共查询到19条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
3.
粒子群算法中惯性权重的实验与分析 总被引:29,自引:0,他引:29
简要介绍了粒子群算法(PSO),对算法中的重要参数惯性权重进行了系统的实验,分析了固定权重与时变权重的选择问题,并从问题依赖性、种群大小和拓扑结构等方面详细分析了惯性权重对于算法性能的影响.结果表明,惯性权重的问题依赖性较小,随着种群的增大,其取值应适当减小,局部版本下,惯性权重的选择具有更大的自由度. 相似文献
4.
基于对不同粒子群算法(PSO)中惯性权重、全局收敛性、收敛精度和速度的分析,提出了一种新的全局最优值自适应变化的粒子群算法(LAPSO).并采用该方法对三种不同的基准函数进行了测试,将LAPSO测试结果与典型的收敛粒子群算法(LKPSO)和扩散粒子群算法(LWPSO)进行了比较.结果表明:自适应粒子群算法具有收敛速度快、进化精度高的特点,是一种新型全局收敛粒子群算法. 相似文献
5.
基于自适应粒子群优化的盲源分离 总被引:2,自引:0,他引:2
针对现有的盲源分离算法性能大多依赖于非线性函数的选取问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization,APSO)的盲源分离算法。该算法以分离信号的负熵为目标函数,根据分离信号的状态自适应地调整惯性因子,克服了收敛速度和信号恢复质量之间的矛盾。仿真实验表明,该算法的性能对源信号的概率密度性质没有依赖性,因而能很好地分离亚高斯和超高斯信号的混合信号,并且能有效地避免早熟收敛问题,具有较快的收敛速度,分离效果好。 相似文献
6.
7.
8.
求解双层规划模型的粒子群优化算法 总被引:7,自引:0,他引:7
首先对粒子群优化算法作了改进,然后提出采用改进的粒子群优化算法并借助分层迭代的思想来求解双层规划模型,进而提出并描述了求解双层规划模型的一种通用的有效算法.最后,通过实验研究和对比分析验证了文中算法的有效性. 相似文献
9.
改进的粒子群算法求解Van Genuchten方程参数 总被引:1,自引:0,他引:1
Van Genuchten模型是研究土壤水力学性质应用最广泛的模型.运用该模型的关键是4个参数的求解.为了精确地求解这些参数,提出一种基于动态邻居和局部搜索的粒子群算法(DNLPSO).该算法具有如下特征: 根据粒子的运行, 为每个粒子动态的构建邻居;每个粒子的速度不是由它的邻居中最好运行的粒子来调整,而是由它的所有邻居共同调整; 引入拟牛顿(Quasi-Newton)算法来提升局部搜索能力, 以加快收敛速度.实验结果表明DNLPSO求解Van Genuchten模型参数的精度高于其他方法. 相似文献
10.
针对粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)和高效全局优化(EGO, efficient global optimization)两种算法的特点,提出一种共识粒子群和局部代理模型协同的全局黑箱优化算法(CPSO-LSM, consensus particle swarm optimization and local surrogate model)。该算法固定PSO算法周期对粒子进行分群并在粒子达成共识后停止,将每群粒子周围的优质子区域输出作为代理模型的建模区域,通过比较各区域最优值获得高质量最优解甚至全局最优解。不仅避免了PSO冗长的计算过程、提高了建立代理模型的速度和精度还可以避免陷入局部最优。通过对比其他算法在标准测试函数的仿真结果,CPSO-LSM具有较好的收敛速度和求解精度。 相似文献
11.
通过大量仿真实验,考察了粒子群算法(PSo)中粒子平均速度和算法收敛性之间的关系,提出了一种基于粒子速度反馈信息的自适应调整权重策略,同时在搜索过程中引入混沌序列.给出的收敛性分析证明,该算法可以以概率1收敛到全局最优解.对经典函数的测试计算表明,改进后的PSO算法较好地解决了基本粒子群算法中易陷入局部最优的缺点,在稳定性和收敛精度上均优于普通的PSO算法.改进的粒子群算法被用于优化神经网络的结构和参数,并将基于改进算法的神经网络用于4cBA软测量建模中.实际应用表明,与基于其它智能算法的神经网络相比,该网络不仅有较高的泛化性能,而且有更快的学习速度和较好的实时性. 相似文献
12.
13.
阶梯型粒子群算法及在函数优化中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种自适应动态群粒子群方法,根据粒子群的多样性,采用梯形规律动态调整粒子群的规模,既保证每个粒子都得到充分的进化,又保持了群体的多样性,使局部收敛的可能性大大减少。此方法根据群体的多样性的大小,在减少群体规模时,采用较差淘汰法,淘汰一些较差的粒子,在增加粒子时,采用交叉法产生新个体,既保持粒子的继承性,又维持了粒子群的多样性。对典型函数进行测试实验,结果与其它粒子群方法进行比较,验证了方法的有效性。 相似文献
14.
一种改进的粒子群优化算法 总被引:4,自引:2,他引:4
针对非线性优化问题讨论了一种基于迭代进程和适应值综合的自适应变异粒子群优化算法,该算法按照自适应变异方法从迭代进程上、以及从目标函数适应值上调整速度惯性因子,同时结合正态变异算子调整搜索方向。采用专用测试函数进行仿真测试分析,结果表明改进算法收敛,具有很高的搜索效率和求解精度。 相似文献
15.
16.
受无标度网络结构特性的启发,将BA模型的"择优连接"机制进行扩展,引入微粒群群体组织方式的构造过程,提出基于高聚集性的无标度网络模型的微粒群算法。算法初期微粒被随机分布在环形结构中,随着搜索的进行不断增加新的微粒,并依据节点度和节点间的距离增加新的连接,最终形成具有高聚集性的无标度网络模型。这样,群体中多数微粒进行局部范围的搜索,而少量微粒按照全局模式搜索,两种方式相互制衡。仿真实验表明,改进后的算法能获得更好的收敛精度和进化速度。 相似文献
17.
18.
基于PSO的模糊控制及在孵化中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
针对孵化系统复杂的动态非线性特性,提出一种基于粒子群优化的模糊控制算法,该算法针对模糊控制器量化因子参数调节的困难,采用PSO的惯性系数的自适应调整机制,用以加速优化算法的收敛性和维持群体的多样性,以寻优模糊控制器量化因子参数,将该方法应用于孵化过程,较好的实现了温度、湿度和含氧量的稳定控制。仿真和实际运行结果表明了所提出的算法的有效性和优越性。 相似文献
19.
基于小世界模型动态演化邻域的微粒群算法 总被引:3,自引:0,他引:3
分析了影响网络中信息传播的主要因素,并结合小世界网络的形成机制,提出了一种具有动态邻域结构的微粒群算法.该算法初始化群体拓扑结构为聚集系数大,平均最短路径长的环形规则网络,以降低邻域间信息交流的速度,保持种群的多样性.在算法进化过程中,当邻域多样性小于给定阈值时,以小概率向网络随机增加长距离边,逐步形成聚集系数大,平均最短路径小的小世界网络,加快邻域间信息交流的速度.仿真结果表明,结合适当的惯性策略,该算法能获得更好的收敛性能和收敛速度. 相似文献