非负拉格朗日松弛优化的子空间聚类算法

1

作者 朱东霞 贾洪杰 黄龙霞 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期100-113,共14页

传统的子空间聚类和谱聚类中普遍使用谱松弛方法聚类,需要先计算拉普拉斯矩阵的特征向量。特征向量中包含负数,根据元素的正负可以直接得到二类聚类的结果。对于多类聚类问题,需要递归地进行二划分,或在特征向量空间中使用k-means算法聚... 传统的子空间聚类和谱聚类中普遍使用谱松弛方法聚类,需要先计算拉普拉斯矩阵的特征向量。特征向量中包含负数,根据元素的正负可以直接得到二类聚类的结果。对于多类聚类问题,需要递归地进行二划分,或在特征向量空间中使用k-means算法聚类,分配类簇标签是间接的,这种后处理的聚类方式会增加聚类结果的不稳定性。针对谱松弛的问题,提出了一种非负拉格朗日松弛优化的子空间聚类算法,在目标函数中集成了自表示学习和秩约束。通过非负拉格朗日松弛来求解相似性矩阵和隶属矩阵,并保持隶属矩阵的非负性。在这种情况下,原来的隶属矩阵就变成了类簇的后验概率,当算法收敛时,只需将数据点分配给具有最大后验概率的类簇,即可得到聚类结果。与已有的子空间聚类和谱聚类方法相比,所提出的算法设计了新的优化规则,可以实现类簇标签的直接分配,不需要额外的聚类步骤。最后,给出了算法的收敛性证明。在5个基准聚类数据集上的大量实验表明,所提算法的聚类性能优于近几年来的子空间聚类方法。 展开更多

关键词 聚类算法 自表示 优化 非负拉格朗日松弛 子空间聚类

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改进鲸群优化子空间匹配追踪的稀疏解混算法 被引量：1

2

作者 贾志成 郑笑 +1 位作者 郭艳菊 陈雷 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期63-71,共9页

为了提升高光谱图像的稀疏解混精度,提出一种基于改进鲸群优化算法的子空间匹配追踪(improved whale optimized subspace matching pursuit,IWOSMP)的稀疏解混算法.对鲸群优化算法进行改进,通过引入非线性种群控制参数和进化策略,提高... 为了提升高光谱图像的稀疏解混精度,提出一种基于改进鲸群优化算法的子空间匹配追踪(improved whale optimized subspace matching pursuit,IWOSMP)的稀疏解混算法.对鲸群优化算法进行改进,通过引入非线性种群控制参数和进化策略,提高鲸群优化算法的收敛速度和收敛精度,基于子空间匹配追踪算法,以约束稀疏回归为目标函数,利用改进的鲸群优化算法对已知端元集求解丰度系数.以重构误差最小为标准,通过最大程度地去除系数较小的冗余端元,提高子空间匹配追踪算法的端元提取的精确度,进一步提高了高光谱图像的解混精度.合成图像实验和真实遥感图像实验表明,IWOSMP能有效去除大量的冗余端元,且解混精度更高. 展开更多

关键词 计算机图像处理 高光谱图像 稀疏解混 子空间匹配追踪算法 冗余端元 仿生智能优化 鲸群优化算法

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一种新的贪婪回溯子空间追踪算法研究 被引量：6

3

作者 丁函 王毅 +1 位作者 袁磊 吴钊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第10期3013-3016,共4页

针对目前的贪婪类算法在实际应用中出现的重构遮挡和虚假等问题,在分析该问题产生的原因基础上,提出了一种新的贪婪回溯子空间追踪(greedy backtracking subspace pursuit,GBSP)算法。该算法的基本思想是在每次的迭代过程中,采用回溯反... 针对目前的贪婪类算法在实际应用中出现的重构遮挡和虚假等问题,在分析该问题产生的原因基础上,提出了一种新的贪婪回溯子空间追踪(greedy backtracking subspace pursuit,GBSP)算法。该算法的基本思想是在每次的迭代过程中,采用回溯反馈和贪婪精选的思路进行支撑集选择。具体而言,在原子识别阶段,从残差投影中挑选出绝对值最大的K(K是信号稀疏度)个投影值位置,添加到候选支撑集中,为降低在此步骤中产生的错误概率,每次只将候选支撑集中的前s(s<K)个最大值对应的位置添加到真实支撑集中进行更新;此后再进行投影计算和残差更新,直到完成支撑集的选择。新算法结合了正交匹配追踪算法和子空间追踪算法两者的优势,所以可较好地解决重构遮挡与虚假问题,使得压缩感知重构算法更具实用性。 展开更多

