排序方式： 共有3条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点，根据混沌运动的随机性、遍历性特点，提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法（CPSO）、该算法利用种群适应度方差进行早熟收敛判断，实现对进化过程的监视，当发现种群陷入局部最优时，对种群进行混沌初始化，帮助种群摆脱局部最优点．对4种典型测试函数的仿真结果表明，改进算法明显减少了种群陷入局部最优的可能性．其全局寻优能力明显强于标准粒子群优化算法． 相似文献
2.
为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优值的缺点,提出了基于变异思想的粒子群优化算法,为提高粒子群优化算法的计算精度,利用混沌运动随机性、遍历性的特点,提出了一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法,进而提出了基于混沌变异的改进粒子群优化算法(CMPSO).基于几种典型benchmark函数的测试研究结果表明,该算法与基本PSO算法和遗传算法相比,较好地克服了早熟收敛,提高了算法的搜索精度.将该算法应用于水库优化调度问题中,所得结果优于标准粒子群优化算法和遗传算法,这也验证了混沌变异粒子群优化算法的有效性. 相似文献
3.
对启发式优化算法中的差分进化算法进行改进．在进化过程中并行交叉采用DE／rand／1／exp和DE／best／1／exp差分策略，应用聚集度因子进行种群重构，缩小了种群重构后的搜索范围，有效避免了种群重构的随机性．仿真结果表明，改进算法与使用单一差分策略的差分进化算法及PSO算法相比．寻优能力得到了显著提高． 相似文献
1
