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粒子群算法是一种进化计算技术,但容易陷入局部极小点。提出了一种利用Alopex算法改进的粒子群优化算法,改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。 相似文献
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粒子群算法是一种进化计算技术,但容易陷入局部极小点.提出了一种利用Alopex算法改进的粒子群优化算法,改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题. 相似文献
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针对传统粒子群算法在供应链销售管理的应用中表现出收敛性不佳的问题,本文提出了一种基于分布式优化粒子群算法的供应链销售管理模型,首先将免疫算法中繁殖策略与基本粒子群算法相结合,保持种群的多样性,然后引入变异操作并结合神经网络中的Sigmoid型函数对粒子群算法的特征子集进行了优化,最后采用最优化学习策略在算法陷入局部最优时跳出来。仿真试验结果表明,本文提出基于分布式优化粒子群算法的供应链销售管理模型,在收敛性能上远远优于标准粒子群算法。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2016,(29)
电力系统的无功优化问题的操作变量既有连续变量又有离散变量,同时它还是混合了多个变量和多个约束条件的一个非线性的规划问题。本文中阐述的粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)算法,是一种应用于电力系统无功优化的算法,是针对无功优化问题的特点提出的。考虑到算法的一些问题,通过引入动态的惯性权重和收缩因子来达到对原有算法的改进目的,改进粒子群优化算法MPSO(Modified Particle Swarm Optimization)算法作为一种新的算法被提出来,同时结合了电力系统无功优化的实际情况,证明了改进的粒子群算法的良好的实用效果。 相似文献
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为了更有效地解决工程施工管理中的多资源均衡问题,将改进的微粒群算法应用到多资源均衡优化中来,利用微粒群算法原理中粒子飞行中位置的进化过程来搜索各工序活动的最优开始时间方案。通过算例证明,该设计的目标函数可以更好地反映多资源均衡程度,同时以粒子群算法来解决此类问题具有搜索精度高,计算结果较为理想,贴近实际的特点,反映了在工程项目管理的多资源均衡优化中的可行性及有效性。文章提出的算法对于工程网络计划中的多资源均衡优化具有实际应用价值。 相似文献
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《科技通报》2016,(9)
针对标准KNN算法在交通运输路况预测的应用中还存在误差较高等问题。本文提出了一种基于改进粒子群并行优化KNN算法的交通运输路况预测模型,首先在采用粒子群算法对KNN算法进行优化前,引入变异操作并结合神经网络中的Sigmoid型函数对粒子群算法的特征子集进行优化,然后采用最优化学习策略对改进粒子群算法的运算性能进行优化,最后采用改进的粒子群算法把改进的KNN算法的待优化参数随机初始化为一组粒子的位置和速度,并根据适应值函数计算每个粒子的适应度。仿真实验结果表明,本文提出的改进粒子群算法具有较好的收敛性能,基于改进粒子群并行优化的KNN算法在交通运输路况的预测中误差较小。 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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具有代表性的一种局部信息粒子群优化模型大幅度提高了解决多模优化问题的能力,但该类算法存在难以搜索到位于边界附近且跨度较小区域优化解的问题。提出了一种改进的粒子群优化算法,以增强其处理多模优化问题的能力。在算法迭代过程中,利用边界处理方法,让超出边界的粒子修复后以较大概率落在边界附近,从而加强对边界附近且跨度较小区域的搜索。与原算法实验对比表明,改进后的算法鲁棒性更强。 相似文献
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本文利用基于动态惯性权重的粒子群算法对JSP问题进行求解,通过在粒子群算法中引入非线性的惯性权重函数,使得粒子在搜索空间中的全局探索和局部精调能力得以调节和平衡,从而有效求得调度的全局最优值.仿真实验结果表明该算法对经典JSP问题求解的可行性和有效性. 相似文献
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粒子群优化算法已越来越广泛的应用于求解优化问题,它简单实用且对一些复杂问题也能得到不错的结果,但它收敛速度慢且容易陷入局部最优值。多种群粒子群分层进化优化算法让粒子分层进化,对于具有不同适应度值的粒子采取不同的进化措施,提高了算法的收敛速度和精度。 相似文献
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粒子群算法网络异常检测技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种新的基于粒子群算法入侵检测方法模型。算法采用粒子群优化算法,有效地降低网络拓扑路径长度,通过优化算法来寻找聚类的中心。实验结果表明,提出的改进算法与传统的入侵检测算法相比,具有更好的入侵识别率和检测率。 相似文献
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通过对火电厂锅炉燃烧控制系统送风调节系统研究现状分析,提出一种基于粒子群优化算法的锅炉燃烧优化方法。其基本思想:首先利用燃烧特性试验数据,借助于Matlab软件建立了火电厂锅炉燃烧特性的神经网络模型,在此基础上利用粒子群优化算法寻找送风调节系统最佳氧量设定值,进而调节送风量,实现锅炉燃烧的整体优化。结果表明:基于粒子群优化神经的算法为锅炉燃烧优化方法优化提供一条新的途径。 相似文献
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传统的基于最小方差原理的反演结果依赖于初始模型选择,易陷入局部极小,针对以上问题,文章利用完全非线性反演方法-粒子群反演算法,对核磁共振探测地下水的数据资料进行反演解释,该算法具有操作简单,并行处理,不要求被优化的目标函数具有可微、可导、连续等性质的优点。将基本粒子群算法与模拟退火算法结合,加入非线性约束优化条件,使其适用于核磁共振探测地下水数据资料的反演解释。试验结果表明,混合粒子群反演算法反演结果精度较高,收敛速度较快,验证了粒子群优化算法在核磁共振反演应用中的可行性。 相似文献
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随着无线频谱资源的日益紧张,移动通信系统转向利用数字波束赋形技术来提高系统的容量。数字波束赋形技术的关键,是利用赋形权值优化算法对赋形权值进行寻优操作。常用的权值优化算法有遗传算法、粒子群优化算法和交叉熵算法。本文对三种优化算法应用时的关键步骤进行了总结,比较了三种算法的性能,最后对算法应用于时分移动通信系统存在的问题进行了分析。 相似文献