关键词 压缩感知 贪婪算法 重构 回溯 子空间追踪

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一种解函数优化问题的精英子空间演化算法 被引量：22

4

作者 吴志健 康立山 邹秀芬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2003年第2期13-15,共3页

文献[1]提出了一种有效的求解优化问题的演化算法,算法简单易行,并能在较短时间内找到问题的最优解。在该算法的基础上,文中提出了一种精英子空间演化算法,在算法的杂交过程中,通过采用精英保存策略,增加父体的选择压力来加速算法的收... 文献[1]提出了一种有效的求解优化问题的演化算法,算法简单易行,并能在较短时间内找到问题的最优解。在该算法的基础上,文中提出了一种精英子空间演化算法,在算法的杂交过程中,通过采用精英保存策略,增加父体的选择压力来加速算法的收敛。数值试验表明新算法比文献[1]中的算法具有更好的收敛性,能更快地找到优化问题的最优解。 展开更多

关键词 函数优化问题 精英子空间演化算法 收敛性 非线性优化问题 目标函数

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一种变步长稀疏度自适应子空间追踪算法 被引量：9

5

作者 田金鹏 刘小娟 郑国莘 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1512-1519,共8页

针对压缩感知(Compressive sensing,CS)中未知稀疏度信号的重建问题,本文提出一种变步长稀疏度自适应子空间追踪算法.首先,采用一种匹配测试的方法确定固定步长,然后以该固定步长与变步长方式相结合,通过不同支撑集原子个数下的重建残... 针对压缩感知(Compressive sensing,CS)中未知稀疏度信号的重建问题,本文提出一种变步长稀疏度自适应子空间追踪算法.首先,采用一种匹配测试的方法确定固定步长,然后以该固定步长与变步长方式相结合,通过不同支撑集原子个数下的重建残差变化确定信号稀疏度,算法采用子空间追踪方法确定相应支撑集原子,并完成原始信号准确重建.实验结果表明,与同类算法相比,该算法可以更准确重建原始信号,且信号稀疏度值较高时,运算量低于同类算法. 展开更多

关键词 压缩感知 信号重建 子空间追踪 自适应算法 稀疏表示

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多种群子空间学习粒子群优化算法 被引量：4

6

作者 孙辉 朱德刚 +1 位作者 王晖 赵嘉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第9期2054-2059,共6页

针对标准PSO在处理复杂高维优化问题时易出现收敛速度慢、陷入局部最优等问题,提出一种多种群子空间学习的粒子群优化算法(MSPSO).该方法构造了一种新的多子群间信息共享模式,提出子空间学习的概念,并对普通粒子和精英粒子分别进行子空... 针对标准PSO在处理复杂高维优化问题时易出现收敛速度慢、陷入局部最优等问题,提出一种多种群子空间学习的粒子群优化算法(MSPSO).该方法构造了一种新的多子群间信息共享模式,提出子空间学习的概念,并对普通粒子和精英粒子分别进行子空间学习.本文算法简单明确,易于实现,具有很强的稳定性、收敛速度快和较好的全局搜索能力.在固定评估次数的情况下,对常用的19个基准测试函数进行了30维和100维仿真实验,实验结果表明本文算法在收敛速度和求解精度上优于最近提出的几种知名算法(如FIPS、HPSO-TVAC、DMS-PSO、CLPSO、APSO等),特别是在高维问题上优势更加明显. 展开更多

关键词 粒子群优化算法 多种群 子空间 高斯学习

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基于连续蚁群优化算法的小快拍加权子空间拟合快速算法 被引量：4

