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针对粒子群优化算法的搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法用于求解车辆路径问题.车辆路径问题是组合优化问题中的NP-难问题.将量子粒子群算法用于车辆路径问题求解,用粒子的位置表示车辆路径,建立车辆路径的数学模型.与粒子群算法相比,量子粒子群算法提高了最优路径搜索的成功率,能更有效的求解问题. 相似文献
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马翔 《计算机工程与应用》2009,45(16):111-113
QoS组播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已证明了该问题是NP完全问题。将量子粒子群算法用于此类问题的求解。并在此基础上对基本的量子粒子群算法进行改进,针对群体智能和约束优化问题的特点,提出了一种在每次迭代中有选择地保留一定数量不可行解的方法,并把它结合到量子粒子群优化(QDPSO)算法中。该算法可以利用保留下来的不可行解来帮助搜索靠近边界的最优解,同时又可以避免罚因子的选择问题,使之更适合于QoS组播路由的求解。仿真实验结果显示,该算法能快速搜索并收敛到全局(近似)最优解,且随着网络规模的增大算法保持了良好的特性,在寻优速度上与解的质量上优于其他粒子群算法与基本的量子粒子群算法。 相似文献
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本文在分析常规粒子群优化算法的基础上,针对物流配送优化问题,采用一种改进粒子群优化算法,并根据粒子群的群体适应度标准差和理论最优值,给出收敛判断的依据。仿真结果表明该算法具有简单、高效、快速等特点。 相似文献
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由于量子粒子群优化算法仍有可能会出现早熟现象,因此将变异机制引入量子粒子群优化算法以使算法跳出局部最优并增强其全局搜索能力,并将改进后的量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题。仿真实例表明,该算法具有良好的全局收敛性能和快捷的收敛速度,调度效果优于遗传算法、粒子群优化算法和量子粒子群优化算法。 相似文献
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在开放、动态的网络环境下,为了解决网构软件动态组装问题,提出一种改进的基于粒子群的优化算法。首先在多约束条件下设计模型的可信组合方案,通过改进的粒子群算法进行最优求解,找出构件模型的最优组合。结合实验仿真和实证研究,结果表明所提方法在求解多约束构件组合优化问题上是有效的,能提高网构软件组装的效率和可信性。 相似文献
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《国际计算机数学杂志》2012,89(12):2225-2235
This paper applies a novel evolutionary optimization algorithm named quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) to estimate the parameters of chaotic systems, which can be formulated as a multimodal numerical optimization problem with high dimension from the viewpoint of optimization. Moreover, in order to improve the performance of QPSO, an adaptive mechanism is introduced for the parameter beta of QPSO. Finally, numerical simulations are provided to show the effectiveness and efficiency of the modified QPSO method. 相似文献
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遗传算法和粒子群算法等智能搜索技术可在较少的时间开销内给出问题的近似解.量子粒子群优化(QPSO)算法是在经典的微粒群算法的基础上所提出的一种高效的收敛性,稳定性的进化算法.将操作简单而收敛快速的QPSO算法运用于训练支持向量机(SVM),结合KPCA特征提取方法,用于人脸图像的分类识别中,为人脸识别问题的研究开辟了新的途径. 相似文献
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QPSO算法求解无约束多目标优化问题 总被引:3,自引:0,他引:3
在分析了用基于目标加权的PSO算法(WAPSO)的基础上,研究了利用基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)来解决多目标优化问题.提出了基于目标加权的QPSO算法(WAQPSO),利用WAQPSO算法解决无约束的多目标优化问题,通过典型的多目标测试函数实验,验证了该算法解决无约束多目标问题的有效性. 相似文献
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为了进一步提高量子行为粒子群优化(QPSO)算法的全局收敛性能,有效改善算法中存在的粒子早熟问题提出一种基于完全学习策略的改进QPSO算法(CLQPSO).该学习策略改变了QPSO中局部吸引子的更新方式,充分利用了种群的社会信息.采用8个测试函数对算法性能进行比较分析.实验结果表明,所提出的改进算法不仅收敛速度快,而且全局收敛能力好,收敛精度优于PSO算法和QPSO算法. 相似文献
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针对代谢通量评估问题属于带约束的优化问题,其目标函数是一个非线性、不可微的并且存在多个局部最小点的复杂函数,提出了使用自适应罚函数的量子粒子群优化算法来解决这个问题。通过自适应罚函数的方法解决约束条件,然后使用QPSO算法最小化内部代谢通量。用此算法评估谷氨酸棒杆菌的内部代谢通量并与传统的优化算法来比较,实验结果证明了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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投资组合优化问题是NP难解问题,通常的方法很难较好地接近全局最优.在经典微粒群算法(PSO)的基础上,研究了基于量子行为的微粒群算法(QPSO)的单阶段投资组合优化方法,具体介绍了依据目标函数如何利用QPSO算法去寻找最优投资组合.在具体应用中,为了提高算法的收敛性和稳定性对算法进行了改进.利用真实历史数据进行验证,结果表明在解决单阶段投资组合优化问题时,基于QPSO算法的投资组合优化的性能比PSO算法更加优越,且QPSO算法在投资组合优化领域具有很大的实际应用价值. 相似文献
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基于离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题 总被引:4,自引:0,他引:4
改进了一种近似排样算法,并将改进的近似排样算法与离散粒子群优化算法结合求解矩形件排样问题.设计了应用离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的相关操作和定义,给出了离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的详细步骤,最后通过实验测试,验证了算法的有效性. 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
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量子微粒群优化算法(QPSO)是一种改进的微粒群优化算法(PSO),克服了PSO算法搜索空间有限和易陷入局部极值的不足,同时该算法具有参数少、易实现、收敛速度快等优点.应用量子微粒群优化算法,以谷氨酸发酵过程产物(谷氨酸)浓度数据为检验样本,以Verhulst方程为菌体生长模型,进行发酵模型参数估计.实验结果表明,基于QPSO算法的参数估计方法具有精度高、编程实现简单、计算量小等优点. 相似文献
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为实现移动机器人最优路径规划,提出了一种改进量子行为粒子群的优化算法(LTQPSO)。针对粒子群算法存在过早收敛的问题,利用个体粒子进化速度与群体离散度来动态调整惯性权重,使惯性权重具有自适应性与控制性,从而避免过早收敛;同时将自然选择方法引入传统位置更新公式中,以保持种群的多样性,加强LTQPSO算法的全局搜索能力,加快算法的收敛速度;将改进后的LTQPSO算法应用于移动机器人路径规划中;最后通过理论仿真与移动机器人平台实验验证了该方法的有效性与可行性。 相似文献