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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 562 毫秒
1.
《科技风》2016,(12)
采用Newton-Raphson(NR)算法求解有限元离散化后形成的非线性方程组时,初速度场的设定对迭代过程能否收敛或收敛时的迭代次数都有重要影响,设定初速度场是技巧性很强的工作。本文提出设定板材轧制过程中初始速度场的类电磁机制(EM)算法,首先将能耗率泛函表达为节点速度的函数,然后采用随机策略产生一组可行速度场(对应一群带电粒子),最后根据粒子对应的能耗率泛函目标值来确定粒子间的吸引与排斥机制,按照一定的准则使得粒子朝最优解方向移动。数值实验结果显示,类电磁机制算法能为NR算法提供可快速收敛的初始速度场。  相似文献   

2.
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   

3.
本文针对粒子群算法具有不易陷入局部极小、收敛速度快等特点,提出了一种基于粒子群的小波神经网络学习算法,优化了小波神经网络中的各个参数,并将应用于函数仿真试验。试验表明,该算法能减少迭代次数、提高收敛精度,是小波网络的有效训练算法。  相似文献   

4.
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   

5.
针对微粒群算法在解决电力系统经济负荷分配(ED)时容易早熟收敛和后期收敛速度慢的特点,将梯度微粒群算法(GPSO)应用于ED问题的求解,算法考虑了机组的运行约束。本算法对在迭代过程中微粒的位置及适应度计算,获取梯度信息,进一步调整惯性权重,从而提高基本微粒群算法的收敛速度,避免其容易陷入局部极值。运用GPSO算法对IEEE30节点系统进行计算,并将其计算结果与微粒群算法(PSO)、梯度法和遗传算法(GA)进行比较,优化结果好于上述3种方法,分析表明该方法是可行的、有效的。  相似文献   

6.
为了有效求解TSP问题,提出一种融合蚁群算法、遗传算法、粒子群优化算法思想的混合算法。该算法基于最大-最小蚁群系统框架,在选择下一个城市时采用局部搜索策略避免陷入局部最优,在每次循环结束时用演化交叉策略优化得到的全局最短路径,从而提高求解TSP问题的求解精度及收敛速度。TSPLIB中不同规模的TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性与可行性。  相似文献   

7.
蝴蝶优化算法一种模仿蝴蝶觅食行为群智能优化算法,充分利用蝴蝶的嗅觉来确定食物源的位置上,但是该算法与其他智能算法一样,也存在一些缺点和不足如收敛速度和求解精度等方面的问题,本文提出一种混合搜索策略蝴蝶优化算法,在搜索的过程引进柯西搜索算子项使算法的局部搜索能力有所改进,最后通过标准函数测试,结果表明收敛速度和求解精度都有所提高.  相似文献   

8.
王改堂  李平  苏成利 《科技通报》2010,26(5):657-660,665
提出了一种新的基于自适应变异的动态粒子群优化算法。该算法除了采用动态惯性权重外,还引入了自适应学习因子和新的变异算子。该算法在运行过程中,根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,采用新的变异算子变异增强了该算法跳出局部最优解的能力。对几种典型函数的测试结果表明:新算法具有很强的全局搜索能力。收敛速度和收敛精度也有所提高,并且能有效避免早熟收敛问题。  相似文献   

9.
演化算法被广泛应用于求解NP类组合优化问题。其中粒子群算法因其算法易于实现且效果显著,自其诞生以来就成为研究的焦点。在算法的实际应用过程中会遇到如何兼顾算法收敛高效率和避免过早收敛于局部最优这两种相互博弈的算法优化因素。针对这一问题本文对两种粒子群算法的参数优化方式进行比对,提出了未来算法参数优化的研究方向。  相似文献   

10.
随着时代的发展,现代科学技术在不断进步,各行业领域衍生出了许多大规模繁琐的计算,最终都归结为对于大型稀疏线性系统AX=b的求解。本文研究了一类新的Uzawa-AOR算法在Moore-Penrose广义逆下的广义定常迭代(以下简称广义Uzawa-AOR算法),并分析了求解奇异线性系统时的收敛性质以及收敛速度。  相似文献   

