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一种混合搜索的粒子群算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文通过对粒子群算法个体极值、全局极值和种群极值的结合,提出一种混合搜索粒子群算法.用典型的非线性测试函数进行仿真,其实验数据和收敛曲线验证了该算法的有效性,具有快速收敛效果和寻优能力. 相似文献
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粒子群优化算法是一种基于群体智能理论的全局优化算法,通过群体中粒子间的合作与竞争实现对问题空间的高效搜索。针对算法后期收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种混合粒子群算法。该算法通过改变种群初始化方法,引入交叉和变异机制等措施改善基本粒子群算法的性能。数值试验结果表明,改进型粒子群算法在提高全局寻优能力和加快收敛速度等方面均有良好的表现。 相似文献
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基于粒子群和模拟退火算法的混合算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在标准粒子群优化算法的基础上给出了一种改进策略,利用混沌变量的随机性、遍历性、规律性对粒子群进行初始化选择。同时为了增加粒子多样性又不流失适值较好的粒子,在一定的周期内对所有粒子重新进行有选择的初始化,并对除了种群最优之外对应的所有个体最优变异。计算结果表明,改进的粒子群算法提高了收敛精度和速度,但是个别函数寻优失败。将改进的粒子群算法结合模拟退火算法再次计算了测试函数,结果表明,改进的混合算法可以达到目标函数的全局最优点。 相似文献
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利用粒子群算法的快速收敛性和差分进化算法的搜索精度较高等特点,提出了一种新的混合优化算法。该算法在粒子群算法的中后期,在已经寻找到的最优位置周围,随机生成一定数量的粒子进行差分进化算法,可以减少一定的运算量和在较优的区域进行寻找最优解。通过几个Benchmark函数的测试证明,新的混合算法具有搜索精度更高和更快收敛的优点。 相似文献
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基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
研究粒子群算法优化问题,由于标准粒子群优化算法(PSO)在高维复杂函数优化中易早收敛,影响全系统优化。为改进的混合粒子群优化算法,提出了一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法(CDEHPSO)。把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化操作中。在算法进化过程中,通过一种粒子早熟判断机制,在基本粒子群优化算法中引入了差分变异、交叉和选择操作,对早熟粒子个体进行差分进化操作,从而维持了种群的多样性并有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,相比于粒子群优化算法和差分进化算法(DE),CDEHPSO算法具有收敛速度快、搜索能力强的优点。 相似文献
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一种模拟退火和粒子群混合优化算法 总被引:2,自引:1,他引:2
针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点.把模拟退火技术(SA)引入到PSO箅法中,提出了一种混合优化算法.混合优化算法在各温度下依次进行PSO和SA搜索,是一种两层的串行结构.由于PSO提供了并行搜索结构,所以,混合优化算法使SA转化成并行SA算法.SA的概率突跳性保证了种群的多样性,从而防止PSO算法陷入局部极小.混合优化算法保持了PSO算法简单容易实现的特点,改善了算法的全局优化能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真结果表明,混合优化算法的优化性能优于基本PSO算法. 相似文献
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粒子群算法是一类基于群智能的优化搜索算法。该算法初期收敛很快,但后期易陷入局部最优点。为了提高粒子群算法的性能,将粒子群算法全局搜索的快速性和混沌算法的一定范围内的遍历性二者结合,提出一种基于混沌优化的混合粒子群算法。该算法首先用粒子群算法进行快速搜索,当出现早熟收敛时,对局部较优的部分粒子和全局极值采用混沌优化策略。对两个典型的测试函数进行仿真表明,该算法能够摆脱局部极值,得到全局最优。将其用于(N+M)系统费用模型求解,得到最优解,同样验证了该算法搜索效率、精度优于一般的粒子群算法,同时具有较好的收敛稳定性。 相似文献
