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基于全局最优位置自适应选取与局部搜索的多目标粒子群优化算法 被引量:9
1
作者 黄敏 江渝 +1 位作者 毛安 姜琪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第4期1074-1079,共6页
针对多目标粒子群优化算法全局最优位置选取存在的缺陷和局部搜索能力弱的缺点,提出一种基于全局最优位置自适应选取与局部搜索的多目标粒子群优化算法MOPSO-GL。首先对Sigma法进行改进,引入拥挤距离机制,不再是粒子从档案中选择全局最... 针对多目标粒子群优化算法全局最优位置选取存在的缺陷和局部搜索能力弱的缺点,提出一种基于全局最优位置自适应选取与局部搜索的多目标粒子群优化算法MOPSO-GL。首先对Sigma法进行改进,引入拥挤距离机制,不再是粒子从档案中选择全局最优位置,而是档案成员从种群中选择合适的被引导粒子,引导种群均匀快速地向Pareto前沿飞行,提高了Pareto解的收敛性和多样性;其次当种群寻优能力减弱时,引入基于Skew Tent映射的变尺度全面搜索混沌优化策略对外部档案进行局部搜索,以提高算法的收敛性;最后通过与其他多目标优化算法的比较,结果表明MOPSO-GL具有更好的收敛性和分布性。 展开更多
关键词 粒子优化 多目标优化 全局最位置 局部搜索
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直接位置更新策略的试变异粒子群优化算法及其在可靠性优化中的应用 被引量:3
2
作者 郑波 马昕 +1 位作者 张小强 高会英 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2021年第1期155-164,共10页
为了提升粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的全局寻优能力,增强PSO算法在处理复杂的、高维的、多模态优化问题的寻优性能,提升PSO算法在可靠性优化应用中的优化效果,提出了一种基于直接位置更新策略的试变异(Direct pos... 为了提升粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的全局寻优能力,增强PSO算法在处理复杂的、高维的、多模态优化问题的寻优性能,提升PSO算法在可靠性优化应用中的优化效果,提出了一种基于直接位置更新策略的试变异(Direct position updating-based trying-mutation PSO,DTPSO)算法。设计了直接位置更新策略和试变异策略,有效维持了种群的多样性,维持了探索和开发的平衡,提升了获得全局最优解的概率。通过9种复杂测试函数的验证和比较,证明了DTSPO算法设计的合理性,以及算法拥有的优异的全局寻优能力。对可靠性冗余分配和可靠度分配问题进行了优化,并和其它先进的改进算法进行比较,结果证明了DTPSO算法的稳定性和寻优性能。 展开更多
关键词 粒子优化算法 直接位置更新策略 变异策略 可靠性冗余分配优化 可靠度分配优化
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基于模式搜索的粒子群优化光伏MPPT控制研究
3
作者 李润基 孟丽囡 《现代电子技术》 北大核心 2025年第12期83-88,共6页
光伏发电系统的输出功率具有显著的非线性特性,且易受辐照度、温度等环境因素扰动,导致功率输出不稳定。现有的最大功率点跟踪(MPPT)技术在动态环境下的追踪精度与响应速度仍存在不足。为此,提出一种基于模式搜索与粒子群优化(PSO)相结... 光伏发电系统的输出功率具有显著的非线性特性,且易受辐照度、温度等环境因素扰动,导致功率输出不稳定。现有的最大功率点跟踪(MPPT)技术在动态环境下的追踪精度与响应速度仍存在不足。为此,提出一种基于模式搜索与粒子群优化(PSO)相结合的最大功率点跟踪控制技术。该技术是将局部探索能力较强的模式搜索算法和全局开采能力较强的粒子群优化算法进行有效结合,从而提高光伏系统在各种环境条件下的效率。通过粒子群优化算法在可行域内进行全局搜索,同时引入柯西变异机制以扩大粒子搜索范围,增强算法的全局寻优能力;并且融合模式搜索法对搜索到的较优解进行局部寻优,以提高解的精度。仿真结果表明,通过两种算法的结合,所提方法能在更短时间内找到全局最大功率点;与标准粒子群优化算法相比,该混合算法在静态局部阴影、动态局部阴影两种工况下都能快速准确地追踪到最大功率点。 展开更多
关键词 最大功率点追踪 模式搜索技术 粒子优化算法 柯西变异 局部搜索 全局优化
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自适应变异的粒子群优化算法 被引量:453
4
作者 吕振肃 侯志荣 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期416-420,共5页