7

作者 焦亚萌 黄建国 韩晶 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期972-976,共5页

该文针对加权子空间拟合(WSF)算法多维非线性优化计算量大,难以工程应用的问题,将连续空间蚁群算法与加权子空间拟合算法相结合,提出了基于蚁群算法的加权子空间拟合(Ant Colony Optimization based Weighted Subspace Fitting,ACO-WSF... 该文针对加权子空间拟合(WSF)算法多维非线性优化计算量大,难以工程应用的问题,将连续空间蚁群算法与加权子空间拟合算法相结合,提出了基于蚁群算法的加权子空间拟合(Ant Colony Optimization based Weighted Subspace Fitting,ACO-WSF)方位估计新方法。该方法利用连续蚁群算法中的信息量高斯核概率分布函数,经过有限次迭代得到加权子空间拟合算法的非线性全局最优解。仿真结果表明,低信噪比、小快拍条件下该方法估计性能与WSF方法基本相同,优于MUSIC方法,而且显著减少了计算量。 展开更多

关键词 信号处理 方位估计 加权子空间拟合 蚁群优化算法 计算复杂度

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基于子空间近似算法的鱼雷总体多学科设计优化 被引量：2

8

作者 王鹏 宋保维 +1 位作者 胡海豹 姜军 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2007年第5期200-202,共3页

在子空间近似算法的基础上,结合鱼雷总体设计的内容和实际特点,对基于子空间近似算法的鱼雷总体多学科设计优化的相关内容进行了详细分析,建立了数学模型,并进行了实例验证,结果表明该方法对提高鱼雷的设计质量,避免人力、物力的浪费,... 在子空间近似算法的基础上,结合鱼雷总体设计的内容和实际特点,对基于子空间近似算法的鱼雷总体多学科设计优化的相关内容进行了详细分析,建立了数学模型,并进行了实例验证,结果表明该方法对提高鱼雷的设计质量,避免人力、物力的浪费,降低设计风险等有极为重要的作用。 展开更多

关键词 鱼雷 总体设计 子空间近似算法 多学科设计优化

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基于IECSDE算法的PEMFC改进分数阶子空间辨识模型

9

作者 秦灏 戚志东 +1 位作者 于灵芝 童新 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期346-357,共12页

为准确描述质子交换膜燃料电池(PEMFC)在其发电过程中的特性及变量影响关系,提出一种基于信息交流布谷鸟搜索差分进化(IECSDE)算法的改进分数阶子空间辨识方法来建立PEMFC分数阶模型。首先基于状态空间方程建立PEMFC模型,为了描述PEMFC... 为准确描述质子交换膜燃料电池(PEMFC)在其发电过程中的特性及变量影响关系,提出一种基于信息交流布谷鸟搜索差分进化(IECSDE)算法的改进分数阶子空间辨识方法来建立PEMFC分数阶模型。首先基于状态空间方程建立PEMFC模型,为了描述PEMFC的分数阶特性,将分数阶微分理论融入到模型中,引入Poisson滤波函数预处理实验数据,解决数据多阶不可导的问题,同时引入变步长记忆法处理分数阶微分时的权系数,提高子空间辨识精度。其次在辨识过程中的参数对于建模效果具有重大影响,因此基于IECSDE算法并对其进行优化,对布谷鸟搜索(CS)算法中的控制参数进行自适应处理,受到粒子群优化(PSO)算法的启发,改进随机游走方式提高收敛精度和速度,并引入差分进化(DE)算法与改进CS算法分别对种群进行优化,同时在寻优过程中进行信息交流提高种群的多样性和算法的鲁棒性。仿真结果表明,IECSDE算法的寻优能力在8种测试函数下比其他5种优化算法至少提升了10倍;通过对PEMFC测控平台收集到的实验数据进行模型辨识,所建立的模型将误差缩小到基于短记忆法的分数阶子空间辨识方法误差的20%,输出功率误差控制在0~0.1之间,输出电压误差控制在0~0.2之间,能够精准地模拟PEMFC发电过程。 展开更多

关键词 质子交换膜燃料电池 分数阶子空间辨识 变步长记忆法 优化算法 信息交流

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一种自适应正则化子空间追踪算法 被引量：2

10

作者 徐泽芳 刘顺兰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期208-211,共4页

针对压缩感知中未知稀疏度信号的重建问题,提出一种新的压缩感知的信号重建算法,即自适应正则化子空间追踪(Adaptive Regularized Subspace Pursuit,ARSP)算法,该算法将自适应思想、正则化思想与子空间追踪(Subspace Pursuit,SP)算法相... 针对压缩感知中未知稀疏度信号的重建问题,提出一种新的压缩感知的信号重建算法,即自适应正则化子空间追踪(Adaptive Regularized Subspace Pursuit,ARSP)算法,该算法将自适应思想、正则化思想与子空间追踪(Subspace Pursuit,SP)算法相结合,在未知信号稀疏度的情况下,自适应地选择支撑集原子的个数,利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终能实现信号的精确重构。仿真结果表明,该算法能够精确重构原始信号,重建效果优于SP算法、正则化正交匹配追踪(ROMP)算法、稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法、压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法等。 展开更多

