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适应性粒子群寻优算法Ⅰ(APSO-Ⅰ)是在有序的决策中始终引入随机的,不可预测的决定.为解决APSO-Ⅰ算法收敛深度不够的问题,提出适应性粒子群寻优第Ⅱ代算法(APSO-Ⅱ).APSO-Ⅱ算法是将有序(标准PSO粒子群寻优)和无序(自适应寻优)进行适当的分离,以发挥各自的优势.在自适应寻优阶段,通过在最优粒子邻域空间探寻更优化的解,一但新的优化解被发掘,便利用标准PSO快速寻优.典型复杂函数优化的仿真结果表明,APSO-Ⅱ在收敛速度和收敛深度上均优于DPSO(耗散型PSO),HPSO(自适应层次PSO),AEPSO(自适应逃逸PSO)和APSO-Ⅰ.
相似文献8.
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基于多种群协同进化微粒群算法的径向基神经网络设计 总被引:9,自引:2,他引:9
神经网络结构和权值的联合设计一直是神经网络进化设计的一个研究方向.本文根据基本微粒群算法的特点,借鉴递阶编码的思想,构造出一种多种群协同进化微粒群算法.该算法具有种群内个体微粒自由运动特征分量与种群运动特征分量分层递阶进化的特征,克服了标准微粒群算法在多峰函数寻优时出现的微粒“早熟”现象.应用该算法进行径向基神经网络隐层结构和径向基函数参数联合自适应设计,在非线性系统辨识中显示了比较好的收敛性和训练精度,同时也使网络的泛化能力和逼近精度这一对矛盾得到了比较好的协调统一. 相似文献
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为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响.采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将粒子群算法与模糊神经网络进行融合,发挥PSO算法全局寻优的特点,预测PM2.5颗粒物浓度的变化规律.对某市2013年PM2.5颗粒物浓度进行预测和验证,验证结果表明,该算法具备良好的预测精度. 相似文献
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为提高神经网络对未知非线性大滞后动态系统的泛化能力,提出一种基于高斯微粒群优化的自适应动态前馈神经网络.在输入层与隐含层之间、隐含层与输出层之间分别加入动态延迟算子,可以高效地辨识出系统纯滞后时间,建立精确系统模型.此外,采用高斯函数和混沌映射方法平衡微粒群算法全局寻优能力,以克服提前收敛的缺陷,从而快速有效地自适应优化网络中的参数.仿真实验表明了该方法在非线性人滞后系统辨识中的有效性. 相似文献
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传统的粒子群算法训练神经网络的水质评价模型有学习速度慢,容易陷入局部最优和精确性不高的缺点。为了克服模型的缺点,提出了利用改进的自适应量子粒子群算法训练T-S模糊神经网络的新模型,新的自适应量子粒子群算法通过在算法中引入聚集度的概念,使得算法可以在迭代中自适应地调整收缩扩张系数,让算法更具动态自适应性。新的模型结合了量子粒子群算法和T-S模糊神经网络的优点,提高了模型的泛化能力。通过对东江湖流域站点2002到2013年的水文数据进行实验,结果显示,该模型比其他神经网络模型的评价结果具有更高的效率,适合被用于日常水质评价工作。 相似文献
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绩效评价系统是人力资源系统3P模型中的重要一环,是定期考察和评价个人或小组工作业绩的一种正式制度。利用微粒群算法对神经网络进行训练,再将此网络模型应用到人力资源管理系统中的绩效评价系统。最后通过在各级评价标准内按随机均匀分布方式生成的训练样本和测试样本来检测该微粒群神经网络。结果表明微粒群神经网络具有较强的泛化能力,应用在绩效评价系统中具有很高的评价准确率。 相似文献
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综合改进的粒子群神经网络算法 总被引:5,自引:0,他引:5
粒子群优化算法是一种解决非线性、不可微和多峰值复杂优化问题的优秀算法,但该算法在进化后期容易出现速度变慢以及早熟的现象;BP神经网络的学习算法是基于梯度下降这一本质的,因此存在着容易陷于局部极小值,收敛速度慢,训练时间长等问题.针对上述现象,对粒子群优化算法进行了增强粒子多样性和避免种群陷入早熟两个方面的改进,并提出了一种基于改进算法的粒子群神经网络算法,最后通过在IRIS数据集上进行的仿真实验验证了改进的有效性. 相似文献
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基于PSO和BP复合算法的模糊神经网络控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服单独应用粒子群算法(PSO)或BP算法训练模糊神经网络控制器参数时存在的缺陷,提出了一种训练模糊神经网络参数的PSO+BP算法。该算法将二者相结合,即在PSO算法中加入一个BP算子,以充分利用PSO算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索能力,从而更有效地提高其收敛速度、训练效率和提高该模糊神经网络控制器的控制效果。最后的仿真实验结果验证了该基于PSO+BP复合算法的模糊神经网络控制器的有效性和可行性。 相似文献
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多策略协同进化粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高粒子群优化(PSO)算法的优化性能, 提出了一种多策略协同进化PSO(MSCPSO)算法。该方法引入了多策略进化模式和多子群协同进化机制, 将整个种群划分为多个子群, 每个子群中的粒子按照不同的进化策略产生新的粒子。子群周期性地更新共享信息, 以加快算法的收敛速度。通过六个基准函数实验, 仿真结果表明, 新算法在计算精度和收敛速度方面均优于其他七种PSO算法。 相似文献