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121.
基于粒子群算法的数字电路测试生成 总被引:1,自引:0,他引:1
在已有的数字电路测试生成算法基础上,通过对一种结构简单且容易实现的算法——粒子群算法的研究,提出了一种基于模拟的测试矢量生成的新方法,即应用粒子群算法来进行数字电路的测试生成.对一些组合电路进行了仿真,并将其与基于遗传算法的测试生成方法进行比较,实验结果表明该方法比基于遗传算法的测试生成更为有效. 相似文献
122.
123.
124.
求解TSP 问题的离散粒子群优化算法 总被引:20,自引:0,他引:20
以旅行商问题为例,提出了一种离散粒子群优化算法,根据优化问题及离散量的特点,对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行了重新定义,为抑制早熟停滞现象,为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和微观多样性,算法中定义了排斥算子来保持粒子群的多样性,使用高效的学习算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了很好的平衡,与领域中的其它典型算法进行了仿真比较,结果表明,离散粒子群优化算法具有很好的性能. 相似文献
125.
一种改进的粒子群优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法将模拟退火算法的"上山性"引入粒子群算法中,同时为了增加种群的多样性,将交叉和变异算子也结合进去,形成了一种新的改进粒子群算法.比较了高斯变异和柯西变异这两种变异算子对改进算法的影响.改进算法对典型函数的优化计算结果表明,与基本粒子群算法相比,改进算法能够更加快速有效的收敛到全局最优解,而且采用柯西变异算子的改进算法的效果比采用高斯变异算子的效果要好. 相似文献
126.
图像增强技术中的智能算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于粒子群与模拟退火算法相结合的进化算法.该算法利用模拟退火算法全局收敛性好和粒子群算法收敛速度快等优点,通过交换这两种算法的信息得到最优解.将这种新算法应用于灰度图像的自适应增强,实例计算表明该算法稳定性好,在收敛速度和求解精度方面都优于遗传算法等一些其它进化算法. 相似文献
127.
128.
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
129.
130.