本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法 (AMPSO) .该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率 ,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力 .对几种典... 本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法 (AMPSO) .该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率 ,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力 .对几种典型函数的测试结果表明 :新算法的全局收搜索能力有了显著提高 。 展开更多
关键词 自适应变异 早熟收敛 粒子优化算法 全局收搜索能力 变异概率
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基于个体最优位置的自适应变异扰动粒子群算法 被引量:15
5
作者 刘志刚 曾嘉俊 韩志伟 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期761-768,共8页
针对粒子群算法在寻优时容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于个体最优位置的自适应变异扰动粒子群算法AMDPSO(adaptive mutation disturbance particle swarm optimization).该算法以粒子群算法为基础,加入扰动,当满足自适应条件时,... 针对粒子群算法在寻优时容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于个体最优位置的自适应变异扰动粒子群算法AMDPSO(adaptive mutation disturbance particle swarm optimization).该算法以粒子群算法为基础,加入扰动,当满足自适应条件时,粒子以个体最优位置为依据进行变异操作.将该算法运用于6个测试函数,并与惯性权重粒子群算法、收缩因子粒子群算法以及差分进化算法进行了比较,结果表明:AMDPSO能在寻优过程中让粒子跳出局部最优,保持种群多样性,具有更好的收敛速度和优化性能. 展开更多
关键词 粒子算法 个体最优位置 自适应变异 扰动
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一种改进的小波变异粒子群优化算法 被引量:6
6
作者 高东慧 董平平 +1 位作者 田雨波 周昊天 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第21期145-147,共3页
为提高粒子群优化(PSO)算法的优化性能,提出一种改进的小波变异粒子群算法(IPSOWM)。在每次迭代时以一定的概率选中粒子进行小波变异扰动,从而克服PSO算法后期易发生早熟收敛和陷入局部最优的缺点。数值仿真结果表明,IPSOWM算法的搜索... 为提高粒子群优化(PSO)算法的优化性能,提出一种改进的小波变异粒子群算法(IPSOWM)。在每次迭代时以一定的概率选中粒子进行小波变异扰动,从而克服PSO算法后期易发生早熟收敛和陷入局部最优的缺点。数值仿真结果表明,IPSOWM算法的搜索精度、收敛速度及稳定性均优于PSO和PSOWM算法。 展开更多
关键词 粒子优化算法 小波变异 小波变异粒子优化算法 全局最 鲁棒性
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新的全局—局部最优最小值粒子群优化算法 被引量:8
7
作者 吴琳丽 赵海娜 +1 位作者 汪涛 梁华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期3270-3272,共3页
为了提高粒子群优化算法的收敛速度,克服陷入局部最优的缺点,在全局—局部最优粒子群优化算法的基础上,提出了一种新的改进粒子群优化算法——全局—局部最优最小值粒子群优化算法。该算法把惯性权重和学习因子分别通过结合全局和局部... 为了提高粒子群优化算法的收敛速度,克服陷入局部最优的缺点,在全局—局部最优粒子群优化算法的基础上,提出了一种新的改进粒子群优化算法——全局—局部最优最小值粒子群优化算法。该算法把惯性权重和学习因子分别通过结合全局和局部最优最小值来进行改写,速度更新公式也做了相应的简化。仿真实验表明该算法在收敛速度和寻优质量上都优于基于LDIW策略改进的粒子群算法和全局—局部最优粒子群算法。 展开更多
关键词 粒子优化算法 全局-局部最优粒子优化算法 惯性权重
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混合变异算子的自适应粒子群优化算法 被引量:17
8
作者 安晓会 高岳林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第B06期28-30,共3页
