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基于PSO-XGBoost的爆破振动峰值速度预测研究 被引量:1
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作者 任高峰 邱浪 +4 位作者 徐琛 李吉民 胡英国 朱瑜劼 胡伟 《金属矿山》 北大核心 2025年第4期256-265,共10页
为实现爆破振动峰值速度的精准预测,减少爆破振动的危害,基于某爆破工程实测数据,通过基于决策树的特征重要性分析,选取了爆心距、炸药爆速、孔距、堵塞长度、孔深、单段药量6个变量作为输入特征,利用粒子群优化算法(PSO)对XGBoost模型... 为实现爆破振动峰值速度的精准预测,减少爆破振动的危害,基于某爆破工程实测数据,通过基于决策树的特征重要性分析,选取了爆心距、炸药爆速、孔距、堵塞长度、孔深、单段药量6个变量作为输入特征,利用粒子群优化算法(PSO)对XGBoost模型的决策树数目、决策树最大深度、学习率3个参数进行寻优,构建了PSO-XGBoost爆破振动峰值速度预测模型。通过对实例进行预测,得到预测结果的MSE、RMSE、R^(2)的值分别为1.44、1.16、0.91;通过与BPNN、AdaBoost、GBDT、RF、SVR模型的预测结果进行对比,PSO-XGBoost模型的预测性能最佳,预测结果最优。为了进一步推广应用预测成果,开发设计了一套爆破振动峰值速度预测系统。研究成果可为类似爆破工程振动预测提供一定的理论参考和实践指导。 展开更多
关键词 爆破振动 爆破振动峰值速度 粒子群优化算法 XGBoost算法 预测模型
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区域时变路网下的低碳冷链配送路径优化研究 被引量:2
2
作者 杨立君 丁政罡 +3 位作者 左大发 钟双喜 张驰 石佳悦 《包装工程》 北大核心 2025年第7期212-223,共12页
目的优化在区域时变路网下的生鲜冷链配送路径,降低企业的配送成本,提高配送效率。方法针对冷链配送中的时效性和温控管理要求,构建结合道路拥堵状况的区域时变车辆行驶函数,建立基于生鲜冷链配送成本的优化模型;研究采用改进的粒子群算... 目的优化在区域时变路网下的生鲜冷链配送路径,降低企业的配送成本,提高配送效率。方法针对冷链配送中的时效性和温控管理要求,构建结合道路拥堵状况的区域时变车辆行驶函数,建立基于生鲜冷链配送成本的优化模型;研究采用改进的粒子群算法(PSO-GA)进行求解,并比较区域时变模型、时变模型、静态模型的优化结果。结果在求解精度和效率方面,PSO-GA均显著优于粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA);在总配送成本方面,PSO-GA比PSO降低2.0%,比GA降低4.2%;在碳排放成本方面,PSO-GA比PSO降低3.9%,比GA降低11.2%。结论模型在区域复杂拥堵环境下成功降低配送成本和碳排放成本,能够较好地仿真现实道路交通配送现状,具有很好的实际意义。 展开更多
关键词 冷链物流 配送路径优化 时变速度 粒子群算法 碳排放
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基于速度暂停粒子群算法的应急物资空地联合调运
3
作者 唐建勋 岳帅 王岩韬 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第28期12241-12252,共12页
针对应急物资的空地联合调运问题,构建面向多物资、多仓库、多机场以及多运输机机型的应急物资调拨与运输机调度模型。将物资调运过程分为两个阶段:第一阶段,利用各机型已有装载方案匹配待运物资,以未匹配物资数量最小化为目标,选取装... 针对应急物资的空地联合调运问题,构建面向多物资、多仓库、多机场以及多运输机机型的应急物资调拨与运输机调度模型。将物资调运过程分为两个阶段:第一阶段,利用各机型已有装载方案匹配待运物资,以未匹配物资数量最小化为目标,选取装载方案;第二阶段,以调运成本最小化为目标,将选取的装载方案指派给各个机场的运输机,并决策各仓库与各机场间的各种物资的调拨。采用速度暂停粒子群算法(velocity pausing particle swarm optimization algorithm,VPPSO)对该问题进行求解。针对问题特点,引入邻域搜索机制,对该算法进行改进。仿真结果表明:改进的算法具有较好的寻优能力,与原有算法进行对比,第一阶段未配物资数量减少14.5%;同时,该模型和算法可提供较好的应急物资调运方案,为制定应急救援计划提供了有力的辅助支撑。 展开更多
关键词 综合交通运输 应急物流 应急物资调度 调度优化 速度暂停粒子群算法(VPPSO)
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基于PSO-RNN算法的多级感应线圈炮非参数建模与出口速度预测
