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基于改进简化粒子群算法的含DG的配电网无功优化 被引量:34
1
作者 雷敏 杨万里 +1 位作者 彭晓波 刘俊萍 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2015年第1期39-44,共6页
分布式电源(Distributed Generation,DG)并网能够有效支撑电网,增加电网运行的灵活性,对含DG的配电网进行无功优化能够有效提高电能质量,降低网损,保证配电网安全、稳定、经济运行。为此,建立了以有功网损最小为目标函数的数学模型,同时... 分布式电源(Distributed Generation,DG)并网能够有效支撑电网,增加电网运行的灵活性,对含DG的配电网进行无功优化能够有效提高电能质量,降低网损,保证配电网安全、稳定、经济运行。为此,建立了以有功网损最小为目标函数的数学模型,同时,为保证节点电压和DG无功出力在各自允许范围内,分别建立了节点电压越限罚函数和DG无功出力越限罚函数。针对基本粒子群算法易早熟、收敛精度差、迭代后期收敛速度慢等问题,给出了一种惯性权重和学习因子动态变化的简化粒子群算法。该算法舍去粒子速度项,使惯性权重随迭代次数呈指数函数变化,学习因子随迭代次数呈正弦函数变化。以含DG的IEEE33节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明:DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能。 展开更多
关键词 配电网 分布式电源 简化粒子算法 无功优化
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基于随机惯性权重的简化粒子群优化算法 被引量:74
2
作者 赵志刚 黄树运 王伟倩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第2期361-363,391,共4页
针对标准粒子群优化算法易出现早熟收敛、搜索速度慢及寻优精度低等缺陷,提出一种基于随机惯性权重的简化粒子群优化算法。算法采用去除速度项的粒子群简化结构,通过随机分布的方式获取惯性权重提高新算法的局部搜索和全局搜索能力,并... 针对标准粒子群优化算法易出现早熟收敛、搜索速度慢及寻优精度低等缺陷,提出一种基于随机惯性权重的简化粒子群优化算法。算法采用去除速度项的粒子群简化结构,通过随机分布的方式获取惯性权重提高新算法的局部搜索和全局搜索能力,并且学习因子采用异步变化的策略来改善粒子的学习能力。考虑到个体之间的相互影响关系,每个粒子的个体极值用所有粒子个体极值的平均值代替。通过几个典型测试函数仿真及F-检验结果表明,提出的算法在搜索速度、收敛精度、鲁棒性方面较已有改进算法有了显著提高,并且具有摆脱陷入局部最优解的能力。 展开更多
关键词 粒子优化算法 简化粒子 惯性权重 学习因子 随机分布 异步变化
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基于逻辑自映射的变尺度混沌粒子群优化算法 被引量:28
3
作者 刘长平 叶春明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第8期2825-2827,共3页
针对基本粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种基于逻辑自映射的变尺度混沌粒子群优化算法。该算法在粒子群优化算法每次寻优结束时,采用逻辑自映射函数产生混沌序列,在已搜索到的精英粒子附近尝试搜索更优解并动态收缩搜索范围,在... 针对基本粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种基于逻辑自映射的变尺度混沌粒子群优化算法。该算法在粒子群优化算法每次寻优结束时,采用逻辑自映射函数产生混沌序列,在已搜索到的精英粒子附近尝试搜索更优解并动态收缩搜索范围,在防止算法过早陷入局部最优的同时提高了算法搜索的精度。仿真结果表明,新算法在寻优成功率和平均最优值方面有很大提高,在求解包括欺骗性函数和高维函数在内的多种函数优化问题方面具有良好的效果。 展开更多
关键词 逻辑自映射 混沌 尺度 粒子算法 函数优化
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多尺度变异粒子群优化MK-LSSVM的轴承寿命预测 被引量:17
4
作者 张焱 汤宝平 熊鹏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2489-2496,共8页
