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相似文献
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1.
基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在总结对微粒群优化(PSO)算法本质的主要研究成果的基础上,提出了基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化(CPSO)算法.该算法用混沌搜索方法代替随机数产生器在较好的区域搜索最优解.为了提高粒子群的多样性,用由粒子邻域内若干个个体最优位置依其适应值加权平均得到的中心位置代替标准PSO算法的全局历史最优位置.然后,根据粒子个体最优位置与上述中心位置间的距离自适应地调整混沌搜索区域半径.用几个经典测试函数的仿真结果及与其它几种PSO算法的比较结果验证了新算法的有效性.  相似文献   

2.
基于改进粒子群算法的工程项目综合优化   总被引:2,自引:0,他引:2  
为解决现有粒子群优化算法进化过程中"早熟"的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法HSPSO.算法采用多子群分层策略,以提高收敛速度和优化精度.为求解工程项目的综合优化问题,建立了工期-成本-质量的数学优化模型和多目标优化模型.通过实例对标准粒子群优化算法(SPSO)和差分进化(DE)算法进行了比较,并采用HSPSO算法进行多目标优化.最后,用枚举法验证了模型的合理性和算法的有效性.与已有研究相比,HSPSO算法能在种群规模较小(20个粒子)的情况下,快速找到满意的解(平均迭代次数不超过20次).  相似文献   

3.
提出一种新的求解VRP问题的粒子群算法,该算法通过引入随机交换序、PMX算子使粒子群算法能更好地求解VRP问题。经过实例验证,该算法是解决VRP问题的有效算法。  相似文献   

4.
为了提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力,用多智能体遗传算法对粒子群算法当前搜索到的全局极值进行局部寻优.用搜索到的更好的解在下一次迭代中引导粒子进行搜索从而获得更快的收敛速度和更好的全局收敛性。对函数优化和神经网络训练的仿真实验表明.此算法能更快的收敛到全局最优解。  相似文献   

5.
针对柔性Job-shop调度问题,提出了一种混合粒子群算法,该算法对设备分配和工序调度采用不同的编码方法和更新方式,提出了基于设备的初始化算法和基于工件序列的初始化算法来提高PSO初始种群的质量,同时提出了4种不同的邻域结构,分别实现了基于此四种邻域结构的模拟退火搜索算法,将它与粒子群算法进行有效混合来提高粒子群算法的局部搜索能力,实验表明HPSO的有效性.  相似文献   

6.
研究利用遗传算子对粒子群算法进行优化设计,建立了基于遗传算子的粒子群算法多源数据融合模型。该模型克服了粒子群算法在训练过程中容易陷入局部极值的缺陷,得到了更高的学习精度和更快的收敛速度。利用多传感器检测到的目标船舶航迹点数据进行了融合验证,MATLAB仿真结果表明,基于遗传算子的粒子群算法融合模型融合后的目标船舶航迹点比各传感器单独检测到的目标船舶航迹点数据更加精确,更适用于船舶航迹的跟踪及预测。  相似文献   

7.
针对车辆路径问题中单仓库非满载这一基本类型的具体特性,设计了一种混沌粒子群算法;利用混沌系统的随机性、规律性和遍历性初始化粒子,大范围覆盖车辆路径问题的解空间,加强算法最优路径的搜索能力;通过在求解过程中的次优路径处施加混沌扰动,使算法放弃当前求解的路径,避免结果为次优解.并通过试验验证了该算法在车辆路径问题中具有很强的寻优能力.  相似文献   

8.
针对人工鱼群算法在寻优过程中存在的不足,结合嗅觉在自然界鱼类捕食过程中的重要作用,在基本人工鱼群算法的基础上,提出了具有嗅觉特征的人工鱼群算法。最后,利用改进的人工鱼群算法成功解决了旅行商问题,并且通过比较基本人工鱼群算法与改进人工鱼群算法的实验结果,得出结论,改进后的人工鱼群算法在算法搜索时间、全局最优值精确度方面都有了显著的提高。  相似文献   

9.
基于微粒群算法的多目标列车运行过程优化   总被引:2,自引:1,他引:2  
为客观地描述列车的运行过程,建立了列车运行过程的多目标优化模型,并用微粒群算法求解该模型.针对多目标微粒群优化(MOPSO)算法的不足,提出了相应的改进措施和解的多样性保持策略.仿真结果表明,提出的优化列车运行过程的改进MOPSO算法可以在一次运行过程中获得多组列车操纵控制策略,清晰地显示出各性能指标随控制策略变化的趋势,控制序列转换次数大大降低,每组控制策略都可以在能耗、运行时间和停靠准确性之间获得很好的折衷效果,可以根据列车运行状况选择恰当的策略控制列车,以获得预期的结果.  相似文献   

10.
受生物体免疫系统免疫机制的启发,把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中,设计了一个基于免疫粒子群优化算法的路由选择算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,实现简单,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。  相似文献   

11.
提出了一种动态多子群协作QPSO算法(Dynamic Multiple Sub-population Collaboration Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,简称DMPQPSO),该方法动态构建各子群,并采用混沌策略分2个阶段优化QPSO,同时对各子群的收缩扩张系数分别进行自适应调整.采用该方法优化RBFNN,并将DMPQPSO算法与标准PSO和QPSO算法对比,仿真实验验证了该方法的优化效果.  相似文献   

