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1.
求解约束优化问题的一种新的进化算法   总被引:19,自引:2,他引:17  
针对约束优化问题引入半可行域的概念,提出竞争选择的新规则,并改进了基于竞争选择和惩罚函数的进化算法的适应度函数;结合粒子群优化(PSO)算法本身的特点,设计了选择算子对半可行域进行操作,从而得到一个利用PSO算法求解约束优化问题的新的进化算法.实验证明了算法的有效性。  相似文献
2.
基于改进的PSO算法的神经网络集成   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种新的神经网络集成结论生成方法,即基于可重复采样技术(Bootstrap)的粒子群优化(PSO)算法——BPSO算法,通过限制组合权值的范围来减小“多维共线性”的影响,还利用采样技术构造不同的适应度函数,增加“粒子”的多样性从而便于在一定范围内灵活调节组合权值,并减小噪声对集成的影响.实验表明。BPSO算法是优化组合权值的有效方法,提高了神经网络集成的泛化能力.  相似文献
3.
基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO(粒子群优化)求解多模态医学图像自动配准新方法.首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理,用区域生长法提取图像的边缘;再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点,将两个特征点集的均方根极小值作为配准准则,然后用PSO算法求解空间变换参数.该算法适用于多模态医学图像配准,与其他算法相比,PSO算法具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点。  相似文献
4.
基于自适应PSO算法的机组优化组合研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了解决电力系统机组优化组合问题的一种新的方法——自适应粒子群优化算法(APSO).PSO算法能解决许多遗传算法能解决的优化问题,但却只需要一些简单的参数就可稳定收敛得到高质量的解.将该算法应用到IEEE10机系统中,结果表明该算法用于求解机组优化组合是有效可行的。  相似文献
5.
基于粒子群优化算法的集群调度策略   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对集群调度问题的特点,设计了基于粒子群优化算法的调度策略.与传统backfill算法相比,粒子群优化算法对作业比较公平,能避免对大作业响应慢的缺点,使得调度策略在生成速度和精度上都有明显的提高.实验结果表明,该调度策略能较好地提高CPU利用率和缩短作业平均响应时间.  相似文献
6.
基于PSO-EO算法优化的BP神经网络研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
PSO算法优化的BP神经网络解决了其收敛速度慢或不收敛等缺点,但PSO算法本身却存在早熟和局部收敛的问题.为此引入EO算法,用EO算法与PSO算法相结合对BP神经网络进行改进.通过实验表明:EO算法与PSO算法结合优化的BP算法具有良好的收敛性和较高的预测精度,其性能优于传统的BP算法及PSO优化的BP算法.  相似文献
7.
胡静  唐好魁 《科技信息》2007,(30):147-148
神经网络和遗传进化的方法在时间序列预测中的应用已得到充分地认可,一些模型已经提出,例如多层感知器(MLP),误差反向传播(BP),径向基函数(RBF)网络和遗传规划算法(GP)等等。本文通过实例分析,比较了以上的几种方法,计算了各种预测模型的精度和推广预测能力。  相似文献
8.
采用RNG k ε湍流模型数值模拟溢流阀环形槽口的气穴流动现象,并分析环形槽各结构参数对阀腔内气穴流场的影响。结果表明,结构参数θ越大,参数R1和R2取值最优时,抗气穴性能更明显。根据环形槽结构参数的数值模拟数据,利用kriging模型方法得出代理函数,即以阀腔内最大气体体积分数为目标函数,以Gauss函数为相关函数,采用常数回归模型的似然函数。利用改进PSO算法对代理函数进行优化计算,经对比得出优化参数的抗气穴性能显著。  相似文献
9.
由于椭圆曲线密码体制具有长度小、安全性高的特性,因此,椭圆曲线在安全保密方面得到了广泛的应用。椭圆曲线参数的选取会影响椭圆曲线的难解程度,从而影响到系统的安全性。本文主要通过 PSO 粒子群算法查找函数最优解的方法来优化选择椭圆曲线的参数,从而得到安全的椭圆曲线,实验表明该粒子群算法具有很强的实用性。  相似文献
10.
利用Powell搜索法求解精度高、收敛速度快和局部搜索能力强等优点,本文提出了一种与Powell搜索法相结合的改进微粒群算法实践.改进算法将微粒的搜索过程分为两阶段,第一阶段,将PSO算法的速度公式改进后进行搜索;第二阶段,将第一阶段的最后一代微粒作为Powell搜索法的初始点,让Powell搜索法与PSO算法交替进行.这样既克服了PSO算法易陷入局部最优的缺点,也大大提高了算法的求解精度和收敛速度,同时保持了微粒的多样性.仿真结果表明:同PSO算法相比,Powell-PSO算法具有较高的求解精度和较强的寻优能力,并且不论是对单峰函数还是多峰函数都能取得很好的优化效果.  相似文献
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