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基于带变异算子粒子群优化算法的约束布局优化研究 总被引:39,自引:0,他引:39
该文研究二维带平衡及不干涉约束的圆集在圆容器内的布局优化问题(如卫星舱布局),属于NP-Hard问题,难于求解.文章提出了带变异算子的PSO算法(PSO with Mutation Operator),在算法搜索的后期引入变异算子,使算法摆脱后期易于陷入局部极优点的束缚,同时又保持前期搜索速度快的特性.将改进后的算法应用于约束布局问题,建立了此类问题的粒子群算法,并进行了3个算例(其中一个为已知最优解的算例)的数值计算,验证了带变异算子PSO算法在约束布局问题上的可行性和有效性. 相似文献
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提出一种基于双局部最优的多目标粒子群优化算法,与可行解为优的约束处理方法相结合,来求解决非线性带约束的多目标电力系统环境经济调度问题。该算法针对传统多目标粒子群算法多样性低的局限性,通过对搜索空间的分割归类来增加帕累托最优解的多样性;并采用一种新的双局部最优来引导粒子的搜索,从而增强了算法的全局搜索能力。算法加入了可行解为优的约束处理方法对IEEE30节点六发电机电力系统环境经济负荷分配模型分别在几个不同复杂性问题的情况进行仿真测试,并与文献中的其他算法进行了比较。结果表明,改进的算法能够在保持帕累托最优解多样性的同时具有良好的收敛性能,更有效地解决电力系统环境经济调度问题。 相似文献
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针对传统粒子群算法在求解高维空间中复杂多峰函数时容易陷入局部最优的问题,提出带反向预测和斥力因子的改进粒子群优化算法。算法通过引入反向预测因子改进速度更新方式,以降低粒子在运动过程中产生惰性而出现早熟收敛的概率,并给出带斥力因子的位置修正策略,使粒子均匀分散于搜索空间,从而避免陷入局部最优。实验分析表明,在对高维空间中复杂多峰函数进行优化求解时,改进的粒子群优化算法较传统粒子群算法更加优越。 相似文献
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迭代粒子群算法及其在间歇过程鲁棒优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无状态独立约束和终端约束的间歇过程鲁棒优化问题,将迭代方法与粒子群优化算法相结合,提出了迭代粒子群算法.对于该算法,首先将控制变量离散化,用标准粒子群优化算法搜索离散控制变量的最优解.然后在随后的迭代过程中将基准移到刚解得的最优值处,同时收缩控制变量的搜索域,使优化性能指标和控制轨线在迭代过程中不断趋于最优解.算法简洁、可行、高效,避免了求解大规模微分方程组的问题.对一个间歇过程的仿真结果证明了迭代粒子群算法可以有效地解决无状态独立约束和终端约束的间歇过程鲁棒优化问题. 相似文献
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针对传统的粒子群优化算法中存在的问题及分数阶达尔文微粒群优化(FDPSO)算法收敛速度慢,收敛精度不高的问题,改进其算法中分数阶速度更新策略,同时引入Logistic型混合分数阶自适应动态调整策略,得到一种改进的自适应分数阶达尔文粒子群优化(LFDPSO)算法,并通过相应理论分析,证明了该算法在给定条件下的收敛性,并由6个经典函数的数值测验表明,Logistic型混合自适应分数阶达尔文粒子群(LFDPSO)算法在收敛精度和收敛速度上得到了有效改善与提高,粒子在局部最优时的逃逸能力、全局寻优及智能搜索能力显著增强。 相似文献
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该文以人造卫星舱布局为背景,研究二维带平衡及不干涉等约束的长方形集在圆容器内的布局优化问题,此问题属于NP-困难问题。文章将粒子群算法(PSO)应用于该问题,构造此类问题的粒子表达方法,建立此类问题的粒子群算法。文中通过4个算例(其中一个属于高维)的数值计算,验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、搜索精度低的问题,提出一种异构多子群粒子群算法。算法由自适应子群、精英子群和若干普通子群构成,精英子群由普通子群和自适应子群中的优秀个体组成,每个子种群采用不同策略进行进化,根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值自适应地调整惯性权重,自适应子群根据普通子群的适应度值和速度自适应调整飞行方向,采用免疫克隆选择算子对精英子群进行精细搜索,普通子群、自适应子群与精英子群之间通过迁移操作实现信息的充分交流。针对典型的Benchmark 函数优化问题测试,仿真结果表明所提算法能较好地保持粒子多样性,收敛精度高且全局搜索能力强,具有良好优化性能。 相似文献
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为进一步提高多粒子群协同进化算法的寻优精度, 并有效改善粒子群易陷入局部极值及收敛速度慢的问题, 结合遗传算法较强的全局搜索能力和极值优化算法的局部搜索能力, 提出了一种改进的多粒子群协同进化算法. 对粒子群优化算法提出改进策略, 并在种群进化过程中, 利用遗传算法增加粒子的多样性及优良性, 经过一定次数的迭代, 利用极值优化算法加快收敛速度. 实验结果表明该算法具有较好的性能, 能够摆脱陷入局部极值点的问题, 并具有较快的收敛速度. 相似文献
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As same with many evolutional algorithms, performance of simple PSO depends on its parameters, and it often suffers the problem of being trapped in local optima so as to cause premature convergence. In this paper, an improved particle swarm optimization with decline disturbance index (DDPSO), is proposed to improve the ability of particles to explore the global and local optimization solutions, and to reduce the probability of being trapped into the local optima. The correctness of the modification, which incorporated a decline disturbance