期刊文献+
共找到112篇文章
< 1 2 6 >
每页显示 20 50 100
基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断 被引量:3
1
作者 陈剑 黄志 +2 位作者 徐庭亮 孙太华 李雪原 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期168-173,共6页
针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN... 针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法。提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率。该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类。采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率。 展开更多
关键词 局部均值分解 二进制粒子优化算法 深度置信网络 滚动轴承故障诊断
在线阅读 下载PDF
基于V型变异二进制粒子群算法的天线拓扑优化
2
作者 窦江玲 魏帅兵 +2 位作者 宋健 王青旺 沈韬 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第S1期288-291,共4页
提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此... 提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此外,引入了一种变异算子M,通过对粒子进行自适应变异,保证种群多样性的同时提高了算法的局部搜索能力。为了验证该优化方法的有效性,利用其优化微带贴片天线。实验结果表明,该方法可以根据目标函数灵活设计天线,以中心频点在2.45GHz、3.5GHz、5.8GHz的三频段天线设计任务为例,算法仅需649次全波电磁仿真即可收敛至目标解。 展开更多
关键词 二进制粒子群算法(BPSO) 贴片天线 多样性 变异 拓扑优化
在线阅读 下载PDF
离散二进制粒子群算法在基于模型配电网故障诊断中的应用 被引量:23
3
作者 关龙 刘志刚 +1 位作者 何士玉 杨红梅 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期89-93,共5页
提出一种基于模型的配电网故障诊断方案,该方案首先根据配电网原理模型的仿真数据和实际观测值存在的差异得到极小冲突集,然后由离散二进制粒子群优化算法推出可能的故障元件和故障形式,最后由贝叶斯方法确定概率最高的诊断结论。通过... 提出一种基于模型的配电网故障诊断方案,该方案首先根据配电网原理模型的仿真数据和实际观测值存在的差异得到极小冲突集,然后由离散二进制粒子群优化算法推出可能的故障元件和故障形式,最后由贝叶斯方法确定概率最高的诊断结论。通过实际建模、编程和实验证明了该方案的可靠性和有效性。仿真结果表明,与HS-Tree、Boolean Algebra方法、遗传算法等算法相比,离散二进制粒子群算法搜索效率更高,可节约1/3~1/2的搜索时间,并且可以避免当问题规模较大时出现内存溢出问题。 展开更多
关键词 配电 模型 离散二进制粒子群算法 最小冲突集 故障诊断
在线阅读 下载PDF
离散二进制粒子群算法分析 被引量:63
4
作者 刘建华 杨荣华 孙水华 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期504-514,共11页
