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111.
针对障碍物分布复杂、存在封闭边界的受限空间,提出一种环境自适应区域栅格化的优化路径规划算法.该算法首先将环境自适应划分为区域栅格,并提出阻碍度指标降低搜索空间的维度以优化区域栅格的划分;然后结合随机变异和定向变异,给出一种可有效平衡搜索效率与精度矛盾的多维变异粒子群优化算法;最后使用最小二乘曲线拟合方法对优化路径予以平滑处理.与非线性递减惯性权值粒子群算法(NDW-PSO)及组合粒子群算法(C-PSO)对比的仿真结果验证了所提出算法的先进性. 相似文献
112.
113.
针对车间调度问题,提出了一种2阶段混合粒了群算法(TS-HPSO).该算法在第1阶段为每个粒子设置较大的惯性系数w,同时去掉了粒子的社会学习能力,从而保证每个微粒在局部范围内充分搜索.第2阶段的混合粒子群算法以第1阶段每个粒子找到的最好解作为初始解,同时以遗传算法中的变异操作保证粒了多样性;为保证算法的寻优能力,对全局gbest进行贪婪邻域搜索.计算结果证明了本算法的有效性. 相似文献
114.
提出一种改进的差分进化算法用于求解约束优化问题.该算法在处理约束时不引入惩罚因子,使约束处理问题简单化.利用佳点集方法初始化个体以维持种群的多样性.结合差分进化算法两种不同变异策略的特点,对可行个体与不可行个体分别采用DE/best/1变异策略和DE/rand/1策略,以提高算法的全局收敛性能和收敛速率.用几个标准的Benchmark问题进行了测试,实验结果表明该算法是一种求解约束优化问题的有效方法. 相似文献
115.
胶液浓度的测量在明胶的生产过程中是一项很重要的任务,为解决明胶浓度胶液手工检测中存在的滞后时间长、测量误差大等实际问题,将软测量技术应用到明胶的浓度测量中。通过对明胶生产工艺的分析,采用小波神经网络建立软测量模型,利用混合变异自适应遗传算法对模型参数进行优化。用现场采集并归一化后的120组数据做仿真实验,其中80组作为训练,40组作为预测。仿真结果表明,该算法迭代67次后误差平方和低于0.01并趋于稳定。证明混合变异自适应遗传算法可增强小波神经网络模型的鲁棒性和提高收敛速度。所以该算法用于明胶浓度的软测量中是可行的。 相似文献
116.
配电网络重构和电容器投切是配电网络优化的两个重要内容,简单地迭加难以反映二者之间的联系和影响,不能到达整体最优的目的。将二者融为一体,提出了一种基于PSO的综合优化算法。算法借鉴了遗传算法的变异思想,对具有集聚倾向的粒子进行速度变异,避免了“早熟”现象;并结合配电网络综合优化问题的特点,适当地改进更新规则来同时处理不同类型的变量,引入“飞回”策略处理越限问题。算例结果表明所提算法不依赖于网络的初始状态,不易陷入局部最优,优化效果好。 相似文献
117.
118.
119.
非均匀演化算法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于非均匀变异的演化算法模型;基于随机过程理论分析了该算法的自适应性,用该算法求解了实际的“油层结垢”问题;基于随机优化领域经典的高维多峰测试函数,同已有的同类算法做了对比.实验结果表明:在没有引入任何额外参数和计算的前提下,该算法具有更好的收敛性和稳定性. 相似文献
120.