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粒子群算法是一种群智能随机优化算法,通过粒子间的合作与竞争,寻找优化问题极值,目前被广泛应用于动态优化问题的求解中。对动态系统中粒子群优化算法进行研究,介绍了粒子群算法基本原理、动态系统分类,以及两种动态优化问题的具体表达形式,并阐述了粒子群算法在动态系统中的3种优化方法及其应用。 相似文献
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提出了一种改进的实数编码遗传算法。该算法在遗传过程中使用不同的目标函数来优化不同的参数。在遗传过程初期，每一代遗传过程中使用相对简单的目标函数分别针对不同参数独立进行优化；而在遗传过程后期，使用适当的权函数将不同的优化参数组合起来，从而得到最佳的优化结果。计算机仿真表明，将这种算法应用于阵列天线方向图的综合中，具有高效、可靠的优势。 相似文献
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张承畅余洒罗元徐余陈银锋 《实验技术与管理》2020,(8):62-67
构建直线阵列、圆阵列和平面阵列天线的数学模型并推导其阵因子表达式,借助Matlab对3种不同类型的阵列天线方向图进行仿真研究。对比阵元数、波长、阵元间距等参数对不同类型阵列天线方向图的影响,仿真结果表明:直线阵、平面阵的性能与阵元数、阵元间距呈正相关,与波长呈负相关;圆阵的性能与阵元数呈正相关,而与圆阵半径和波长的关系并不是线性的。 相似文献
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粒子群优化算法最早是针对无约束连续优化问题而提出的。通过总结传统粒子群优化算法改进的研究工作,介绍了一种针对无约束函数优化问题的基于混沌搜索的粒子群算法和一种结合模拟退火策略的粒子群算法。这两种算法实用性较强、优化效果明显。 相似文献
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在综合分析了微带平面天线阵列馈电网络的两种传统馈电方式的基础上,提出了一种在微波工程应用中实际使用的一种新型馈电网络,提高学生理论知识与实践相结合的能力,更好的掌握最新技术发展。其新型馈电网络由一种左-右手混合微带传输线构成,可以获得高于传统并联馈电网络的天线阵列增益;同时,可以修正传统串联馈电网络的天线阵列辐射方向图的波束偏移,给出了一个工作频率为35GHz的2×2微带面阵的馈电网络设计案例,验证了其理论的正确性。 相似文献
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粒子群算法是优化领域中新出现的一种仿生学随机算法。本文将遗传算法与粒子群算法相结合对圆柱齿轮优化问题进行优化设计和编程实现,优化结果表明,该算法计算效率高,避免了粒子群算法易收敛于局部最小值的缺点。 相似文献
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粒子群算法具有在优化过程中需要调整的参数不多,结构简单,收敛速度快等特点。在分析其他改进粒子群算法的基础上,提出了一种新的粒子群协同优化算法。通过测试函数测试表明,新的粒子群协同优化算法明显提高了算法的收敛性能。 相似文献
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本文将小生境思想融入到免疫算法中,提出了一种小生境免疫算法。该算法对抗原识别后的抗体种群用小生境技术进行重构,将搜索空间划分为各自独立的小生境,并在各小生境内独立搜索,增强了抗体的多样性;引入小生境共享机制,用共享度控制抗体的促进和抑制,适当抑制高亲和度抗体的繁殖,克服了精英种群的冗余。将提出的小生境免疫算法(NDC_IA)应用于阵列天线方向图零点生成技术中,得到了较好的优化效果。 相似文献
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标准粒子群算法主要用于优化连续性,而对粒子群算法求解非线性整数规划,算法的粒子位置必须解决取整问题。基此,文章提出一种粒子位置最终取整的方法,以改进粒子群算法解决整数规划的具体过程。基准函数的仿真结果表明,改进后的取整方法的搜索成功率优于直接取整和随机取整,综合搜索效率更佳。 相似文献
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The standard particle swarm optimization （PSO） algorithm is a novel evolutionary algorithm in which each particle studies its own previous best solution and the group＇s previous best solutions to optimization problems. One problem in PSO is its tendency of trapping into local optima. In this paper, a multi-swarm technique based on fast particle swarm optimization（FPSO） algorithm is proposed by introducing crossover operation. FPSO is global search algorithm which can prevent PSO from trapping into local optima in light of Cauchy mutation. Though it can get high optimizing precision, the convergence rate is not satisfactory. FMSO can not only find satisfying solutions, but also speed up the search. 相似文献