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)主要用优化计算实值的连续性问题,而离散二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)则用来优化离散空间问题,它扩展了PSO算法的应用,现已广泛应用到各种离散优化问题计算... 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)主要用优化计算实值的连续性问题,而离散二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)则用来优化离散空间问题,它扩展了PSO算法的应用,现已广泛应用到各种离散优化问题计算中,但目前对BPSO算法的理论分析研究还很少,难以指导算法性能.本文从位改变概率和遗传算法的模式定理两方面对BPSO进行分析.分析得出,BPSO算法具有很强全局搜索能力,但不能收敛于粒子的全局最优位置,而且随着算法迭代运行,BPSO的随机性越来越强,缺乏后期的局部搜索能力.本文利用基准的函数,通过仿真实验计算,验证本文的分析结果.基于分析的结果,本文提出BPSO的改进方法,新方法采用新的概率映射函数和混合遗传算法的方法.通过对基准函数的仿真试验,验证了改进方法的有效性. 展开更多
关键词 二进制粒子群算法 收敛性 位改变概率 模式定理
在线阅读 下载PDF
改进二进制粒子群算法在配电网重构中的应用 被引量:21
5
作者 马草原 孙展展 +1 位作者 葛森 朱丽君 《电测与仪表》 北大核心 2016年第7期84-88,94,共6页
将混合蛙跳思想引入粒子群算法,并结合遗传算法中的选择交叉操作,提出一种改进二进制粒子群算法,来解决配电网重构中的问题。并且动态调整粒子速度更新公式中的惯性系数,使粒子能够随更新次数的变化动态改变全局和局部搜索能力,防止算... 将混合蛙跳思想引入粒子群算法,并结合遗传算法中的选择交叉操作,提出一种改进二进制粒子群算法,来解决配电网重构中的问题。并且动态调整粒子速度更新公式中的惯性系数,使粒子能够随更新次数的变化动态改变全局和局部搜索能力,防止算法早熟,以找到全局最优解。文章最后对典型IEEE33节点算例进行仿真,并与遗传算法进行对比分析,结果表明该方法不仅能有效避免算法早熟、快速收敛,而且稳定性好。 展开更多
关键词 混合蛙跳思想 选择交叉操作 改进二进制粒子群算法 IEEE33
在线阅读 下载PDF
改进二进制粒子群算法在PMU优化配置中的应用 被引量:5
6
作者 刘斌 黄纯 +1 位作者 李波 何朝辉 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期5-10,共6页
以电力系统状态完全可观测和相量测量装置(PMU)配置数目最少为目标,提出概率偏移二进制粒子群优化配置算法。该算法是全局优化算法,可得到多组可行解。针对普通二进制粒子群算法收敛较慢的缺点,在算法中引入概率偏移因子,根据节点出线... 以电力系统状态完全可观测和相量测量装置(PMU)配置数目最少为目标,提出概率偏移二进制粒子群优化配置算法。该算法是全局优化算法,可得到多组可行解。针对普通二进制粒子群算法收敛较慢的缺点,在算法中引入概率偏移因子,根据节点出线度的差异,设置不同的取0或1的概率,从而提高了收敛速度。最后,采用新英格兰39节点系统和湖南长株潭42节点系统算例对所提方法进行了验证。 展开更多
关键词 二进制粒子群算法 相量测量单元 概率偏移 可观测性
在线阅读 下载PDF
二进制粒子群算法在路径规划中的应用 被引量:8
7
作者 李淑红 张巧荣 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第21期4953-4955,5009,共4页
全局路径规划是智能机器人的一个重要研究领域,将二进制粒子群算法应用于路径规划是一种新的尝试。提出一种机器人路径全局路径规划方法,介绍了利用改进的二进制粒子群算法进行路径规划的详细实现过程。机器人工作空间中的障碍物表示为... 全局路径规划是智能机器人的一个重要研究领域,将二进制粒子群算法应用于路径规划是一种新的尝试。提出一种机器人路径全局路径规划方法,介绍了利用改进的二进制粒子群算法进行路径规划的详细实现过程。机器人工作空间中的障碍物表示为多边形,对多边形顶点进行编号。利用二进制粒子群算法进行路径规划,粒子的长度定义为工作环境中障碍物顶点的个数,每一位为0或1表示路径是否经过该顶点。为了克服传统的二进制粒子群算法的早熟收敛问题,在改进的算法中采用了双重编码结构,并引入变异操作。最后给出仿真结果证明该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 二进制粒子群算法 智能 路径规划 机器人 变异
在线阅读 下载PDF
基于二进制粒子群算法的异构传感器网络成本最优节点部署机制 被引量:6
