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杨松铭 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》2011,27(4)
提出了一种基于混沌思想的粒子群优化算法,它利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性的特点,对于陷入局部极小点的粒子,引入混沌序列重新初始化,从而使惰性粒子能够跳出束缚并快速搜寻到全局最优解.对几个经典函数的测试计算表明,其在收敛速度和精度上均优于标准的PSO算法. 相似文献
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改进的混沌粒子群优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统的简单粒子群算法(SPSO)早熟、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进的混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法根据混沌算法遍历性的特点,选择合适的混沌映射提取SPSO初始种群,使粒子均匀分布在解空间。当SPSO陷入早熟时,CPSO在最优解周围的区域内进行混沌搜索,取代原来种群中的部分粒子,带领种群跳出局部最优。对7个标准测试函数的寻优测试表明:CPSO算法在寻优精度、速度、稳定性等方面均优于SPSO。 相似文献
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变尺度混沌量子粒子群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用混沌算子的遍历性,结合量子粒子群的快速收敛性,提出了变尺度混沌量子粒子群算法(CQPSO)。针对标准粒子群容易陷入局部最优的缺陷,CQPSO能快速收敛到最优解。对标准测试函数的测试结果表明:该算法在收敛速度和收敛精度上都得到了大幅度的提高。 相似文献
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针对带有收缩因子的粒子群优化算法(CFPSO)容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化(sCFPSO)方程与混沌搜索技术相结合的方法,提出了基于混沌搜索的简化粒子群优化(CsCFPSO)算法.该算法利用分段线性混沌映射(PWLCM)的遍历性和类随机性来完成混沌搜索,从而加快sCFPSO算法跳出局部极值点而继续优化.经过6个经典测试函数对该算法进行实验,结果表明其对于粒子群优化具有很好的使用价值,它可以准确地消去局部极值,确保收敛速度和精度,该算法是通过缩小种群数和进化代数来实现的. 相似文献
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提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力.通过对3个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化(DEPSO)算法相比,全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高. 相似文献
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混沌粒子群算法及其在桁架结构优化设计中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
文章提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法,它利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性、随机性等特点,对标准粒子群优化算法进行了改进。在算法的初始化阶段,对粒子的位置混沌初始化;在算法运行过程中,对粒子的位置进行混沌更新和粒子群更新相结合的更新方式,使全局收敛与局部收敛达到一定平衡。将该算法应用于桁架结构的优化设计,与标准粒子群算法优化的结果相比较,混沌粒子群算法提高了对多维空间全局搜索能力,可有效避免早熟收敛现象。 相似文献
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提出了两种改进的粒子群优化算法--引入了"预筛选"机制的PSPS0和线性改变最大速度vmax的LCVPSO,仿真实验表明,PSPSO和LCVPSO比标准PSO算法具有更好的性能. 相似文献
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标准粒子群算法能够解决各类优化问题,得到了广泛的应用,也引起很多研究人员的关注.为了提高全局搜索能力,使其不易陷入局部最优,提出了一种新的优化策略.首先,采用了佳粒子的概念,每次更新时,对所有粒子进行排序;然后,在此基础上,对所有的粒子进行评估,衡量每个粒子是否可以保留;最后,删除那些不符合保留要求的粒子,同时生成相应数目的新的粒子,以保持种群的规模,从而提高种群的整体适应性能.实验数据表明,新算法提高了算法的性能,具有更好的全局性能. 相似文献
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《云南民族大学学报(自然科学版)》2017,(1):60-63
针对粒子群优化算法在迭代后期容易陷入局部最优、收敛速度变慢,精度降低、计算效率变差等缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法.此算法通过引入惯性权重来调节粒子的速度变化,动态变化的学习因子来平衡粒子的社会学习能力和自我学习能力.通过测试函数检验,结果显示该算法能够有效摆脱局部最优,整个收敛速度明显变快,精度大幅提高. 相似文献
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鉴于基本粒子群算法存在初始化过程的随机性以及容易陷入局部最优解的不足,对基本粒子群算法进行改进.利用混沌运动的遍历性,产生大量初始群体,从中择优出初始群体,并在粒子群优化算法执行的过程中,对当前粒子个体产生混沌扰动,以使解跳出局部极值区间.用混沌粒子群算法对综合GM(1,1)参数优化模型的参数进行优化,认为利用优化所得参数值进行预测能取得更好的结果. 相似文献
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粒子群优化(PSO)算法最初是基于连续空间的优化,然而现实世界中许多问题是离散的,近年来其离散化策略和方法受到广泛的关注.本文简要介绍PSO算法的工作原理和粒子更新机制、算法参数的分析与设置,详细介绍PSO算法的三种常见离散化策略的机理及其粒子更新机制,阐述离散PSO算法的应用成果,最后对其未来的研究方向进行展望. 相似文献
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提出了一种改进的PSO(粒子群优化)算法,该算法在基本PSO算法的粒子位置更新公式中增加了一个积分控制项,积分控制项根据每个粒子的适应值决定粒子位置的变化,改善了PSO算法摆脱局部极小点的能力。另外,在该算法中粒子行为是基于个体极值中心点和全局极值点确定的,这使得粒子能够获得更多的信息量来调整自身状态。用3个基准函数对新算法进行了实验,结果表明新算法优于已有的一些改进PSO算法。 相似文献
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张世勇 《重庆工商大学学报(自然科学版)》2007,24(3):241-245
将禁忌搜索思想引入粒子群优化算法中,改进惯性权重,添加罚函数重新构造适应度函数;在此基础上,提出了一种基于禁忌搜索的新的混合粒子群优化算法(NHPSO),通过4个标准测试函数实验,结果表明:NHPSO算法比基本粒子群优化算法(PSO)具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度以及获得更高精度解的能力。 相似文献