关键词 压缩感知 稀疏表示 子空间追踪算法 自适应 正则化

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基于子空间追踪算法的稀疏子空间聚类 被引量：4

11

作者 荣光李 黄尉 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第7期999-1004,共6页

稀疏子空间聚类是处理高维数据聚类的有效途径,而相似度矩阵的构造是稀疏子空间聚类的关键一步。文章引入子空间追踪算法来构造相似度矩阵,并由此给出了保证特征选择和特征再选择的充分条件。数值实验表明,子空间追踪算法所选择的原子... 稀疏子空间聚类是处理高维数据聚类的有效途径,而相似度矩阵的构造是稀疏子空间聚类的关键一步。文章引入子空间追踪算法来构造相似度矩阵,并由此给出了保证特征选择和特征再选择的充分条件。数值实验表明,子空间追踪算法所选择的原子相比经典的正交匹配追踪算法,其选择的原子更具代表性,精确特征选择率更高,聚类误差也得到了保留甚至更低。 展开更多

关键词 稀疏子空间聚类 贪婪算法 稀疏表示 子空间追踪 特征选择

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改进多目标萤火虫优化的软子空间聚类算法及在短期负荷预测中的应用 被引量：1

12

作者 张曦 康平 +2 位作者 付雪峰 叶军 赵嘉 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第7期261-268,321,共9页

针对传统软子空间聚类算法因单目标优化无法准确聚类的问题,提出一种改进多目标萤火虫优化的软子空间聚类算法(IMOFASSC)。对多目标萤火虫算法的步长因子和初始吸引力进行动态定义以弥补算法易提前收敛的缺陷,并设计一种萤火虫单行随机... 针对传统软子空间聚类算法因单目标优化无法准确聚类的问题,提出一种改进多目标萤火虫优化的软子空间聚类算法(IMOFASSC)。对多目标萤火虫算法的步长因子和初始吸引力进行动态定义以弥补算法易提前收敛的缺陷,并设计一种萤火虫单行随机学习机制来提高最优解集分布的均匀性;将改进的多目标萤火虫算法运用到软子空间聚类问题中,同时优化簇内紧凑度、簇间分离度及负权值熵三个目标函数,将IMOFASSC应用到短期负荷预测中。实验结果表明,IMOFASSC不仅在低维和高维数据聚类中有较好的聚类效果,而且在短期负荷预测中具有推广应用价值。 展开更多

关键词 高维数据聚类 软子空间聚类算法 多目标优化问题 多目标萤火虫算法 短期负荷预测

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正则化递增支撑集子空间追踪算法的目标定位 被引量：2

13

作者 季章生 肖本贤 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期24-30,共7页

为提高压缩感知子空间追踪(SP)算法用于多目标定位的重建精度,并考虑到子空间追踪算法用于多目标定位环境的特殊性,提出一种正则化递增支撑集子空间追踪算法用于定位。该算法保留了SP算法中迭代回溯的思想,将正则化方法融入到子空间追... 为提高压缩感知子空间追踪(SP)算法用于多目标定位的重建精度,并考虑到子空间追踪算法用于多目标定位环境的特殊性,提出一种正则化递增支撑集子空间追踪算法用于定位。该算法保留了SP算法中迭代回溯的思想,将正则化方法融入到子空间追踪算法中,加入正则化约束条件进行缩减筛选,在原子剔除阶段递增保留候选原子,降低原子错选概率,算法以更高概率得到真正支撑集。实验结果对比表明,相比于SP算法和其他压缩感知重构类算法用于多目标定位,该算法在目标数K>25时,平均定位误差在0. 45 m上下波动,在信噪比为5 dB时,平均定位误差也能控制在0. 457 m范围内,具有更好的鲁棒性和抗噪性。 展开更多

关键词 多目标定位 子空间追踪算法 正则化 支撑集

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人工神经网络中的一种Krylov子空间优化算法 被引量：4

