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针对传统粒子群算法在供应链销售管理的应用中表现出收敛性不佳的问题,本文提出了一种基于分布式优化粒子群算法的供应链销售管理模型,首先将免疫算法中繁殖策略与基本粒子群算法相结合,保持种群的多样性,然后引入变异操作并结合神经网络中的Sigmoid型函数对粒子群算法的特征子集进行了优化,最后采用最优化学习策略在算法陷入局部最优时跳出来。仿真试验结果表明,本文提出基于分布式优化粒子群算法的供应链销售管理模型,在收敛性能上远远优于标准粒子群算法。 相似文献
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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
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基于WS小世界网络拓扑特性的自组织PSO算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种自组织粒子群优化算法SOPSO。算法融合了WS小世界网络模型的拓扑特性和信息传递特征,将粒子种群优化过程划分为种群拓扑结构自组织构造和粒子间合作优化两个相互促进的部分,其中前者采用WS小世界模型对种群拓扑结构进行自组织构造,后者基于所产生的拓扑结构进行合作优化。描述了算法的总体流程和各个关键环节。采用高维复杂函数对SOPSO和传统粒子群优化算法进行了对比实验。实验结果证明SOPSO的学习策略赋予了粒子种群更广泛的多样性和更强的逃离局部最优能力,从而在优化成功率以及优化质量上均优于传统粒子群优化算法。 相似文献
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在对最佳任务调度下的Web数据进行优化聚类的过程中,容易出现原始数据损失的情况,导致传统数据优化聚类算法,由于忽略初始数据,无法有效实现Web数据优化聚类。提出一种基于粒子群优化的最佳任务调度下Web数据优化聚类算法,依据任务价值密度以及执行紧迫性,塑造动态优先级,通过适应度函数对分类计划进行评价,给出类间距与类内距计算公式,对相关参数和各粒子的位置以及速度向量进行初始化操作;求出粒子的适应度;求出粒子个体最优与群最优;依据粒子群优化算法的位置以及速度对当前位置和速度进行更新;通过K-means算法对EHCF进行聚类,直至全部Web数据聚类完成。仿真实验结果表明,所提方法在Web数据优化聚类上具有很高的优越性。 相似文献
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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
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介绍了基本粒子群优化算法及其原理,针对其易陷入局部极值和后期收敛速度慢的缺点,研究了基于惯性权重因子的改进粒子群优化算法。通过测试函数对固定惯性权重和时变惯性权重参数的选择进行了系统的实验,并且分析了种群规模与学习因子参数对粒子群算法优化性能的影响。 相似文献
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如何能够更好的进行多目标的优化一直以来都是研究的重点,本文在粒子群算法的基础上,提出了首先引入精英策略初始化粒子群,其次对粒子的速度和位置计算方法进行更新,最后采用多尺度的变异算子提高粒子的变异能力,增强种群多样性,测试函数的实验说明了本文算法能够有效提高算法的效率,在多目标Pareto最优解测试中取得了比较好的效果,说明本文算法能够运用在多目标的优化中。 相似文献
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针对人工蜂群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,本文从种群初始化,引入自适应系数和位置更新等三个方面进行改进:(1)种群初始化,通过采用最小距离初始化人工蜂群,提高种群多样性;(2)自适应系数,通过加入随机干扰,在一定程度上可以避免算法陷入局部最优;(3)位置更新,提出了一种基于全局引导的位置更新想法,保证种群中的每一个个体既能获得自己的历史最优位置,还可以同时获得整个种群中的当前最优位置,提高了算法的收敛速度。采用4个经典测试函数结果说明本文算法相比基本人工蜂群算法提高了算法的整体性能,降低了算法运行时间,提高了效率。 相似文献
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粒子群优化(PSO)粒子滤波算法比较而言,容易陷入局部最优,因此算法的准确度就会降低。本文在解决该问题时引入了一种基于鱼群的PSO粒子滤波算法。此算法是通过鱼群优化在采样过程中找到全局最优的相对位置,使其能够向全局最优的位置逐渐接近,同时提高估计有效的粒子数目,从而能够更有效的减少粒子退化与枯竭问题。实验表明,此算法与PSO粒子滤波算法相比,在估计准确度方面有了较大的提升。 相似文献
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差分进化算法(Differential Evolution Algorithms,DE)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种基于种群的全局优化的通用的启发式算法,已经用来求解很多的问题。本文提出一种基于DE和PSO的双进化方式的种群进化策略。对于种群中的每个粒子可以随机选择按照差分进化或者按照粒子群进化。为了提高进化的收敛速度,对于每一代粒子选择一个最优的粒子提供给按照PSO算法进化的粒子使用。通过4个标准函数测试该算法并与PSO和DE算法进行比较,实验证明该算法是一种求解精度高,速度快,鲁棒性好的算法。 相似文献
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混沌粒子群算法在数据库查询优化中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
查询计划的一棵左深树看作是一个粒子,对于左深树上的连接操作后序遍历生成一个编码,对粒子群进行速度和位置更新操作,并通过引混沌搜索机制,对粒子进行混沌扰动,保证粒子群个体的多样性,最后通过粒子间的信息共享与传递找到最优数据库查询优化方案。 相似文献
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《科技通报》2016,(9)
针对标准KNN算法在交通运输路况预测的应用中还存在误差较高等问题。本文提出了一种基于改进粒子群并行优化KNN算法的交通运输路况预测模型,首先在采用粒子群算法对KNN算法进行优化前,引入变异操作并结合神经网络中的Sigmoid型函数对粒子群算法的特征子集进行优化,然后采用最优化学习策略对改进粒子群算法的运算性能进行优化,最后采用改进的粒子群算法把改进的KNN算法的待优化参数随机初始化为一组粒子的位置和速度,并根据适应值函数计算每个粒子的适应度。仿真实验结果表明,本文提出的改进粒子群算法具有较好的收敛性能,基于改进粒子群并行优化的KNN算法在交通运输路况的预测中误差较小。 相似文献
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针对庄家算法的缺陷,提出了一种基于信息熵的庄家算法。其基本思想是：在使用庄家算法进行非支配解的选取前,先对群体的信息熵值进行计算。若熵值较低,即没有相对较好的分布度,则对群体进行遗传选择、交叉和变异操作,生成新的群体,直到熵值达到要求,再使用庄家法则进行计算。数值计算表明,这种新的算法既保持了庄家算法较高的收敛速度,又改善了群体的分布度,提高了种群的多样性,避免了过早收敛于局部最优解的现象。 相似文献
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网络并发式流量特征具有信号时间可预测性,通过对网络流量的解卷积测度特征提取,提高对网络流量的预测性能。传统法方法采用粒子群优化算法实现对网络流量的特征测度盲解卷积分析,对原始信号的统计信息提取效果不好。提出一种基于粒子群退化重采样的网络流量解卷积测度提取算法,构建并发式网络流量序列采集模型,设计粒子退化重采样技术,将每个粒子的当前适应度值与其自身的个体最优值进行比较,如果优于个体最优值,得到粒子当前最优位置。仿真实验表明,采用该算法,收敛速度很快,在粒子群进化50代以内就可以实现成功收敛,对流量序列的测度特征提取结果准确,预测精度较高,展示了算法的优越性能。 相似文献
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