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为避免粒子群算法陷入局部最优、早熟收敛,提出了一种新型的混沌粒子群混合优化算法。利用混沌映射初值敏感性、遍历性特点,随机初始化一个粒子,并通过混沌映射得到多个粒子的初始值,改变初始粒子群的提取过程。利用混沌映射扩大初始粒子群,得到寻优粒子群,使得粒子群在搜索的过程中,种群数量变大,有利于全局寻优,而种群粒子多样化,有利于跳出局部极值。经典的测试函数仿真表明,改进的粒子群算法极大提高了粒子群的寻优精度和寻优效率,增加了粒子的全局寻优能力,具有更为广泛的应用场景。 相似文献
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城市排水管网的主要管理方式为人工管理,极易发生爆管等突发事件,且管理水平受人为因素影响大、效率低.基于城市排水管网管理的重要性,提出改进型混沌粒子群算法的管网优化算法.针对初期混沌粒子群算法(CPSO)难以跳出局部最优等局限,通过利用粒子群中的最优粒子,并根据其遍历性与随机性等特点进行混沌寻优,提出了改进型混沌粒子群算法(HMCPSO),旨在克服CPSO算法的局限,实现城市排水管网局部优化控制.研究表明,HMCPSO算法量最优为2.2×106元,方差为2.4223×1010元2,以及均值为2.885×106元,且搜索率为98.6％,收敛时间为12.68 s.相对于CPSO算法更加稳定,既保证了粒子种群全局寻优的能力,又缩短了算法运行时间,继而实现了城市排水管网系统优化,为城市管网改建提供技术支撑. 相似文献
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针对粒子群优化算法的收敛性和多样性问题,提出一种基于混沌优化的震荡粒子群优化算法。该算法利用混沌特性和震荡环节扩大粒子搜索的遍历性,将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力。实验测试证明该算法不仅能保持种群的多样性,而且能有效避免算法陷入早熟收敛现象。 相似文献
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给出了基于混沌粒子群优化算法(CPSO)背包问题的一种新的求解方法.首先将背包问题对应到粒子群算法中的位置与速度问题的表示,然后为了抑制早熟停滞现象,将混沌理论引进优化,使得背包问题更接近最优解. 相似文献
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粒子群优化算法最早是针对无约束连续优化问题而提出的。通过总结传统粒子群优化算法改进的研究工作,介绍了一种针对无约束函数优化问题的基于混沌搜索的粒子群算法和一种结合模拟退火策略的粒子群算法。这两种算法实用性较强、优化效果明显。 相似文献
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粒子群优化算法因简单、容易实现,被越来越多地应用于众多应用领域,但其存在着容易陷入局部最优等缺点。混沌是一种普遍的非线性现象,具有随机性、遍历性和内在规律性的特点,尤其是混沌的遍历性特点,使其可以作为搜索过程中避免陷入局部极小的一种优化机制。将二者结合求解优化问题,改善了粒子群摆脱陷入局部极值的能力,提高了算法收敛速度。论述了混沌粒子群优化算法的研究进展。 相似文献
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提出一种用于电力系统经济负荷分配的改进混沌粒子群算法．算法中采用自适应外罚函数法解决目标函数的约束问题,考虑了机组的系统平衡、出力上下限、爬坡速率和工作死区等约束条件;在粒子群算法中引入混沌机制,使算法能快速跳出局部极值区,提高算法的全局寻优性能;针对变惯性权重系数和变最大搜索速度改进措施的不足,提出依据机组爬坡速率约束来缩小最优解的搜索区域．仿真结果表明,改进的混沌粒子群算法对于解决带约束条件的经济负荷分配问题是可行和高效的,与改进前的计算方法相比,降低了运行费用,提高了寻优速度． 相似文献
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施众 《贵阳学院学报(自然科学版)》2021,16(1):1-6
随着科学信息技术的发展,粒子群优化算法凭借简单的概念与易实现的特点,获得了众多科研人员的青睐,但在粒子群优化算法应用于移动机器人路径规划时,却遇到了经常陷入局部最优值的问题.本次研究提出对PSO算法进行优化以优化该局部最优的问题.在对PSO算法进行优化的过程中,采用混沌算法对PSO算法进行初始化,随后将其早熟粒子进行混... 相似文献
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在分析基本PSO算法早熟收敛原因的基础上,提出一种基于混沌思想和自适应邻域探测机制的粒子群优化算法（CANE-PSO）.该算法先引入混沌思想对粒子种群进行位置初始化,以提高初始种群的多样性,再引入随机的邻域探测机制,并引入全局极值变异算子,增强了算法的全局搜索能力.通过与其它三个改进算法比较,结果表明CANE-PSO优化效率有较大的提高,较有效地避免了早熟收敛问题. 相似文献
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《赣南师范学院学报》2016,(6):23-26
为了对高校大学生群体性事件网络舆情进行准确预测并作正确引导,提出一种基于改进粒子群算法的混合神经网络(HANN)的高校网络舆情的发展趋势预测模型.HANN首先采用自适应调整策略和混沌理论对粒子群算法进行改进得到改进粒子群算法(CSA-PSO),再通过CSA-PSO算法训练径向基人工神经网络(RBF ANN)得到;RBF ANN的结点个数通过试探法确定.通过实例测试和与其它模型比较实验,结果表明所提出的HANN方法具有较高的预测精确,综合性能较好. 相似文献