4
作者 秦涛涛 季思源 +1 位作者 雷琳 郑占锋 《兵工学报》 北大核心 2025年第7期87-97,共11页
针对多级同步感应线圈发射器建模涉及多物理场耦合、现有优化方法迭代时间长等问题,基于粒子群优化-循环神经网络(Particle Swarm Optimization-Recurrent Neural Network,PSO-RNN)算法建立多级同步感应线圈发射器非参数模型,并进行电... 针对多级同步感应线圈发射器建模涉及多物理场耦合、现有优化方法迭代时间长等问题,基于粒子群优化-循环神经网络(Particle Swarm Optimization-Recurrent Neural Network,PSO-RNN)算法建立多级同步感应线圈发射器非参数模型,并进行电枢出口速度预测。通过正交结合随机实验的方法,获得以线圈匝数、触发时间、触发位置为输入,出口速度为输出的样本集;采用循环神经网络算法对样本集进行训练并建立非参数模型;通过粒子群优化算法进一步优化RNN神经网络参数,提高非参数模型的预测性能;采用建立的模型预测出口速度并与实验结果对比。结果表明:所建立非参数模型的均方预测误差、平均绝对百分比误差、均方根误差分别为0.0028、0.036、2.18,且经过PSO优化后模型的3项评价指标分别降低39%、38%、46%,提高了预测性能;PSO-RNN非参数模型的一致性较好且预测的平均值与实验测得的出口速度相差1.2 m/s,误差百分比为1.8%,小于标准值5%。将PSO-RNN算法用于同步感应线圈发射器的非参数建模可行且对出口速度的预测较为准确,可为多级同步感应线圈发射器的工程设计提供新思路。 展开更多
关键词 多级同步感应线圈炮 非参数模型 循环神经网络 粒子群优化 出口速度预测
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改进PSO算法在断层滑动参数反演中的研究与应用 被引量:2
5
作者 刘杰 王宏宇 吴燕平 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第9期101-105,共5页
利用地面大地测量数据反演断层的滑动速率等动态参数,是大地测量主要研究问题之一。本文首先提出了一种改进的粒子群算法,以此弥补标准粒子群算法可能局部最优解的不足,并通过模拟数据进行试验验证。然后以渭河盆地两条主要断裂为研究对... 利用地面大地测量数据反演断层的滑动速率等动态参数,是大地测量主要研究问题之一。本文首先提出了一种改进的粒子群算法,以此弥补标准粒子群算法可能局部最优解的不足,并通过模拟数据进行试验验证。然后以渭河盆地两条主要断裂为研究对象,利用地面GPS观测数据反演了秦岭北侧大断裂、临潼-长安断裂的三维滑动速率,并分析了两种算法的运行耗时。结果表明:改进的粒子群算法比标准粒子群算法耗时减少,收敛速度更快;本文所提算法反演得到的断层参数更符合真实的断裂条件,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 大地测量反演 断层滑动速率 位错理论模型 改进粒子群算法 渭河盆地
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粒子群优化噪声参数的行人导航零速修正算法 被引量:2
6
作者 李磊 苏中 +2 位作者 吴学佳 雷明 王一静 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期42-49,共8页
针对使用零速修正算法进行行人惯性导航时,固定噪声参数不适用所造成的导航精度较低的问题,提出了一种基于粒子群算法优化噪声参数的零速修正算法。通过最小化零速阶段的滤波器新息序列可以在线调整滤波参数,以适应当前行人运动状态,最... 针对使用零速修正算法进行行人惯性导航时,固定噪声参数不适用所造成的导航精度较低的问题,提出了一种基于粒子群算法优化噪声参数的零速修正算法。通过最小化零速阶段的滤波器新息序列可以在线调整滤波参数,以适应当前行人运动状态,最后通过对多组惯性数据进行解算来验证算法有效性。分别使用了标准零速修正算法和粒子群优化的零速修正算法对惯性数据进行解算,并计算两种算法解算结果的位置误差,结果表明,提出的算法能够得到更小的定位误差和更平滑的解算轨迹。 展开更多
关键词 行人导航 零速修正 粒子群优化 扩展卡尔曼滤波 新息序列
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一种改进的自适应逃逸微粒群算法及实验分析 被引量:134
7
作者 赫然 王永吉 +2 位作者 王青 周津慧 胡陈勇 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第12期2036-2044,共9页