针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDW)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种非线性递减的惯性权重策略,使算法很快地进入局部搜索,并在算法中引入混合变异算子,克服算法易早熟收敛的缺陷。对几种典型函数的测试结果表明,... 针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDW)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种非线性递减的惯性权重策略,使算法很快地进入局部搜索,并在算法中引入混合变异算子,克服算法易早熟收敛的缺陷。对几种典型函数的测试结果表明,本文算法的收敛速度和收敛精度都明显优于LDW算法。 展开更多
关键词 粒子算法 自适应惯性权重 变异算子 全局优化
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带变异算子的自适应粒子群优化算法 被引量:11
9
作者 赵志刚 常成 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第17期42-44,55,共4页
针对粒子群优化算法在进化过程的后期收敛速度较慢,易陷入局部最优的缺点,对基本粒子群优化算法作了如下改进:在速度更新公式中引入非线性递减的惯性权重;改进位置更新公式;对全局极值进行自适应的变异操作。提出一种新的混合变异算子... 针对粒子群优化算法在进化过程的后期收敛速度较慢,易陷入局部最优的缺点,对基本粒子群优化算法作了如下改进:在速度更新公式中引入非线性递减的惯性权重;改进位置更新公式;对全局极值进行自适应的变异操作。提出一种新的混合变异算子的自适应粒子群优化算法。通过与其他算法的数值实验对比,表明了该算法具有较快的收敛速度和较好的收敛精度。 展开更多
关键词 粒子优化算法 变异算子 自适应惯性权重 全局优化
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带自变异算子的粒子群优化算法 被引量:7
10
作者 赵志刚 苏一丹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第13期45-47,共3页
针对粒子群优化算法中出现的早熟收敛问题,论文提出了一种带自变异算子的粒子群优化算法。该算法在运行过程中增加了随机变异算子,通过对当前最佳粒子进行随机变异来增强粒子群优化算法跳出局部最优解的能力。对几种典型函数的测试结果... 针对粒子群优化算法中出现的早熟收敛问题,论文提出了一种带自变异算子的粒子群优化算法。该算法在运行过程中增加了随机变异算子,通过对当前最佳粒子进行随机变异来增强粒子群优化算法跳出局部最优解的能力。对几种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛问题。 展开更多
关键词 粒子优化算法 变异算子 早熟收敛 全局优化
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一种改进的自适应变异的粒子群优化算法 被引量:4
11
作者 贾松浩 杨彩 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2014年第4期14-17,共4页
针对粒子群优化算法存在的早熟收敛问题,提出了一种改进的自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度方差和当前最优解的大小,确定当前粒子的最佳变异因子。使用变异因子来改变粒子的运动方向,使粒子进入临近区域继续搜索,以确... 针对粒子群优化算法存在的早熟收敛问题,提出了一种改进的自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度方差和当前最优解的大小,确定当前粒子的最佳变异因子。使用变异因子来改变粒子的运动方向,使粒子进入临近区域继续搜索,以确定新的个体极值和全局极值,避免出现局部最优解。仿真结果表明:自适应变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,其全局搜索能力有了一定提高,收敛速度较快,并且能够有效避免早熟收敛问题;虽然耗费时间有所增加,但在可接受范围内,用少许的时间代价换取全局最优解是值得的。 展开更多
关键词 粒子优化算法 自适应变异 全局最 早熟收敛
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含维变异的量子粒子群算法在无功优化中的应用 被引量:1
12
作者 王秀云 宋云峰 +1 位作者 贾彦兵 祝洪博 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2010年第2期38-42,76,共6页
量子粒子群优化算法(QPSO)避免了粒子群算法(PSO)不能保证收敛到全局最优解这个缺点,认为粒子具有量子的行为,并且可以在整个可行解空间进行搜索。无功优化问题是带有离散变量的非线性、不连续、多约束、多变量的复杂优化问题。本文考... 量子粒子群优化算法(QPSO)避免了粒子群算法(PSO)不能保证收敛到全局最优解这个缺点,认为粒子具有量子的行为,并且可以在整个可行解空间进行搜索。无功优化问题是带有离散变量的非线性、不连续、多约束、多变量的复杂优化问题。本文考虑到优化过程中避免陷入局部最优,应用含维变异QPSO算法并结合动态调整罚函数的方法来解决无功优化问题。并对标准IEEE-30节点系统进行仿真计算,并与QPSO、PSO、GA算法进行了比较,表明该算法能够获得更好的全局最优解。 展开更多
