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1.
由于BP网络存在学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小状态、适应能力较差等缺点,而粒子群优化（PSO）算法的收敛速度快（尤其是在进化初始阶段）,运算简单、易于实现,又没有遗传算法的编解码和杂交、变异等复杂运算,因此是一种很好的优化算法。但是,PSO算法也存在不足,该算法进化后期存在速度变慢以及早熟的现象。提出一种改进的粒子群BP神经网络对高炉炉温进行预测。通过调整粒子群算法中学习因子的自适应能力,提高算法的收敛速度和搜索全局最优的能力。通过仿真结果说明改进的粒子群算法要优于BP算法和标准的粒子群算法。 相似文献
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该文针对基本微粒群算法（Particle Swarm Optimizaton,简称PSO）存在的早熟收敛问题,提出了一种改善粒子活性的改进微粒群（IPSO）算法。当粒子逐步失去活性时,对粒子按一定的概率重新以一定的方式进行赋值,达到激活该粒子的目的,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索。通过函数优化测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度,而且能够有效、稳定地提高函数优化精度。 相似文献
3.
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
4.
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
5.
针对现有BP神经网络选取权值和阈值不精确问题,采用改进量子粒子群优化算法优化BP神经网络权值和阈值。首先在改进的量子粒子群优化算法中,采用双层多种群优化策略提高整个种群的寻优能力,然后在每个子群中使用混沌反向学习和Levy飞行增强子群寻优能力,最后利用改进的量子粒子群优化BP神经网络权值和阈值。实验结果表明,改进的量子粒子群优化算法能有效提高BP神经网络的全局寻优能力和收敛性,对数控高速铣削加工的铣削力进行准确预测。 相似文献
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多相机组网网络设计具有多参数、多约束、运算量大等特点,在理论上是一个复杂的优化策略问题,寻找其绝对精确的最优解通常需要很大的运算量,因此在实现时必须考虑算法效能。利用基于粗糙集的启发式属性约简算法获得特征属性的约简,在此基础上利用改进的支持向量机对约简信息进行预测。为了获得最优预测精度,采用混沌粒子群优化（PSO）算法以避免SVM预测模型的局部优化。最后通过实验对粒子群优化（PSO）算法、改进的PSO（IPSO）算法与混沌PSO（CPSO）算法性能进行比较,分析结果表明,相比于其它方法,该方法在收敛速度以及防止局部寻优等性能方面有较大提高。 相似文献
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李伟 《石家庄铁路职业技术学院学报》2012,(2)
为准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出改进的粒子群算法(DPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(DPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现神经网络参数优化,得到基于DPSO-BP算法的神经网络模型.算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力 相似文献
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从理论上分析了粒子群优化算法的收敛性,并针对标准PSO优化算法容易陷入早熟,收敛于局部最优解的问题,提出了一种基于遗传算法的带交叉因子的改进PSO优化算法,该算法通过对典型测试函数的测试,有效地加快了收敛速度和提高了收敛精度,能够有效地跳出局部收敛范围,避免陷入早熟,收敛于全局最优解。 相似文献
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标准粒子群算法（PSO）容易陷入局部最优解,导致收敛速度慢、效率低．文章结合遗传算法提出了改进的组合粒子群算法,在每次迭代后应用随机函数随机选择下一次迭代所使用的变异策略或交叉策略．由测试数据表明组合粒子群算法在求解TSP时性能上有很大提高． 相似文献
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为了克服传统粒子群算法（Pso）的早熟和局部最优问题,通过分析基于惯性权重的粒子群优化在粒子寻优过程中的可行性,提出了一种变惯性权重的改进PSo算法,并对经典的测试函数进行TN试。实验结果证明,与传统PSO算法以及基于惯性权重的PSO相比,改进算法的寻优效果较好,全局搜索能力有显著提高,并能有效地避免早熟收敛问题。 相似文献
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粒子群算法具有在优化过程中需要调整的参数不多,结构简单,收敛速度快等特点。在分析其他改进粒子群算法的基础上,提出了一种新的粒子群协同优化算法。通过测试函数测试表明,新的粒子群协同优化算法明显提高了算法的收敛性能。 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(10):107-111
传统的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法易陷入局部最优,因此引入了混沌优化形成混沌粒子群(Chaotic Particle Swarm Optimization,CPSO)算法以减小粒子陷入局部最优的可能,并在此基础上结合了差异进化(Differential Evolution,DE)算法中的交叉操作得到改进粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法以增加粒子的多样性,从而增加获得更优解的可能。为验证算法有效性,将PSO、CPSO和IPSO基于Matlab软件分别对IEEE30节点测试系统进行电力系统无功优化仿真。仿真结果表明,IPSO算法能找到质量更高的解,且收敛特性更好,体现了算法改进的优越性。通过该仿真实验,既可加强学生运用仿真软件的能力,又可加深学生对无功优化的理解和对智能算法的认识,从而有效提高教学质量。 相似文献
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为了提高粒子群算法的收敛速度和全局收敛性,本文在标准粒子群算法的基础上作了改进,提出了一种带模拟退火步长的粒子群算法．通过典型函数的测试结果表明新算法比原来算法收敛到最优解的次数多,提出的新算法在全局搜索能力和收敛速度方面有所提高． 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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针对粒子群算法（PSO）在优化高维多极值问题时容易陷入局部极值的问题,结合分层进化与动态学习策略,提出一种具有动态学习能力的分层进化粒子群优化算法（DHEPSO）。该算法首先根据粒子适应度值将粒子划分为不同层级,对不同层级粒子采取不同的进化策略,避免迭代后期种群多样性快速消失;然后根据粒子所属层级的不同动态调整粒子学习能力,在保证算法收敛精度情况下提高算法收敛速度;最后将算法在4个典型函数进行测试,结果表明DHEPSO与传统粒子群算法相比,除病态函数外均能快速达到全局最优。同时,问题维数提升对算法的全局收敛能力影响较小,证明该算法具有良好的稳定性。 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
20.
《常熟理工学院学报》2016,(2)
在分析传统误差反向传播(BP)算法和标准粒子群优化(PSO)算法的特征及其问题基础上,提出一种改进粒子群优化(MPSO)算法和改进BP(MBP)算法,建立基于MPSO-MBP混合算法的高压断路器神经网络故障诊断模型.通过训练样本和测试样本的仿真对比分析,该方法能够实现高压断路器不同故障的有效诊断,提高高压断路器故障模式的识别能力,故障诊断准确率高、速度快. 相似文献