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提出一种协同进化PSO算法,用于保持粒子种群的多样性并避免发生“早熟”的问题.该方法采用两个不同的分群;其中分群一的粒子采用标准PSO算法进行搜索寻优,分群二的粒子采用差异演化算法进行搜索和寻找最优解.在搜索过程中,如果标准PSO算法的适应度变化率低于一个阈值,则按照黄金分割率用分群二中的若干优势粒子取代分群一中的劣势粒子.用所提出的PSO算法和标准PSO算法对4种常用函数进行优化.结果表明,该粒子群优化算法比标准粒子群优化算法更容易找到最优解,而且优化效率和优化性能明显提高. 相似文献
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针对局部地形复杂、振荡强烈的函数优化精度难以提高的问题,提出一种自动调整邻域搜索范围和方向的自适应变邻域混沌搜索微粒群算法(AVNC-PSO)。优化初期首先由基本PSO算法进行粗调,当种群收敛于局部最优时,选择飞行停滞且聚集程度高的粒子向不同方向的邻域内进行混沌搜索,搜索方向和粒子偏移量根据粒子与收敛中心的距离和混沌变量的值共同确定。数值仿真表明,该算法能够使局部搜索更精确,有效改善基本PSO算法优化精度不高的弱点。 相似文献
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针对粒子群优化(PSO)算法的早熟收敛问题,提出了一种多样性反馈与控制的粒子群优化 (DFCPSO)算法。该算法在搜索过程中根据多样性反馈信息,动态调整算法参数,改善了搜索次数在多样性曲线上的分布情况。当多样性或群体适应度方差下降到给定的阈值时,通过基于最优点排斥的初始化操作,高效率发散,使粒子飞离聚集区域,重新开始搜索,从而使种群多样性保持在合理范围内,避免了早熟收敛现象。对多个标准测试函数的实验结果表明,与当前多样性控制的粒子群优化(DCPSO)算法相比,DFCPSO算法在复杂优化问题和多模态优化问题中具有更强的全局搜索能力。 相似文献
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针对基本粒子群优化(PSO)算法早熟收敛和后期搜索效率低的问题,提出一种利用种群平均信息和精英变异的粒子群优化算法--MEPSO算法。该算法引入粒子个体与群体的平均信息,利用粒子平均信息来提高算法全局搜索能力,并采用时变加速系数(TVAC)以平衡算法的局部搜索和全局搜索能力;在算法后期,采用精英学习策略对精英粒子进行柯西变异操作,以进一步提高算法的全局搜索能力,减少算法陷入局部最优的危险。在6个典型的复杂函数上与基本PSO(BPSO)算法、时变加速因子PSO(PSO-TVAC)算法、时变惯性权重PSO(PSO-TVIW)算法和小波变异PSO(HPSOWM)算法进行对比,MEPSO的均值与标准方差均优于对比算法,且寻优时间最短,可靠性更好。结果表明, MEPSO能较好地兼顾局部搜索和全局搜索能力,收敛速度快,收敛精度和搜索效率高。 相似文献
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This paper proposed a new approach of particle swarm optimization (PSO). The proposed modified PSO algorithm is equipped with some specially designed mechanisms of adaptively updating algorithm parameters to preserve the diversity of the swarm and to keep the balance between exploration and exploitation searches. All these mechanisms help the algorithm to avoid the premature convergence and to strengthen its robustness. Experiments are conducted on different complicated, unimodal and multimodal test functions, as well as a typical engineering inverse problem, the TEAM Workshop problem 22. The numerical results illustrate that the proposed PSO shows better performance as compared to other well developed evolutionary algorithms. 相似文献
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带自变异算子的粒子群优化算法 总被引:2,自引:1,他引:2
针对粒子群优化算法中出现的早熟收敛问题,论文提出了一种带自变异算子的粒子群优化算法。该算法在运行过程中增加了随机变异算子,通过对当前最佳粒子进行随机变异来增强粒子群优化算法跳出局部最优解的能力。对几种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛问题。 相似文献
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标准微粒群算法(PSO)通常被用于求解连续优化的问题,很少被用于离散问题的优化求解,如作业车间调度问题(JSP)。因此,针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题(JSP)的混合微粒群算法。算法将微粒群算法、遗传算法(GA)、模拟退火(SA)算法相结合,既增强了算法的局部搜索能力,降低了算法对参数的依赖,同时改善了PSO算法和GA算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明:与标准微粒群算法相比,该算法不仅能有效避免算法中的早熟问题,并且算法的全局收敛性得到了显著提高。 相似文献
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为解决粒子群优化算法PSO存在的早熟收敛问题,提出了一种具有高斯扰动的局部引导粒子群优化算法(LGPSO)。该算法在粒子的速度更新公式上采取两种措施改进PSO:一是移除社会认知部分,使粒子仅受局部引导;二是增加全局最优粒子控制的高斯扰动项。两种改进措施相结合,可有效解决早熟收敛的问题,加快收敛的速度。本文算法通过与经典及新近改进PSO算法的多次对比实验测试,均展现出较好的寻优性能及稳定性。两种改进措施的效果分析实验测试数据和社会认知项与高斯扰动项的对比实验测试数据也进一步验证了本文算法的有效性。 相似文献
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粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点,在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO(IPSO)算法,以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能,而且还具有良好的稳定性。 相似文献
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针对粒子群算法(PSO)易早熟收敛、逃离局部最优能力差、精度低等缺点,提出一种基于灰狼优化的反向学习粒子群算法。该算法对最优粒子采用反向学习策略产生反向解,扩大种群的搜索范围,增强了算法的全局搜索能力;对其非最优粒子采用新型社会学习方式,提高其搜索效率和开采性能;同时,针对PSO收敛精度较低的问题,引入灰狼优化算法,并对其收敛因子产生扰动,平衡算法全局和局部搜索性能并提高其精度。在CEC2017测试函数上进行仿真实验,结果表明,在相同的实验条件下,改进后的粒子群算法在收敛精度和收敛速度上有显著提升,且其性能明显优于标准粒子群算法。 相似文献
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本文针对粒子群优化算法(PSO)存在早熟收敛的问题,提出了一系列改进措施,分别将混沌理论、遗传算法和免疫算法应用到PSO算法中。计算机仿真实验表明:改进算法基本保持了PSO算法简单、易实现的特点,且能够有效避免算法的早熟收敛问题,具有很强的全局搜索能力。 相似文献
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为了提高自动测试系统的自动化水平,提出了基于粒子群算法的测试信号模型参数提取方法.阐述了采用PSO算法提取测试信号模型参数的原理,针对参数提取过程中的早熟收敛问题,提出了一种改进算法.该算法监控粒子群多样性,采用局部初始化的方法,克服了早熟收敛的缺点,提高了参数提取的稳定性.仿真实验验证了基于PSO算法的测试信号模型参数提取方法具有较高的稳定性和精度. 相似文献
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基于量子行为粒子群优化算法的定位技术研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题,阐述了WSNs的分布迭代式定位方法研究。这种方法将每次迭代后定位的节点作为其余未知节点的参考节点.同时将基于测距定位问题看成一个多维优化问题,并提出利用具有快速收敛能力的量子行为粒子群优化(QPSO)算法进行求解。最后将仿真实验结果与粒子群优化(PSO)算法进行比较,表明QPSO算法在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性。 相似文献