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论文提出一种基于量子行为粒子群算法优化自适应模糊推理系统模型(ANFIS)参数,与之前使用梯度下降方法(Gradient Decent Method)不同,论文使用QPSO方法来训练ANFIS模型中隶属度函数的参数.经过训练后的ANFIS模型可以应用到非线性系统模型和混沌时序的预测.通过几组仿真实验结果表明基于量子粒子群方法训练ANFIS模型要优于基于粒子群算法方法训练ANFIS模型. 相似文献
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为了提高蛋白质二级结构预测的效率,对具有完全学习策略的量子行为粒子群（CLQPSO）算法进行了研究,实现了一种融合混沌优化与完全学习策略的量子行为粒子群算法;通过在粒子群进化过程中对收缩扩张因子和局部吸引子的混沌优化,提高了敛速和精度．基于统一计算设备架构（CUDA ）,利用GPU 的并行计算能力,将该算法并行化并应用到蛋白质二级结构预测中．实验表明：相比串行实现,该并行算法在对长度较短的残基序列进行蛋白质二级结构预测时,加速比可超过40． 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(10):107-111
传统的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法易陷入局部最优,因此引入了混沌优化形成混沌粒子群(Chaotic Particle Swarm Optimization,CPSO)算法以减小粒子陷入局部最优的可能,并在此基础上结合了差异进化(Differential Evolution,DE)算法中的交叉操作得到改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法以增加粒子的多样性,从而增加获得更优解的可能。为验证算法有效性,将PSO、CPSO和IPSO基于Matlab软件分别对IEEE30节点测试系统进行电力系统无功优化仿真。仿真结果表明,IPSO算法能找到质量更高的解,且收敛特性更好,体现了算法改进的优越性。通过该仿真实验,既可加强学生运用仿真软件的能力,又可加深学生对无功优化的理解和对智能算法的认识,从而有效提高教学质量。 相似文献
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针对现有BP神经网络选取权值和阈值不精确问题,采用改进量子粒子群优化算法优化BP神经网络权值和阈值。首先在改进的量子粒子群优化算法中,采用双层多种群优化策略提高整个种群的寻优能力,然后在每个子群中使用混沌反向学习和Levy飞行增强子群寻优能力,最后利用改进的量子粒子群优化BP神经网络权值和阈值。实验结果表明,改进的量子粒子群优化算法能有效提高BP神经网络的全局寻优能力和收敛性,对数控高速铣削加工的铣削力进行准确预测。 相似文献
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结合遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的优点以及混沌运动的特性,提出了混沌粒子群遗传算法(CPSO-GA),并使用五个高维非线性测试函数考察此算法的性能。在固定进化代数、所调用目标函数次数接近以及固定收敛精度三种情况下对算法进行数值试验,结果表明,与其他文献中提出的算法相比,CPSO-GA能100%地找到最优解,收敛效果及寻优能力好,并能有效摆脱局部极小点,且调用目标函数次数最少,大大降低了计算量。 相似文献
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林博艺 《赤峰学院学报(自然科学版)》2012,(20):15-19
针对基本PSO算法在全局优化中收敛精度低和易陷入局部极值的不足,提出一种基于混沌思想的多步搜索的新型的粒子群优化算法（CMPSO）。该算法先引入混沌思想对粒子种群进行位置初始化,然后再引入多步搜索,最后引入概率条件的选择性重新初始化。通过与其它三个改进算法比较,结果表明CMPSO算法的有效性。 相似文献
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李佳晖代永强 《河北软件职业技术学院学报》2023,(3):10-16
针对基本烟花算法多样性差、全局探索能力不足、易陷入局部最优的问题,提出一种改进的混沌烟花算法。该算法以基本烟花算法为核心,以一种编解码策略实现连续空间到离散空间映射,引入混沌因子来确定爆炸半径,避免个体半径出现接近于零的情况,提高了算法的寻优和全局探索能力;通过引入精英选择策略,加快了算法的收敛速度。采用改进的混沌烟花算法、基本烟花算法、粒子群算法对基准测试函数和农产品运输调度问题进行优化实验,结果表明,改进的混沌烟花算法具有更好的稳定性和求解效率。 相似文献
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粒子群优化算法及其应用 总被引：1，自引：0，他引：1
李丙春 《喀什师范学院学报》2006,27(3):66-68
介绍了粒子群优化算法及该算法的优越性,并与遗传优化算法进行了比较;针对经典粒子群算法存在的不足,介绍了一个改进的动态改变惯性权的自适应粒子群算法;最后,以神经网络为例给出了粒子群优化算法的应用. 相似文献