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改进了动态环境下微粒群算法常用的环境检测方法,同时使用环境变化前后全局最好解的距离Dgbest(t)和种群多样性diversity(S)作为响应变化环境的依据,并将其与改进的响应方法相结合,在增加种群多样性的同时及时响应了动态环境中的各种变化.最后,将其应用于各种复杂变化的抛物线函数中,并与Eberhart-PSO和APSO进行了对比,结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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产品投产排序是混流装配线有效运作的关键,它是标准微粒群算法无法直接应用的离散空间问题.提出改进离散微粒群优化算法来解决混流装配线多目标排序问题.提出了适应离散编码的粒子位置编码方式,有效避免了不可行解的产生,提高算法效率.引入了动态参数及自适应逃逸机制增强了粒子的多样性和搜索性能.分析了装配线参数变化对目标函数和相应投产序列的影响,并确定出了能够获得最优解的合理参数范围.提出评价指标对改进离散微粒群优化算法与基本离散微粒群优化算法进行了对比,对实际混流装配线的仿真实验表明提出的改进微粒群优化算法可以直接应用于离散排序问题,是一种高效的混流装配线排序算法.改进微粒群优化算法与遗传算法的仿真实验对比显示了提出方法在混流装配线排序问题中的优越性. 相似文献
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动态环境下一种改进的自适应微粒群算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种适应复杂动态环境的微粒群算法———改进的自适应微粒群算法(Improved AdaptiveParticle Swarm Optimizer,IAPSO).使用由DF1(Dynamic Function 1)生成的复杂动态环境对IAPSO算法进行了验证,并着重将IAPSO算法同APSO(Adaptive Particle Swarm Optimizer)算法进行了对比.实验结果证明,在复杂的动态环境中,IAPSO算法比APSO算法具有更好的适应性. 相似文献
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通过对微粒群优化算法的分析,提出了一种用微分方程组描述的微粒群优化算法——微分进化微粒群优化(DEPSO)算法,并利用传递函数对DEPSO算法的收敛性进行分析.在此基础上,通过引入PID控制器以控制DEPSO算法的动态进化行为,以增强微粒产生的多样性,从而改进微粒群优化算法的全局收敛性.仿真结果表明了此方法的有效性. 相似文献
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微粒群算法是一种群体智能算法,它是通过模拟以鸟类、昆虫等为微粒的自然界的群体行为,来构造的一种随机寻优的进化算法。现有的微粒群算法在某些情况下存在收敛速度慢、而且不能收敛于全局最优解的问题。通过采用可视化的仿真方法对微粒群的搜索运动轨迹进行分析,我们提出了变尺度微粒群算法。变尺度微粒群算法将变尺度方法引入微粒的搜索过程中,采用不同的尺度动态地改变微粒群的搜索空间、速度限制区间等,通过对一些典型的试验函数的测试,结果表明,变尺度微粒群算法在收敛速度和全局寻优能力等方面都有较大的改进。 相似文献
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应用改进微粒群算法求解Job-shop调度问题 总被引:6,自引:0,他引:6
针对微粒群算法在求解实际问题过程中会出现早熟的现象,提出一种改进的微粒群算法。该算法利用记忆库来动态调整惯性权重值,增快了算法的收敛速度。同时结合进化、灾变机制避免了算法陷入局部极值的问题。在列出改进算法的具体步骤基础上,通过实际的车间调度仿真实例证明了算法的有效性,可以得到比启发式、遗传算法更佳的调度效果。 相似文献
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一种动态调整的改进微粒群算法 总被引:2,自引:0,他引:2
微粒群算法是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了广泛的应用.通过对基本微粒群算法的分析,发现基本微粒群算法在计算过程中使用Lebesgue测度为0的线段进行搜索,较易得到过旱收敛现象.据此,提出了一种改进的微粒群算法,该算法在运行过程中能动态调整极限位置,从而使得每个微粒的极限位置在其所经历的最好位置与整体最好位置所形成的动态圆中分布,由于在搜索空间中使用测度为正的区域对定义域空间进行搜索,能以较大概率跳出局部最优点.实例仿真结果验证了方法的正确性和有效性. 相似文献
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基于物理的流体模拟近年来成为了计算机图形学和动画领域的研究热点,其方法在总体上可以分为欧拉法和拉格朗日法,其中基于拉格朗日法的流体模拟在处理边界时一般采取单元格标志的方法,这种方法精度较低且细节表现力不强。引入刚体碰撞检测的方法,对流体边界模型和算法进行了改进,通过对流体边界的预处理加速了碰撞检测的过程,使流体的边界不限于标志为边界的单元格,而是自由的面或线段。用例证明改进的算法提高了碰撞的精确度,增强了算法的实用性、灵活性和模拟的真实感。 相似文献