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Nutrition intervention is the key to prevent and control diabetes mellitus. Diabetic patients’ nutrition intervention requires reasonably control of the intakes of the three major nutrients. A diabetes diet nutrition optimization method based on particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed for individual nutritional intervention of diabetes. Firstly, a nutritional optimization mathematical model is established, which meets the demand of diabetic patients’ three major nutrients intake, and then an improved particle swarm optimization algorithm is applied to solve the model. To enhance the convergence speed and search ability of the standard particle swarm optimization, the adaptive inertia weight factor and the natural selection mechanism are introduced in PSO. The performance of the proposed method is verified through an experiment, and the attainment rates of three major nutrients in the designed recipes are close to 100? according to the experimental results, which indicates that it can greatly improve the precision of diabetes nutrition recipes 相似文献
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罗金炎 《福建工程学院学报》2008,6(6)
在散乱数据光顺拟合问题的计算中,引入了群体智能粒子群优化算法,增加了计算的自动程度以及客观性,优化中提出了优于传统罚函数法的模糊罚函数法,将模糊集合理论和粒子群优化算法有机地结合起来,并通过对节点序列内在关联性的分析,提出了适合邻域搜索类算法实施的邻域结构,以获得目标函数的全局解,最后给出了数值仿真实例。 相似文献
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基于PSO的电力系统环境经济负荷调度 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于线性加权和处理成单目标优化问题的传统方法存在的缺陷,提出使用粒子群优化算法求解EELD多目标优化问题。该方法通过对粒子群算法个体极值和全局极值选取方式的改进,实现了对EELD多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,为决策者提供了丰富的参考信息。在此基础上,应用模糊满意度方法求出的最优折衷解为调度运行人员提供了最佳调度折衷方案。最后,对一个三机系统进行了测试,并与线性加权人工神经网络法进行了比较分析,仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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粒子群优化算法是基于群智能的随机优化算法,目前已广泛应用于神经网络、非线性函数优化、模式分类、模糊系统控制等,特别适合工程应用。本文首先介绍传统的PSO算法原理及算法流程,最后用VB语言实现算法的伪码。 相似文献
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胡永仕杨悠悠张阳 《福建工程学院学报》2021,(3):230-235
为克服公交调度优化模型中纯电动公交车受续航里程约束、未考虑驾驶员舒适度的不足,提出了人-车固定模式的纯电动公交车柔性调度优化方法。采用休憩时长为衡量驾驶员舒适度的指标,将保证驾驶员舒适度产生的负面边际效应量化为延误成本,以公交企业总成本最小为目标构建优化调度模型,引入改进的粒子群算法求解。改进算法通过调整粒子群算法的位置和更新机制解决传统粒子群算法易陷入局部极值的问题,进一步提高算法精度。实验结果表明,柔性调度优化方法能有效降低公交企业的总运营成本,具有一定的实用性。 相似文献
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为了克服传统粒子群算法（Pso）的早熟和局部最优问题,通过分析基于惯性权重的粒子群优化在粒子寻优过程中的可行性,提出了一种变惯性权重的改进PSo算法,并对经典的测试函数进行TN试。实验结果证明,与传统PSO算法以及基于惯性权重的PSO相比,改进算法的寻优效果较好,全局搜索能力有显著提高,并能有效地避免早熟收敛问题。 相似文献
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提出一种用于电力系统经济负荷分配的改进混沌粒子群算法．算法中采用自适应外罚函数法解决目标函数的约束问题,考虑了机组的系统平衡、出力上下限、爬坡速率和工作死区等约束条件;在粒子群算法中引入混沌机制,使算法能快速跳出局部极值区,提高算法的全局寻优性能;针对变惯性权重系数和变最大搜索速度改进措施的不足,提出依据机组爬坡速率约束来缩小最优解的搜索区域．仿真结果表明,改进的混沌粒子群算法对于解决带约束条件的经济负荷分配问题是可行和高效的,与改进前的计算方法相比,降低了运行费用,提高了寻优速度． 相似文献
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加权融合算法是多传感器数据融合中的常用方法,但加权因子的确定非常困难并直接影响算法的性能.文章提出利用改进的粒子群优化算法对各个传感器的加权因子进行自适应优化,引入种群进化度、聚合度来反映种群的多样性,当种群多样性低于阈值时执行变异操作,并交替使用基于聚合度、进化度的自适应惯性权重函数,从而避免算法陷入局部最优解.通过UCI数据集测例表明本文算法是一种较有效的多传感器数据融合方法,相对其它算法具有较高的融合精度. 相似文献
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由于BP网络存在学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小状态、适应能力较差等缺点,而粒子群优化（PSO）算法的收敛速度快（尤其是在进化初始阶段）,运算简单、易于实现,又没有遗传算法的编解码和杂交、变异等复杂运算,因此是一种很好的优化算法。但是,PSO算法也存在不足,该算法进化后期存在速度变慢以及早熟的现象。提出一种改进的粒子群BP神经网络对高炉炉温进行预测。通过调整粒子群算法中学习因子的自适应能力,提高算法的收敛速度和搜索全局最优的能力。通过仿真结果说明改进的粒子群算法要优于BP算法和标准的粒子群算法。 相似文献