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微粒群算法是一种新的基于群体智能的优化算法。文章介绍了微粒群算法的基本原理及其改进算法,并对其在理论研究和技术应用两方面的研究现状和未来的发展方向进行综述。 相似文献
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粒子群算法是一种群智能随机优化算法,通过粒子间的合作与竞争,寻找优化问题极值,目前被广泛应用于动态优化问题的求解中。对动态系统中粒子群优化算法进行研究,介绍了粒子群算法基本原理、动态系统分类,以及两种动态优化问题的具体表达形式,并阐述了粒子群算法在动态系统中的3种优化方法及其应用。 相似文献
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粒子群优化算法是一种基于群智能的优化方法,规则简单,收敛速度快.将此算法应用于重载齿轮的多目标优化设计,建立基于粒子群优化算法的重载齿轮多目标优化设计的数学模型,实践表明可以快速、有效地求得齿轮优化解. 相似文献
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萤火虫算法（FA）是继粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法等经典智能算法之后,由剑桥学者YangXin-she提出的一种模仿自然界萤火虫捕食、求偶行为的新颖的群体智能随机优化算法。该算法近年来逐渐在不同优化领域得以成功应用,但也存在易陷入局部最优、算法过早收敛等问题,为此许多学者对萤火虫算法进行了改进。针对基于惯性权重的萤火虫算法、基于混沌算法的萤火虫算法这两种改进算法,通过几种标准检验函数对各算法的性能进行详细的仿真、比较,得出具体试验结果。在控制系统PID参数优化中应用改进后的萤火虫算法,仿真结果表明改进后的萤火虫算法寻优精度和搜索速度均优于基本粒子群算法。 相似文献
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张顺淼 《福建工程学院学报》2011,9(1):86-91
组卷问题是一个多约束多目标组合优化问题。建立了一种新的组卷数学模型,提出了一种改进粒子群算法(IPSO)的智能组卷算法。在组卷之前,先采用贪婪算法进行预处理,有效提高了算法的收敛速度。在进化过程中引入保优策略,避免适应值高的粒子被淘汰。采用自适应交叉和变异算子进行调整,避免了局部收敛现象。实验结果表明,改进的粒子群算法应用在多目标智能组卷中具有较好的组卷性能。 相似文献
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二维电阻抗断层成像算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
粒子群算法是一种随机、智能、全局优化算法,近年来越来越多的被应用于电磁学领域。提出修正的粒子群算法,并应用其进行电阻抗断层成像研究。对研究的圆形求解域采用有限元法进行剖分,电流注入采用三角电流法,并用修正的粒子群算法对园域内电导率目标进行介质重构。数值仿真结果表明:该方法对求解域内的目标位置定位准确,并能够准确地反映场域内电导率的分布。 相似文献
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生物信息学研究需要使用先进的计算工具处理大量生物的模糊的和不确定的数据。群智能优化算法以低成本、快速和准确合理地解决复杂的搜索问题的优点,使其成为一族能用以较好地解决生物信息学中的问题的启发式算法。综述群智能优化算法及其在生物信息学问题中的应用。 相似文献
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通过对粒子群优化算法和智能组卷策略的研究,建立了组卷的数学模型,阐述了基本粒子群优化算法的主要思想．提出了改进的粒子群优化算法适应度函数的设计方法和粒子迁移算法,实现了将一次多目标组合优化问题转换为多次单目标组合优化问题。 相似文献
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蜂群算法是人们受到自然界中蜜蜂的行为启发而提出的一种新颖的智能优化算法。详细阐述了基于蜜蜂采蜜行为的蜂群算法的基本原理及研究情况。通过与遗传算法、蚁群算法、粒子群算法相比较,总结出蜂群算法的优缺点,并提出了未来研究的方向。 相似文献
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萤火虫优化算法（GSO）是一种计算多模函数多峰值问题的群智能算法,由模拟自然界中萤火虫发光的生物学特征发展而来。在 GSO 算法中,萤火虫根据自适应的感应决策范围寻找比自身荧光素高的萤火虫,并通过概率选择机制朝其运动,以实现寻优目的。简要阐述 GSO 算法基本原理,对算法各个参数进行分析说明,利 用 Matlab 软件构建 GSO 算法在整个寻优过程中的可视化环境,并给出算法源代码。仿真实验首先实现了自适应感应决策范围更新过程,然后通过多模函数仿真示例测试了该方法的有效性,从而实现了利用萤火虫算法解决多模函数多峰值优化问题。 相似文献
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微粒群算法(PSO)提出后,由于其优越的性能和易用性而得到了广泛的应用。传统PSO在算法参数设置上主要凭研究者经验进行选择,难免存在主观随意性偏差。采用正交试验设计的方法对PSO算法的w、c_1、c_2参数设置进行试验分析,从而提出较好的参数设置。通过对4个标准测试函数的实验分析,结果显示当w=1、c_1=c_2=3时算法有较好的性能。 相似文献
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针对粒子群优化算法的收敛性和多样性问题,提出一种基于混沌优化的震荡粒子群优化算法。该算法利用混沌特性和震荡环节扩大粒子搜索的遍历性,将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力。实验测试证明该算法不仅能保持种群的多样性,而且能有效避免算法陷入早熟收敛现象。 相似文献
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高长伟 《辽宁科技学院学报》2009,11(4):5-6,14
本文采用的无功优化数学模型虑了系统的实际约束条件和无功调节手段,能够准确直观地反映电力系统无功优化的实际问题。在此基础上对基于粒子群算法的无功优化作了深入的研究,尝试利用粒子群优化算法对无功优化问题进行求解。对常规粒子群算法的搜索策略进行了改进,对约束条件、离散变量都采取了一定的改进处理措施。以IEEE-6节点系统为例进行了仿真计算,验证了本文模型和算法的正确性、适用性和经济性。 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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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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周凌 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2011,11(6):41-43
基于量子粒子群算法理论,对二级齿轮减速器进行优化设计,并利用MATLAB软件对量子粒子群算法程序进行了设计验证。从实验结果来看,运用量子粒子群算法很好地实现了减小齿轮中心距的要求,收敛速度快,得到的结果令人较为满意。 相似文献