8
作者 李明 石为人 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第12期63-66,共4页
节点部署作为无线传感器网络应用的一个核心问题,是保证网络服务质量的重要手段。针对异构传感器网络节点的高密度部署和监测目标的非均匀分布的情况,提出一种基于二进制粒子群算法的异构节点成本优化部署方法。该算法在满足区域节点部... 节点部署作为无线传感器网络应用的一个核心问题,是保证网络服务质量的重要手段。针对异构传感器网络节点的高密度部署和监测目标的非均匀分布的情况,提出一种基于二进制粒子群算法的异构节点成本优化部署方法。该算法在满足区域节点部署要求的条件下以最小化传感器节点的部署成本为目标函数进行优化操作,以达到降低网络冗余、提高网络服务质量的效果。仿真结果表明,该算法能快速收敛于最优解,能够降低网络部署的成本,提高网络中目标监测的质量。 展开更多
关键词 无线传感器网络 异构网络 节点部署 二进制粒子群算法
在线阅读 下载PDF
改进的二进制粒子群算法的传感器优化配置 被引量:2
9
作者 郝晋峰 康建设 +1 位作者 史宪铭 张贝贝 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2013年第8期65-68,共4页
传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题。在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析。结合免疫算法的"亲和度... 传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题。在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析。结合免疫算法的"亲和度"思想以及非线性惯性权重递减公式,提出了改进的二进制粒子群算法。案例显示,改进的二进制PSO算法提高了算法在整个解空间的搜索能力,加快了收敛速度,能够很好地用于解决传感器优化问题。 展开更多
关键词 传感器优化配置 有向图 改进的二进制粒子群算法 故障诊断
在线阅读 下载PDF
基于改进二进制粒子群算法的家庭负荷优化调度策略 被引量:8
10
作者 张丽 刘青雷 张宏伟 《中国电力》 CSCD 北大核心 2023年第5期118-128,共11页
为降低家庭用电成本以及提高户用光伏发电的就地消纳率,提出了一种基于实时控制储能充放电行为的家庭负荷调度策略。首先,对家庭负荷分类并建立以电费最低、电力碳排放量最小及舒适度最大为目标的调度模型;其次,提出以实时光伏出力和峰... 为降低家庭用电成本以及提高户用光伏发电的就地消纳率,提出了一种基于实时控制储能充放电行为的家庭负荷调度策略。首先,对家庭负荷分类并建立以电费最低、电力碳排放量最小及舒适度最大为目标的调度模型;其次,提出以实时光伏出力和峰谷分时电价为依据,通过控制储能充放电实现家庭负荷用电需求的调度策略;最后,利用场景分析法和分等级多策略学习的二进制粒子群改进算法(HLSBPSO)对模型进行仿真求解。结果表明,所提策略和算法可使用户电费降低49.2%,舒适度提高67.9%,可为户用光伏发电的安全经济运行提供新的理论支持。 展开更多
关键词 需求响应 二进制粒子群算法 碳排放 柔性负荷 家庭能量管理系统
在线阅读 下载PDF
基于E占优的多目标二进制粒子群算法求解配电网故障恢复 被引量:13
11
作者 姚玉海 王增平 +1 位作者 郭昆亚 金鹏 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第23期76-81,共6页
针对基于Pareto占优机制和拥挤距离的经典多目标智能算法在迭代过程中没有考虑决策者的偏好知识,从而影响了算法收敛性的问题,提出了一种基于E占优的多目标二进制粒子群算法求解配电网故障恢复。通过采用改进原点距离的E占优机制,可以... 针对基于Pareto占优机制和拥挤距离的经典多目标智能算法在迭代过程中没有考虑决策者的偏好知识,从而影响了算法收敛性的问题,提出了一种基于E占优的多目标二进制粒子群算法求解配电网故障恢复。通过采用改进原点距离的E占优机制,可以将决策者的偏好知识有效地融入到故障恢复方案的评价过程中。在算法迭代过程中,采用轮盘赌策略更新群体极值,采用方案的综合值对外部档案进行维护,使得决策者的偏好知识可以有效地指导下一代种群的产生。最后,通过算例验证了所提算法的可行性和有效性,并且该方法比基于Pareto占优机制和拥挤距离的多目标智能算法拥有更好的收敛性能,得到的最优前沿数量更少,质量更高。 展开更多
