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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 968 毫秒

1.  融合和声搜索的混沌粒子群优化算法及工业应用  
   杜文莉  张海龙  钱锋《清华大学学报(自然科学版)》,2012年第3期
   针对粒子群算法在优化过程中容易出现"早熟"现象,提出一种融合和声搜索及混沌的改进混合粒子群优化算法。混沌粒子群算法运行稳定,具有较好的鲁棒性和适应性。和声搜索算法是一种模拟乐队调音获得完美和声过程的元启发优化算法,具有较强的全局搜索性能。通过对4个标准函数的测试比较,结果表明:改进的融合和声搜索的混沌粒子群优化算法(chaos particle swarm optimization algorithm with harmony search,CPSO-HS)跳出局部最优位置能力强,收敛速度快,稳定性高。改进的CPSO-HS算法已成功应用于重油热解模型的参数估计。    

2.  基于自适应粒子群算法的重油热解模型参数估计  
   龙文  张文专《重庆师范学院学报》,2013年第6期
   通过构造一个合适的目标函数,将化工模型参数估计问题转化为一个多维数值优化问题,然后提出一种参数自适应调整和维变异的改进粒子群优化算法来求解该问题。该算法首先利用佳点集方法初始化种群以保证粒子的多样性。惯性权重和学习因子随进化过程自适应调整,从而协调算法的全局和局部搜索能力。为了避免算法陷入局部最优,对收敛度最小的维进行变异。几个标准测试问题的实验结果表明该算法具有较强的全局寻优能力。最后将改进粒子群算法应用到重油热解模型参数估计中,并与基本遗传算法(SGA)和粒子群优化算法(SPS0)进行比较。研究结果表明:本文得到的平均相对误差为5.62%,比SGA和SPSO分别低1.08%和0.50%。    

3.  蚁群算法在威布尔分布模型参数估计中的应用  
   王晖  孟祥萍  纪秀  赵传奇  霍雷《长春工程学院学报(自然科学版)》,2014年第3期
   针对威布尔分布模型参数的极大似然估计采用牛顿迭代法计算过程烦琐,粒子群算法求解过程中容易陷入早熟等问题,将蚁群算法引入到威布尔分布模型的参数估计中,提出了基于蚁群算法的威布尔分布模型参数估计,并与牛顿迭代法和粒子群算法进行对比,通过实例验证了该方法的可行性与有效性。    

4.  改进的PSO算法在重油热解模型参数估计中的应用  
   包俊杰  颜学峰  钱锋《华东理工大学学报(自然科学版)》,2007年第33卷第4期
   针对传统的粒子群算法(PSO)在解决复杂的优化问题时易陷入局部最优这一情况,提出了一种改进的粒子群算法(EPSO),该算法在传统的粒子群算法陷入局部最优的情况下引入了单个粒子的"Hooke-Jeeves模式搜索"操作和粒子之间的"启发式交叉"操作。仿真结果表明:EPSO算法的全局搜索性能和收敛速度比传统的PSO算法有明显的提高。采用EPSO算法进行非线性参数估计所得到的重油热解模型,其预报的平均相对误差比传统的PSO算法得到的模型提高了11.98%,比遗传算法(GA)得到的模型提高了38.76%。    

5.  基于动态种群结构的粒子群算法及仿真研究  被引次数:1
   张顶学  关治洪  刘新芝《系统仿真学报》,2008年第20卷第22期
   针对标准粒子群算法易陷入局部最优而早熟的问题,提出了一种基于动态种群结构的粒子群算法。该算法在种群结构中引入小世界网络模型,由于网络模型的演化,使算法具有动态的种群结构,从而保持了种群的多样性。同时为了使粒子尽可能地分布在不同的搜索空间,在网络模型演化过程中考虑了结点的个体价值。为了加快算法的收敛速度,在进化后期采用全局模型粒子群算法。通过对三个经典测试函数优化问题的数值仿真并与其它方法进行比较,结果表明了算法的有效性和实用性。    

6.  自适应调整子种群个体数目的遗传算法及其应用  
   龙文《兰州理工大学学报》,2013年第39卷第4期
   为了协调算法的勘探和开采能力,提出一种自适应调整子种群个体数目的遗传算法.该算法首先采用佳点集方法初始化种群以保证个体均匀分布在搜索空间中.基于个体的适应度将种群分为3个子种群,并分别采用不同的交叉和变异算子.在进化过程中,根据不同的搜索阶段自适应动态调整各子种群个体的数目.几个标准测试函数的实验结果表明该算法具有较好的寻优性能.将新算法应用到重油热解模型参数估计中,可以获得满意的结果.    

