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在研究微粒群算法生物特征的基础上,提出了一种异步随机微粒群算法——ASPSO.该方法是在微粒的进化过程中,采用异步模式使全局最好位置信息以异步方式在种群中传播。从理论上证明了ASPSO与同步模式微粒群算法SPSO相比较具有更快的局部收敛速度,并对四个经典测试函数进行了仿真测试,测试结果表明:与SPSO相比,ASPSO算法具有更快的收敛速度。 相似文献
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基于共轭梯度法和最速下降法的非线性测量数据处理 总被引:2,自引:1,他引:2
将共轭梯度法与最速下降法有机结合起来,构造出一种解决非线性测量数据处理问题的新方法——混合算法。这种方法充分利用了共轭梯度法和最速下降法良好的收敛优点,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数“性态不优”时,最速下降法难以解决的问题。文中的算例结果表明,混合算法与单纯的共轭梯度法或最速下降法相比,具有收敛速度快、收敛范围大、适应面宽等特点。 相似文献
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在多种群协同进化和随机微粒群算法基础上,提出了一种改进的多种群随机微粒群算法,将各个子种群度独立的按照随机微粒群去进化,周期性的更新共享信息,共同寻求最优解。其中采用了两种不同的更新策略,并对这两种不同的方法进行详细的分析和比较。实验表明:合理调整更新周期能提高算法的收敛性。 相似文献
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将共轭梯度法与最速下降法有机地结合起来,构造了一种共轭梯度法和最速下降法的混合算法,并证明了该算法的全局收敛.混合算法既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数“性态不优”时,最速下降法难以求解的问题.同时也可以看到共轭梯度法与最速下降法仅仅是混合算法的特例. 相似文献
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将最速下降法与共轭梯度法有机结合起来,构造出一种混合优化算法,并证明其全局收敛性.这种混合优化算法结合了共轭梯度法和最速下降法产生搜索方向,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数的等值线是扁长椭球时,最速下降法下降缓慢的问题,具有收敛速度快、收敛范围大、适应面广等特点.文中的算法实例表明,混合算法与单纯的共轭梯度法相比,效果更优. 相似文献
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杨晗 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》2021,37(5):613-619
针对经验风险最小化(ERM)这一无约束优化问题,使用随机优化算法.为了提高损失函数值的下降速度,考虑三项共轭梯度法的优点,提出一类新的随机三项共轭梯度算法.并将新算法与经典的随机梯度下降(SGD)类算法和已有的随机共轭梯度算法CGVR进行比较,数值结果表明新算法比SGD类算法在求解ERM问题上更有优势. 相似文献
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利用Powell搜索法求解精度高、收敛速度快和局部强搜索能力强等优点,在简化微粒群算法的基础上,结合Powell搜索法,提出一种新型简化微粒群算法—Powell-SPSO算法.改进算法将Powell搜索法融合在简化微粒群算法中,让Powell搜索法与简化微粒群算法进行交替搜索.同时微粒的迭代利用了Powell搜索法的强搜索能力,使得算法改善了简化微粒群算法因每个微粒采用相同迭代公式进行进化而造成的微粒间的弱差异性,避免了易出现早熟、搜索速度慢等缺点.仿真结果表明,与标准微粒群算法(PSO)、简化微粒群算法(SPSO)、文献[10]算法相比较,不论是对高维函数还是低维函数,改进的算法都能够有效地避免早熟问题,并能显著地提高收敛速度和收敛精度. 相似文献
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基于动态参数的微粒群算法(PSO)的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
标准的PSO算法一般不能兼顾收敛速度、全局探索能力和局部精细搜索能力.本文通过同时动态调整惯性权重和加速度权重以平衡运算性能,并通过寻找LevyNo.5函数极值加以验证.结果表明,与标准的固定参数PSO算法相比,该方法取得了更好的效果. 相似文献
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针对一类非线性控制系统,提出一种新的基于微粒群算法的模糊滑模控制方法。将模糊控制和滑模控制相结合,利用滑模控制使系统的跟踪误差进入给定的边界层内,启用模糊控制取代切换控制;同时为保证模糊滑模控制系统的全局稳定性,加入监督控制以柔化控制输入;最后基于微粒群算法对滑模面系数和不均匀隶属度函数因子寻优,不仅加快了系统到达滑模面的速度,减小了误差,而且有效地消除了高频抖振。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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为了减少压缩感知中梯度投影稀疏重构法算法(GPSR-BB)的运行时间和迭代次数,有效地提高算法的重构性能,将具有全局搜索能力的粒子群算法应用到GPSR-BB算法中。利用粒子群优化算法的全局开发能力和GPSR-BB算法的局部搜索能力,加快了算法的收敛速度,减少了算法的迭代次数;通过对GPSR-BB算法中线搜索条件的改进,有效地提高了算法的重构精度。仿真实验表明:改进的GPSR-BB算法比传统的GPSR-BB算法运行时间缩短了43%、迭代次数降低了39.7%。在观测维数一定的条件下,改进的GPSR-BB算法重构成功概率高于传统的算法0.04,重构误差低于传统的0.09,具有较好的重构性能。 相似文献
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粒子群优化算法研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子群优化(PSO)算法是一种源于人工生命和演化计算理论的新兴优化技术.其基本思想为:每个粒子被随机的初始化以表示一个可能的解,并在解空间通过更新迭代搜索最优解.PSO的优势在于算法简单,对目标函数要求少,易于实现而又功能强大.目前,已受到演化计算领域的学者们的广泛关注,并提出了许多改进的算法.本文阐述基本粒子群的原理,给出了各种改进的算法,并展望了PSO的发展方向. 相似文献
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快速粒子群优化能在解空间快速收敛的粗粒度进化迭代,但是其容易陷入局部极值,从而失去继续寻找全局最优的能力。给出了一种基于快速粒子群优化的两种粒度优化方案,克服了快速粒子群优化的缺点,同时能够得到全局最优。 相似文献
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将差异演化(DE)算法和标准PSO算法混合进行进化,把DE算法的优势带入到粒子群算法中,利用DE算法其本身具备的对粒子个体的交叉和变异操作使PSO算法种群保持寻优所需的多样性.文中将这种算法成功应用到神经网络的优化中,从而保证粒子速度能获得较大程度的更新保持较好的搜索能力,避免陷入"早熟"或"停滞"的能力大大提高. 相似文献