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相似文献
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1.
求解奇异非线性方程组的粒子群优化算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
奇异非线性方程组是一类十分重要也比较困难的问题,基于粒子群优化算法提出了一种求解奇异非线性方程组的新方法.先把奇异非线性方程组转化为无约束优化问题,然后与人工智能算法相结合,利用标准粒子群优化算法求解.此算法不但不受方程组的连续性、光滑性的限制,而且避免了大量的求导计算,得到了极为精确的数值解.数值仿真结果显示了算法的有效性和可行性.该方法为求解奇异非线性方程组提供了一种有效、可行的新算法,也扩大了粒子群算法的应用领域.  相似文献   

2.
针对非线性方程组求解问题提出一种变异量子粒子群算法,该算法首先把非线性方程组的求解转化为约束优化问题,然后根据可行性规则,引入约束违反度函数,结合变异算子,不断地寻找更优可行解,逐渐达到搜索全局最优解。数值实验表明,所设计变异量子粒子群算法是可行的、有效的,是求解非线性组的一种成功算法。  相似文献   

3.
几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题,同时也可以将几何约束问题转化为一个优化问题来求解.受经典粒子群优化算法和量子动力学启发,提出一种新的算法——量子行为粒子群优化算法(QPSO)来求解几何约束问题.在QPSO模型里,粒子的状态不再通过位置和速度来决定,而是通过一个波函数来确定.这种算法的主要优点就是可以在感兴趣的问题上保持种群的多样性.实验结果表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性.  相似文献   

4.
针对传统非线性方程组求解方法易导致求解失败和精确度、有效性偏低的问题,提出了一种改进粒子群优化算法.该算法在进化初期采用线性递减权重粒子群进行粗略搜索,后期利用蒙特卡罗算法进行随机搜索,提高了求解精度,对5个典型算例的测试结果表明,MPSO在求解精度、稳定性和全局搜索能力等方面都有明显提高,且实用性和通用性都很强.  相似文献   

5.
作为一种智能优化算法,粒子群算法中的粒子有不同的生活经验,因此每个粒子会做出不同的个体决策,但是这种决策机制在粒子群算法中并没有体现出来,因此本文通过引入个体决策机制的理论和方法通过个体历史适应值信息来改进粒子群算法。改进的粒子群算法应用到非线性方程组求解问题中,仿真结果表明它具有较大的优势。  相似文献   

6.
针对带有有界随机扰动和概率约束的非线性模型预测控制的优化控律求解问题.采用引入粒子滤波重采样步骤改进的粒子群算法,并与粒子的变异操作相结合来求解非线性模型预测控制优化控制律的方法,提高了算法的收敛速度和控制效果.对概率约束的处理,采用对不满足约束的粒子进行有效替代的方法,进而得到满足概率约束条件的优化控制律.仿真结果表明了提出的改进粒子群算法用于优化求解非线性模型预测控制的优化控制律的可行性和有效性.  相似文献   

7.
针对约束优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将约束优化问题处理为无约束优化问题,并利用可行基规则来更新个体极值和全局极值,使不可行的粒子尽快飞向可行域,显著提高了算法的全局搜索能力.在标准粒子群算法研究基础上,为了提高粒子群算法求解非线性复杂优化问题的性能,对速度方程和惯性权重做了改进.数值算例表明,该算法是求解约束优化问题的一种较为有效的全局优化算法.  相似文献   

8.
为快速准确求解3-RPS并联机构运动学正解,将其化归为非线性方程组求解问题,又基于优化理论将其转化成多目标优化问题,并以加权法将多目标问题转化为单目标优化问题,最后采用改进粒子群算法进行数值求解,最后给出了算例。仿真结果表明:该方法适用于求解并联机构的正解问题,其收敛速度和计算精度较标准PSO算法有明显改善。  相似文献   

9.
粒子群优化算法是一类新的基于群体智能的启发式全局优化技术,群体中的每一个粒子代表待解决问题的一个候选解,算法利用粒子之间的相互作用发现复杂问题解空间的最优候选区域.综述了算法的基本形式及其多种改进形式,通过比较提出了一种用于求解一般形式的非连续、非凸、非线性约束优化问题的改进粒子群算法,用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题.仿真结果表明,所提出的方法搜索速度快,求解精度高,易于掌握,是解决电力系统经济负荷分配问题的有效手段.  相似文献   

10.
针对传统方法控制的发射电流频率间隔固定、 频域不完全可控的问题, 为提高频率域电磁测深效率, 提出一种基于改进粒子群优化算法的可控发射电流频率的选择性谐波消除脉宽调制(SHEPWM)控制方法. 先根据勘探目标计算出期望的频谱, 再根据发射电流的时频域特性建立半周期镜像对称SHEPWM非线性方程组, 最后采用改进粒子群优化算法对非线性方程组求解, 得到对应的开关时刻序列, 由开关时刻序列控制发射系统逆变器, 即可输出探测所需的发射电流.  当勘探特定深度目标时, 发射系统可输出最优的发射电流, 进而提高纵向分辨率.  相似文献   