7.  基于差异演化的粒子群优化算法  
   郭广寒  王志刚  郝志峰《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》,2008年第24卷第3期
   针对粒子群优化算法由于缺乏种群多样性而导致早熟收敛的不利因素.提出了一种把差异演化算法中的后代产生机制引入粒子群优化算法的更新规则中以保持粒子群的种群多样性和加快收敛速度的算法.这种思想能有效改善摆脱极值点的能力.基于几个高维测试函数的试验结果显示,该算法在收敛速度快和精度方面都优于粒子群优化算法.    

8.  基于改进粒子群优化算法求解带时间窗的车辆路径问题研究  
   杨虎林  闭应洲  王仁民  刘阿宁  邹鹏《广西师范学院学报(自然科学版)》,2011年第28卷第4期
   针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了在粒子群搜索解的过程中监控粒子健康度的方法,对健康度低的粒子进行交叉操作。该方法既保证了健康粒子继续搜索最优解,又有效地改变了非健康粒子的状态,提高了粒子群的寻优能力以及跳出局部最优解的能力。最后通过实验数据集验证了新算法,实验结果表明与标准粒子群算法相比新算法在探索潜在最优解、保持种群多样性方面具有良好的效果。    

9.  改进PSO算法在氧化动力学模型参数估计中的应用  
   陈富  伍铁斌  殷永生  成运  刘云连《科学技术与工程》,2013年第13卷第16期
   通过构造一个适当的目标函数,将Hg氧化动力学模型的参数估计问题转化为一个多维数值优化问题;然后提出一种基于算术交叉和多样性变异的改进PSO算法来求解该优化问题。算法随机选择粒子与当前最优粒子进行算术交叉操作,将粒子逐步向极值点引导,提高算法的局部搜索能力。引入多样性变异算子以维持种群粒子的多样性。几个标准测试函数的实验结果表明算法具有较好的寻优性能。将算法应用于Hg氧化动力学模型参数估计中,获得了满意的结果。    

10.  用差异演化-粒子群混合算法确定含水层参数  
   段国荣  刘元会《西安科技大学学报》,2019年第3期
   差异演化-粒子群混合优化算法是利用差异演化算法变异粒子个体的历史最优位置,保持种群多样性,与粒子群优化算法相结合的一种混合优化算法。应用差异演化-粒子群混合优化算法分析直线供水边界含水层抽水试验数据确定含水层参数,并将该算法所得计算结果与其他方法的结果进行比较,分析待估参数的不同取值范围对参数估计的影响,发现差异演化-粒子群混合优化算法能够有效地确定含水层参数,且目标函数值更小,计算精度更高,可达到1.673 1×10~(-6);待估参数范围的增大对差异演化-粒子群混合优化算法的收敛性影响较小,当待估参数取值范围的上限扩大到原来的14倍时,收敛率高达97%,且得到目标函数值基本一致,由此可知,差异演化-粒子群混合优化算法对初值选取的敏感性低,寻优能力强,稳定性好。数值实验结果表明:差异演化-粒子群混合优化算法有效地避免了粒子群优化算法所出现的早熟现象,是分析抽水试验数据,确定含水层参数和计算观测孔与虚拟映射井之间距离的有效方法。    

11.  基于天体系统粒子群算法的异步电机参数辨识  
   李丹  高立群  黄越  王珂《东北大学学报(自然科学版)》,2008年第29卷第9期
   针对标准粒子群优化(PSO)算法存在易早熟收敛的缺点,提出了一种基于天体系统模型的粒子群优化算法(CSPSO).在CSPSO算法中,参照天文学中的天体系统模型,将种群划分为多个相对独立的天体系统,每个系统按照自己的运行规则在不同的空间中运行,在算法的后期引入混沌优化,最终确定出优化问题的全局最优解.将CSPSO算法应用于异步电机参数辨识问题中,仿真结果表明CSPSO算法比GA算法和PSO算法具有更精确的参数辨识能力.    