分析了变异操作对微粒群算法(particleswarmoptimization,简称PSO)的影响,针对收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点,结合生物界中物种发现生存密度过大时会自动分家迁移的习性,给出了一种自适应逃逸微粒群算法,并证明了它依概率收敛到... 分析了变异操作对微粒群算法(particleswarmoptimization,简称PSO)的影响,针对收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点,结合生物界中物种发现生存密度过大时会自动分家迁移的习性,给出了一种自适应逃逸微粒群算法,并证明了它依概率收敛到全局最优解.算法中的逃逸行为是一种简化的确定变异操作.当微粒飞行速度过小时,通过逃逸运动使微粒能够有效地进行全局和局部搜索,减弱了随机变异操作带来的不稳定性.典型复杂函数优化的仿真结果表明,该算法不仅具有更快的收敛速度,而且能更有效地进行全局搜索. 展开更多
关键词 微粒群算法 逃逸速度 自适应 变异操作 群体智能
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基于粒子群优化算法的叠前角道集子波反演 被引量:21
8
作者 岳碧波 彭真明 +1 位作者 洪余刚 邹文 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期3116-3123,共8页
本文探讨了粒子群优化(PSO)算法在叠前地震角道集子波反演中的应用.在基本最优PSO算法的基础上,提出了对粒子更新速度进行平滑滤波的改进最优粒子群算法.由于代表子波的粒子的维数较大,如果粒子的各维元素相互独立,将导致粒子速度更新紊... 本文探讨了粒子群优化(PSO)算法在叠前地震角道集子波反演中的应用.在基本最优PSO算法的基础上,提出了对粒子更新速度进行平滑滤波的改进最优粒子群算法.由于代表子波的粒子的维数较大,如果粒子的各维元素相互独立,将导致粒子速度更新紊乱,影响搜索速度.通过对粒子速度进行三点均值滤波,加强了单个粒子各维元素的相互联系,并防止了粒子速度逃逸,使粒子更快地向有利于最优解的位置收敛.该方法应用于叠前角道集子波的反演中,取得了较好的子波反演效果,证明了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 角道集子波 叠前反演 最优粒子群 速度均值滤波 全局优化
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一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法及其收敛性分析 被引量:33
9
作者 张勇 巩敦卫 张婉秋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期289-298,共10页
针对现有微粒群优化算法难以兼顾进化速度和求解质量这一难题,提出一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法(Simplex method based improved particle swarm optimization,SM-IPSO).该算法采用多个优化种群,分别在奇数种群和偶数种群上并... 针对现有微粒群优化算法难以兼顾进化速度和求解质量这一难题,提出一种基于单纯形法的改进微粒群优化算法(Simplex method based improved particle swarm optimization,SM-IPSO).该算法采用多个优化种群,分别在奇数种群和偶数种群上并行运行微粒群算法和单纯形法,并通过周期性迁移相邻种群间的最优信息,达到微粒群算法和单纯形法的协同搜索:单纯形借助微粒群算法跳出局部收敛点,微粒群依靠单纯形提高局部开发能力.为强化两种算法所起作用,一种改进的微粒速度逃逸策略和Nelder-Mead单纯形法也被提出.最后,在Linux集群系统上运行所提算法,通过优化五个典型测试函数验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 并行 微粒群优化 单纯形法 多种群 速度逃逸
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求解旅行商问题的自学习粒子群优化算法 被引量:13
10
作者 蔡荣英 李丽珊 +1 位作者 林晓宇 钟一文 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第2期261-263,266,共4页
