共查询到20条相似文献,搜索用时 260 毫秒
1.
针对粒子群优化算法易陷入局部最优以及求解生产调度问题时容易重复搜索的情况,结合混合车间调度问题的优化模型,提出一种改进的粒子群优化算法。在算法设计中,引入基于位置相似度的禁忌策略,避免对刚刚搜索过的区域重复搜索和过早陷入局部最优;同时采用线性微分递减方式更新惯性权重,既保证了算法前期有较高的全局搜索能力,又能保证后期有较高的开发能力。最后通过仿真实验,验证算法的有效性。 相似文献
2.
提出了用于解决作业车间调度问题的离散版粒子群优化算法。该算法采用基于先后表编码方案和新的位移更新模型,使具有连续本质的粒子群优化算法直接适用于车间调度问题。同时,利用粒子群优化算法的全局搜索能力和禁忌搜索算法的自适应优点,将粒子群优化算法和禁忌搜索结合起来,设计了广义粒子群优化算法和粒子群—禁忌搜索交替算法两种混合调度算法。实验结果表明,两种混合调度算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题。 相似文献
3.
4.
5.
基于禁忌搜索的自适应粒子群算法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对惯性权重线性递减粒子群算法不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种基于Sigmoid函数和.聚集距离变化率改变惯性权重的方法.为了解决算法后期易陷入局部最优的缺点,在算法后期引入了具有记忆能力的禁忌搜索算法.改进后的算法不仅综合了粒子群优化算法的快速性、随机性和全局收敛性的优点,而且还具有禁忌搜索局部寻优的能力.测试函数仿真结果表明,改进后的算法不仅较好地避免了陷入局部最优,而且收敛速度也有提高. 相似文献
6.
针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种遗传粒子群混合算法。通过对算法中惰性粒子和局部最优粒子分别进行交叉变异,以及消除粒子速度对寻优的干扰,从而避免了粒子种群单一化和局部最优的问题。将该算法应用于虚拟企业伙伴选择实验,结果表明在进化代数和最优值方面是令人满意的。 相似文献
7.
惯性权重线性递减的线性群粒子算法往往不能反映实际的优化搜索过程。动态粒子群算法虽然能较好地实现非线性的搜索,但是更容易陷入局部最优。提出了基于禁忌搜索的动态粒子群算法,引入了禁忌搜索的思想,来解决动态粒子群算法的容易陷入局部最优问题;并对禁忌公式进行了修改,使其不仅可以解决极小值最优问题,也可以解决极大值最优问题。根据实验结果,改进的算法不仅较好地避免了陷入局部最优,而且收敛速度也有提高。 相似文献
8.
为解决电力系统中的经济负荷分配问题,提出一种将约束优化与粒子群优化算法相结合的混合算法,同时引入直接搜索方法。使得混合后的粒子群优化算法不但具有高效的全局搜索能力,而且具有较强的局部搜索能力,避免陷入局部最优,提高求解精度。对两个实例进行测试,与其他智能算法的结果比较,证明提出的算法可以有效找到可行解,避免陷入局部最优,实现问题的快速求解。 相似文献
9.
《计算机科学与探索》2016,(5):742-750
针对标准粒子群优化算法存在收敛速度慢和难以跳出局部最优等问题,提出了一种基于紧凑度和调度处理的粒子群优化算法。给出了粒子紧凑度和调度处理的概念和方法,通过动态评价粒子群中各粒子间的紧凑程度,从而确定调度的粒子,进而对其进行调度处理,避免粒子陷入局部最优。对11个常见的标准函数进行测试,并与标准粒子群算法和其他改进算法进行对比,实验结果表明,基于紧凑度和调度处理的粒子群优化算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。 相似文献
10.
提出一种基于智能的网格资源分配和任务调度算法,由于网格资源调度是个离散问题,所以采用基于惯性权重的离散粒子群算法,针对离散粒子群算法在后期容易陷入局部最优的缺陷,将其与禁忌搜索算法相结合,在算法的前期采用离散粒子群算法进行搜索,在后期采用禁忌搜索算法进行局部搜索。并利用网格模拟工具Gridsim Toolkit开发一个网格模拟系统进行实验。实验结果表明,该算法具有较高的寻优能力。 相似文献
11.
针对连续蟑螂算法存在初始解质量不高和算法评价次数过多的问题,提出了一种融合了粒子群算法的混合蟑螂群算法并应用于函数优化问题.首先由基本粒子群算法快速收敛到解空间内一个相对优的解,然后由一种改进的蟑螂算法完成全局寻优.仿真结果显示:混合蟑螂算法具有收敛速度快、求解精度高的特点,其算法整体性能优于已存在的连续蟑螂算法. 相似文献
12.
基于粒子群优化算法的系统可靠性优化 总被引:1,自引:0,他引:1
刘家骏 《计算机与数字工程》2012,40(4):6-7,14
系统可靠性优化问题是典型的NP难题,建立了可靠性冗余优化模型,采用粒子群优化算法对其进行求解。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明了算法对求解可靠性优化问题的可行性和有效性。 相似文献
13.
本文介绍了粒子群优化算法PSO中的多目标优化的粒子群算法及其应用,并将其运用在防守对方多个前锋球员的进攻威胁,以粒子群算法随机性来适应不断变化的形势。 相似文献
14.
15.
16.
针对未知环境中无人机可视图有限的路径规划问题,提出了一种基于凸优化的粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)进行路径点选取。在迭代寻优过程中以凸优化求解出的轨迹、避障以及到达终点距离等为元素设计粒子群的适应度函数,在获得最优路径点后再将路径点之间的轨迹显示出来。将所得轨迹作为同时定位与地图创建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)的一部分来建立更加可信的环境地图。理论分析和实验仿真结果表明,与其他智能算法以及基于采样的路径规划算法相比,基于凸优化的粒子群算法可以有效地提高路径规划的效率以及减少规划路径的长度。 相似文献
17.
18.
人工萤火虫算法是群智能领域近年出现的一个新的研究方向,该算法已在复杂函数优化方面取得了成功,但也存在着易陷入局部极小且进化后期收敛速度慢等问题.而模式搜索具有很强的搜索能力,但其搜索结果的好坏在很大程度上依赖于初始点的选择.结合两者的优缺点,提出一种基于搜索算子的人工萤火虫算法.该算法在人工萤火虫算法全局搜索过程中融入模式搜索法,改进人工萤火虫算法全局搜索和局部搜索能力.仿真实验结果表明,该算法收敛速度和解的精度显著地提高,是求解函数优化问题的一种可行和有效的方法. 相似文献
19.