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《机械设计与制造》2017,(4)
为了提高粒子群算法的稳定性,改善陷入局部最优的弊端,提出了一种增加算子扰动且对惯性权重进行正弦调整的粒子群优化算法。该方法首先利用差分方程对粒子的速度与位置变化过程进行深入分析,然后找到粒子群算法收敛的约束条件,进而获得改进后的惯性权重。最后在粒子群算法的速度公式中引入算子扰动项,其对粒子施加扰动,能够有效的抑制算法陷入局部最优问题,使算法在迭代后期也拥有一定的搜索能力。利用4个典型测试函数对算法进行验证,实验结果表明改进的惯性权重及速度更新公式使得该算法具备了较快的收敛速度和较佳的全局收敛性能,与标准粒子群算法相比,改进后的粒子群算法收敛精度高、鲁棒性强。 相似文献
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金莹 《机械制造与自动化》2020,(3):130-133
研究了线性二次型调节控制权重矩阵的优化问题。研究了粒子群算法的基本原理及其特点。在传统粒子群算法中引入了贝叶斯思想,利用贝叶斯判别法的基本思想对参加优化的粒子进行预处理,对粒子群算法中的粒子移动速度与方向的损失函数依概率加权平均,并将贝叶斯粒子群算法应用于二次型控制权重矩阵的优化中,提升了权重矩阵优化的收敛速度。通过仿真实验验证了贝叶斯粒子群算法的有效性。 相似文献
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基于改进粒子群的焊点检测路径规划方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对电路板的焊点检测路径优化问题,提出一种改进的粒子群优化算法。在粒子进化过程中,根据时间函数的变化,调整粒子进化参数组合。在焊点空间路径规划过程中,将最小时间函数作为移动准则。在当前焊点检测点,建立路径规划时间函数,利用改进粒子群算法求取时间函数最小点,作为下一路径点,从而逐步得到焊点移动路径。仿真结果表明,利用所提方法可以规划出一条有效最优路径,进行完成焊点路径规划任务。同时实验结果表明,相对于其他粒子群算法,该算法具有较好的收敛精度,且收敛速度可控。 相似文献
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在行星齿轮多目标优化中,传统粒子群算法(PSO)与自适应权重粒子群算法(APSO)在复杂约束下不易收敛或易陷入局部最优。为此,提出改进的自适应权重粒子群算法(D-APSO)并进行行星齿轮高功率密度的多目标优化设计,以最小体积、最大传动效率和最小中心距为多目标优化函数,综合考虑行星齿轮传动的边界协调条件,利用惩罚函数法处理约束条件,对目标进行D-APSO算法下的优化计算。结果表明:D-APSO算法在优化求解效果和速度上明显优于传统PSO算法和APSO算法,在满足行星齿轮系统承载性能的条件下,使行星齿轮系统具有更小的体积及中心距,并表现出更优的传动效率。 相似文献
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基于k-中心点法的改进粒子群算法在旅行商问题中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为将面向连续优化的粒子群优化算法应用于旅行商问题的求解,提出了旅行商问题的权重编码方案.该方案将属于组合优化的旅行商问题转化为连续优化问题,同时保留了粒子群算法的易操作性和高效性.针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出了适合旅行商问题的基于k-中心点法的改进措施.该措施利用简单匹配系数构建粒子群的相异度矩阵,在此基础上采用k-中心点法对粒子群进行聚类分析,实现了粒子之间的信息交换,扩大了粒子的搜索空间,避免算法陷入局部最优.最后,用旅行商问题标准库的4个算例验证了权重编码方案和改进粒子群算法的有效性. 相似文献
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针对基本粒子群优化算法在迭代后期易陷入局部最优而出现早熟收敛的现象,基于混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性的特点,以粒子群群体适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据,将Tent映射作为混沌搜索引入到基本粒子群算法中,对以一定概率随机选择的粒子群中的部分粒子实施混沌搜索,利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而使粒子获得持续搜索的能力,提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能.几个典型测试函数的仿真实验和应用实例均证明了该算法的可行性. 相似文献
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改进粒子群优化算法在工程优化问题中的应用研究 总被引:10,自引:1,他引:10
粒子群优化(PSO)算法是一种群集智能方法,它通过粒子之间的合作与竞争以实现对多维复杂空间的高效搜索。在对于粒子群群体构造和粒子多样性对收敛速度和精度影响的研究基础上提出了一种改进型粒子群优化算法。针对工程中的有约束的优化问题,将改进粒子群算法与函数法相结合进行求解。计算实例表明改进型粒子群优化算法大大改善了传统PSO算法的全局收敛性能,解的精度提高了很多。 相似文献
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文章利用粒子群算法优化神经网络的参数,提出了基于粒子群算法的神经网络建模方法。为了提高基本粒子群算法的搜索性能,采用了基于外推技巧的引导型更新公式,并在粒子的搜索过程中,不断监测各个粒子的最优位置,多次没有变化并且距离优化目标太远时,粒子跳出当前位置继续搜索,从而避免陷入局部值。最后使用改进后的粒子群神经网络算法对函数进行拟合,仿真结果表明,新的算法有较好的收敛性。 相似文献
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针对移动机器人快速同时定位和地图创建(FastSLAM)中粒子退化问题,提出一种基于混沌优化的中值导向粒子群优化(MPSO)算法。该算法在粒子估计过程中引入观测信息,调整粒子的提议分布,提高位置预测的准测性。混沌优化MPSO算法采用两步优化策略,首先通过中值导向加速度来改进粒子的进化速度,有效地克服粒子退化问题,改善算法的收敛性;然后针对粒子耗尽问题,在MPSO优化算法中引入混沌搜索算法来寻找全局最优位置,驱散聚集在局部最优的粒子群,使其向全局最优位置靠近,扩大解空间的范围,从而保持种群的多样性。仿真和实时数据证明了该方法正确、可行。 相似文献
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粒子群算法在工程优化设计中的应用 总被引:17,自引:2,他引:15
将粒子群算法与惩罚函数法相结合,建构一种离散粒子群算法,解决工程上非线性约束离散变量优化设计问题。为实现离散变量与连续变量的转化,构造了相应的扩张函数,提出惩罚因子的确定策略。通过容器设计算例验证,粒子群算法方法优于文献所列方法。应用粒子群算法、惩罚函数法及所提出的策略对波纹管工程实例进行优化设计,其单位重量下整体波纹管的补偿量比在用产品提高了79.96%,与理论解接近,进一步证明了离散粒子群算法及策略在处理工程非线性约束离散优化设计问题时的有效性,其为工程上类似优化设计提供借鉴。 相似文献
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基于粒子群算法的并联机构结构参数优化设计 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了粒子群优化算法的原理和实现方法,分析了该算法的主要参数对搜索性能的影响,井把粒子群算法用于六自由度的并联机构的参数优化设计中,取得了较好的效果,试验证明,粒子群算法是一种有效的优化方法,适用于大型复杂结构的优化设计。 相似文献