index, was proved. The key question why the proposed method can reduce the probability of being trapped in local optima was answered. The modification improves the ability of particles to explore the global and local optimization solutions, and reduces the probability of being trapped into the local optima. Theoretical analysis, which is based on stochastic processes, proves that the trajectory of particle is a Markov processes and DDPSO algorithm converges to the global optimal solution with mean square merit. After the exploration based on DDPSO, neighborhood search strategy is used in a local search and an adaptive meta-Lamarckian strategy is employed to dynamically decide which neighborhood should be selected to stress exploitation in each generation. The multi-objective combination problems with DDPSO for finding the pareto front was presented under certain performance index. Simulation results and comparisons with typical algorithms show the effectiveness and robustness of the proposed DDPSO. 相似文献
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In this paper, an efficient sequential approximation optimization assisted particle swarm optimization algorithm is proposed for optimization of expensive problems. This algorithm makes a good balance between the search ability of particle swarm optimization and sequential approximation optimization. Specifically, the proposed algorithm uses the optima obtained by sequential approximation optimization in local regions to replace the personal historical best particles and then runs the basic particle swarm optimization procedures. Compared with particle swarm optimization, the proposed algorithm is more efficient because the optima provided by sequential approximation optimization can direct swarm particles to search in a more accurate way. In addition, a space partition strategy is proposed to constraint sequential approximation optimization in local regions. This strategy can enhance the swarm diversity and prevent the preconvergence of the proposed algorithm. In order to validate the proposed algorithm, a lot of numerical benchmark problems are tested. An overall comparison between the proposed algorithm and several other optimization algorithms has been made. Finally, the proposed algorithm is applied to an optimal design of bearings in an all-direction propeller. The results show that the proposed algorithm is efficient and promising for optimization of the expensive problems. 相似文献
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针对微粒优化算法在高维复杂函数寻优上容易陷入局部极值的问题,提出了一种双群分段交换的改进微粒群优化算法(TSME-PSO)。算法将群体分成规模相同的两个种群,两分群采用不同的进化模型更新微粒的位置与速度。算法搜索的不同阶段,交换不同数目的微粒,且数量是不断减少的。通过这些方法,可以有效地提高种群多样性,增强微粒寻优活力。仿真实验表明,TSME-PSO算法可以有效逃离局部极值,整体寻优性能良好,优于其他算法。 相似文献
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针对粗糙集不能较好地处理连续型属性的问题,结合粗糙集理论和粒子群算法,提出基于自适应混合禁忌搜索粒子群的连续属性离散化算法。首先,该算法通过对参数的自适应更新操作,从而避免了粒子群出现早熟的现象;然后将粒子群当代得到的全局最优粒子送入禁忌算法中进行优化,有效地提升了算法的局部探索能力;在兼顾决策表系统一致性的同时,将划分的断点初始化为一群随机粒子,通过改进后粒子群的自我迭代得到最佳的离散化划分点。实验结果表明,与其他结合粗糙集的离散化算法相比,该算法具有更高的规则分类精度和较少的离散化断点个数,对连续属性的离散化效果较好。 相似文献