关键词 配电网 故障恢复 多目标二进制粒子群算法 E占优机制
在线阅读 下载PDF
基于改进二进制粒子群算法的孤岛划分方法 被引量:11
12
作者 张军 张新慧 +3 位作者 高震 贺宇 白文渊 李文龙 《电网与清洁能源》 北大核心 2022年第7期54-62,共9页
当分布式电源(distributed generation,DG)发生孤岛效应并停止运行时,可能导致重要负荷供电中断、DG弃光率升高和配电网供电可靠性降低。提出了一种基于改进二进制粒子群算法的孤岛划分新方法。根据线路电阻确定停电区域内负荷与各DG的... 当分布式电源(distributed generation,DG)发生孤岛效应并停止运行时,可能导致重要负荷供电中断、DG弃光率升高和配电网供电可靠性降低。提出了一种基于改进二进制粒子群算法的孤岛划分新方法。根据线路电阻确定停电区域内负荷与各DG的电气距离,将其划分为多个单DG初级孤岛,以降低算法复杂度、避免功率远距离输送;给出具有“移动”“寻优”“突变”特性的速度更新公式和逐级约束的位置更新公式,并利用其划分各初级孤岛,以避免算法陷入局部最优解,从而提高其寻优速度;调整不满足约束条件和存在孤岛融合的供电区域,以保证孤岛运行的稳定性和最优性,实现孤岛划分。利用MATLAB/Simulink搭建IEEE 69节点配电系统,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 有源配电网 分布式电源 孤岛划分 改进二进制粒子群算法 孤岛运行
在线阅读 下载PDF
基于带辅助搜索空间的改进二进制粒子群算法的微网经济负荷分配研究 被引量:2
13
作者 徐多 李鹏 《陕西电力》 2014年第6期1-5,11,共6页
研究了包括光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机、燃料电池在内的微网的发电特性,考虑电压越限、功率平衡、微电源出力限制等约束条件,建立了以发电经济成本最小、环境成本最小的多目标微网经济负荷分配模型。针对二进制粒子群算... 研究了包括光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机、燃料电池在内的微网的发电特性,考虑电压越限、功率平衡、微电源出力限制等约束条件,建立了以发电经济成本最小、环境成本最小的多目标微网经济负荷分配模型。针对二进制粒子群算法易"早熟"、容易陷入局部最优解的缺点,构造辅助搜索空间,改进二进制粒子群算法来求解该复杂非线性优化问题。对孤岛运行模式下的一个小型的含多种微电源的微网系统算例进行研究,仿真结果验证了模型的正确性和算法的有效性。 展开更多
关键词 微网 经济负荷分配 二进制粒子群算法 辅助搜索空间
在线阅读 下载PDF
基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复 被引量:71
14
作者 卢志刚 董玉香 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2006年第24期39-43,共5页
鉴于现有的配电网故障恢复算法普遍存在着计算速度慢或难以搜索到全局最优解的问题,提出了一种基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复算法。首先采用等效负荷模型简化网络;在确定目标函数时,引入了层次分析法求解各指标的权重值,较... 鉴于现有的配电网故障恢复算法普遍存在着计算速度慢或难以搜索到全局最优解的问题,提出了一种基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复算法。首先采用等效负荷模型简化网络;在确定目标函数时,引入了层次分析法求解各指标的权重值,较之传统的经验确定法更符合实际;然后从惯性权重和学习因子的选取及粒子相似性控制2个方面对基本二进制粒子群算法进行了改进。算例分析表明,文中所提出的方法计算速度快,易收敛到全局最优解,能有效地求解配电网故障恢复问题。 展开更多