12.
在电力市场下如果能够根据实时电价求出在该电价下机组经济运行状况,可以给发电公司权衡报价风险和企业利润提供极大的帮助.如果发电公司仅依据发电成本报价,在参与竞价上网时会因缺乏灵活性而造成机组被迫频繁停机和利润空间的浪费.为此,根据企业利润最大化原则建立机组经济运行数学模型,并用改进粒子群算法对模型优化求解.通过实例分析与传统方案的预测结果进行比较,说明其效果的优劣.其给发电公司决策提供更为灵活,有效的方法.  相似文献   

13.
大型自动化立体仓库是物流重要环节,其货物存取效率至关重要,而货位优化配置是提升其效率的有效方法.比较分析了几种常见的货位优化方法后,选择周期性病毒遗传算法(CVEGA)进行优化仿真,并根据实际优化条件设计了列数优先的病毒编码规则.结果表明:和传统遗传算法相比,计算效率有了明显提升,更能满足现场实际需求.  相似文献   

14.
沿竖壁自然对流边界层微分方程组速度和温度均耦合,在打靶法中应用Newton求根的方法解对应的相似性微分方程组时对初值选择要求较高,在根值附近收敛变慢.将微分方程边值问题转化为初值问题求解的打靶过程可看作优化设计问题,用优化设计算法求解.将基于生物群信息传递规则和觅食规则提出的粒子群算法和蚁群算法应用到打靶法的求解过程中,并与其它优化算法计算结果进行了比较.结果表明,粒子群算法和蚁群算法用于沿变壁温竖壁自然对流层流边界层微分方程求解是可行的,计算过程稳定,对初值选择不敏感.  相似文献   

15.
针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值的缺陷,提出了一种细菌觅食机制粒子群优化算法.其基本思想是在粒子群优化算法中引入细菌觅食行为机制,提高PSO算法跳出局部极值的能力,借以改善PSO算法的寻优性能.采用标准测试函数的实验结果表明,该算法在收敛速度和求解精度方面均有显著改进.  相似文献   

16.
地铁列车运行调整是一个大规模、复杂的组合优化问题,该问题的特点是有庞大的搜索空间和众多的约束条件,故要快速地获得其最优解尤为困难。在该问题基础上,建立优化列车运行调整模型。对此模型进行优化求解过程中,提出一种基于专业化分工的粒子群优化算法。在仿真过程中,选取数据是沈阳地铁二号线某工作日。实验显示,该算法能较好地适用于解决列车运行调整问题,且其在此过程中表现出来的特征是收敛速度快、计算效果好。  相似文献   

17.
基于改进PSO算法的两阶段损伤识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为解决结构多损伤情况下的位置识别和损伤程度判定问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法和贝叶斯理论的两阶段损伤识别方法,该方法采用频率和模态应变能作为损伤定位源数据,分别用基于频率改变和基于应变能耗散率的识别方法进行损伤信息的初步提取,再利用贝叶斯融合理论对损伤位置进行较为精确的判定.然后,利用粒子群优化(PSO)算法对损伤位置和程度进行更为精确的二次识别.考虑到简单PSO算法易陷入局部最优解,提出了3种改进措施,即粒子位置突变、最优记忆粒子微搜索和双收敛措施.数值仿真结果表明:采用贝叶斯融合理论可以有效地识别出可能的损伤单元,在此基础上用改进的PSO算法可以更精确地识别损伤的位置和程度,同时采用3种改进措施的PSO算法的识别精度明显优于其他PSO算法和遗传算法.  相似文献   

18.
基于个体最优位置的自适应变异扰动粒子群算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对粒子群算法在寻优时容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于个体最优位置的自适应变异扰动粒子群算法AMDPSO (adaptive mutation disturbance particle swarm optimization).该算法以粒子群算法为基础,加入扰动,当满足自适应条件时,粒子以个体最优位置为依据进行变异操作.将该算法运用于6个测试函数,并与惯性权重粒子群算法、收缩因子粒子群算法以及差分进化算法进行了比较,结果表明:AMDPSO能在寻优过程中让粒子跳出局部最优,保持种群多样性,具有更好的收敛速度和优化性能.   相似文献   

19.
为了提高敷薄吸声层的水下小目标的隐身性能,以敷设聚脲的多层结构为基本吸声模型,推导了模型的反射系数计算公式.针对材料优化的应用需求,将粒子群算法的局部算法和全局算法相结合,改进粒子群算法的优化策略,得到了动态混合粒子群算法,提高了收敛能力和搜索精度.利用该算法对多层吸声模型的材料参数进行寻优,结果表明:当吸声材料杨氏模量近似为频率的分段线性函数时,其吸声性能最优.在此基础上,建立了提高模型吸声性能的理论方法,并进行了实例验证,结果表明,该方法可使模型吸声性能在140~500 kHz范围内达到-10dB以上.  相似文献   

20.
针对标准粒子群算法在解决多维复杂优化问题中存在的“早熟”现象,以及算法后期出现的搜索精度下降、收敛速度降低等不足,对算法做出改进:引入微生物行为机制中的趋化、繁殖、迁移算子。最后,通过实例验证对比,表明改进粒子群算法在搜索效率和解的质量方面均优于遗传算法和基本粒子群算法。  相似文献   

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