、耗费时间长的问题,在搜索匹配前,首先通过小波变换压缩图像以减少搜索空间。在此基础上,为了减少每个待匹配位置相似性测度的计算量,利用矩特征的求解特点及匹配过程中相邻子图间的关系,通过设置多个和表简化各子图矩特征的计算。综合这两种加速策略,提出了一种快速的不变矩匹配算法,该算法极大地降低了匹配过程的计算代价。实验结果表明,所提算法与仅使用小波变换的方法相比,在保证匹配精度的同时,进一步减少了匹配耗时。 相似文献
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基于微粒群算法的虚拟仪器参数自适应配置方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种利用微粒群算法优化虚拟仪器参数设置的方法。微粒群算法通过模拟鸟类社会性运动的规律,利用群体智能解决组合优化问题,该算法能够迅速有效地进行最优化搜索。将其用于解决仪器参数设置中的多维空间优化问题,具有概念简单,应用方便,计算复杂性低和运算速度快的特点。 相似文献
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针对微粒群算法全局最优(Gbest)模型收敛速度快、局部搜索能力强、鲁棒性差,局部最优(Lbest)模型全局搜索能力强、鲁棒性好、收敛速度慢的特点,提出了一种结合全局最优和局部最优两基本模型特点的复合最优模型微粒群优化算法。用4个Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,与微粒群算法的两种基本模型相比,该复合模型算法能有效提高算法的收敛速度及全局搜索能力。最后将算法应用于一个非线性系统模型的辨识,辨识结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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1 .INTRODUCTIONNowadays there are many algorithms used to trainand opti mize neural network.BPalgorithm,whichisbased on gradient vectors of nodes ,is the most popu-lar neural network training method. Once gradient in-formation is obtained, kinds of regression technologiesbased on gradient can be adopt to update parameters.However BP algorithm faces some problems :(1) speed of convergence ; (2) local mini ma ; (3)sensitivity of initial value ;(4) dependence on gradi-ent information. For s… 相似文献
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基于PSO算法的弹道辨识网络及仿真 总被引:5,自引:2,他引:3
提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的弹道辨识及仿真的技术。根据弹道质心运动方程模型,以小脑模型开关控制器神经网络(CMAC)为核心构建了辨识网络,利用PSO算法控制辨识与仿真的实现。仿真试验表明,利用PSO算法实现弹道辨识比BP算法辨识精度高,收敛性好。 相似文献
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基于改进粒子群-模糊神经网络的短期电力负荷预测 总被引:6,自引:1,他引:5
为了提高短期电力负荷预测精度,提出了改进的粒子群-模糊神经网络混合优化算法.用改进的粒子群训练神经网络,实现了模糊神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统模糊神经网络法、BP神经网络法、粒子群-BP算法和粒子群-模糊神经网络方法,该优化算法克服了神经网络和粒子群优化方法的缺点,改善了模糊神经网络的泛化能力,提高了电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.2%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测. 相似文献
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Liu Yu Qin Zheng Wang Xianghua & He Xingshi. Dept. of Computer Science Xi''''an Jiaotong Univ. Xi''''an P. R. China . School of Software Tsinghua Univ Beijing P. R. China . Dept. of Mathematics Xi''''an Univ. of Engineering Science Technology Xi''''an P. R. China 《系统工程与电子技术(英文版)》2005,16(4)
1.INTRODUCTION Engineeringandscientificactivitiesinvolvemanyop timizationproblems.Mostofthemcanbegenerally formulizedasfollows min(ormax)f(xi),Xmin≤xi≤Xmax;i=1,2,…,D where[Xmin,Xmax]Disareal valuedsearch space.Thetraditionaloptimizationalgorithms,such asgradientdescentandNewton’smethods,findlocal minimaefficientlyandworkbestwhenobjectfunc tionf(xi)isunimodal.However,theobjectfunc tionisusuallynon convexandhasmanylocalminima inthefeasibleregion.Insuchcases,thetraditional optimizatio… 相似文献
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求解双层规划模型的粒子群优化算法 总被引:7,自引:0,他引:7
首先对粒子群优化算法作了改进,然后提出采用改进的粒子群优化算法并借助分层迭代的思想来求解双层规划模型,进而提出并描述了求解双层规划模型的一种通用的有效算法.最后,通过实验研究和对比分析验证了文中算法的有效性. 相似文献
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提出了一种结合约束二次逼近优化(bound optimization by quadratic approximation,BOBYQA)搜索算法的理想点法对非支配解进行局部优化的混合多目标粒子群方法(local search with multiobjective particle swarm optimization, LSMOPSO),以提高多目标粒子群算法的收敛性能和非支配解集的精度与多样性。LSMOPSO算法使用拥挤距离选择领导粒子组成领导粒子集,并对其进行理想点局部搜索;分析比较了全局理想点和局部理想点对算法性能的影响,提出基于局部理想点的局部搜索策略;在粒子的设计空间的多个维度上引入均匀变异操作,降低算法陷入局部最优的可能。基本测试函数的求解结果表明,算法的收敛速度很快,而且搜索到的非支配解集的精度高、多样性好。 相似文献
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基于改进粒子群算法的系统辨识新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种利用改进的粒子群优化算法对系统进行辩识的方法.该方法是将典型的数学模型的相互组合而构成系统模型的新辨识方法,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后采用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出了利用一种改进的粒子群优化算法.最后,给出了仿真示例,结果验证了所给的系统辨识方法的合理性和有效性. 相似文献
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基于种群密度的粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高粒子群优化算法的收敛性能,提出了基于种群密度的多子群粒子群优化算法。该算法把生态学中的协同进化思想引入到粒子群优化算法中,充分考虑了环境和子群间相互竞争的关系,通过多种群的Lotka-Volterra竞争方程,动态调整各粒子群的密度,从而提高了粒子的多样性,加快了算法的进化速度。实验仿真结果表明,与单种群的粒子群优化算法相比,该算法提高了收敛速度和收敛精度。 相似文献