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1.
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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为了提高粒子群算法的收敛速度和全局收敛性,本文在标准粒子群算法的基础上作了改进,提出了一种带模拟退火步长的粒子群算法．通过典型函数的测试结果表明新算法比原来算法收敛到最优解的次数多,提出的新算法在全局搜索能力和收敛速度方面有所提高． 相似文献
3.
将0—1非线性规划问题转化为约束优化问题。采用动态双目标的约束处理方法,提出了一种求解0—1非线性规划问题的改进粒子群优化算法,数值实验的结果表明,新算法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力,显示了算法的有效性和通用性。 相似文献
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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
5.
为了克服传统粒子群算法（Pso）的早熟和局部最优问题,通过分析基于惯性权重的粒子群优化在粒子寻优过程中的可行性,提出了一种变惯性权重的改进PSo算法,并对经典的测试函数进行TN试。实验结果证明,与传统PSO算法以及基于惯性权重的PSO相比,改进算法的寻优效果较好,全局搜索能力有显著提高,并能有效地避免早熟收敛问题。 相似文献
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基于粒子群算法的可靠性优化 总被引：2，自引：0，他引：2
系统可靠性优化已被证明是一个NP完全问题,不存在精确的求解方法。人们构造了大量的启发式算法,如遗传算法(GA),蚁群算法(ACO),模拟退火算法(SA)等。针对各种算法所存在的早熟收敛,易陷入局部极值点的缺点,提出了将粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)用于求解可靠性问题。给出了基于粒子群算法的可靠性优化求解策略,根据数学模型,详细讨论了求解步骤,最后给出了实验仿真结果。结果表明该算法具有较强的局部搜索能力,同时也有更高的搜索效率,与其它方法相比,该算法能够找到更优解,验证了该算法的可行性和有效性。 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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惯性权重是粒子群算法的一项重要参数,其值变化形式直接影响粒子群算法的性能。在介绍粒子群基本算法的基础上,分析已有固定惯性权重、时变惯性权重和动态自适应惯性权重粒子群算法的基本原理。通过4个典型测试函数的仿真实验,证明不同算法的收敛速度和全局寻优能力。 相似文献
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指出造林规划设计问题实质是一个离散约束优化问题。应用离散粒子群优化算法求解目标函数,以保证解的合理性法和惩罚函数法相结合处理约束条件。分析实例表明,离散粒子群优化算法可用来优化造林规划设计方案,与模拟退火算法比较,效果更好。此研究结果可为科学造林和最优化经营管理提供新思路,丰富粒子群应用领域。 相似文献
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标准粒子群算法（PSO）容易陷入局部最优解,导致收敛速度慢、效率低．文章结合遗传算法提出了改进的组合粒子群算法,在每次迭代后应用随机函数随机选择下一次迭代所使用的变异策略或交叉策略．由测试数据表明组合粒子群算法在求解TSP时性能上有很大提高． 相似文献
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针对LM算法及模拟退火算法各自存在的不足,提出一种交替使用二者的混合优化算法（SALM算法）.该算法先通过模拟退火算法粗调得到一组全局最优近似解,再以该近似解为初值,交替使用模拟退火算法和LM算法,直至发现满意的最优解.实验结果表明,新算法不但具有模拟退火算法的全局收敛特性而且保留了LM算法的局部收敛速度,克服了单纯模拟退火算法所产生的随机性和概率性问题,也弱化LM算法对初始条件的依赖程度,保证了求解的速度和精度。 相似文献
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张莹 《蒙自师范高等专科学校学报》2014,(2):36-38
为了提高异步电机故障诊断的准确性,引入了一种基于模拟退火粒子群算法优化BP神经网络(SAPSO-BP算法)的故障诊断方法.根据电机转子振动频谱中所提取的特征参数与故障类型之间的关系数据,利用模拟退火粒子群算法来优化BP神经网络的权、阈值参数,再由优化好的BP网络进行故障诊断.实验结果表明,该方法具有较好的故障模式的识别效果,明显提高了异步电机故障诊断的准确性. 相似文献
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Hybrid discrete particle swarm optimization algorithm for capacitated vehicle routing problem 总被引：11，自引：0，他引：11
CHEN Ai-ling YANG Gen-ke WU Zhi-ming 《浙江大学学报(A卷英文版)》2006,7(4):607-614
INTRODUCTION The vehicle routing problem (VRP), which was first introduced by Dantzig and Ramser (1959), is a well-known combinatorial optimization problem in the field of service operations management and logis- tics. The capacitated vehicle routing problem (CVRP) is an NP-hard problem for simultaneously determining the routes for several vehicles from a central depot to a set of customers, and then return to the depot without exceeding the capacity constraints of each vehicle. In pr… 相似文献
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先将非线性互补问题（NCP ）转化为与其等价且有可行解的辅助问题,再将引入了信赖域方法思想的SQP方法与Filter技术相结合,提出一种求解NCP问题的信赖域-SQP-filter算法,并讨论了解的存在性和算法的全局收敛性。数值结果表明我们的算法是有效并收敛的。 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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An extended discrete particle swarm optimization algorithm for the dynamic facility layout problem 总被引：2，自引：0，他引：2
Hassan Rezazadeh Mehdi Ghazanfari Mohammad Saidi-Mehrabad Seyed Jafar Sadjadi 《浙江大学学报(A卷英文版)》2009,10(4):520-529
We extended an improved version of the discrete particle swarm optimization （DPSO） algorithm proposed by Liao et al.（2007） to solve the dynamic facility layout problem （DFLP）. A computational study was performed with the existing heuristic algorithms, including the dynamic programming （DP）, genetic algorithm （GA）, simulated annealing （SA）, hybrid ant system （HAS）, hybrid simulated annealing （SA-EG）, hybrid genetic algorithms （NLGA and CONGA）. The proposed DPSO algorithm, SA, HAS, GA, DP, SA-EG, NLGA, and CONGA obtained the best solutions for 33, 24, 20, 10, 12, 20, 5, and 2 of the 48 problems from （Balakrishnan and Cheng, 2000）, respectively. These results show that the DPSO is very effective in dealing with the DFLP. The extended DPSO also has very good computational efficiency when the problem size increases. 相似文献