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1.
巩永光 《济宁师范专科学校学报》2008,29(6):20-22
自上世纪80年代以来,智能优化算法(粒子群算法、遗传算法等)通过模拟或者揭示某些自然现象和过程而发展起来,为优化理论提供了新的思路.通过将不同算法结合来达到更好的优化效果日益成为当前优化研究领域的热点.在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异算子及种群分割策略,将两种算法有机结合,提出了粒子群算法与遗传算法的混合优化算法(GA-PSO).为了验证该GA-PSO混合优化算法是否具有良好性能,将该算法用于一些标准测试函数的优化. 相似文献
2.
针对基本粒子群优化算法存在的早熟收敛问题,提出了一种保持粒子活性的改进PSO算法:当粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索,并将改进的PSO算法应用到酒精流加发酵过程的补料优化.实验结果表明,运用改进的PSO算法在进行流加发酵过程的补料优化时,它的寻优性能良好,而且寻优速度很快,可以提高最终产物14%的产量. 相似文献
3.
基于混沌迁移及无参数变异差分进化算法的舰船电力系统网络重构 总被引：1，自引：0，他引：1
为更好地利用差分进化算法对舰船电力系统网络进行重构,提出一种基于混沌迁移及无参数变异的差分进化算法.针对差分进化算法寻找最优解容易陷入早熟的问题,引入一种基于混沌迁移的并行进化策略.该策略将原有种群分为多个子种群,进行并行进化.在优化过程中引入混沌迁移序列引导个体迁移,利用混沌的遍历性和随机性,保证子种群间能高效地进行信息交换.针对电力系统网络重构中的0,1,2编码方式在解码中信息丢失问题,提出一种无参数变异算子.这个算子能使算法结构简单、利于运算.最后利用混沌序列初始化种群和Pareto选择策略提高舰船重构效率.仿真实验表明,改进的算法具有更好的故障恢复方案,能有效避免差分进化算法在求解电力系统网络重构时的早熟问题. 相似文献
4.
张燕 《苏州市职业大学学报》2014,(3):11-13
粒子滤波过程中通过引入重采样消除粒子匮乏现象,但是重采样过程却削弱了粒子的多样性,导致粒子贫化.为协调粒子多样性和样本贫化之间的冲突,提出一种多尺度重采样粒子滤波算法,粒子空间重采样划分多个尺度,然后重新定义各尺度粒子权重并重采样,用尺度熵值度量重采样粒子的多样性,指导重采样.仿真实验结果表明,多尺度重采样粒子滤波算法有效提高了精度,适用于高精度系统滤波计算,并将应用于精细果业中数据同化。 相似文献
5.
提出了一种基于量子粒子群优化算法(QPSO)的足球机器人路径规划方法。为适应QPSO算法的自身特点和提高算法搜索的效率,在传统栅格法的基础上引入实际坐标系法,对环境进行建模;为了更好地评价粒子(即解)的性能,在进行碰撞判定的基础之上,引入罚函数方法,克服了传统适应度函数难以更好地表达粒子性能的缺点。与PSO算法的对比仿真实验表明,该算法在足球机器人路径规划方面是可行的、有效的。 相似文献
6.
张丽 《玉溪师范学院学报》2012,28(12)
结合蚁群算法和粒子群算法的不同特点,提出了一种基于蚁群、粒子群算法的组播路由算法,来解决多约束QoS组播路由问题.实验对比表明,该算法收敛速度快,寻优能力强,可以克服单一的蚁群算法和粒子群算法的不足. 相似文献
7.
基于不同区域用户对充电需求的不同,以充电站覆盖范围内最小化充电站数目为限制条件,各需求点的需求度权重与充电站到需求点距离的乘积之和最小为目标构建选址优化模型.针对传统算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的特点,引入余弦递减的策略对鲸鱼优化算法(WOA)的收敛因子取值方式进行优化.通过实例将优化鲸鱼算法(IWOA)与粒子群优... 相似文献
8.
顾成喜 《苏州市职业大学学报》2009,20(3):42-45
在对求解TSP问题的GT算法进行了细致分析和对比了TSP问题与避障路径规划问题的异同点之后,引入粒子计算和“基因库”概念,对GT算法进行了改造,并将其用于求解避障路径规划问题．实验表明,该算法能够应用于求解避障路径规划问题,并在一定程度上提高了演化算法的效率． 相似文献
9.
针对无线传感器网络（WSN）数据融合算法中传统反向传播（BP）神经网络收敛速度慢、对初值敏感和易陷入局部最优解的问题，提出基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法（BSO-BP）。用天牛须搜索（BAS）算法对粒子群算法进行改进，利用改进后的粒子群算法优化BP神经网络权值和阈值，引入WSN数据融合中，簇首节点通过优化训练后的BP神经网络对采集数据进行特征提取，将融合后的数据发送至汇聚节点。仿真实验表明，BSO-BP算法能有效地提高融合精度和收敛速度，减少冗余数据传输，延长网络生命周期。相较于传统BP数据融合算法和PSO-BP算法，BSO-BP算法减少了至少11%的平均相对误差和13.89%的均方根误差。 相似文献
10.
为限制级联多电平逆变器输出电压谐波,提出一种改进粒子群优化(PSO)算法.在考虑三倍次谐波的情况下,给出最优化阶梯波法的目标函数.粒子群优化算法的惯性权重按负反正切规律变化,加速常数按反正切规律变化.通过提高算法前期全局探索能力和后期局部开发能力,算法搜索能力增强,而算法计算量几乎未增加.分析该方法的参数范围和粒子轨迹收敛速度,并将该方法应用于十一电平逆变器谐波限制问题,获得较佳的开关角设置方案,表明该方法具有优良的收敛性能。 相似文献