关键词 量子粒子算法 全局最 无功优化 动态罚函数
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解决全局优化问题的粒子群进化算法 被引量:1
13
作者 白旭英 杨有龙 《现代电子技术》 2008年第10期120-122,共3页
针对复杂全局优化问题,提出一种粒子群进化算法(PSOEA)。针对粒子群算法容易陷入局部最优等缺点,设计一个新的变异算子,使得粒子能够在整个空间进行搜索,同时保证了算法的收敛性。用概率论的有关知识证明了算法的收敛性。仿真结果表明,... 针对复杂全局优化问题,提出一种粒子群进化算法(PSOEA)。针对粒子群算法容易陷入局部最优等缺点,设计一个新的变异算子,使得粒子能够在整个空间进行搜索,同时保证了算法的收敛性。用概率论的有关知识证明了算法的收敛性。仿真结果表明,对于全局优化问题,算法寻优性能优良,特别是对于超高维优化问题,该算法能获得更高精度的解。 展开更多
关键词 粒子算法 变异 全局优化 概率
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基于带变异算子粒子群优化算法的约束布局优化研究 被引量:74
14
作者 李宁 刘飞 孙德宝 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期897-903,共7页
该文研究二维带平衡及不干涉约束的圆集在圆容器内的布局优化问题 (如卫星舱布局 ) ,属于NP Hard问题 ,难于求解 .文章提出了带变异算子的PSO算法 (PSOwithMutationOperator) ,在算法搜索的后期引入变异算子 ,使算法摆脱后期易于陷入局... 该文研究二维带平衡及不干涉约束的圆集在圆容器内的布局优化问题 (如卫星舱布局 ) ,属于NP Hard问题 ,难于求解 .文章提出了带变异算子的PSO算法 (PSOwithMutationOperator) ,在算法搜索的后期引入变异算子 ,使算法摆脱后期易于陷入局部极优点的束缚 ,同时又保持前期搜索速度快的特性 .将改进后的算法应用于约束布局问题 ,建立了此类问题的粒子群算法 ,并进行了 3个算例 (其中一个为已知最优解的算例 )的数值计算 ,验证了带变异算子PSO算法在约束布局问题上的可行性和有效性 . 展开更多
关键词 粒子算法 变异算子 约束布局优化 圆集 全局优化
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带随机变异及感知因子的粒子群优化算法 被引量:8
15
作者 黄懿 梁放驰 +1 位作者 范成礼 宋占福 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期428-438,共11页
针对传统粒子群算法(PSO)在求解高维空间中复杂函数时容易发生“早熟”现象,根据粒子在空间中的运动规律和散布特点,提出带随机变异因子和动态感知因子的粒子群优化算法。算法通过引入对邻域具有质疑策略的随机变异因子,促使个体粒子对... 针对传统粒子群算法(PSO)在求解高维空间中复杂函数时容易发生“早熟”现象,根据粒子在空间中的运动规律和散布特点,提出带随机变异因子和动态感知因子的粒子群优化算法。算法通过引入对邻域具有质疑策略的随机变异因子,促使个体粒子对自身邻域进行探索,降低粒子因过于信赖个体最优和全局最优而发生的“早熟”现象,从而改进速度更新策略;同时,为粒子位置更新引入感知因子,使粒子在同一维度上动态自适应控制自身与其他粒子的空间距离,从而避免陷入局部最优。通过测试函数实验、算法对比分析实验、随机参数影响实验和算法复杂性实验,验证了该算法在求解高维空间中的复杂函数等问题时,具有明显的优越性和鲁棒性。 展开更多
关键词 粒子优化算法 随机变异因子 动态感知因子 局部最优 全局最
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基于新变异算子的改进粒子群优化算法 被引量:2
16
作者 张云明 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2011年第9期95-99,共5页
粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化算法。本文在介绍PSO算法基本原理和流程的基础上,分析了该算法在处理一些复杂问题时容易出现的早熟收敛、收敛效率低和精度不高等问题,提出了一种基于新变异算子的改进粒子群优化算法(NMP... 粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化算法。本文在介绍PSO算法基本原理和流程的基础上,分析了该算法在处理一些复杂问题时容易出现的早熟收敛、收敛效率低和精度不高等问题,提出了一种基于新变异算子的改进粒子群优化算法(NMPSO)。NMPSO算法将产生的变异粒子与当前粒子进行优劣比较,选择较优的粒子,增强了种群的多样性,有效地避免算法收敛早熟。用5个常用基准测试函数对两种算法进行对比实验,结果表明:新提出的NMPSO算法增强了全局搜索能力,提高了收敛速度和收敛精度。 展开更多
