共查询到19条相似文献，搜索用时 171 毫秒
1.
2.
3.
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
4.
5.
线性递减惯性权重粒子群算法中,搜索后期较小的惯性权重使粒子具有很强的局部搜索能力。但惯性权重太小,容易使所有的粒子聚在一起损失多样性,找到最优解的可能性较低,易产生早熟现象。提出了一种利用方差动态调整惯性权重的方法,引入基于适应度方差的惯性权重调整因子。当出现早熟现象时,通过调整因子适当增大惯性权重的值,以扩大搜索范围,增加找到最优解的可能性。当未出现早熟现象时,继续采用线性递减惯性权重策略,加快收敛速度。实验结果表明,该算法具有较高的搜索成功率。 相似文献
6.
为了解决传统粒子群算法早熟收敛陷入局部最优、粒子中期震荡及收敛结果不精确的问题,提出一种基于叠加Logistic映射分布的FWA-PSO算法对其进行改进。具体方法是：叠加Logistic映射用于对粒子位置的混沌初始化,在粒子数量一定的情况下,平衡最大遍历路径与最快收敛速度;引入FWA算法,同时根据迭代次数与粒子位置标准差,基于惩罚机制非线性调整爆炸半径r、惯性权重w、个体学习因子c1和社会学习因子c2,融合高斯变异算子与循环单维度寻优策略,在维系粒子群多样性的同时,也能避免粒子越过最优解。实验结果表明：FWA-PSO算法针对单峰函数50次平均值均能达到最优解0,证明了算法的稳定性与可靠性;对于多峰函数,FWA-PSO算法也能求得最优解,证明该算法可跳出局部最优,得到全局最优解。 相似文献
7.
针对基本粒子群优化算法存在的早熟收敛问题,提出了一种保持粒子活性的改进PSO算法:当粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索,并将改进的PSO算法应用到酒精流加发酵过程的补料优化。实验结果表明,运用改进的PSO算法在进行流加发酵过程的补料优化时,它的寻优性能良好,而且寻优速度很快,可以提高最终产物14%的产量。 相似文献
8.
9.
惯性权重是粒子群算法的一个重要参数.为了验证惯性权重对粒子群算法性能的影响,选取3个有代表性的惯性权重设置,与线性权值递减策略进行各个方面的比较,采用3个标准测试函数测试这些策略对算法的影响.实验结果表明采用w1PSO的惯性权值设置方式,所取得的效果要优于其他惯性权值策略. 相似文献
10.
11.
简化粒子群优化算法（sPSO）去掉了PSO中的速度项,使算法性能有了显著提高。文章以该算法为基础,讨论了sPSO的改进方向,然后提出了惯性权值优化的简化粒子群优化算法（wsPSO）以及带极值扰动和惯性权值优化的简化粒子群优化算法（wtsPSO）,并通过实验验证了改进的有效性节。 相似文献
12.
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
13.
Design of general multivariable process controllers is an attractive and practical alternative to optimizing design by evolutionary algorithms （EAs） since it can be formulated as an optimization problem. A closed-loop particle swarm optimization （CLPSO） algorithm is proposed by mapping PSO elements into the closed-loop system based on control theories. At each time step, a proportional integral （PI） controller is used to calculate an updated inertia weight for each particle in swarms from its last fitness. With this modification, limitations caused by a uniform inertia weight for the whole population are avoided, and the particles have enough diversity. After the effectiveness, efficiency and robustness are tested by benchmark functions, CLPSO is applied to design a multivariable proportional-integral-derivative （PID） controller for a solvent dehydration tower in a chemical plant and has improved its performances. 相似文献
14.
吴喆珺 《武汉职业技术学院学报》2014,(1):36-41,69
粒子群优化算法(PSO)作为一种进化计算技术,已经广泛运用到了各个行业领域中。基于不同应用领域的具体要求,人们也针对不同的技术特点对PSO进行了改进。针对PSO算法在证券组合投资中的应用要求,提出一种改进的PSO算法,并通过上海证券交易所的实际数据进行计算机模拟,证实该算法在实际证券组合投资中的实用性。 相似文献
15.
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
16.
粒子群优化算法及其参数设置的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
周文 《孝感职业技术学院学报》2006,9(4):93-96
文章介绍了粒子群优化算法的基本原理,分析了其特点,并利用经典统计分析中的方差分析方法,分析了粒群算法中的惯性权值、加速因子的设置对算法基本性能的影响,给出算法中的经验参数设置,最后对其未来的研究提出了一些建议. 相似文献
17.
介绍了粒子群优化算法的基本原理;给出了基于这种进化计算技术的阵列天线方向图综合方法;对粒子群优化算法和遗传算法的特点进行了对比研究,同时对基本粒子群优化算法提出了一种改进策略。研究表明,粒子群优化算法是一种稳定性好,易于实现并行计算的优化算法,在阵列天线方向图综合中具有良好的应用前景。 相似文献
18.
李婷 《湖南广播电视大学学报》2010,(2):59-62
标准粒子群优化算法对空间所有区域等概率搜索,降低了算法效率。借鉴遗传算法的思想,本文提出一种带随机选择机制的改进粒子群优化算法。该算法将适应值选择和粒子状态更新方程结合起来,通过赌轮算法选择机制使得粒子在适应值较小的区域尽可能的降低搜索概率,在最优解可能区域尽可能加大搜索强度,从而提高算法搜索效率。通过标准进化计算测试函数测试,实验结果表明对于复杂优化问题该算法优于标准粒子群优化算法和遗传算法。 相似文献
19.
该文在分析微粒群算法局部最好模型几种邻域结构特点的基础上,提出了基于元胞自动机改进的微粒群算法。该算法从元胞自动机的建模思想出发,指出了微粒群算法本身就是一个元胞自动机,从而利用元胞自动机的理论对微粒群算法进行分析改进。实验结果表明,该算法不仅在单峰函数和多峰函数的优化中表现出了较好的性能．而且还适合比较广泛范围函数的优化。 相似文献