提出一种基于多尺度变异粒子群优化(MSPSO)算法和多核最小二乘支持向量机(MK-LSSVM)的预测新方法用于滚动轴承寿命预测。提取小波包相对能量特征对轴承性能衰退予以描述,提出MSPSO算法对MK-LSSVM模型参数进行优化选取,构造融合多核函数... 提出一种基于多尺度变异粒子群优化(MSPSO)算法和多核最小二乘支持向量机(MK-LSSVM)的预测新方法用于滚动轴承寿命预测。提取小波包相对能量特征对轴承性能衰退予以描述,提出MSPSO算法对MK-LSSVM模型参数进行优化选取,构造融合多核函数的LSSVM模型实现轴承寿命估计。MK-LSSVM中多核函数的引入克服了单核LSSVM对核函数类型强依赖性的弱点,MSPSO算法中种群全局大尺度均匀变异与个体局部邻域小尺度变异搜索联合策略的提出在增强种群多样性的同时保证了粒子群局部精确搜索的能力。利用实测滚动轴承振动数据分析,验证了所提MSPSO算法在模型参数优化及优化MKLSSVM模型在滚动轴承寿命预测应用中的有效性。 展开更多
关键词 寿命预测 多尺度变异粒子优化 多核最小二乘支持向量机
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粒子群优化的多尺度形态滤波器消噪方法 被引量:8
5
作者 董绍江 汤宝平 陈法法 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期7-12,共6页
针对传统的形态学滤波器难以适应机械设备振动信号的冲击、非线性和背景噪声较大等特点,提出了基于粒子群优化的多尺度形态滤波器构造方法。根据形态学算法的特性,构造了多尺度形态学滤波器,对于形态学滤波运算中的重要参数形态结构算子... 针对传统的形态学滤波器难以适应机械设备振动信号的冲击、非线性和背景噪声较大等特点,提出了基于粒子群优化的多尺度形态滤波器构造方法。根据形态学算法的特性,构造了多尺度形态学滤波器,对于形态学滤波运算中的重要参数形态结构算子,采用具有全局优化性能的粒子群算法根据信号的特点自适应选取,实现了最优滤波器的构造;将噪声信号通过不同尺度的形态学滤波器进行滤波,将获得的多个滤波信号根据权值运算获得最终的去噪信号。通过仿真实验和轴承故障信号的分析表明,该形态学滤波器能够实现较好的滤波效果,可以有效地对机械设备的故障信号进行消噪。 展开更多
关键词 多尺度形态学滤波器 粒子优化 结构元素 消噪
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基于改进的无尺度网络的高斯动态粒子群优化算法在舰船电网故障重构中的应用 被引量:5
6
作者 陈洋 刘彦呈 王川 《上海海事大学学报》 北大核心 2017年第1期79-83,共5页
针对当前优化算法在处理大规模舰船电网重构问题时易陷于局部极值的缺点,提出一种基于改进的无尺度网络的高斯动态粒子群优化(Gaussian Dynamic Particle Swarm Optimization,GDPSO)算法.该算法融合无尺度网络理论与种群拓扑结构,采用... 针对当前优化算法在处理大规模舰船电网重构问题时易陷于局部极值的缺点,提出一种基于改进的无尺度网络的高斯动态粒子群优化(Gaussian Dynamic Particle Swarm Optimization,GDPSO)算法.该算法融合无尺度网络理论与种群拓扑结构,采用改进的无尺度网络BA模型随机地逐渐增加种群拓扑规模,增加种群多样性,提高种群跳出局部极值的能力.以某20节点和扩充为60节点的舰船电网为例进行故障后重构测试.结果表明,该算法对多维度舰船电网重构有效. 展开更多
关键词 舰船电网 故障重构 高斯动态粒子优化 尺度网络
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基于非线性函数和简化粒子群优化的盲源分离算法 被引量:3
7
作者 贾志成 王娜娜 +1 位作者 陈雷 张艳 《中国科学院大学学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期530-536,共7页
针对现有盲源分离方法存在的源信号类型和高斯信号个数受限制问题,提出一种基于非线性函数和简化粒子群优化的盲源分离新算法.算法采用依据源信号类型选取的非线性函数作为目标函数,运用简化粒子群优化算法对目标函数进行优化,实现多类... 针对现有盲源分离方法存在的源信号类型和高斯信号个数受限制问题,提出一种基于非线性函数和简化粒子群优化的盲源分离新算法.算法采用依据源信号类型选取的非线性函数作为目标函数,运用简化粒子群优化算法对目标函数进行优化,实现多类型源信号同时混合的盲源分离.仿真结果表明,本算法能够有效实现源信号为多类型和含有2路高斯信号的盲源分离.与其他算法相比,本算法收敛速度更快,分离精度更高. 展开更多