关键词 故障恢复 配电网 二进制粒子优化算法 层次分析法
在线阅读 下载PDF
基于二进制粒子群算法的交直流混合配电网故障恢复方法 被引量:37
15
作者 马天祥 王春英 +2 位作者 贾静然 段昕 程肖 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期112-119,共8页
针对交直流混合配电网特殊的网架结构和电气特性,构建交直流混合配电网故障恢复模型。所提出的模型以故障恢复综合满意度指标为目标函数,并计及潮流约束、节点电压约束、支路传输约束和网络辐射状约束等约束。对所建立的模型设计两阶段... 针对交直流混合配电网特殊的网架结构和电气特性,构建交直流混合配电网故障恢复模型。所提出的模型以故障恢复综合满意度指标为目标函数,并计及潮流约束、节点电压约束、支路传输约束和网络辐射状约束等约束。对所建立的模型设计两阶段优化求解流程,第一阶段采用二进制粒子群算法进行求解,第二阶段采用粒子群算法进行求解。最后通过一个算例表明,交直流混合配电网故障位置对故障恢复策略以及故障恢复综合满意度指标有着较大影响,同时所提出的模型适用于交直流混合配电网故障恢复问题。 展开更多
关键词 交直流混合配电网 故障恢复 两阶段优化 二进制粒子群算法
在线阅读 下载PDF
二进制粒子群算法在人脸识别中的应用 被引量:1
16
作者 程国建 石彩云 朱凯 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第4期1558-1562,共5页
把二进制粒子群优化算法(BPSO)应用到人脸识别中。对人脸图像进行二维离散余弦变换(DCT),获得人脸图像的特征向量,应用BPSO算法对得到的特征向量进行特征选择,得到最具代表性的人脸特征。与遗传算法(GA)相比,在选择的特征较少的情况下,B... 把二进制粒子群优化算法(BPSO)应用到人脸识别中。对人脸图像进行二维离散余弦变换(DCT),获得人脸图像的特征向量,应用BPSO算法对得到的特征向量进行特征选择,得到最具代表性的人脸特征。与遗传算法(GA)相比,在选择的特征较少的情况下,BPSO算法比遗传算法有更好的识别率。实验结果表明,BPSO算法应用到人脸识别中有较高的识别率,是一种非常有效的特征提取方法。 展开更多
关键词 人脸识别 二进制粒子优化算法 离散余弦变换 遗传算法 特征提取
在线阅读 下载PDF
SC-BPSO:肝癌分类中一种融合过滤器的二进制粒子群算法特征的选择方法
17
作者 周楠 郑云 《中国生物化学与分子生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1106-1116,共11页
癌症的早期诊断能够显著提高癌症患者的存活率,在肝细胞癌患者中这种情况更加明显。机器学习是癌症分类中的有效工具。如何在复杂和高维的癌症数据集中,选择出低维度、高分类精度的特征子集是癌症分类的难题。本文提出了一种二阶段的特... 癌症的早期诊断能够显著提高癌症患者的存活率,在肝细胞癌患者中这种情况更加明显。机器学习是癌症分类中的有效工具。如何在复杂和高维的癌症数据集中,选择出低维度、高分类精度的特征子集是癌症分类的难题。本文提出了一种二阶段的特征选择方法SC-BPSO:通过组合Spearman相关系数和卡方独立检验作为过滤器的评价函数,设计了一种新型的过滤器方法——SC过滤器,再组合SC过滤器方法和基于二进制粒子群算法(BPSO)的包裹器方法,从而实现两阶段的特征选择。并应用在高维数据的癌症分类问题中,区分正常样本和肝细胞癌样本。首先,对来自美国国家生物信息中心(NCBI)和欧洲生物信息研究所(EBI)的130个肝组织microRNA序列数据(64肝细胞癌,66正常肝组织)进行预处理,使用MiRME算法从原始序列文件中提取microRNA的表达量、编辑水平和编辑后表达量3类特征。然后,调整SC-BPSO算法在肝细胞癌分类场景中的参数,选择出关键特征子集。最后,建立分类模型,预测结果,并与信息增益过滤器、信息增益率过滤器、BPSO包裹器特征选择算法选出的特征子集,使用相同参数的随机森林、支持向量机、决策树、KNN四种分类器分类,对比分类结果。使用SC-BPSO算法选择出的特征子集,分类准确率高达98.4%。研究结果表明,与另外3个特征选择算法相比,SC-BPSO算法能有效地找到尺寸较小和精度更高的特征子集。这对于少量样本高维数据的癌症分类问题可能具有重要意义。 展开更多