针对旅行商问题,提出了一种带自学习算子的粒子群优化算法,根据旅行商问题及离散量运算的特点,对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行了重新定义,为抑制早熟停滞现象,定义了变异速度来保持粒子群的多样性,使用自学习算子来提高算法的... 针对旅行商问题,提出了一种带自学习算子的粒子群优化算法,根据旅行商问题及离散量运算的特点,对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行了重新定义,为抑制早熟停滞现象,定义了变异速度来保持粒子群的多样性,使用自学习算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了较好的平衡,与领域中的其它典型算法进行了仿真比较,结果表明,该算法具有良好的性能。 展开更多
关键词 粒子群优化 旅行商问题 自学习算子 变异速度 组合优化
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一种改进的离散粒子群优化算法 被引量:20
11
作者 钟一文 宁正元 +1 位作者 蔡荣英 詹仕华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2006年第10期1893-1896,共4页
针对旅行商问题,提出了一种改进的离散粒子群优化算法,根据优化问题及离散量的特点,对粒子的速度、速度的相关运算规则和粒子的运动方程进行了重新定义,为防止算法的早熟停滞现象,提出用扰动速度来增加粒子群的多样性,为提高算法的求精... 针对旅行商问题,提出了一种改进的离散粒子群优化算法,根据优化问题及离散量的特点,对粒子的速度、速度的相关运算规则和粒子的运动方程进行了重新定义,为防止算法的早熟停滞现象,提出用扰动速度来增加粒子群的多样性,为提高算法的求精能力,设计了一种高效的近邻搜索算子来提高粒子的适应值,使算法在空间探索和局部精化间取得了很好的平衡.与领域中的其它典型算法进行了仿真比较,结果表明,该算法具有很好的性能. 展开更多
关键词 离散粒子群优化 旅行商问题 扰动速度成E邻搜索
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基于改进粒子群算法的地震标量波方程反演 被引量:9
12
作者 朱童 李小凡 +1 位作者 李一琼 张美根 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期2951-2959,共9页
针对标准粒子群优化(PS())算法存在易出现早熟而陷入局部最优以及进化后期收敛速度慢等缺陷,通过考虑粒子所处位置间相互作用,提出了一种改进的并行粒子群优化算法.由于引入粒子位置间的相互影响,减少了粒子搜索过程盲目性,因此能有效... 针对标准粒子群优化(PS())算法存在易出现早熟而陷入局部最优以及进化后期收敛速度慢等缺陷,通过考虑粒子所处位置间相互作用,提出了一种改进的并行粒子群优化算法.由于引入粒子位置间的相互影响,减少了粒子搜索过程盲目性,因此能有效提高算法的收敛速度.数值试验表明,这种改进的粒子群算法适用于二维标量波方程的速度反演,且算法具有对初始模型依赖性低、收敛速度快、反演结果稳定、抗噪能力强等特点,为进一步将该反演算法用于弹性波波动方程以及弹性参数反演提供了理论依据. 展开更多
关键词 改进粒子群算法 标量波方程 速度反演 并行
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简约粒子群优化算法 被引量:13
13
作者 刘宇 覃征 史哲文 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期883-887,共5页
针对全局版粒子群的早熟和局部版粒子群的最优位置信息利用率低的问题,提出简约粒子群算法.该算法使用速度松弛迭代策略,使粒子不必频繁更新速度,当粒子速度有利于适应度进一步提高时,就在下一个迭代周期内维持该速度,这有利于提高良好... 针对全局版粒子群的早熟和局部版粒子群的最优位置信息利用率低的问题,提出简约粒子群算法.该算法使用速度松弛迭代策略,使粒子不必频繁更新速度,当粒子速度有利于适应度进一步提高时,就在下一个迭代周期内维持该速度,这有利于提高良好速度信息的利用率,减小算法的计算量,加快运算的收敛速度.同时,利用精英集团策略,使多个最优位置信息在种群内充分共享,有效地控制了种群多样性,避免了早熟现象.在典型标准测试函数上进行了全局、局部版惯性因子粒子群和全局、局部版约束因子粒子群测试比较,结果表明简约粒子群算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性,且计算量也比较小. 展开更多
关键词 粒子群 优化算法 速度松弛迭代策略 种群多样胜
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基于混沌粒子群优化算法的空间机械臂轨迹规划算法 被引量:13
14
作者 夏红伟 翟彦斌 +2 位作者 马广程 邓雅 王常虹 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期211-216,共6页
