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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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结合第四方物流的内涵与发展现状,从第四方物流企业调度管理优化决策问题出发,通过引入惯性权重因子和收缩因子对标准粒子群算法进行改进,然后与模拟退火算法相结合,形成改进的模拟退火粒子群(MSA-PSO)算法,求解第四方物流企业调度管理优化问题。在阐述算法原理和运算流程后,分别运用标准粒子群算法、模拟退火算法和本算法对6个基准测试函数进行仿真试验来检验比较算法的性能。结果显示:改进后的模拟退火粒子群算法计算精度和寻优结果优于标准粒子群算法和模拟退火算法。 相似文献
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粒子群算法是一种进化计算技术,但容易陷入局部极小点.提出了一种利用Alopex算法改进的粒子群优化算法,改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题. 相似文献
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本文利用基于动态惯性权重的粒子群算法对JSP问题进行求解,通过在粒子群算法中引入非线性的惯性权重函数,使得粒子在搜索空间中的全局探索和局部精调能力得以调节和平衡,从而有效求得调度的全局最优值.仿真实验结果表明该算法对经典JSP问题求解的可行性和有效性. 相似文献
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粒子群算法是一种进化计算技术,但容易陷入局部极小点。提出了一种利用Alopex算法改进的粒子群优化算法,改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。 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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作为项目调度管理中三大控制要素的工期、成本、质量是决定项目建设成败的关键。首先通过采用动态加权技术构建工期-成本-质量的多目标综合优化模型,同时鉴于基本粒子群算法容易陷入局部最优,提出一种将混沌优化嵌入基本粒子群的新算法用于求解该多目标项目调度模型问题。最终通过实例计算表明:相对于基本的粒子群算法,混沌粒子群算法可以更为准确快速地解决该模型下的工程项目多目标优化问题,实现了项目调度管理中有效平衡工期-成本-质量各目标,并达到综合最优方案的理想效果。 相似文献
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微粒群算法在工程项目多目标多资源均衡问题中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
微粒群算法(PSO)是继蚁群算法提出之后的又一种新的进化计算技术.介绍了微粒群算法的产生背景、基本算法、算法流程、算法参数,同时基于pso算法的基础上探讨在多目标下如何实现资源更有效地分配,从整体角度出发来考虑单个项目对其他正在进行的项目的影响和实施期间资源的可得性,以最合理的资源配置来满足项目中各个分目标,以达到最好的整体项目效益,为多目标下的多资源配置问题初步建立了模型. 相似文献
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阐述了运用粒子群优化人工神经网络建立煤层顶板导水裂隙带高度预测模型的思路与方法。利用粒子群优化神经网络模型的权值和阈值,克服了神经网络容易收敛到局部最小值,以及收敛速度慢的缺点。煤层导水裂隙带高度预测实例表明,该方法不仅能更快地收敛于最优解,且预测精度有明显的提高。 相似文献
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针对粒子群优化算法的早熟收敛和进化后期收敛速度慢等问题,提出了权均值粒子群优化算法。通过在“认知”部分和“社会”部分加入随机权值更新粒子的飞行速度,使粒子能够很快地收敛到全局最优点。典型函数的仿真结果表明,该算法不仅具有较好的全局收敛性能和较快的收敛速度,而且有效地避免了早熟收敛问题。 相似文献
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针对标准的BP神经网络对于声音信号识别率不高的问题,提出了一种用粒子群算法（PSO）优化BP神经网络的算法,建立了声音信号识别模型。PSO优化BP神经网络主要是用PSO来优化BP神经网络的初始权值和闽值,然后通过训练BP神经网络得到识别模型的最优解,优化后的神经网络具有误判率小、反应速度快等特点。在实验中把标准的BP神经网络和PSO优化后的BP神经网络用于八种异常声音的MFCC特征量和差分MFCC特征量识别,结果表明：在声音信号的识别系统中采用PSO优化BP神经网络的算法提高了系统的识别性能,达到了系统设计的目的。 相似文献
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粒子群优化（PSO）算法是一种模拟自然生物群体（swarm）行为的优化技术。PSO算法源于对鸟群觅食行为的研究,该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。PSO算法不仅仅是种算法,更是一种学习和思维的创新,体现出学科之间交互所发生的一些突破。它不但是计算机理论上极大的理论创新,而且在哲学上也具有丰富的内涵。对此进行了论述。 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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针对传统的量子粒子算法不能满足日新月异变化的网络拓扑结构,提出了一种从领域拓扑结构角度进行改进的PSO算法。仿真实验表明,PSO-DSF算法使得粒子在保证收敛速度的同时能够提高它避免陷入局部极值问题,能够高效地优化整个网络的拓扑结构。 相似文献
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对标准PSO算法进行分析的基础上,针对PSO算法中的早熟收敛问题,提出了一种基于混沌序列的PSO算法（CPSO）。CPSO算法能够保证粒子种群的多样性,使粒子能够有效进行全局搜索;并以典型的基准优化问题进行了仿真实验,验证了CPSO的有效性。 相似文献