关键词 多类型源信号 非线性函数 简化粒子优化 盲源分离
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基于粒子群优化的稀疏分解变尺度快速算法 被引量:4
8
作者 韩宁 尚朝轩 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期46-49,共4页
针对一类可分稀疏性度量函数,结合最优化理论,研究了稀疏信号重构的快速算法。稀疏分解可以看成是一个带等式约束的优化问题,首先利用惩罚函数法将其转化为无约束优化问题;然后在粒子群优化估计搜索步长的基础上,利用变尺度法寻找无约... 针对一类可分稀疏性度量函数,结合最优化理论,研究了稀疏信号重构的快速算法。稀疏分解可以看成是一个带等式约束的优化问题,首先利用惩罚函数法将其转化为无约束优化问题;然后在粒子群优化估计搜索步长的基础上,利用变尺度法寻找无约束优化问题的最优解;最后依次增大惩罚因子,直至稀疏表示系数满足分解精度的要求。该算法避免了矩阵求逆运算,且无需先验地选取惩罚因子。仿真实验验证了算法的有效性和快速性。 展开更多
关键词 稀疏分解 等式约束优化 尺度 粒子优化
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带极值抖动的变尺度粒子群优化算法 被引量:1
9
作者 刘进 覃洁萍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第30期53-57,共5页
为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出一种带极值抖动的变尺度粒子群优化算法,该算法在粒子进化过程中动态调整学习因子,改善粒子的搜索性能,利用极值抖动方法帮助粒子逃离局部最优解,采用变尺度方法逐步缩小算法的优化范... 为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出一种带极值抖动的变尺度粒子群优化算法,该算法在粒子进化过程中动态调整学习因子,改善粒子的搜索性能,利用极值抖动方法帮助粒子逃离局部最优解,采用变尺度方法逐步缩小算法的优化范围,提高算法搜索密度。实验表明,该算法对9个具有代表性的基准测试函数,其优化效率及优化精度均优于以往提出的典型粒子群优化改进算法。 展开更多
关键词 粒子优化算法 极值抖动 尺度
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融合简化粒子群的教与学优化算法 被引量:1
10
作者 杨鹏 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第6期159-164,共6页
教与学优化算法(teaching-learning-based optimization algorithm,TLBO)是一种基于班级"教师阶段"和"学生阶段"的新型群智能优化算法.针对算法求解高维非线性复杂优化问题时精度较低的缺点,提出一种混合的教与学... 教与学优化算法(teaching-learning-based optimization algorithm,TLBO)是一种基于班级"教师阶段"和"学生阶段"的新型群智能优化算法.针对算法求解高维非线性复杂优化问题时精度较低的缺点,提出一种混合的教与学优化算法(HTLBO).首先,对"教师阶段"中的学生平均水平重新定义,并采用一种自适应策略根据粒子的适应度值对学习因子动态取值;然后,在迭代的过程中,根据适应度值将种群分成两个子种群,对于适应度值好的子种群采用改进的教与学优化算法(ATLBO)更新以增加种群的多样性,对于适应度值差的子种群采用简化粒子群算法(SPSO)以提升子种群的收敛性;最后,通过10个无约束优化问题进行对比测试实验,结果显示,HTLBO在探索性能和收敛速度方面优于TLBO等其他4种类型的算法. 展开更多
关键词 教与学算法 无约束优化 混合 简化粒子
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基于改进MOPSO算法的分拣机器人尺度优化
11
作者 黄金凤 李文 +1 位作者 李德胜 刘照普 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期151-155,共5页
