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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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张荣升刘丽桑邓慧琼李培强郑荣进 《福建工程学院学报》2021,(4):378-384
为提高配电网络中故障区段定位的准确性和高效性,基于馈线终端单元的配电网区段定位的研究,提出了一种在含分布式电源的配电网中用鲸鱼优化算法实现故障区段定位的方法。通过MATLAB对支路矩阵、电源接入情况进行编程,创建含多电源的IEEE33节点的配电网模型,完成配电网故障信息编码方式、开关函数和适应度函数的构造。对发生单点故障、多点故障,以及存在信息畸变的情况下发生故障的定位结果分析,结果表明,提出的鲸鱼算法能实现准确定位,其收敛性、准确性和高效性均优于传统粒子群算法、遗传算法以及最近的蝠鲼觅食算法。 相似文献
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将量子进化算法(QEA)和粒子群优化算法(PSO)相互结合,提出了两种混合量子进化算法:嵌入式粒子群量子进化算法(PSEQEA)和量子二进制粒子群优化算法(QBPSO),并通过对多用户检测问题的应用,表明新的算法不仅操作更简单,而且全局搜索能力有了显著的提高. 相似文献
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梁潘 《成都航空职业技术学院学报》2016,32(3):51-54
为解决无线传感器网络拥塞引起丢包率高和网络吞吐率过低的问题,提出一种基于改进PI主动队列管理模型和量子粒子群(QPSO)算法的拥塞控制方法:首先定义改进的PI主动队列管理模型,然后采用改进的量子粒子群算法对比例系数和积分系数和进行参数整定、优化,并得到PI控制模型;最后定义基于量子粒子群算法和PI主动队列模型对网络拥塞进行控制的具体算法.仿真实验表明,文中方法能有效实现WSN拥塞控制,与其它方法相比,具有较短的平均队列长度和较大的吞吐率的优势. 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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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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《洛阳师范学院学报》2015,(11)
针对函数优化的非线性特点,在标准粒子群优化算法的基础上,提出了一种带自适应变异的粒子群优化算法.该算法对惯性权值进行参数设计,建立非线性递减策略曲线模型,通过设置校准系数,改变惯性权值的曲线变化率,使其随迭代过程进行自适应变化.通过在迭代初期选取较大的惯性权值,增强算法的局部寻优能力,加快算法收敛速度,而在迭代后期选取较小的惯性权值,提升算法的全局搜索性能.同时,在算法中引入变异机制,增加种群的多样性,从而更好地提升算法由局部到全局的开放式搜索能力.通过选择基准测试函数对几种算法进行性能测试,证明改进算法收敛速度快、精度高,总体性能优于对比算法. 相似文献
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在分析基本粒子群优化算法的基础上,对学习因子进行非线性异步策略调整,改变其固定常数模式,平衡算法在迭代过程中的局部和全局搜索能力;同时引入活力因子,对失活粒子执行变异操作,提高种群多样性。改进算法可以提升对多维空间的全局寻优能力,避免粒子产生早熟收敛现象。将改进粒子群算法引入图像匹配优化问题中,提出了一种基于改进粒子群算法的图像匹配算法,实验结果表明,该算法具有更快的匹配速度以及更高的匹配精度,具有强鲁棒性。 相似文献
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介绍一套集配电网络的图形编辑、线损计算分析、无功优化以及报表管理一体化的系统,可基于图形和SCA-DA系统实时数据共享,接入配变监测、负荷控制系统,整合成完整的线路或台区数据,包括设备属性以及各种实时运行数据等.采用改进强引导粒子群与混沌优化相结合的算法进行无功优化.该算法解决传统粒子群寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题.通过对福建某高压配电网的具体计算,最优降损率可以达到14.04%,节点最低电压从0.895 0（p.u.）提高到0.995 6（p.u.）,系统通过一种新型线损管理及无功优化模式,为工作人员提供一个决策支持的技术平台. 相似文献
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太阳能电动汽车的复合能源系统优化匹配问题可以看成一个多目标优化问题,两个相互冲突的目标是极大化系统的峰值功率满足率和极小化系统的成本,前者关系到系统的可靠性后者涉及到样车能否量产,所以两个优化目标都很重要.本文提出了改进的粒子群算法优化配置太阳能电动汽车复合能源系统,这种改进的粒子群算法引进了遗传算法里的变异算子,并且打破常规算法里的加速因子为常数的惯例而使加速因子随时间改变.优化结果显示：改进的粒子群算法也能够很好地解决复合能源系统的多目标优化问题. 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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粒子群算法具有在优化过程中需要调整的参数不多,结构简单,收敛速度快等特点。在分析其他改进粒子群算法的基础上,提出了一种新的粒子群协同优化算法。通过测试函数测试表明,新的粒子群协同优化算法明显提高了算法的收敛性能。 相似文献
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提出了一种求解旅行商问题的改进粒子群算法,该算法引入了求解离散问题的学习机制和变异策略以提升粒子群算法求解旅行商问题的效率.通过对两个经典的测试问题(Oliver30和burma14)的仿真研究,表明不同变异概率对算法的影响,当变异概率为0.5时,算法的运行效率最高. 相似文献
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《实验室研究与探索》2015,(9):126-131
针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点,采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进,将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理,将优化后的卡尔曼滤波器应用于感应电机转速估计,仿真实验表明,与试探法、标准粒子群算法及遗传算法比较,改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器能够有效提高转速估计的精度,从而提高无速度传感器矢量控制系统的控制性能。 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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一种新的仿生优化算法及其改进 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基本混合蛙跳算法随机性强,在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的混合蛙跳算法,该算法利用高斯变异算子对子群最差青蛙进行适当的扰动,修正了其更新策略,从而维持了群体的多样性.用典型测试函数对粒子群优化算法、基本混合蛙跳算法及改进算法进行对比实验,仿真结果验证了新算法的有效性和鲁棒性. 相似文献