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符强 《计算机工程与应用》2008,44(31):47-50
针对粒子群算法存在的收敛速度较慢和早熟收敛两大难题提出了一种新的改进型粒子群算法:搜索初期由粒子群算法进行全局寻优,当判断粒子群体已经进入局部最优区域时,引入复合形算法迅速达到局部收敛,从而有效地提高粒子群算法的局部搜索能力。同时引入自适应变异惯性权重提高摆脱局部最优的能力,增加种群的多样性。通过典型优化函数的实验验证,该算法是一种兼顾局部性能和全局搜索能力的高效算法。 相似文献
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针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛精度不高的问题,提出一种嵌入列维变异的混合动态粒子群算法(DLPSO)。算法在进化过程中采用动态拓扑Dbest策略以降低粒子趋同性,每次迭代时根据解的好坏将粒子分为全局最优粒子、探索粒子及无目标粒子,并对探索粒子进行分簇,簇内粒子的更新受到全局最优粒子及簇内最优粒子的共同影响;为确保粒子多样性,平衡局部搜索与全局搜索,采用免疫机制与自适应列维变异相结合的方式对粒子进行变异。利用7个测试函数对算法进行性能评价,数值仿真结果表明该算法搜索精度高且稳定性好,具有良好的收敛性能。 相似文献
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针对标准粒子群算法在求解路网问题时显现出易陷入局部极值的问题,根据高校地理数据,提出一种求解高校路网的逆序变异的新混合PSO算法。为平衡算法的全局和局部搜索能力及增强种群多样性,将一种自平衡策略作为变异条件,在产生新的群体中按照逆序变异率算子对粒子进行位置变异,从而使得粒子摆脱局部极值后继续进行迭代更新操作。以Visual Studio 2005中C++编程实现实验仿真,结果表明此算法不但能有效求解高校路网问题,而且新算法收敛精度高,有效克服了早熟收敛问题。 相似文献
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提出了一种双重变异自适应粒子群优化算法,该算法除了使用自适应算子来改变惯性权重外,还在搜索过程中使用非均匀变异算子对位移进行变异,扩大位移的搜索范围.当算法陷入局部收敛时,使用柯西变异算子对全局最优解进行变异,促使粒子逃离局部最优的陷阱,从而最大限度的提升算法全局搜索的性能.通过对4个标准函数的测试,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛的陷阱. 相似文献
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一种自适应柯西变异的反向学习粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统粒子群优化算法易出现早熟的问题,提出了一种自适应变异的反向学习粒子群优化算法。该算法在一般性反向学习方法的基础上,提出了自适应柯西变异策略(ACM)。采用一般性反向学习策略生成反向解,可扩大搜索空间,增强算法的全局勘探能力。为避免粒子陷入局部最优解而导致搜索停滞现象的发生,采用ACM策略对当前最优粒子进行扰动,自适应地获取变异点,在有效提高算法局部开采能力的同时,使算法能更加平稳快速地收敛到全局最优解。为进一步平衡算法的全局搜索与局部探测能力,采用非线性的自适应惯性权值。将算法在14个测试函数上与多种基于反向学习策略的PSO算法进行对比,实验结果表明提出的算法在解的精度以及收敛速度上得到了大幅度的提高。 相似文献
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为了解决粒子群种群多样性低、容易陷入局部最优的缺点,结合最优粒子和其他粒子在种群中的不同作用,给出了一种自适应变异粒子群算法。算法中最优粒子根据种群进化程度,自适应调整自身搜索邻域大小,增强种群的局部搜索能力;对非最优粒子的位置进行小概率的随机初始化,当其速度为零时,速度自适应变化,以便增强种群多样性和全局搜索能力。仿真实验中,将算法应用于6个典型复杂函数优化问题,并与其他变异粒子群算法比较,结果表明,增强种群多样性的同时提高了局部搜索能力。 相似文献
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李永新李菲菲 《计算机与数字工程》2014,(2):202-205