11.
粒子群算法在求解优化问题中的应用   总被引:15,自引:2,他引:15  
粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.  相似文献   

12.
一种改进的粒子群优化算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法将模拟退火算法的"上山性"引入粒子群算法中,同时为了增加种群的多样性,将交叉和变异算子也结合进去,形成了一种新的改进粒子群算法.比较了高斯变异和柯西变异这两种变异算子对改进算法的影响.改进算法对典型函数的优化计算结果表明,与基本粒子群算法相比,改进算法能够更加快速有效的收敛到全局最优解,而且采用柯西变异算子的改进算法的效果比采用高斯变异算子的效果要好.  相似文献   

13.
微粒群算法(PSO算法)是模拟鸟类、鱼群等的群体智能行为的一种启发式全局优化技术.通过介绍微粒群优化算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响,给出了各种改进的微粒群算法形式以及研究现状,归纳了微粒群算法的国内外应用进展及研究方向.  相似文献   

14.
为提高算法在高维函数上的寻优性能,提出改进鱼群粒子群混合算法。该算法将鱼群算法全局搜索性能好与粒子群算法局部搜索性能强的优点相结合,在寻优初始阶段采用鱼群算法获得最优群体,在后期用粒子群算法实现精搜索。针对初始种群随意性大、分布不均的问题,通过均匀初始化,优化初始种群的分布; 并对算法全局搜索方向性差、效率低的问题,采用仿照蛙跳算法的分组方式对种群进行分组,同时对组内优秀个体和一般个体使用不同搜索策略,提高搜索的目的性和效率。引入改进的精英高斯学习,从而提升最终结果的精度。利用该算法对6 个标准函数寻优并与其他算法比较,结果表明,该算法的改进有效且性能优于其他算法。  相似文献   

15.
基于PSO-PTS算法的E形双频微带天线设计   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了能处理复杂的电磁优化问题,从粒子群优化算法(PSO:Particle Swarm Optimization )的原理出发,通过对算法收敛性以及算法局限性的分析,改进了粒子群的性能,并结合参数跟踪策略(PTS:Parameters Tracking Strategies)及动态搜索域形成一种新的混合算法--PSO PTS混合算法。给出了PSO-PTS混合算法的基本理论、数学模型和步骤,并利用该方法对E形双频微带天线进行了模拟实验。仿真结果表明,该方法可有效地缩小PSO算法搜索区域,保证了解的单一性,提高了运算速度和解的精度。利用该方法设计的天线可有效地实现小型化的要求。  相似文献   

16.
针对微粒群算法在多模态函数优化中难以找到全部极值点以及陷入局部最优和后期收敛速度慢等缺陷,提出了一种基于熵的自适应混沌爬山微粒群算法.算法根据熵的值来衡量种群多样性,当发现种群多样性匮乏时,采用动态混沌机制增强多样性;后期融入了局部收敛速度较快的爬山算法提高微粒群算法的后期收敛速度.4种典型多模态函数测试结果表明该算法在求解复杂多模态函数优化问题方面的可行性.  相似文献   

17.
近年来,为了提高同化精度和减少同化时间,粒子群算法(PSO)被引入到数值天气预报资料同化中来.粒子群算法虽然令同化精度有所提高,但同化时间仍然存在较大缺陷.基于此,首先设计了一种改进的并行粒子群算法(P2PSO),然后应用于含不连续“开关”过程的变分资料同化中,与时变双重压缩因子粒子群算法(PSOTVCF)和动态权重粒子群算法(PSODIWAF)在同化速度、同化精度和收敛性上进行了比较.实验结果表明,设计的并行粒子群算法在不降低同化精度的同时,将同化时间缩短了一半,在收敛速度上明显优于动态权重粒子群算法和时变双重压缩因子粒子群算法.  相似文献   

18.
为解决基于多核计算环境下的粒子群优化问题,提出一种面向多核计算的改进粒子群算法.通过引入多核设计模式和方法,分析传统粒子群算法中可以并行执行的部分,并根据已有的多核编程语言,在多核计算环境下,高效、并行地实现粒子群算法.通过实验验证了改进算法在多核计算环境下运行的有效性.  相似文献   

19.
压缩搜索空间与速度范围粒子群优化算法   总被引:11,自引:1,他引:11  
为了改善粒子群优化(PSO)算法的搜索性能,提出一种改进的粒子群算法CSV PSO算法·该算法在粒子群进化的过程中根据粒子群的最佳适应值动态地压缩粒子群的搜索空间与粒子群飞行速度范围;针对PSO算法可能出现的暂时停滞现象,引入分区重新初始化机制·数值仿真结果表明:随着粒子群进化,适当的压缩粒子群搜索空间与飞行速度范围,有利于加速算法收敛,提高收敛精度;该算法收敛速度更快,精度更高,运行更为稳定·  相似文献   

20.
粒子群优化算法是一种全局随机优化算法,本文将该算法用于项目投资决策,并与经典的动态规划解法进行比较,显示了该方法的简单性、可行性和有效性.  相似文献   

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