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针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种基于自适应权重的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法.该算法在运行过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,提高了混合聚类算法全局搜索能力和局部改良能力,并根据群体的适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部搜索能力的同时缩短了收敛时间.将该算法与K均值聚类算法、基本PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,表明该算法不仅能有效地克服陷入局部最优,而且全局收敛能力和收敛速度都有所提高. 相似文献
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针对云计算中资源有效分配的问题,提出一种基于改进型离散粒子群优化(IDPSO)算法的云资源分配方案.首先,将传统PSO算法中的运算进行离散化,使其能够应用于资源分配问题.然后,对传统PSO粒子位置更新公式中的惯性权重进行改进,根据当前粒子位置、局部最佳和全局最佳位置的适应度来确定这些权重系数,以此加快粒子的收敛速度.最后,将资源分配方案编码为一个二维粒子,利用IDPSO算法求解最优解.实验结果表明,该方案能够有效降低资源浪费率,具有可行性和有效性. 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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基于粒子群算法优化的T-S型模糊神经网络控制器 总被引:4,自引:1,他引:3
粒子群优化(PSO)算法是一种新颖的演化算法,该算法通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中发现最优区域,其优势在于简单而功能强大。提出一种T-S型模糊神经网络控制器,采用PSO算法对模糊神经网络的前件参数和后件参数进行寻优,从而实现了模糊规则的自动调整、修改和完善。通过对非线性和时变被控对象的仿真研究,结果表明采用粒子群优化算法可以实现参数的全局快速寻优,而且优化后的T-S型模糊神经网络控制器能获得良好的控制性能。 相似文献
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求解区间数AHP判断矩阵的权重的一种新方法 总被引:1,自引:1,他引:0
胡青龙 《湘潭大学自然科学学报》2010,32(4):122-126
将区间数判断矩阵权重向量的求解转化为两个约束优化问题的求解,并利用改进的粒子群优化(PSO)算法来求解此约束优化问题.最后利用朱建军等的两个数值例子来检验改进的PSO算法,并将求解结果与参考文献[1]利用遗传算法所得结果进行分析比较,说明本文结果更具一般性和代表性. 相似文献
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PSO算法用于导弹鲁棒控制器性能权函数优化 总被引:1,自引:0,他引:1
摘要: 在导弹1综合鲁棒控制器的设计中,性能权函数的设计通常只能采用尝试和仿真迭代方法. 这种设计方法繁琐费时,控制性能不确定. 该文采用粒子群优化(particle swarm optimization , PSO)算法自动设计性能权函数. 分析了性能权函数各项系数对闭环响应的影响,设计了PSO优化算法的各项参数,并对PSO算法和1控制进行综合设计. 仿真结果表明,采用优化后性能权函数获得的1控制器性能良好,性能指标函数具有较好的收敛特性,表明了该方法的有效性. 相似文献
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周廷慰 《哈尔滨师范大学自然科学学报》2023,(1):43-48
为解决NP难问题中算法应用领域划分问题,分别运用不同算法对不同问题规模的TSP问题进行求解,寻求最优路径规划.采用随机数据来最大化模拟实际情况,设置了5、10、15、20、30和100个随机城市坐标点,分别采用PSO算法、C-PSO算法、GA算法和ACO算法进行求解,求解一条经过各城市且一次的旅行最低费用的路线,分析比较四种算法的鲁棒性与实效性.结果表明:基于C-PSO算法在NP难问题中的具有良好鲁棒性和较短的运行时间,在问题规模小时,可以采用PSO算法和ACO算法;在问题规模大时,可以采用C-PSO算法. 相似文献
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基于模拟退火思想的优化k-means算法 总被引:4,自引:0,他引:4
鉴于典型的基于划分的聚类算法——k-means算法中存在局部最优和算法执行速度慢等问题,提出了基于模拟退火思想的优化k!means算法.该算法将模拟退火思想用于对k-means算法的优化,是一种具有全局最优解和较高执行效率的算法.针对聚类算法典型数据集和随机产生的数据集,在不同情况下进行对比实验.实验结果表明,优化k-means算法优于基本的k-means算法。 相似文献
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提出了一种基于遗传禁忌算法的S盒优化方法,算法中引入了小生境技术用来保持种群的多样性,防止早熟收敛.将S盒的雪崩准则和扩散特性等其他性能亦作为演化的目标,对S盒的优化进行更为深入的研究.实验结果表明基于改进遗传禁忌算法构造S盒是有效可行的,不但能获得一批高非线性度和低差分均匀度的S盒,并且能有效地减少冗余计算量、加快收敛速度. 相似文献
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混合电力汽车的驱动功率可以分配给电机或者发动机,因此,在运行过程中获得最优的能量分配,提高整车的燃油经济性,是混合电力汽车能量控制的难点。本文以并联式混合电力汽车为研究对象,针对复杂的行车工况,提出了基于粒子群算法(Equivalent consumption minimization strategy, PSO)优化的等效燃油消耗最小策略(Particle swarm optimization, ECMS)。利用粒子群算法离线优化等效系数,建立基于PSO优化等效系数的等效燃油消耗最小的策略,实现了并联式混合电力汽车的能量实时优化控制。高级车辆仿真器软件(Advanced vehicle simulator, ADVISOR)仿真结果表明,该方法选取的等效系数合理,有效地提高了汽车燃油的经济性。 相似文献
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针对数字图像水印的鲁棒性和隐蔽性问题,提出一种基于整数小波变换(IWT)和奇异值分解(SVD)的图像水印方案.首先,利用整数小波变换将宿主图像变换到小波域.然后,在获得的每个频带上进行奇异值分解,并根据比例因子将水印嵌入奇异值中.最后,在权衡考虑鲁棒性和隐蔽性下,利用粒子群优化(PSO)算法获得最优的比例因子.实验结果表明,该水印方案对常见的图像处理操作具有较好的鲁棒性,同时保持了优良的隐蔽性. 相似文献
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针对混合有源滤波器中无源滤波器设计过分依赖经验与无源滤波器优化能力不强的问题,提出改进粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization,PSO)进行无源滤波器的多目标参数优化设计.对无源滤波器的成本,无功补偿容量及补偿后滤波效果3个目标全局优化.利用改进的粒子群对其参数进行了优化设计,使种群... 相似文献
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基于改进PSO的汽车路径优化 总被引:1,自引:1,他引:0
车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是物流中的重要环节,主要研究物流配送中车辆线路优化以降低运输成本.本文利用粒子群优化算法求解VRP,为了提高求解效率,通过构造自学习算子、微粒的重新编码及运算规则的重新定义,使PSO算法能够处理离散问题,把微粒群算法应用于VRP问题的求解中,通过仿真证明了提出方法求解VRP问题的有效性和优越性. 相似文献
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针对无线传感器网络(WSN)经典分簇协议LEACH的分簇不均匀问题,提出一种融合粒子群优化(PSO)和模拟退火(SA)优化的WSN分簇协议.在分簇阶段考虑4种节点参数:节点距Sink节点的距离、剩余能量、先前成为CH的次数和距其他CH的距离.通过PSO-SA算法对分簇参数进行优化,自适应调整簇头选举阈值中的各项参数值,获得最适合当前环境的分簇结构,从而均衡网络能耗、提高网络寿命.实验结果表明,相比能量感知LEACH-EP协议、SA优化的协议和GA优化的协议,提出的协议在网络寿命和网络延迟方面具有更好的性能. 相似文献