11.
针对现有水资源配置模型存在的不精确问题,在现有水资源模型基础上增加了决策偏好系数和排放污染物种类以提高模型精确性,以吉林市水资源基础数据初始化水资源优化配置模型,针对目前对模型进行优化的粒子群算法易出现局部最优等情况,引入萤火虫算法对其进行改进,通过萤火虫趋向最优解的原理改善粒子群算法出现局部最优的情况,并加速其收敛速度。应用改进粒子群算法对模型进行优化求解,得出水资源优化配置方案,以满足经济效益、社会效益、生态环境效益的全面要求。  相似文献   

12.
《科技风》2021,(14)
本文主要讲了求解非线性方程的牛顿迭代法。文章首先引入牛顿迭代法的公式、迭代函数。紧接着文章又介绍了牛顿迭代法的局部收敛性以及它的收敛速度,并通过数值实验验证了牛顿迭代法求解非线性方程的有效性。  相似文献   

13.
应用新型量子粒子群优化算法求解PFSP问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提高粒子群算法在求解调度问题时的搜索能力和优化效率以及避免早熟收敛。通过采用了一种新颖的量子粒子群算法,用量子位的概率幅对粒子位置编码,用量子旋转门实现粒子移动,完成粒子搜索;并采用量子非门来实现变异,从而提高种群多样性。由于每个量子都有两个概率幅,因此每个粒子实际占据两个粒子位置,所以在粒子数目相等的情况下,能加速粒子的搜索进程。仿真实验结果表明,在求解置换流水线生产调度问题时优于基本粒子群算法。  相似文献   

14.
对电子电路系统而言,如何使其获得最大的可靠性是设计的主要目标之一。文章给出了粒子群算法的可靠性优化求解策略,根据数学模型,讨论了求解步骤,还加入变异操作来避免早熟收敛,最后给出了实验仿真结果。结果表明该算法与其他方法相比收敛速度更快,精度更高,从而验证了该算法应用于最大化串联电路系统可靠性问题的可行性和有效性。  相似文献   

15.
基本蚁群算法直接应用在QoS组播路由时,容易产生局部最优路径,并且收敛速度较慢,本文对基本蚁群算法的状态转移规则和信息素的更新方式进行改进,并把改进的蚁群算法应用到QoS组播路由中,提出了基于改进蚁群算法的QoS组播路由方案,仿真实验表明,改进后蚁群算法的性能明显优于基本蚁群算法。  相似文献   

16.
朱珍 《科技通报》2019,35(4):115-119
针对粒子群算法在云计算任务调度中存在效率低等问题,提出在将鸡群算法引入到粒子群算法中,将粒子的分布按照鸡群算法中的公鸡,母鸡和小鸡来进行区分,同时对粒子的学习因子进行了改进,有效的避免算法陷入局部,收敛速度快的缺点,在云计算仿真平台中,将本文算法与粒子群算法,鸡群算法在虚拟机负载均衡,消耗成本和完成时间上进行对比都取得了一定的优势,说明本文算法能够有效的提高云计算任务调度效率。  相似文献   

17.
EM算法是近些年来常用的求解缺失数据时的迭代算法,EM算法优点是简单易行性与普遍适用性.如果最大化不能用解析的方法实现而采用一种迭代优化的方法实现M步将产生嵌套循环计算,由此增加了计算的复杂度.基于此提出了EM梯度算法.在DS-CDMA系统中应用EM梯度算法进行检测,对比EM算法下的误码性能与收敛性能,实验结果显示EM梯度算法比标准EM算法具有相同的收敛速度.  相似文献   

18.
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   

19.
蛙跳算法是一种启发式的智能算法,在优化问题中具有广泛的应用,针对该算法求解精度低,收敛速度慢,容易陷入局部的缺点,从4个方面提出了改进:(1)引入Tent混沌来改进蛙跳的种群初始化;(2)通过最大化搜索策略提高局部搜索;(3)最差个体中引入柯西因子进行优化;(4)采用模式搜索来优化最优个体.通过5个测试函数说明本文的算法能够有效的提高算法的性能.  相似文献   

20.
乐庆玲  姜毅 《大众科技》2007,(12):35-37
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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