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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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针对粒子群优化算法后期易陷于局部最小的缺点,引入模拟退火思想,建立模拟退火—粒子群优化算法。通过求解函数优化问题对比实验,表明改进后的粒子群优化算法增强全局寻优能力,搜索成功率大为提高。 相似文献
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为提高双凸透镜在实时缺陷检测时阈值分割的速度和精度,提出了改进粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)优化Otsu双阈值分割(Otsu’s thresholding method)。通过改进粒子群算法的权重函数并引入约束因子增强粒子前期全局搜索能力,提升了后期局部收敛速度;在判断是否陷入局部最优时加入扰动,防止粒子后期陷入局部最优;用粒子当前位置替换全局位置时,为减少粒子资源浪费,通过重新分配位置和速度激活粒子搜索能力,提升了整体粒子群的全局搜索能力。实验证明,采用改进的PSO算法对图像进行双阈值分割,比Otsu双阈值分割节省约52.7%的时间,比PSO+Otsu算法节省约32.3%的时间,而且其阈值分割的精度也得到了提升。 相似文献
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针对粒子群优化算法存在的早熟收敛问题,提出了一种改进的自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度方差和当前最优解的大小,确定当前粒子的最佳变异因子。使用变异因子来改变粒子的运动方向,使粒子进入临近区域继续搜索,以确定新的个体极值和全局极值,避免出现局部最优解。仿真结果表明:自适应变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,其全局搜索能力有了一定提高,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题;虽然耗费时间有所增加,但在可接受范围内,用少许的时间代价换取全局最优解是值得的。 相似文献
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针对基本粒子群优化算法(简称PSO)存在的早熟收敛问题,提出了一种既保持粒子活性又保证粒子快速收敛于全局极值点的改进粒子群优化(XARPSO)算法。在算法运行过程中,如果种群多样性逐步减小,直至超出下限时,种群不再向整体最优位置靠近,而是纷纷远离该最优位置,从而执行了"扩散"操作,而当种群多样性逐步增大,直至超出上限时,种群又开始向整体最优位置靠拢,即执行了"吸引"操作,从而保持了粒子的多样性。同时,该方法引入收缩因子的概念,即通过正确选择惯性权重系数与加速常数即学习因子这些控制参数的值的方法,确保算法收敛。 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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由于BP网络存在学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小状态、适应能力较差等缺点,而粒子群优化（PSO）算法的收敛速度快（尤其是在进化初始阶段）,运算简单、易于实现,又没有遗传算法的编解码和杂交、变异等复杂运算,因此是一种很好的优化算法。但是,PSO算法也存在不足,该算法进化后期存在速度变慢以及早熟的现象。提出一种改进的粒子群BP神经网络对高炉炉温进行预测。通过调整粒子群算法中学习因子的自适应能力,提高算法的收敛速度和搜索全局最优的能力。通过仿真结果说明改进的粒子群算法要优于BP算法和标准的粒子群算法。 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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为克服粒子群算法在处理复杂高维问题时易陷入局部最优及寻优精度低等缺陷,提出一种融合 Rosenbrock 搜索法的混合粒子群算法。首先,利用 Tent 混沌序列进行种群初始化;其次,采用去速度项的简化粒子群公式提高收敛速度并对个体极值加入扰动,增强粒子种群多样性;最后,当全局最优个体更新停滞时,利用Rosenbrock 搜索法对全局最优个体进行局部搜索,提高解的精度。利用 8 个常用基准测试函数分别对 30 维和50 维问题进行实验,证实该算法可寻到病态函数 Rosenbrock 全局最优值,且比其它 7 个函数的寻优精度提高10-2 数量级。实验证明该算法收敛速度快,解的精度高,全局搜索能力强,寻优能力明显提高。 相似文献
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PID控制是典型的工业控制,其核心内容是PID参数优化。为解决参数优化时不能确保得到最佳性能且耗时问题,通过改进粒子群算法学习因子,研究基于相等随机因子粒子群算法的PID参数优化,将其与标准的粒子群算法及迭代次数线性变化的学习因子进行比较。仿真结果表明,该算法性能指标tr、ts、δ%分别为1.782、3.285、14.07%,两种对比算法的tr、ts、δ%分别为1.804、4.825、24.33%和1.802、4.135、16.56%,改进算法提高了PID参数的稳定性、收敛速度和搜索精度,性能指标更优。 相似文献
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Nutrition intervention is the key to prevent and control diabetes mellitus. Diabetic patients’ nutrition intervention requires reasonably control of the intakes of the three major nutrients. A diabetes diet nutrition optimization method based on particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed for individual nutritional intervention of diabetes. Firstly, a nutritional optimization mathematical model is established, which meets the demand of diabetic patients’ three major nutrients intake, and then an improved particle swarm optimization algorithm is applied to solve the model. To enhance the convergence speed and search ability of the standard particle swarm optimization, the adaptive inertia weight factor and the natural selection mechanism are introduced in PSO. The performance of the proposed method is verified through an experiment, and the attainment rates of three major nutrients in the designed recipes are close to 100? according to the experimental results, which indicates that it can greatly improve the precision of diabetes nutrition recipes 相似文献
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刘伟 《宁波职业技术学院学报》2011,15(2)
介绍了对灰度非线性转换算法的研究,提出了一种基于微粒群算法的图像对比度自适应变化算法,将改进的微粒群算法进行测试,并且为了在图像增强中取得好的效果,将改进的算法图像在对比度增强中引入,从而实现对比度的自适应变换。 相似文献