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基于粒子群最小二乘支持向量机的软测量建模 总被引:1,自引:0,他引:1
针对最小二乘支持向量机处理大规模样本软测量建模问题时出现模型结构复杂、失去支持向量稀疏性且正规化参数和核参数难以确定的情况,提出了一种改进的算法。利用样本间马氏距离进行样本相似程度分析,去除样本集中部分样本以简化模型结构并提高计算速度,此外应用改进的带扰动项粒子群算法优化模型参数以提高模型的拟合精度和泛化能力。将提出的改进算法用于丙烯腈收率软测量建模,研究结果表明模型精度较高、泛化性能好,满足现场测量要求。 相似文献
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提出了一种改进的不敏粒子滤波(UPF,Unscented Particle Filter)算法。和传统的UPF相比,该算法有两点改进,首先,在形成"粒子云"时,直接采用当前时刻各粒子的UKF(Unscented Kalman Filter)估计作为粒子,在保证粒子有效性的同时,减少了UKF之后的重采样过程;然后,结合新的粒子产生办法,重新定义了权值计算方法,避免了对各粒子重要概率的复杂计算。仿真表明,改进算法在减少计算量的同时,有效地提高了跟踪稳定性和跟踪精度。Abstract: An improved Unscented Particle Filter (UPF) algorithm was proposed.Compared with traditional UPF,it has been improved at two points.First,when producing particle cloudy,it directly uses the current particle estimation of Unscented Kalman Filter (UKF) as new particle,which guarantees the validity of particles and eliminates the re-sampling process after UKF as well;then,according to the new particle-producing method,a weight-calculating formula is re-defined,so as to avoid the complicated computation of proposal probability of every particle.A simulation shows that the Improved UPF (I-UPF) can effectively enhance the tracking stability and tracking precision and reduce computational cost at the same time. 相似文献
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基于Metropolis准则的微粒群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对微粒群算法的分析,指出其早熟收敛的原因,并提出利用Metropolis准则更新微粒的个体经验位置,从而增强了算法的全局探索能力。该算法也可以认为是模拟退火算法中利用微粒群算法的进化公式作为一种新的状态产生函数。通过理论分析阐明了该算法以概率1收敛于全局最优解。实例仿真验证了其有效性。 相似文献
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肺组织分割是肺结节检测、肺功能定量分析、三维重建与可视化计算等胸部CT图像分析处理的基础。为此,首先提出了一种改进的自适应形变模型(T-Snake模型)。然后基于改进的T-Snake模型给出胸部CT图像肺组织分割方法。上述模型能够解决基本T-Snake模型的自交(Self-collisions)问题,有着更高的数值计算精度;并且,对T-Snake模型的节点更新算法也做了改进。使模型节点的更新速度加快。实验结果表明,方法准确性和可靠性较高,有着较好的应用前景。 相似文献
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一种改进的自适应子带谱熵语音端点检测方法 总被引:9,自引:0,他引:9
噪声环境下的语音端点检测在稳健语音识别中占有十分重要的地位。自适应子带谱熵法是一种新的端点检测方法,它的思想是将一帧语音分成若干个子带,再用谱熵法进行运算,子带的个数可以自适应选择。该方法具有一定的稳健性,但随着信噪比的降低,语音端点检测的准确性也随之下降。提出了一种结合加权功率谱减的子带自适应谱熵法,并给出了该方法的实现步骤。该方法采用边降噪边用稳健性好的特征参数做语音端点检测,从两个方面来提高端点检测的准确性。实验结果表明该方法具有良好的性能,在不同信噪比的不同加性噪声下系统识别率都有提高。 相似文献