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文章从热电联供生产实际出发,介绍了生产方案中热电联供多种组合策略以及粒子群优化算法,并以"一台传统发电机组,两台热电联供机组,一台供热机组"组合策略为例,结合粒子群算法原理详细分析了该组合策略中各机组出力分布,结果表明,粒子群算法能够很好的解决热电联供组合问题,使生产成本达到最优。 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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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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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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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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常规粒子群算法(SPSO)在优化过程中易陷入局部最优,本文分析了常规粒子群算法陷入局部最优的原因,提出采用一种自适应粒子群算法(APSO)避免陷入局部最优,改善算法的收敛性和精度。最后用自适应粒子群算法设计宽带阶梯阻抗变换器,结果表明,与常规粒子群算法相比,自适应粒子群算法全局速度快、成功率和精度也有显著提高。 相似文献
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基于WS小世界网络拓扑特性的自组织PSO算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种自组织粒子群优化算法SOPSO。算法融合了WS小世界网络模型的拓扑特性和信息传递特征,将粒子种群优化过程划分为种群拓扑结构自组织构造和粒子间合作优化两个相互促进的部分,其中前者采用WS小世界模型对种群拓扑结构进行自组织构造,后者基于所产生的拓扑结构进行合作优化。描述了算法的总体流程和各个关键环节。采用高维复杂函数对SOPSO和传统粒子群优化算法进行了对比实验。实验结果证明SOPSO的学习策略赋予了粒子种群更广泛的多样性和更强的逃离局部最优能力,从而在优化成功率以及优化质量上均优于传统粒子群优化算法。 相似文献
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群智能算法良好的自适应性与移动传感节点部署所需的组织性具有相似性。作为群智能算法的一种,粒子群优化算法具有结构简单、实现容易、易于收敛等特点。无线传感网络研究的关键问题之一是如何动态部署移动节点,达到提高无线传感网络覆盖率和降低节点移动能耗。本文介绍了粒子群优化算法与无线传感节点部署的相关知识,并对粒子群优化算法应用于无线传感节点部署问题进行了探讨。 相似文献
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将人工免疫思想引入粒子群算法,设计了一种人工免疫粒子群混合算法。混合算法的基本思想是：将粒子群算法中的粒子同时视为免疫算法中的抗体,粒子的适应度评价也与抗体亲和力的评价一致。将混合算法应用于物流配送中心选址问题,数值结果表明,免疫机制可有效地避免常规粒子群算法易过早收敛的缺陷。 相似文献
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传统的基于粒子群算法的前馈神经网络训练系统进行数据库访问时,易陷入局部极值,产生零点轨迹信息搜索效率较低,局部极小点和搜索方向紊乱。提出一种改进的粒子群优化算法。构建基于误差反传的神经网络系统结构,引入混沌映射概念,提出了一种根据粒子搜索状态,动态调整粒子飞行速度和位置的粒子群优化算法,提高多波束粒子群深度零点轨迹信息的提取的搜索效率,根据粒子的轨迹信息,研究如何动态调整粒子的搜索速度和方向,提高了训练和控制精度与效益。仿真实验表明,该算法进行多波束粒子零点轨迹信息搜索,效率较高,通过外力的干涉尝试调整粒子的方向,使得粒子可以逃离这个稳定阶段,提高了粒子收敛速度,提高控制搜索精度,运行时间较短。算法在智能控制等领域具有较好的应用价值。 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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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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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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采用传统算法进行混合型数据库查询,由于文档与查询的匹配过于严格,存在对检索词的重要程度无法区分的问题,造成无法进行检索结果的排序的缺陷。为此,提出了一种基于改进均值聚类算法的混合型数据库查询优化方法。建立混合型数据库查询执行计划代价模型,精准的定义了数据库查询执行代价。将改进均值聚类算法与粒子群算法有效的相融合,将粒子群中的粒子划分为多个子群,更新所有的粒子,通过粒子间的相互信息融汇,搜寻到数据库查询最优解。实验仿真证明,基于改进均值聚类算法的混合型数据库查询优化方法精确度高,效率高。 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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《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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PID控制在工业生产中得到广泛的应用,其性能指标取决于PID参数的选取。粒子群算法是一种常见的智能化算法,简单便于实现,文章采取基于自然选择改进的粒子群算法优化PID控制器的参数,与经典的粒子群算法相比较,文章所提出的算法有效地避免了经典粒子群算法过早陷入局部最优的问题,具有较高的求解效率。 相似文献