为提高球团分拣机器人整体动力学性能,对本体机构结构参数进行尺度优化设计。首先,将机构关节驱动力矩峰值和总能耗最小作为评价指标,相邻杆长比例为优化变量;为增强粒子的多样性和收敛性,根据迭代次数引入自适应惯性权重和位置分裂策略... 为提高球团分拣机器人整体动力学性能,对本体机构结构参数进行尺度优化设计。首先,将机构关节驱动力矩峰值和总能耗最小作为评价指标,相邻杆长比例为优化变量;为增强粒子的多样性和收敛性,根据迭代次数引入自适应惯性权重和位置分裂策略,对多目标粒子群优化(MOPSO)算法予以改进并求解,并通过标准测试函数与标准MOPSO算法和NSGA-Ⅱ进行对比,验证改进MOPSO算法的优越性;最后,应用于球团分拣机器人尺度优化设计。结果表明:改进MOPSO算法得到的解优于标准MOPSO算法。 展开更多
关键词 球团分拣机器人 改进多目标粒子优化算法 尺度优化 动力学性能
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基于粒子群优化的图像自适应尺度空间划分方法研究 被引量:3
12
作者 徐久成 王煜尧 董婉 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第6期1354-1358,共5页
近年来,基于图像尺度空间提取的描述子在特征匹配中取得了不错的结果.但是,尺度空间的划分方式通常却被主观地判定.因此,本文引入粒子群优化(PSO)算法来找寻更加合理而有效的尺度划分.首先,采用粒子群算法,自适应地寻找到更加合理而有... 近年来,基于图像尺度空间提取的描述子在特征匹配中取得了不错的结果.但是,尺度空间的划分方式通常却被主观地判定.因此,本文引入粒子群优化(PSO)算法来找寻更加合理而有效的尺度划分.首先,采用粒子群算法,自适应地寻找到更加合理而有效的尺度划分方式;然后,基于新的尺度划分,结合累积稳定性投票(ASV)描述子提取方法,生成最终的PSO-ASV描述子;最后,通过在Oxford和Fischer图像匹配数据集上进行对比实验来验证其有效性.实验结果表明,PSO-ASV描述子能够获得很好的匹配结果,验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 尺度划分 自适应 粒子优化 图像描述子
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逃逸均值简化粒子群优化算法 被引量:4
13
作者 陆松建 司伟立 +1 位作者 韩娟 李质彬 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第9期2623-2629,共7页
为解决粒子群算法早熟收敛和收敛精度不高的问题,提出一种基于均值搜索策略与逃逸策略相结合的优化算法。舍弃速度更新项,在位置更新项中融入均值搜索策略,提高算法的收敛速度以及全局寻优能力;当种群处于进化停滞状态时,通过逃逸策略... 为解决粒子群算法早熟收敛和收敛精度不高的问题,提出一种基于均值搜索策略与逃逸策略相结合的优化算法。舍弃速度更新项,在位置更新项中融入均值搜索策略,提高算法的收敛速度以及全局寻优能力;当种群处于进化停滞状态时,通过逃逸策略使种群在解空间的其它区域继续搜索全局最优解,避免早熟收敛问题,增大搜索到全局最优解的几率。将该优化算法应用于5个典型标准测试函数中,仿真结果表明,相比其它算法,优化算法的收敛速度、收敛精度和稳定度最优。 展开更多
关键词 早熟收敛 简化粒子优化算法 均值搜索策略 搜索停滞 逃逸策略
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基于变尺度黑洞和种群迁徙的粒子群优化算法 被引量:1
14
作者 许文俊 王锡淮 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第11期2036-2046,共11页
针对粒子群优化(PSO)算法收敛速度慢、易早熟收敛等问题,提出基于变尺度黑洞和种群迁徙的PSO——IRBHPSO。引入变尺度黑洞来平衡算法全局探索和局部寻优的权重;在位置更新策略中引入基于混合策略的位移系数,增强算法在迭代前期的收敛速... 针对粒子群优化(PSO)算法收敛速度慢、易早熟收敛等问题,提出基于变尺度黑洞和种群迁徙的PSO——IRBHPSO。引入变尺度黑洞来平衡算法全局探索和局部寻优的权重;在位置更新策略中引入基于混合策略的位移系数,增强算法在迭代前期的收敛速度和在迭代后期的局部寻优能力;将基于种群迁徙的蝴蝶优化算法(BOA)作为局部算子融入PSO中,改善PSO收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。使用IRBHPSO、PSO和其他相关算法对12个基准测试函数进行仿真实验,并进行Wilcoxon秩和检验。实验结果表明,IRBHPSO具有更好的收敛精度、收敛速度和稳定性。 展开更多
