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惯性权重是粒子群算法的一项重要参数,其值变化形式直接影响粒子群算法的性能。在介绍粒子群基本算法的基础上,分析已有固定惯性权重、时变惯性权重和动态自适应惯性权重粒子群算法的基本原理。通过4个典型测试函数的仿真实验,证明不同算法的收敛速度和全局寻优能力。 相似文献
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结合第四方物流的内涵与发展现状,从第四方物流企业调度管理优化决策问题出发,通过引入惯性权重因子和收缩因子对标准粒子群算法进行改进,然后与模拟退火算法相结合,形成改进的模拟退火粒子群(MSA-PSO)算法,求解第四方物流企业调度管理优化问题。在阐述算法原理和运算流程后,分别运用标准粒子群算法、模拟退火算法和本算法对6个基准测试函数进行仿真试验来检验比较算法的性能。结果显示:改进后的模拟退火粒子群算法计算精度和寻优结果优于标准粒子群算法和模拟退火算法。 相似文献
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介绍了基本粒子群优化算法及其原理,针对其易陷入局部极值和后期收敛速度慢的缺点,研究了基于惯性权重因子的改进粒子群优化算法。通过测试函数对固定惯性权重和时变惯性权重参数的选择进行了系统的实验,并且分析了种群规模与学习因子参数对粒子群算法优化性能的影响。 相似文献
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针对传统粒子群算法在求解梯级水库调度问题时,容易陷入局部最优而早熟收敛的问题,提出自适应粒子群算法。该改进算法结合种群进化程度自适应调整算法控制参数,从而克服传统粒子群算法参数固定引起的搜索能力不足的问题。同时,采用种群局部重建策略解决种群进化后期多样性下降的问题。将改进的粒子群算法应用于清江梯级水电站的发电调度求解,模拟计算结果表明,文章提出的改进算法具有较强的全局寻优能力,可以进一步提高算法的搜索性能和求解精度。 相似文献
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