针对自由漂浮状态下的空间机械臂系统,研究了基座姿态扰动最小的轨迹规划问题。首先通过正弦函数参数化机械臂各个关节,在机械臂关节角速度、角加速度以及基座姿态变化范围受限的约束条件下,定义了基座姿态扰动最小的目标函数,然后提出... 针对自由漂浮状态下的空间机械臂系统,研究了基座姿态扰动最小的轨迹规划问题。首先通过正弦函数参数化机械臂各个关节,在机械臂关节角速度、角加速度以及基座姿态变化范围受限的约束条件下,定义了基座姿态扰动最小的目标函数,然后提出了基于混沌粒子群算法的轨迹优化策略,并给出了具体求解步骤。数值算例结果表明,在满足系统的约束条件下,机械臂关节变化平缓,不存在角速度突变的情况,并且比标准粒子群算法具有更快的收敛速度,在优化轨迹下进行运动仿真,结果表明终止时刻基座姿态扰动为1.3708°(三轴合成),而梯形规划的姿态扰动为8.5459°,优化后使得姿态的扰动减小84%,从而说明所提出的算法能够有效减小机械臂运动对基座姿态的扰动。 展开更多
关键词 空间机械臂 轨迹规划 混沌粒子群优化算法 优化
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基于改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划 被引量:20
15
作者 王娟 吴宪祥 郭宝龙 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第15期240-244,共5页
为了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划,提出了一种结合Ferguson样条路径描述和改进粒子群优化算法的路径规划方法。利用Ferguson样条描述移动机器人路径,将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题,借助改进的具有速度变异... 为了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划,提出了一种结合Ferguson样条路径描述和改进粒子群优化算法的路径规划方法。利用Ferguson样条描述移动机器人路径,将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题,借助改进的具有速度变异的粒子群算法进行路径优化。仿真实验表明,算法可以有效进行障碍环境下机器人的无碰撞路径规划,改进的粒子群算法进行路径优化迭代80次左右即可收敛,规划路径平滑、合理,有一定的实用价值。 展开更多
关键词 路径规划 粒子群算法 速度变异 Ferguson样条
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基于改进粒子群算法的Hammerstein模型辨识 被引量:7
16
作者 徐小平 钱富才 +1 位作者 王峰 刘红艳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第14期200-202,共3页
提出辨识非线性Hammerstein模型的新方法。将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题,采用粒子群算法获得该优化问题的解。为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出采用速度变异粒子群对整个参数空间进行搜索得到系... 提出辨识非线性Hammerstein模型的新方法。将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题,采用粒子群算法获得该优化问题的解。为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出采用速度变异粒子群对整个参数空间进行搜索得到系统参数的最优估计。仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 系统辨识 粒子群优化算法 速度变异 HAMMERSTEIN模型
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面向列车运行调整问题的粒子群算法研究 被引量:14
17
作者 陈世明 赖毅平 江冀海 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第12期4460-4463,共4页
列车运行调整问题是一种特殊的NP完全问题,不仅具有众多约束,并且有着列车等级要求和延迟传播限制,使得该问题搜索空间庞大,可行解范围狭小,往往难以获得较优解。为求解列车运行调整问题,针对此特殊性,将捕食搜索策略思想引入到粒子群... 列车运行调整问题是一种特殊的NP完全问题,不仅具有众多约束,并且有着列车等级要求和延迟传播限制,使得该问题搜索空间庞大,可行解范围狭小,往往难以获得较优解。为求解列车运行调整问题,针对此特殊性,将捕食搜索策略思想引入到粒子群算法中,并在此基础上提出一种速度限制的调整方式,同时辅以自适应控制,使得算法在大范围搜索时更易跳出局部最小解,而在小范围搜索时粒子飞行速度更慢,搜索更精确。将该算法用于列车运行调整问题,所得调整方案比遗传算法和普通粒子群算法结果更逼近原开行方案。 展开更多
