粒子群优化的加权核范数低秩矩阵补全算法     

陈笑笑  任丹丹  刘清 《赤峰学院学报(自然科学版)》2023,(5):22-28

针对加权核范数最小化矩阵补全方法存在阈值决策函数单一、收敛精度不高等问题,提出一种粒子群优化的加权核范数最小化低秩矩阵补全算法。改进算法利用粒子群的启发式智能搜索能力,为待恢复矩阵的奇异值自适应地匹配恰当的阈值,以提升算法的收敛性能。改进工作主要包括：（1）设计多种奇异值阈值决策函数,为矩阵提供多种阈值分配策略;（2）改进粒子群的速度迭代公式,提出基于余弦函数的速度惯性调节公式以增强粒子群的全局搜索性能;（3）利用改进的粒子群优化算法为阈值决策函数搜索最优的参数组合,然后再通过阈值决策函数生成奇异值的阈值,重构恢复结果并提升算法的收敛精度。在人工数据和图像数据上的实验结果表明,与加权核范数最小化方法、奇异值阈值化方法以及低秩矩阵拟合方法相比,改进方法具有收敛精度更高、恢复结果更清晰等优势。  相似文献   

一种改进的自适应变异的粒子群优化算法     

贾松浩  杨彩 《实验室研究与探索》2014,(4):14-17

针对粒子群优化算法存在的早熟收敛问题,提出了一种改进的自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度方差和当前最优解的大小,确定当前粒子的最佳变异因子。使用变异因子来改变粒子的运动方向,使粒子进入临近区域继续搜索,以确定新的个体极值和全局极值,避免出现局部最优解。仿真结果表明:自适应变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,其全局搜索能力有了一定提高,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题;虽然耗费时间有所增加,但在可接受范围内,用少许的时间代价换取全局最优解是值得的。  相似文献   

一种非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法   总被引：1，自引：0，他引：1  

李会荣  高岳林  李济民 《商洛学院学报》2007,21(4):16-20

目的改进基本粒子群算法的一些缺点．基本粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法．它简便易行，收敛速度快但此算法也存在收敛精度不高，易陷入局部极值点的缺点．方法对原有算法中的固定惯性权重进行改进．结果提出一种非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法．结论对六种具有代表性的测试函数进行了仿真实验．并与基本粒子群算法中惯性权重分别取固定权重、线性递减权重进行了比较，说明了非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法具有更好的性能和全局搜索能力．  相似文献   

基于受信任邻域评价的交叉变异粒子群算法     

董文娟 《教育技术导刊》2012,11(3):59-61

为了提高全局和局部搜索的质量,提出了一种基于邻域智能的交叉变异算法。受中国成功学习典故"孟母三迁"的启发,根据对粒子群内各个邻域性能的评价来动态调整算法参数,使得迭代初期粒子群保持较好的局部搜索能力,在后期提高全局搜索能力,避免陷入局部最优,提高了共享信息的可信度。同时,算法引入交叉变异因子,通过收集粒子周边邻域反馈,自适应动态调整周边邻域。  相似文献   

基于改进粒子群算法的图像匹配技术研究     

冯浩  李现伟 《安阳工学院学报》2016,15(6):22-25

在分析基本粒子群优化算法的基础上,对学习因子进行非线性异步策略调整,改变其固定常数模式,平衡算法在迭代过程中的局部和全局搜索能力;同时引入活力因子,对失活粒子执行变异操作,提高种群多样性。改进算法可以提升对多维空间的全局寻优能力,避免粒子产生早熟收敛现象。将改进粒子群算法引入图像匹配优化问题中,提出了一种基于改进粒子群算法的图像匹配算法,实验结果表明,该算法具有更快的匹配速度以及更高的匹配精度,具有强鲁棒性。  相似文献   

一种自适应变异二进制粒子群算法          下载免费PDF全文

姜磊刘建华张冬阳卜冠南 《福建工程学院学报》2020,(3):273-279

针对二进制粒子群算法(BPSO)具有过早收敛的缺陷,在粒子位置更新后提出变异概率自适应从大到小的变异操作。 同时对算法惯性权重参数采用递增的设置方案,从而得到一种自适应变异BPSO 算法(AMBPSO),将其应用于特征选择问题。 实验结果表明,提出的新算法前期具有较强的全局搜索能力,后期具有较强的局部搜索能力,能使平均选择特征数量最多从27.6 个减少到20.2 个,平均分类准确率最多从91.346%提升到94.135%。  相似文献   

一种快速自适应粒子群算法     

刘生建  罗林  杨艳 《教育技术导刊》2017,16(9):42-45

为了解决标准粒子群优化算法(SPSO)不能适应复杂非线性优化过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的快速自适应粒子群优化算法(QAPSO),直接利用群粒子的位置分布情况控制粒子飞行的惯性权重,借助于个体最优位置和全局最优位置的平均作用避免粒子陷入局部最优。通过多个基准函数仿真结果表明,在不引入额外设计及增加实现复杂度的前提下,相对于SPOS等经典算法,QAPSO在收敛速度、最优解精度等方面获得了大幅提升,尤其对于多峰函数效果更明显。  相似文献   

一种新型自适应遗传算法在多峰函数优化中的应用     

张大科  钱谦 《教育技术导刊》2018,17(6):85-87

为解决传统遗传算法在一维多峰函数优化中容易陷入局部极值、收敛概率低、稳定性不理想等问题,提出了一种新型的自适应遗传算法。结合自适应差分进化算法流程,提出了一种基于种群适应度变化程度而变化的非线性交叉算子和变异算子,使算法跳出局部极值,寻找到全局最优解,提升最优值迭代效率。函数测试实验表明,在一维多峰函数优化中,该算法在函数收敛概率、最优值迭代效率以及稳定性上比已有算法均有提高。  相似文献   

四旋翼飞行器动态粒子群优化算法的PID控制技术     

胡文华  曹仁赢  温泽之  刘剑锋 《实验室研究与探索》2019,(7):4-7

针对四旋翼飞行器的标准粒子群优化算法PID控制器容易陷入局部最优解、过早收敛的问题,提出了一种动态粒子群优化算法的PID控制技术。该算法主要由两部分组成:①根据迭代过程中粒子群粒子与全局最优粒子间的欧氏距离大小动态改变惯性权重,并设置系数控制其对惯性权重的影响程度;②引入杂交进化,在指定迭代次数内,若粒子群全局最优值连续未变,则对指定数量的粒子进行杂交,增加粒子多样性,避免陷入局部最优。通过Matlab/Simulink搭建四旋翼飞行器模型并仿真。结果表明,该优化算法能有效地避免陷入局部最优和过早收敛,使四旋翼飞行器得到更平稳、精确的控制,减少超调,提升计算效率。  相似文献   

一种改进的粒子群算法研究          下载免费PDF全文

董翠英  曹晓月 《唐山学院学报》2018,31(6):5-8,37

为了克服粒子群算法易发生早熟收敛、后期迭代速度较慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的粒子群算法。该算法采用非线性动态自适应的更新权重,进一步提高收敛速度;通过引入差分进化算法中的交叉算子,以提高算法的全局探索能力,利用差分进化算法的变异策略产生候选解,克服种群多样性的下降,以跳出局部最优。利用该算法对2个测试函数进行寻优,仿真结果表明,文章提出的算法是一种收敛速度快、收敛精度高的全局寻优算法。  相似文献