关键词 粒子优化算法 尺度黑洞 位移系数 蝴蝶优化算法 迁徙
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自适应简化粒子群优化算法及其应用 被引量:26
15
作者 张鑫 邹德旋 +1 位作者 肖鹏 喻秋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期250-263,共14页
针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)寻优速度慢、收敛精度不高且搜索结果波动性较大的缺点,提出了一种自适应简化粒子群优化算法(Self-Adjusted Simplified Particle Swarm Optimization,SASPSO)。在每次迭代过程中,... 针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)寻优速度慢、收敛精度不高且搜索结果波动性较大的缺点,提出了一种自适应简化粒子群优化算法(Self-Adjusted Simplified Particle Swarm Optimization,SASPSO)。在每次迭代过程中,粒子只受全局最优解影响,且加入按一定规律分布的锁定因子,令粒子受影响的程度有规律性。同时,利用锁定因子和当前粒子位置令惯性权重自适应配置,更有效地利用惯性权重对粒子群优化算法的影响。引入4种近期提出的改进粒子群算法同时搜索不同维度时的18个基准函数,与SASPSO的搜索结果对比,并使用T-test进行差异性分析。为了进一步分析算法性能,统计5个改进算法搜索100维函数达到期望值时的成功率与平均迭代次数。实验结果证明,SASPSO在无约束问题寻优中的收敛速度、寻优精度有了明显提升,且搜索结果异常值较少,波动性弱。将SASPSO应用于机床主轴结构参数优化问题,结果显示SASPSO优化性能更好。 展开更多
关键词 粒子优化算法 自适应简化粒子算法 体智能 基准函数 无约束问题 优化设计 机床主轴
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基于改进简化粒子群优化的多目标跟踪算法 被引量:5
16
作者 程宪宝 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期282-288,共7页
基于多目标跟踪中的遮挡问题与互动社会模型间的联系,提出利用具有群间相互动态信息的多群社会模型改进简化粒子群优化算法,并用于多目标跟踪。在粒子群的多样性基础上初始化新群,预测目标速度。结合多群的优化,在连续性信息和目标之间... 基于多目标跟踪中的遮挡问题与互动社会模型间的联系,提出利用具有群间相互动态信息的多群社会模型改进简化粒子群优化算法,并用于多目标跟踪。在粒子群的多样性基础上初始化新群,预测目标速度。结合多群的优化,在连续性信息和目标之间修改简化粒子群优化的更新方程式,即更新目标速度和目标位置。为了适应目标进入和离开现场,构建初始化新群和终止迭代的策略。CAVIAR数据集、PETS2009数据集和Oxford数据集上的实验结果表明,相比于颜色粒子滤波算法、基于直方图的算法、局部稀疏法和高斯密度函数法,提出的算法在多目标跟踪精度方面至少提高了10%,大多数跟踪轨迹的数量增加了约8%,能鲁棒跟踪多个目标。 展开更多
关键词 多目标跟踪 简化粒子优化 社会模型 终止策略 鲁棒
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自逃逸云简化粒子群优化算法 被引量:3
17
作者 郑春颖 王晓丹 +1 位作者 郑全弟 谢一静 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第7期1457-1460,共4页
sPSO仍继承了bPSO易陷入局部极值点的缺陷,而且其进化后期收敛速度和精度也有待进一步改善.基于此,提出一种基于云理论的简化粒子群优化算法(简称cloud-sPSO):对不再进化的个体,借鉴复形法的思想,进行尽可能的进化逃逸;而当种群进化停滞... sPSO仍继承了bPSO易陷入局部极值点的缺陷,而且其进化后期收敛速度和精度也有待进一步改善.基于此,提出一种基于云理论的简化粒子群优化算法(简称cloud-sPSO):对不再进化的个体,借鉴复形法的思想,进行尽可能的进化逃逸;而当种群进化停滞时,由基本云发生器对当前群体最优粒子实行变异操作.对几个经典测试函数进行实验的结果表明,cloud-sP-SO不仅能够有效摆脱局部极值点,而且收敛速度和精度也有极大地提高. 展开更多