关键词 癌症分类 特征选择 机器学习 肝细胞癌 微RNA 二进制粒子群算法
在线阅读 下载PDF
二进制粒子群算法中V型转换函数的应用分析
18
作者 姜磊 刘建华 +1 位作者 张冬阳 卜冠南 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第4期263-270,共8页
二进制粒子群算法(BPSO)由于规则简单、参数设置较少等优点被广泛应用到各领域,但是其具有过强的全局搜索能力,缺乏局部的搜索能力等缺陷。针对BPSO存在的缺陷很多文献提出了改进方法,但是针对转换函数的改进较少。通过定义粒子间的距... 二进制粒子群算法(BPSO)由于规则简单、参数设置较少等优点被广泛应用到各领域,但是其具有过强的全局搜索能力,缺乏局部的搜索能力等缺陷。针对BPSO存在的缺陷很多文献提出了改进方法,但是针对转换函数的改进较少。通过定义粒子间的距离来分析出BPSO所存在的缺陷,从而进一步分析BPSO中S型转换函数的缺点,并且有针对性地提出更符合BPSO要求的V型转换函数。实验结果表明,所提V型转换函数能克服原始BPSO的缺陷,相比S型转换函数以及现有文献所提的V型转换函数更能提升算法的性能,得到更高的分类准确率。 展开更多
关键词 二进制粒子群算法 粒子间距 转换函数 特征选择
在线阅读 下载PDF
基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究 被引量:54
19
作者 陈希祥 邱静 刘冠军 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期1674-1680,共7页
测试优化选择是一个组合优化问题。通过对测试选择的目标和约束条件进行深入分析,建立了其数学模型,并提出了一种混合粒子群-遗传算法用于求解满足测试性指标要求的最小完备测试集。该算法将遗传算法中的遗传算子引入到二进制粒子群算法... 测试优化选择是一个组合优化问题。通过对测试选择的目标和约束条件进行深入分析,建立了其数学模型,并提出了一种混合粒子群-遗传算法用于求解满足测试性指标要求的最小完备测试集。该算法将遗传算法中的遗传算子引入到二进制粒子群算法中,既避免陷入局部最优和早熟收敛现象,又提高了搜索效率。大量实验证明,对于测试优化选择问题,混合粒子群-遗传算法能够快速有效的获得全局最优解。 展开更多
关键词 测试性设计 测试选择 遗传算法 二进制粒子群算法
在线阅读 下载PDF
基于交叉操作的二进制混合粒子群算法求解背包问题 被引量:4
20
作者 罗健文 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期170-174,共5页
针对离散变量空间的组合优化问题,提出了基于遗传算法的交叉操作和模拟退火思想的二进制混合粒子群算法。为提高算法的收敛速度,在传统的二进制粒子群算法中结合了模拟退火思想来引导当前最优解的进化。同时为了简化算法的结构,引入遗... 针对离散变量空间的组合优化问题,提出了基于遗传算法的交叉操作和模拟退火思想的二进制混合粒子群算法。为提高算法的收敛速度,在传统的二进制粒子群算法中结合了模拟退火思想来引导当前最优解的进化。同时为了简化算法的结构,引入遗传算法中的交叉操作来替代速度和位置的更新操作。仿真实验比较了传统的二进制粒子群算法(BPSO)、二进制退火粒子算法(BSAPSO)、二进制交叉粒子群算法(BCPSO)和二进制混合粒子群算法(BHPSO)的性能。结果表明:二进制混合粒子群算法在收敛速度、全局寻优能力和算法收敛的稳定性方面都优于其它三种算法,而二进制交叉粒子群算法的思想结构比较简单,收敛速度和全局寻优能力明显优于传统的二进制粒子群算法,二进制模拟退火粒子群算法在收敛性方面和全局寻优能力方面只是略好于传统算法。由此说明引进交叉操作和模拟退火思想对改善传统二进制粒子群算法具有明显的效果。 展开更多
关键词 离散优化问题 交叉操作 模拟退火 二进制粒子群算法
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 6 下一页 到第
使用帮助 返回顶部