针对粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出一种改进的自适应多位变异粒子群优化算法.根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,在理论上保证了算法具有良好的性能.对几种典型函数的测试结果表明:该算法的全局搜索能力有了显著改善,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题. 相似文献
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研究了一种全新的基于自适应混沌变异粒子群的路径规划算法。该方法首先进行环境建模,利用改进的粒子群算法获得一条较优路径。在改进的粒子算法中为防止早收敛,加入自适应混沌变异操作,在加强算法局部搜索能力的同时保证搜索过程中种群的多样性。仿真实验表明,即使在复杂的环境下,利用该算法也可以规划出一条全局较优路径,且能安全避碰。 相似文献
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针对传统人工鱼群算法存在易陷入局部最优解、鲁棒性差和搜索精度低的问题,提出一种基于粒子群算法自适应双策略的人工鱼群算法。该算法首先模拟粒子群算法的移动算子调整人工鱼的移动方向和位置,使人工鱼具有惯性机制,更好拓展新区域,从而为探索潜在的较优解提供更多的机会,增强其跳出局部最优的能力。然后运用一种自适应视野和惯性权值的策略,更好地平衡全局搜索与局部搜索之间的关系。最后引入反向学习机制,设计2种策略的随机行为,避免原始随机行为的盲目性,增加鱼群的多样性。仿真实验结果表明,改进后的算法在寻优精度、收敛速度以及鲁棒性等方面较其他人工鱼群算法有较大提高,在高维问题求解上有较好的优化效果。 相似文献
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基于高斯混沌变异和精英学习的自适应多目标粒子群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为平衡多目标粒子群的全局和局部搜索能力, 提出一种基于高斯混沌变异和精英学习的自适应多目标粒子群算法. 首先, 提出一种新的种群收敛状态检测方法, 自适应调整惯性权重和学习因子的值, 以达到探索和开发的最佳平衡. 然后, 当检测到种群收敛停滞时, 采用一种带有高斯函数和混沌特性的变异算子协助种群跳出局部最优, 以增强全局搜索能力. 最后, 外部档案中的精英解相互学习, 增强算法的局部搜索能力. 在多目标标准测试问题上的仿真结果表明了所提出算法的有效性.
相似文献16.
头脑风暴优化算法是一种受人类群体行为启发的新型群智能优化算法。该算法通过模拟人类使用头脑风暴创造性解决问题的行为,在解空间中分析个体分布,并使用变异生成新个体,多次迭代求得最优解,具有较高的鲁棒性和自适应能力。针对头脑风暴优化算法精度较差、易陷入局部最优导致早熟收敛的缺陷,提出了一种多分支混沌变异的头脑风暴优化算法。该算法选取8种混沌映射,设计了一种多分支混沌变异算子。当原始算法陷入局部最优时,使用多分支混沌变异生成新个体,利用多种混沌运动的遍历性、随机性和多样性,扩大了混沌空间的范围,增强了算法全局搜索的能力。对10个经典测试函数的10、20、30维问题进行测试,并与原始头脑风暴优化算法、粒子群优化算法、遗传算法和布谷鸟搜索算法进行对比,实验结果表明,所提出的算法可以有效避免陷入局部最优,具有更高的稳定性和全局搜索能力。 相似文献
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为提高混沌优化搜索结果的精度,在以粒子群算法进行全局搜索的基础上,根据全局搜索结果利用混沌优化进行局部搜索,实现在全局范围上搜索最优值。分析局部混沌搜索方法,设计基于混沌局部搜索的粒子群算法的流程,利用混沌优化进行粒子群局部搜索以跳出局部最优搜索区域,避免陷入局部极小值和实现在全局范围上搜索目标函数的最优值。以RMSE误差作为搜索结果精度评价指标,通过Rosenbrock函数算例对基于混沌局部搜索的粒子群算法精度进行分析,并将该算法应用于停车场最优选址实际问题的决策。研究结果表明,该算法搜索结果相较于混沌优化算法搜索结果具有更高的精度,其数值更逼近理论最优值,验证了其提高搜索结果精度的有效性和在解决实际问题上的可行性。 相似文献
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