14

作者 张振宇 林沐阳 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期681-694,共14页

介绍了人工神经网络的二阶优化算法研究现状,对人工神经网络损失函数的KSD(Krylov Subspace Descent)优化算法进行改进。针对KSD算法中采用固定不变的Krylov子空间维数的方式,提出了Krylov子空间维数根据计算结果自适应改变的MKSD(Modif... 介绍了人工神经网络的二阶优化算法研究现状,对人工神经网络损失函数的KSD(Krylov Subspace Descent)优化算法进行改进。针对KSD算法中采用固定不变的Krylov子空间维数的方式,提出了Krylov子空间维数根据计算结果自适应改变的MKSD(Modified KSD)算法,并给出了利用MKSD、KSD以及SGD(Stochastic Gradient Descent)优化算法对不同问题的全连接神经网络进行训练的数值算例。计算结果说明MKSD的算法对比于其他算法具有一定的优势。 展开更多

关键词 人工神经网络 KRYLOV子空间 优化算法

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基于子空间匹配追踪的信号稀疏逼近 被引量：9

15

作者 赵玉娟 水鹏朗 张凌霜 《信号处理》 CSCD 北大核心 2006年第4期501-505,共5页

信号的稀疏表示或最佳N项逼近在数据压缩、特征提取和模型降阶等领域得到了广泛的应用．最佳N项逼近是一个典型的NP难的问题．次最优的匹配追踪、正交匹配追踪和基匹配追踪是目前流行的算法．本文提出了一种新的算法——子空间匹配追踪... 信号的稀疏表示或最佳N项逼近在数据压缩、特征提取和模型降阶等领域得到了广泛的应用．最佳N项逼近是一个典型的NP难的问题．次最优的匹配追踪、正交匹配追踪和基匹配追踪是目前流行的算法．本文提出了一种新的算法——子空间匹配追踪．该算法可以克服匹配追踪算法中的过匹配现象,加速了算法收敛速度,同时计算量比正交匹配追踪小得多．最后,比较了匹配追踪、正交匹配追踪和子空间匹配追踪对仿真信号和语音信号的表示性能．表明了我们的方法有效均衡了计算量和收敛速度两方面的要求． 展开更多

关键词 时频原子基 匹配追踪 正交匹配追踪 子空间匹配追踪 最小二乘算法

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子空间预测控制算法在主动噪声振动中的应用 被引量：16

16

作者 王建宏 王道波 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期129-135,共7页

为解决主动噪声和振动控制中的执行器饱和约束条件问题,在子空间系统辨识的基础上,研究了一种新颖的子空间预测控制方法。该控制方法联合了系统辨识和控制器设计,直接由输入-输出数据得到将来时刻的输出预测值;自动校正系统中的参数,克... 为解决主动噪声和振动控制中的执行器饱和约束条件问题,在子空间系统辨识的基础上,研究了一种新颖的子空间预测控制方法。该控制方法联合了系统辨识和控制器设计,直接由输入-输出数据得到将来时刻的输出预测值;自动校正系统中的参数,克服了传统的模型预测控制中繁琐的系统辨识环节。同时子空间预测控制允许执行器机构出现饱和现象,在考虑由饱和现象导致的约束条件时,利用线性矩阵不等式将约束优化问题转化为无约束优化问题。采用椭球优化算法迭代地产生一系列体积逐渐减小的椭球序列,最终能收敛到一个最优解。在椭球算法的基础上推导了该算法达到收敛时所需要迭代次数的一个上界,这在智能优化算法中是很难求得到的。最后以直升机悬停状态时发生的颤振为例,利用本文中的子空间预测控制和椭球优化算法设计闭环系统的反馈控制器,验证闭环系统的输出响应能较好地跟踪期望值,从而得出本文方法的有效性。 展开更多

关键词 主动噪声和振动控制 子空间预测控制 椭球优化算法 线性矩阵不等式 执行器饱和

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基于子空间近似算法的鱼雷总体多学科设计 被引量：2

17

作者 宋保维 黎华 毛昭勇 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2008年第6期146-149,共4页