关键词 简化粒子优化算法 基本粒子优化算法 云理论 复形法
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基于多目标粒子群优化和主成分聚类分析的船舶主尺度分析 被引量:3
18
作者 陈雅菊 《舰船科学技术》 北大核心 2015年第8期45-51,共7页
根据多个技术和经济指标进行船舶主尺度优化论证是船舶设计人员需要着重解决的问题。提出结合粒子群优化和主成分聚类两阶段的方法进行船舶主尺度论证分析。建立了以载重量、建造费用、服务航速和提供舱容为设计指标的水面船主尺度论证... 根据多个技术和经济指标进行船舶主尺度优化论证是船舶设计人员需要着重解决的问题。提出结合粒子群优化和主成分聚类两阶段的方法进行船舶主尺度论证分析。建立了以载重量、建造费用、服务航速和提供舱容为设计指标的水面船主尺度论证模型。采用多目标粒子群优化算法对船舶优化模型进行求解,获得问题的Pareto解集。使用主成分聚类分析对该数据集进行综合评价。先将Pareto解集进行主成分分析,使用前2个主成分就能够表达原始数据的绝大部分信息,再通过对主成分进行聚类,获得不同类别中Pareto解集的特征,根据第一主成分得分获得每个聚类中设计样本的排序,最终可以从Pareto解集中得到折中解。利用主成分分析和聚类技术还研究了变量在主平面上的映射以及聚类特性。给出了1艘水面船的主尺度论证算例,表明本文给出的方法合理可行。 展开更多
关键词 尺度论证 多目标粒子优化 主成分分析 聚类分析 综合评价
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基于logistic映射的自适应变尺度混沌粒子群算法 被引量:29
19
作者 曾艳阳 冯云霞 赵文涛 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第10期2241-2246,共6页
为克服粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)存在的缺陷,提出基于Logistic映射的自适应变尺度混沌粒子群优化算法(Adaptive Chaos PSO,ACPSO)。采用混沌方法对粒子进行初始化;根据不同状态下粒子适应值的大小对惯性权重采... 为克服粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)存在的缺陷,提出基于Logistic映射的自适应变尺度混沌粒子群优化算法(Adaptive Chaos PSO,ACPSO)。采用混沌方法对粒子进行初始化;根据不同状态下粒子适应值的大小对惯性权重采取不同的调整方法;异步变化的学习因子使粒子随着迭代步数的增加,避免粒子发生早熟收敛现象;当粒子陷入局部最优时,对部分较优粒子采用变尺度混沌局部优化策略。为了检验算法的有效性,将该算法与3种有代表性的算法进行比较,结果表明该算法收敛速度快,求解精度高。 展开更多
关键词 粒子优化 尺度 混沌优化 自适应 学习因子 惯性权重
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求解第Ⅰ类装配线平衡问题的离散粒子群优化算法 被引量:18
20
作者 窦建平 苏春 李俊 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1021-1030,共10页
为求解具有NP难性质的第Ⅰ类装配线平衡问题,提出一类离散粒子群优化算法。该算法中所发展的排列数编码方法使得粒子解码后总满足装配作业间先后关系约束。针对排列数编码特点,提出一种基于位置交叉算子的粒子位置更新机制,确保了更新... 为求解具有NP难性质的第Ⅰ类装配线平衡问题,提出一类离散粒子群优化算法。该算法中所发展的排列数编码方法使得粒子解码后总满足装配作业间先后关系约束。针对排列数编码特点,提出一种基于位置交叉算子的粒子位置更新机制,确保了更新后粒子仍为排列数。为增强该算法的全局寻优能力,将简化变邻域搜索算法嵌入该算法中,对群体最佳粒子的邻域进行局部搜索,从而构建一种混合粒子群优化算法。通过将该算法和混合粒子群优化算法用于一系列测试算例并与遗传算法结果比较,验证了算法的有效性。计算结果对比表明,离散粒子群算法引入简化变邻域搜索可明显增强全局寻优能力,就综合解的质量和计算效率而言,混合粒子群优化算法优于现有遗传算法。 展开更多
关键词 第Ⅰ类装配线平衡问题 离散粒子优化 简化变邻域搜索 排列编码
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