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1.
为了更好地辨识分数阶系统的参数,提出了一种基于Tent映射的改进粒子群算法(MPSO).采用8个经典测试函数对MPSO算法的性能进行了测试,并与自适应时变加速器算法(ACPSO)、改进的被动聚集粒子群算法(IPSO)以及遗传算法(GA)进行对比,验证了所提算法的有效性.在已知模型结构和未知模型结构的基础上,利用所提算法对2种典型分数阶模型进行参数辨识.参数辨识结果表明,应用位置信息的平均值有利于充分共享个体间的信息,从而能够加快全局搜索速度;Tent映射具有的均匀性和遍历性能够防止位置信息中极值的产生,避免算法陷入局部最优.MPSO算法收敛速度快、精度高,是一种有效且实用的方法. 相似文献
2.
《兰州石化职业技术学院学报》2018,(4)
为进一步提高PID参数整定方法的收敛精度和收敛速度,在PID参数整定中引入了鲸鱼优化算法(WOA)。仿真实验结果表明,鲸鱼优化算法(WOA)与改进粒子群优化算法(IPSO)、改进人工蜂群算法(IABC)和遗传算法(GA)相比,收敛精度和收敛速度都优于其它算法。 相似文献
3.
根据工程实际建立结构优化设计模型,为了改善以往优化设计中的一些缺点,提出了一种离散变量结构优化设计的三等分割算法(TEPA)与遗传算法(GA)相结合的方法,即改进混合遗传算法(HGA),结果表明这种改进的混合遗传算法的收敛特性得到了非常好的体现. 相似文献
4.
遗传算法（GA）被广泛地应用在聚类算法中.但是当数据点多时,其计算量大的问题是不容忽视的.针对与遗传算法相结合的FCSS算法中的这一不足,主要通过研究了GA初始化种群的选取方法,对GA-FCSS算法进行了改进.实验数据表明：改进的GA-FCSS算法在收敛速度方面有令人满意的效果. 相似文献
5.
首先建立了0-1KP和3-SAT的数学模型;然后分别基于遗传算法(GA)与贪心策略相结合给出了一种求解0-1KP的有效算法,基于GA与局部搜索相结合给出了一种求解3-SAT的可行算法;最后通过对0-1KP实例和3-SAT实例的仿真计算,验证了算法的可行性与有效性. 相似文献
6.
为解决BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺点,利用遗传算法(GA)和基因表达式编程(GEP)的各自特点,基于BP算法提出了两种改进算法:其一是GA-BP算法,即利用GA优化BP神经网络的权值和阈值;其二是GEP-BP算法,即利用GEP对BP网络进行调整,包括网络结构、权值和阈值。用样本数据进行了测试并与基本BP算法进行了比较,结果表明两种改进算法具有很强的可行性和高效性。 相似文献
7.
近年来,云仿真技术作为一种新型网络化建模与仿真模式受到广泛关注,合理配置仿真资源已成为云仿真技术的核心问题之一。针对传统仿真系统资源分配中存在的资源重用性低、部署难度大等问题,提出一种改进遗传算法来求解仿真模型与虚拟机之间最优映射的算法。实验结果表明,该算法是云仿真运行环境下的一种有效资源调度算法。 相似文献
8.
变电站位置确定是一个典型的最短路径问题,在实际处理中需要考虑功率、负载、损耗等多个因素。将不同元启发式算法和搜索方法中的元素进行混合,提出一种基于多约束条件的改进遗传算法,用于解决上述路径规划问题。使用相同例子对不同算法进行模拟仿真,得出蚁群成本平均为15.102 4s,代数为21,适应值为0.007 913 475 3。 改进的遗传成本为19.234 7s,代数为38,适应值为0.014 756 211。 模拟退火成本为36.493 3s,代数为47,适应值为0.017 414 562 4。 标准遗传成本34.253 7s,代数为68,适应值为0.019 527 878 1。以上数据证明改进的遗传算法在搜索效率、收敛速度和最终结果上具有一定优势。 相似文献
9.
片上系统发展到片上网络阶段,能耗问题已经成为片上网络技术的重要约束。在片上网络映射中应用了生物仿生算法—蚁群优化算法使系统能耗达到优化,实验表明蚁群优化算法运用较好的局部搜索算法可以很快地收敛,针对不同的应用,可以减少15%-40%的通讯能耗。 相似文献