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混沌粒子群优化算法研究 总被引:8,自引:0,他引:8
利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出一种求解优化问题的混沌粒子群优化(CPSO)算法.该算法的基本思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.典型复杂函数优化仿真结果表明该方法是一种较简单有效的算法. 相似文献
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结合粒子群优化算法和拟牛顿法的优点,提出了一种混合粒子群优化算法。该算法首先运行粒子群优化算法,到进化到一定程度时,把当代的最好点作为拟牛顿法的初始点,再利用拟牛顿法,对其进行二次优化。算法充分发挥了粒子群优化算法的全局搜索性和拟牛顿法的局部精细搜索性,同时也克服了粒子群算法后期搜索效率低和拟牛顿法对初始点敏感的缺陷。数值实验结果表明,该算法具有很高的收敛速度和求解精度。 相似文献
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研究终端区航班着陆调度优化控制问题,为对多目标着陆实现实时调度,克服粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出了一种免疫思想和禁忌搜索的混合粒子群调度算法,在粒子群算法的基础上引入了免疫系统的抗体浓度调节机制,以保证群体多样性.针对算法后期进化速度慢的缺点,采用了具有自适应能力的禁忌搜索算法进一步优化性能.最后将混合粒子群调度算法在不同规模的实例上进行了测试,并与其它几种具有代表性的算法进行了比较.实验结果表明,改进算法不仅较好地避免了陷入局部最优,提高了收敛速度,还有效地减少了航班着陆调度中的延迟. 相似文献
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本文针对粒子群优化算法(PSO)存在早熟收敛的问题,提出了一系列改进措施,分别将混沌理论、遗传算法和免疫算法应用到PSO算法中。计算机仿真实验表明:改进算法基本保持了PSO算法简单、易实现的特点,且能够有效避免算法的早熟收敛问题,具有很强的全局搜索能力。 相似文献
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针对锌电解过程能耗过高的情况,研究其能耗优化问题.根据电力部门实行的分时计价政策,建立以全天锌电解过程电能消耗和总用电费用为目标的锌电解过程多目标优化模型.提出一种带加速度调整的粒子群优化算法,当粒子陷入局部最优时,通过加速度策略增强种群速度,使算法获得持续搜索的能力,有效克服早熟收敛;并和Powell算法相结合构成新的混合粒子群算法,将粒子群算法的全局搜索能力与Powell算法的局部寻优能力有机结合起来.最后将该混合粒子群算法应用于所建优化模型的求解,获得优化生产方案.仿真结果证明了该算法的有效性.工业应用效果表明,按所得优化方案组织生产降低了电能消耗,减少了用电费用. 相似文献
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针对粒子群算法和混合蛙跳算法在复杂函数寻优上易于陷入局部最优值的缺点,提出一种新的粒子群与混合蛙跳融合算法.算法采用多种群粒子群方法,每次进化后,将各子群中的最优粒子组成新的群体,采用混合蛙跳模式进化,以提高种群的多样性.粒子群各子群的进化模式中,除考虑本子群最好的粒子外,还考虑整合群体最好的粒子.相对于其它一些改进的粒子群或混合蛙跳算法,融合算法概念简单,易于实现,具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度.基准测试函数的仿真结果表明,本文算法优于目前一些常见的改进粒子群算法. 相似文献
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为了进一步提高立体车库存取效率,提出一种改进混合粒子群算法,应用于立体车库存取策略时间模型,寻找存取车最优时间和最优排序。该算法主要在粒子群算法前期引入遗传算法,改善全局搜索能力,后期引入模拟退火算法弥补其局部搜索能力弱的特点。与目前应用于立体车库存取车调度的遗传算法相比,改进混合粒子群算法存取效率提高了24.5%~36.07%,并优于其他车库调度算法,提高了车库运营效率。 相似文献
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针对连续蟑螂算法存在初始解质量不高和算法评价次数过多的问题,提出了一种融合了粒子群算法的混合蟑螂群算法并应用于函数优化问题.首先由基本粒子群算法快速收敛到解空间内一个相对优的解,然后由一种改进的蟑螂算法完成全局寻优.仿真结果显示:混合蟑螂算法具有收敛速度快、求解精度高的特点,其算法整体性能优于已存在的连续蟑螂算法. 相似文献