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为了提高粒子群优化算法的性能,提出了一种惯性权值调整的改进粒子群优化算法,该算法的惯性权值满足不同。粒子对全局和局部搜索能力的不同需求,每次迭代后根据适应度值对惯性权值做相应的调整。对4个典型的测试函数进行仿真表明,该算法比标准粒子群优化算法有更好的收敛性和更快的收敛速度,改善了优化性能。 相似文献
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一种改进粒子群优化算法 总被引:4,自引:1,他引:3
朱玉平 《计算机技术与发展》2008,18(11)
为了提高粒子群优化算法的性能,提出了一种惯性权值调整的改进粒子群优化算法,该算法的惯性权值满足不同粒子对全局和局部搜索能力的不同需求,每次迭代后根据适应度值对惯性权值做相应的调整.对4个典型的测试函数进行仿真表明,该算法比标准粒子群优化算法有更好的收敛性和更快的收敛速度,改善了优化性能. 相似文献
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粒子群优化算法中惯性权值调整的一种新策略 总被引:5,自引:1,他引:5
惯性权值的设置对粒子群优化(PSO)算法的性能起着关键作用,现有的基于惯性权值的改进算法提高了算法的性能,但都把惯性权值作为全局参数,很难控制算法的搜索能力。本文在充分分析惯性权值的关键作用基础上给出一种新的惯性权值调整策略及其相应的粒子群优化算法,使用不同的惯性权值更新同一代种群。测试结果表明,新算法提高了算算法的性能,并具有更快的收敛速度和跳出局部最优的能力。 相似文献
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在各类优化问题的解决过程中,群智能优化算法的局部搜索与全局搜索性能都起着重要的作用。在粒子群优化算法中,惯性权值的引入对粒子群算法的收敛性与稳定性都具有一定的影响。因此,在分析现有权值递减策略的基础上,提出一种基于单个粒子适应值的权值修正策略,区别对待同次迭代中适应值好与差的粒子,通过不同的权值赋值策略,以充分发挥各粒子的优势,以增强全局搜索和跳出局部最优的能力。通过对标准测试函数所做的对比实验,该策略可以使粒子在搜索初期获得更好的多样性,使粒子具有更强的摆脱陷入局部极值点的能力;在搜索末期可以加快粒子收敛速度以提高粒子群优化算法的快速性能。改进算法有效减少了早熟的发生,提高了粒子的收敛性能,取得了比较满意的仿真结果。 相似文献
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一种动态改变权值的简化粒子群算法 总被引:3,自引:1,他引:3
基本粒子群优化算法(bPSO)具有容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢、精度低等缺陷,而舍弃了速度项的简化粒子群算法(sPSO)在保证了收敛速度和精度的同时使算法更加简练.文中提出了一种动态改变权值的简化粒子群算法.并经实验证明,该算法在搜优精度和收敛速度上具有明显的优势. 相似文献
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粒子群优化算法是一种新颖的智能优化算法。惯性权值对粒子群优化算法的性能有着重要的影响。在分析已有的惯性权值调整策略的基础上,提出了混沌惯性权值调整策略,该策略将惯性权值用一个混沌变量来描述。标准测试函数实验表明,在不影响优化结果精度的情况下,混沌惯性权值调整策略的粒子群优化算法收敛速度较已有方法有了明显的提高。 相似文献
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一种基于距离度量的自适应粒子群优化算法 总被引:2,自引:1,他引:2
惯性权值对粒子群优化((Particle Swarm Optimization,PSO)算法的性能起着重要作用。基本的PSO算法未考虑各粒子的差异而在一次迭代中所有粒子采用固定的惯性权值。为了体现各粒子相对于已知最优解的差异,提出了一种基于距离度量的自适应PSO算法DMAPSO(DistancE Measurement-based Adaptive PSO)。算法采用欧式距离计算粒子与已知全局最优粒子的差异,然后根据差异自适应调整各粒子的·贯r}权值。通过基准测试函数对算法进行了实验,结果表明,对于连续函数优化问题,提出的DMAPSO算法优于经典PSO算法,DMAPSO收敛到最优解的迭代次数比PsO平均减少了约60%. 相似文献
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针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization-PSO)存在算法初期容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和精度低的缺点,提出了一种用非线性函数调整惯性权重和加速系数的粒子群优化算法(nfPSO)。nfPSO通过一个与当前迭代次数相关的非线性函数控制惯性权重和加速系数,从而提高了算法的收敛速度与精度。通过与两个算法对三个基准测试函数的仿真实验结果对比,说明了nfPSO算法具有良好的收敛速度与精度。 相似文献
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惯性权值作为粒子群算法的一个全局参数,能够方便地控制算法的搜索能力和收敛速度,在算法运行过程中具有重要的作用。在分析惯性权值的作用基础上提出了一种混沌惯性权重的简化粒子群优化算法,利用混沌序列的内在随机性、遍历性和规则性,提高算法的寻优能力。测试结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力。 相似文献
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为了提升粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)的性能,提出了一种基于网格划分的自适应粒子群优化(grid-based adaptive particle swarm optimization, GAPSO)算法和基于网格划分的多样性计算方法,并设计了初始种群多样性最大化(maximal diversity algorithm for the initial swarm,MDAIS)算法。GAPSO分为两个阶段:根据粒子对多样性的贡献自适应调整粒子的进化方向,使种 相似文献
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针对标准粒子群算法中固定惯性权重值在寻优方面不具有动态寻优的特点,结合粒子聚集程度和迭代次数的综合作用对惯性权重进行动态调整。实验表明,改进后的粒子群算法在具有代表性的单峰函数和多峰函数的测试中均具有一定的优越性。 相似文献
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粒子群算法的物流配送路径优化研究 总被引:7,自引:0,他引:7
研究物流配送路径优化问题,物流配送路径优化要找到一条配送车辆少,路径总长度最短的最优配送路线,并具有配送快速性。传统算法搜索最优路线时间长,难以找到最优配送路线,导致物流配送成本高。为了提高快速找到物流配送路径最优配送路线,提高物流服务质量,提出一种粒子群算法的物流配送路径优化方法。首先根据物流配送路径问题的数学模型,然后全局搜索速度快的粒子群算法对模型进行求解,找到物流最优配送路线,最后通过具体实例进行仿真测试,结果表明,粒子群算法不仅能够快速找到物流配送路径最优配送路线,同时获得的路长总长度最短,有效降低物流配送成本。 相似文献
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粒子群优化算法(PSO)是一种生物进化技术。依据粒子间的相互影响发现搜索空间中的最优解。通过分析基本PSO算法的进化方程,研究了一种具有更好收敛速度和全局收敛性的改进PSO算法。5个典型测试函数的仿真实验表明该改进算法是行之有效的。 相似文献