关键词 进化计算 粒子优化算法 变异算子 全局最
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基于粒子群优化算法的电网GIC-Q多目标优化策略 被引量:21
17
作者 杨培宏 刘连光 +2 位作者 刘春明 冯士伟 郑许朋 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期93-99,共7页
地磁感应电流(GIC)流经变压器绕组会产生直流偏磁现象,造成变压器无功损耗增加,破坏电网无功平衡,影响电网安全稳定运行。为了有效地抑制GIC对电网的不良影响,以无功补偿设备成本和电压偏移量最小为目标,提出一种基于粒子群优化算法的... 地磁感应电流(GIC)流经变压器绕组会产生直流偏磁现象,造成变压器无功损耗增加,破坏电网无功平衡,影响电网安全稳定运行。为了有效地抑制GIC对电网的不良影响,以无功补偿设备成本和电压偏移量最小为目标,提出一种基于粒子群优化算法的多目标无功优化策略,保证地磁场扰动下电网无功平衡。所提策略利用小生境共享机制不断更新粒子位置,并依据拥挤距离排序对Pareto最优解进行存档,保持解的多样性和均匀性;引入混沌变异避免陷入局部最优解,同时提高全局搜索能力。GIC标准算例的仿真结果验证了所提策略的准确性和有效性。 展开更多
关键词 地磁场扰动 地磁感应电流 无功优化 电压偏移 多目标优化 小生境 粒子优化算法 混沌变异 PARETO最优
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粒子群算法及其在布局优化中的应用 被引量:8
18
作者 刘飞 孙明 +2 位作者 李宁 孙德宝 邹彤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第12期71-73,93,共4页
复杂工程布局(如卫星舱布局)方案设计问题,在理论上属带性能约束的布局优化问题(NPC问题),很难求解。论文以卫星舱布局为例,将粒子群算法(PSO)应用于布局问题,构造此类问题的粒子表达方法,建立了此类问题的粒子群算法。文中通过3个算例... 复杂工程布局(如卫星舱布局)方案设计问题,在理论上属带性能约束的布局优化问题(NPC问题),很难求解。论文以卫星舱布局为例,将粒子群算法(PSO)应用于布局问题,构造此类问题的粒子表达方法,建立了此类问题的粒子群算法。文中通过3个算例(其中一个为已知最优解的算例)的数值计算,验证了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 粒子算法 最优布局 全局优化
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基于高斯扰动的量子粒子群优化算法 被引量:10
19
作者 王小根 龙海侠 孙俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第6期2093-2096,共4页
针对量子粒子群优化(QPSO)算法在优化过程中面临早熟问题,提出了在粒子的平均位置或全局最优位置上加入高斯扰动的QPSO算法,可以有效地阻止粒子的停滞,因此较容易地使粒子避免陷入局部最优。为了评估算法的性能,利用标准测试函数对标准... 针对量子粒子群优化(QPSO)算法在优化过程中面临早熟问题,提出了在粒子的平均位置或全局最优位置上加入高斯扰动的QPSO算法,可以有效地阻止粒子的停滞,因此较容易地使粒子避免陷入局部最优。为了评估算法的性能,利用标准测试函数对标准PSO算法、QPSO算法以及基于高斯扰动的QPSO算法进行了比较测试。其结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。 展开更多
关键词 量子粒子优化算法 平均位置 全局最位置 高斯扰动
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基于局优分支优化的粒子群收敛保证算法及其在电网规划中的应用 被引量:37
20
作者 金义雄 程浩忠 +1 位作者 严健勇 张丽 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第23期12-18,共7页
总结了粒子群(PSO)算法的一些改进方法;分析并指出了PSO算法收敛困难的关键原因;提出了局优分支优化技术。该技术由5要素组成:①局部最优区域的确定;②局部最优区域的闭锁;③局部最优区域的深度搜索;④全局搜索的粒子补充;⑤迭代终止判... 总结了粒子群(PSO)算法的一些改进方法;分析并指出了PSO算法收敛困难的关键原因;提出了局优分支优化技术。该技术由5要素组成:①局部最优区域的确定;②局部最优区域的闭锁;③局部最优区域的深度搜索;④全局搜索的粒子补充;⑤迭代终止判据。还结合电网规划的特点提出了采用启发式逐步倒推模型对局部最优子群进行深度搜索的技术。在电网规划中的应用表明,该2项技术克服了PSO算法的收敛困难,提高了PSO算法的搜索效率,保证了PSO算法的全局搜索性能和局部搜索性能。同时,也为其它算法提供了新的优化思路。 展开更多
关键词 电力系统 电网规划 粒子算法 启发式方法 局部最优 全局最 分支优化
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