在鱼雷总体多学科优化设计(MDO)中,学科间的耦合与解耦问题一直是研究的重点和难点。在子空间近似算法的基础上,结合鱼雷总体设计的实际特点,分析了各学科间的耦合因素,建立了鱼雷总体设计多学科设计优化的统一模型和子空间近似算法的... 在鱼雷总体多学科优化设计(MDO)中,学科间的耦合与解耦问题一直是研究的重点和难点。在子空间近似算法的基础上,结合鱼雷总体设计的实际特点,分析了各学科间的耦合因素,建立了鱼雷总体设计多学科设计优化的统一模型和子空间近似算法的数学模型,并进行了实例验证,结果表明基于子空间近似算法很好地解决了鱼雷总体设计多学科设计优化中学科间耦合关系复杂的问题,收敛速度快,可靠性高。该方法对提高鱼雷的设计质量,避免人力、物力的浪费,降低设计风险等有极为重要的作用。 展开更多

关键词 鱼雷总体设计 多学科设计优化 子空间近似算法

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多策略并行学习的异构粒子群优化算法 被引量：1

18

作者 王芸 孙辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期3238-3242,共5页

针对标准粒子群优化(PSO)算法在复杂问题上收敛速度慢和早熟收敛的缺点,提出了一种多策略并行学习的异构PSO算法(MHPSO)。该算法首先从种群多样性和跳出局部极值的角度提出了两种新学习策略(局部扰动学习策略和高斯子空间学习策略),并... 针对标准粒子群优化(PSO)算法在复杂问题上收敛速度慢和早熟收敛的缺点,提出了一种多策略并行学习的异构PSO算法(MHPSO)。该算法首先从种群多样性和跳出局部极值的角度提出了两种新学习策略(局部扰动学习策略和高斯子空间学习策略),并将这两种策略与MBB-PSO策略融合组成高效稳定的策略池。其次提出了一种简单有效的策略更换机制,指导粒子迭代寻优中何时更换学习策略。基准测试函数的实验结果表明,改进的粒子群优化算法在求解精度和收敛速度上得到极大的提高。与一些改进PSO算法(如自适应的粒子群优化(APSO)算法等)相比,所提算法具有更优良的寻优性能。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 局部扰动学习策略 高斯子空间学习策略 策略池 策略更换

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基于进化搜索策略的并行子空间设计算法

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作者 孙丕忠 夏智勋 赵建民 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期74-77,共4页

并行子空间设计是一种有效的多学科设计优化算法,但其搜索策略存在两点不足:一是寻找全局最优解能力有限,二是计算复杂。为弥补上述不足,将遗传算法应用到CSD算法中,提出了一种基于进化搜索策略的CSD算法。介绍了该算法的设计流程,应用... 并行子空间设计是一种有效的多学科设计优化算法,但其搜索策略存在两点不足:一是寻找全局最优解能力有限,二是计算复杂。为弥补上述不足,将遗传算法应用到CSD算法中,提出了一种基于进化搜索策略的CSD算法。介绍了该算法的设计流程,应用该算法对一测试问题进行了优化,取得了满意结果。 展开更多

关键词 遗传算法 并行子空间设计 多学科设计优化

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具有动态子空间的随机单维变异粒子群算法 被引量：8

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作者 邓志诚 孙辉 +1 位作者 赵嘉 王晖 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第8期1409-1426,共18页

传统粒子群算法采用整体维度更新策略,常因某一维或某几维未达到最优解,导致粒子适应值变差。针对此问题,提出具有动态子空间的随机单维变异粒子群优化算法,从优质粒子全维空间中,构造动态子空间,并随机选择异于子空间的一维进行变异。... 传统粒子群算法采用整体维度更新策略,常因某一维或某几维未达到最优解,导致粒子适应值变差。针对此问题,提出具有动态子空间的随机单维变异粒子群优化算法,从优质粒子全维空间中,构造动态子空间,并随机选择异于子空间的一维进行变异。子空间大小动态变化:前期选取多数维度组成子空间,增大变异维度的多样性;后期选取少数维度组成子空间,增强粒子精细搜索的能力。同时,根据Pareto定律,使种群在前期20%迭代次数内,探索新解空间区域,后期80%迭代次数内,进行有效的平衡搜索,加快种群收敛速度。使用多类型基准测试函数,在30、50和100维下进行仿真实验,结果表明,该算法在收敛速度和精度上,不仅优于新改进的粒子群算法,而且优于新改进的人工蜂群算法和萤火虫算法。 展开更多

关键词 粒子群优化算法(PSO) 单维变异 动态子空间 Pareto定律

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