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基于粒子群优化的粒子滤波算法精度不高,运算复杂度大,难以在实际工程中应用. 为此,文中提出一种新型邻域自适应调整的动态粒子群优化粒子滤波算法. 该算法考虑了粒子的邻域信息,利用多样性因子、邻域扩展因子和邻域限制因子共同对粒子的邻域粒子数量进行自适应调整,控制粒子对邻域的影响,减轻局部最优现象,达到收敛速度和寻优能力的最佳平衡. 利用UNGM模型、目标跟踪模型以及故障检测模型对算法的性能进行仿真测试,结果表明:该算法与PSO-PF相比提高了精度和运算速度,具有实际工程应用价值. 相似文献
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基于分布均匀度的自适应蚁群算法最优PID控制 总被引:2,自引:0,他引:2
蚁群算法是一种启发式算法,在解决组合优化类问题方面具有突出的适用特征,但由于蚁群算法按一种固定不变的模式更新信息量,确定每次路径的选择概率,故存在早熟停滞现象,且收敛速度较慢.为了克服这些缺陷,提出了一种基于分布均匀度的自适应蚁群算法优化PID控制的方法,该方法克服了蚁群算法的不足,较好地实现了PID控制参数Kp、Ti、Td的优化,系统单位阶跃响应超调量σ和调整时间ts获得改善,并具有广泛的应用前景. 相似文献
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提出一种蚁群算法和粒子群算法相结合的方法(ACA-PSO),将该算法引入数字电路测试生成当中。为了有效提高故障覆盖率和缩小测试生成时间,首先将蚁群算法的信息素更新机制进行改进,使其免于陷入局部最优,提高了故障的覆盖率,其次又对粒子群算法的参数进行了改进,使其具有较好的收敛性,得到较短的测试时间,该算法采用数字电路固定型故障模型来验证。将两种算法结合取长补短,实验结果表明,测试时间和故障覆盖率都得到了提高。 相似文献
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提出一种新的混沌粒子群优化算法(EC-CPSO),该算法在基本混沌粒子群优化算法(CPSO)基础之上,将粒子速度计算公式中的随机数用混沌随机序列来替代,同时应用早熟判断机制,在对最优粒子进行混沌化处理之外,对其余粒子进行杂交处理,提高了算法的寻优能力,有效避免算法陷入局部最优并防止过早收敛.将之用于(N+M)容错系统优化模型证明该算法与CPSO相比具有一定的优势. 相似文献
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一种新的改进粒子群算法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
为克服粒子群优化(PSO)易早熟的缺点,提出了一种改进的粒子群优化(MPSO)算法.该算法使整个粒子群按照变异率产生变异粒子,变异的粒子不再朝群体最优解方向飞行,而是朝反方向运动.MPSO提高了种群的多样性,扩大了搜索的空间,提高了粒子群算法摆脱局部最优解的能力.仿真实验表明,改进的粒子群优化算法显著提高了PSO算法的全局搜索能力,且其性能也明显优于遗传算法. 相似文献
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