12.  一种自适应调节粒子群优化算法的研究  被引次数:2
   杨永生《西安科技大学学报》,2011年第31卷第3期
   针对粒子群优化算法容易出现早熟收敛和稳定性低的现象,提出一种自适应调节的粒子群算法.算法中通过自适应调节适应度值的均匀分布保持种群的多样性,该策略能够提高算法的全局搜索能力,同时可避免阈值对算法稳定性的影响.另外采用自适应周期性变异的惯性权重对粒子的速度进行更新,可改善算法的局部搜索能力和稳定性.使用多维标准函数对改进的算法进行仿真试验,结果表明,算法具有较好的全局搜索精度和稳定性,避免了早熟收敛.    

13.  基于种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法  
   江善和  纪志成  张日东  沈艳霞《系统工程理论与实践》,2012年第32卷第11期
    针对微粒群优化算法的早熟停滞缺陷问题,提出了一种基于种群年龄模型的动态粒子数微粒群优化算法. 该算法建立了生物种群年龄模型,将每个粒子划分为不同的年龄段,动态地依据种群环境和个体信息有效地控制种群的粒子数规模;设计了较优粒子的生殖策略和较差粒子的死亡策略,增加群体的多样性和减少冗余计算量,以保证算法获得最优性能. 将此算法与其他改进算法进行比较,仿真测试结果表明,新算法具有较高的全局搜索成功率和效率,计算量显著降低,优化精度显著提高,能够有效地避免算法陷入局部停滞的缺点.    

14.  基于自适应搜索的免疫粒子群算法  
   张超  李擎  王伟乾  陈鹏  冯毅南《北京科技大学学报》,2017年第39卷第1期
   经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优,从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点,本文结合人工免疫算法,提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先,该算法改善了浓度机制;然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源;最后对劣质子种群进行疫苗接种,利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围,不仅避免了种群退化现象,而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性.    

15.  采用精英学习的粒子群差分混合算法  
   林国汉  吴迪  万琴《湖南工程学院学报(自然科学版)》,2018年第1期
   为解决粒子群算法早熟收敛的问题,提出一种融合混沌和差分进化的粒子群优化算法(CPSODE).算法采用具有较大李雅普诺夫系数的无限折叠迭代混沌映射对种群进行初始化,在算法迭代过程中,引入种群进化因子判断算法状态,根据算法停滞状态对早熟粒子个体进行差分操作以维持种群的多样性,对精英粒子采用柯西变异学习策略,使粒子具备跳出局部最优的动量.针对CEC2005函数进行了测试并与多种算法进行了比较,仿真结果表明所提算法具有较高的求解精度,收敛速度快,寻优性能好.    

16.  改进的粒子群算法及在结构优化中的应用  被引次数:2
   吴军  李为吉《陕西理工学院学报(自然科学版)》,2006年第22卷第4期
   粒子群算法(PSO)是一种有效的演化算法。将免疫算法中浓度的概念引入粒子群算法中,提出了一种基于浓度概念的竞争排挤粒子群算法;并提出了基于样本方差的种群多样性指标,用以定量的描述种群多样性。这种改进的粒子群算法增加了粒子群的种群多样性,提高了算法的全局搜索能力。最后将本文的算法应用于梁结构和桁架结构优化设计,验证了算法的有效性。    

17.  核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化算法  被引次数:2
   戴月明  朱达祥  吴定会《重庆邮电大学学报(自然科学版)》,2016年第28卷第2期
   针对粒子群算法搜索后期易陷入局部极值的缺点,提出一种基于核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化(kenel matrix synergistic evolution shock search particle swarm optimization,KMSESPSO)算法,该算法对粒子进行局部与全局结合的震荡搜索,且当整个粒子种群陷入停滞状态时,利用核矩阵对特定粒子组进行协同进化以扩大种群的多样性.实验结果表明,KMSESPSO算法有效提高了粒子的全局搜索能力,既避免粒子种群易早熟收敛,又较好地提高寻优精度、加快收敛速度,且有一定的鲁棒性.    

18.  一种新的改进粒子群算法研究  被引次数:5
   冯骏  薛云灿  江金龙《河海大学常州分校学报》,2006年第20卷第1期
   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.    

19.  积分控制粒子群算法在再制造生产调度问题中的应用研究  
   温海骏  刘从虎《科学技术与工程》,2017年第17卷第16期
   针对不确定条件下再制造模糊