关键词 速度调节自适应 粒子群算法 列车运行调整
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限制速度粒子群优化和自适应速度粒子群优化在无约束优化问题中的应用 被引量:15
18
作者 许君 鲁海燕 石桂娟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期668-674,684,共8页
限制速度粒子群优化(RVPSO)和自适应速度粒子群优化(SAVPSO)是近年来提出的专门求解约束优化问题(COP)的粒子群优化算法,但目前尚无两算法在无约束优化应用方面的研究。为此,研究上述算法在无约束优化中的有效性和性能特点,并针对算法... 限制速度粒子群优化(RVPSO)和自适应速度粒子群优化(SAVPSO)是近年来提出的专门求解约束优化问题(COP)的粒子群优化算法,但目前尚无两算法在无约束优化应用方面的研究。为此,研究上述算法在无约束优化中的有效性和性能特点,并针对算法保守性较强的特点,分别引入混沌因子和随机优化策略对算法进行改进,从而提高算法的全局搜索能力;另外,还研究了不同参数设置对算法性能的影响。在5个典型测试函数上的仿真实验结果表明:RVPSO改进算法的鲁棒性及全局搜索能力优于原算法,但在求解高维多峰函数时仍易于陷入局部最优;SAVPSO改进算法的全局搜索能力比RVPSO改进算法强,且在求解高维多峰函数时具有更快的收敛速度并能取得精度更高的解,表现出较好的全局优化能力,是一种切实有效的求解无约束优化问题的算法。 展开更多
关键词 无约束优化问题 约束优化问题 限制速度粒子群优化 自适应速度粒子群优化
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基于环形邻域拓扑的自适应速度PSO算法 被引量:5
19
作者 徐迅 鲁海燕 徐向平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第18期32-37,85,共7页
为克服全局粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,基于全局自适应速度粒子群优化(SAVPSO)算法,给出一种基于环形邻域拓扑的局部SAVPSO算法来求解约束优化问题,同时采用动态目标方法(DOM)来有效处理约束条件,并以13个经典的测试函数为例... 为克服全局粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,基于全局自适应速度粒子群优化(SAVPSO)算法,给出一种基于环形邻域拓扑的局部SAVPSO算法来求解约束优化问题,同时采用动态目标方法(DOM)来有效处理约束条件,并以13个经典的测试函数为例对算法的性能进行仿真实验研究。测试结果表明,与全局SAVPSO算法相比,该算法具有较强的全局寻优能力,可以较好地避免陷入局部最优;另外,粒子的邻域大小及实现形式对算法的性能均有一定的影响。 展开更多
关键词 约束优化 粒子群优化 动态目标方法(DOM) 自适应速度粒子群优化(savpso) 约束处理机制 环形邻域拓扑
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无惯性自适应精英变异反向粒子群优化算法 被引量:15
20
作者 康岚兰 董文永 +1 位作者 宋婉娟 李康顺 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期66-78,共13页
为解决反向粒子群优化算法计算开销大、易陷入局部最优的不足,提出一种无惯性的自适应精英变异反向粒子群优化算法(NOPSO)。NOPSO算法在反向学习方法的基础上,广泛获取环境信息,提出一种无惯性的速度(NIV)更新式来引导粒子飞行轨迹,从... 为解决反向粒子群优化算法计算开销大、易陷入局部最优的不足,提出一种无惯性的自适应精英变异反向粒子群优化算法(NOPSO)。NOPSO算法在反向学习方法的基础上,广泛获取环境信息,提出一种无惯性的速度(NIV)更新式来引导粒子飞行轨迹,从而有效加快算法的收敛过程。同时,为避免早熟现象的发生,引入了自适应精英变异策略(AEM),该策略在扩大种群搜索范围的同时,帮助粒子跳出局部最优。NIV与AEM这2种机制的结合,有效增加了种群多样性,平衡了反向粒子群算法中探索与开发的矛盾。实验结果表明,与主流反向粒子群优化算法相比,NOPSO算法无论是在计算精度还是计算开销上均具有较强的竞争能力。 展开更多
关键词 无惯性速度更新式 一般性反向学习 自适应精英变异 粒子群优化
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