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改进粒子群的多无人机协同搜索路径优化
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作者 赵迅 刘云平 +3 位作者 王炎 还红华 徐梁 吴士林 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第1期213-220,共8页
粒子群算法具有收敛速度快、结构简单、计算复杂度低等优点广泛应用于搜索领域,然而多无人机采用传统粒子群算法协同搜索时,由于算法具有随机性且群体内共享信息并未进行筛选,会出现搜索路径大量重复的现象,造成额外的资源消耗。针对此... 粒子群算法具有收敛速度快、结构简单、计算复杂度低等优点广泛应用于搜索领域,然而多无人机采用传统粒子群算法协同搜索时,由于算法具有随机性且群体内共享信息并未进行筛选,会出现搜索路径大量重复的现象,造成额外的资源消耗。针对此问题,提出一种改进粒子群的多无人机协同搜索算法。将传统粒子群算法应用于多无人机协同搜索,在此基础上利用蚁群算法对粒子群进行改进,通过蚁群算法对群体内共享的位置信息进行筛选,计算出信息素指引位置,然后将信息素指引位置用于无人机搜索过程中粒子群算法的迭代,从而减少无人机往复搜索的问题。仿真实验表明:该搜索算法可以有效降低搜索的重复路径,减少搜索的总路程。 展开更多
关键词 多无人机 粒子算法 算法 协同搜索 路径优化
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基于协同进化粒子群优化算法的水资源配置模型及应用 被引量:1
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作者 刘洪波 菅浩然 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第11期74-79,共6页
面向新发展阶段的城市水资源配置具有多目标、多变量、约束条件复杂、求解结果非线性、求解过程困难等特征。针对线性规划、动态规划、非线性规划等传统优化算法在解决水资源配置问题中求解结果不合理、计算效率低,求解多目标问题收敛... 面向新发展阶段的城市水资源配置具有多目标、多变量、约束条件复杂、求解结果非线性、求解过程困难等特征。针对线性规划、动态规划、非线性规划等传统优化算法在解决水资源配置问题中求解结果不合理、计算效率低,求解多目标问题收敛慢等问题,提出了基于协同进化粒子群优化(CPSO)算法的多目标水资源优化配置模型。以郑州市为例,构建了以实现社会、经济和生态效益的最大化为目标,供水量、需水量、供水能力和水库库容为约束的水资源配置模型。通过输入郑州市各计算单元和用水部门的用水需求量和可用水量,该模型计算并输出郑州市9个区在2019年、2035年的缺水率。结果表明:郑州市供水的区域分布比较均衡,缺水率在可接受范围内;该模型算法进化速度较快,进化的稳定性较优,优化结果在种群中可以很好地保留且对进化方向的主导性很强,可以有效地应用于解决水资源配置问题,并提升模型计算效率,为水资源管理部门提供技术支持。 展开更多
关键词 协同进化 粒子优化算法 水资源优化配置 郑州市
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基于改进粒子群优化算法的多无人机协同欺骗干扰技术 被引量:3
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作者 刘宇蕊 陈云阳 余鑫 《舰船电子对抗》 2024年第1期72-76,共5页
多无人机协同对组网雷达系统进行航迹欺骗干扰属于大规模优化问题,通常需要利用群体智能算法优化无人机的飞行任务。针对采用标准粒子群算法优化时出现的求解效率低下的问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法的多无人机协同欺骗干扰技... 多无人机协同对组网雷达系统进行航迹欺骗干扰属于大规模优化问题,通常需要利用群体智能算法优化无人机的飞行任务。针对采用标准粒子群算法优化时出现的求解效率低下的问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法的多无人机协同欺骗干扰技术。首先建立了多无人机协同欺骗干扰组网雷达的数学模型以及对应的优化函数。其次阐述了利用改进粒子群优化算法求解多机协同干扰模型的步骤。最后通过仿真实验对比了改进粒子群优化算法和标准粒子群优化算法在优化求解多机协同干扰模型的差异性。 展开更多
关键词 改进粒子优化算法 多无人机协同 航迹欺骗干扰 组网雷达
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基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略 被引量:4
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作者 赖幸君 唐鑫 +2 位作者 林磊 王志胜 丛玉华 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第1期89-97,共9页
为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过... 为提高无人机群在未知环境中的区域搜索效率,提出一种多无人机协同区域搜索策略。首先,根据区域搜索任务需求,建立包含区域覆盖率、区域不确定度、目标存在概率三种属性的区域信息地图;其次,以最大化搜索效率、同时最小化无人机搜索过程中的能耗为目标,建立无人机区域搜索滚动时域优化目标函数,指导无人机在线决策搜索路线;然后针对传统群智能优化算法易陷入局部最优的缺陷,设计差分进化粒子群混合算法在线求解该多目标优化问题,提高算法的寻优性能,从而提高无人机的搜索效率。最后,通过数值仿真实验,对所提算法进行验证,仿真结果表明,文中设计的基于差分进化粒子群混合算法的多无人机协同区域搜索策略与传统的群智能优化算法相比具有更高的区域搜索效率。 展开更多
关键词 多无人机 协同搜索 智能算法 滚动时域优化 差分进化粒子混合算法
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基于反馈策略的自适应粒子群优化算法 被引量:29
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作者 俞欢军 张丽平 +1 位作者 陈德钊 胡上序 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期1286-1291,共6页
为了克服常规粒子群优化(SPSO)算法在多峰函数寻优应用中容易出现早熟的缺点,提出了一种基于反馈策略的自适应粒子群优化(APSO)算法.考虑到进化过程中群体多样性损失过快,采用种群分布熵和平均粒距两个种群多样性参数,来均衡算法的勘探... 为了克服常规粒子群优化(SPSO)算法在多峰函数寻优应用中容易出现早熟的缺点,提出了一种基于反馈策略的自适应粒子群优化(APSO)算法.考虑到进化过程中群体多样性损失过快,采用种群分布熵和平均粒距两个种群多样性参数,来均衡算法的勘探和开发能力.基于惯性权值随种群多样性变化而变化的动态分析,建立了惯性权值与平均粒距之间的线性函数关系,并将该函数关系融入到APSO算法中.测试结果表明,与常规粒子群优化算法相比,该算法在多峰雨数寻优时,成功率和精确度都有显著提高,且全局收敛速度快;在求解异或(XOR)分类问题时成功概率提高,收敛速度加快,APSO算法对神经网络的训练更加有效. 展开更多
关键词 早熟 自适应算法 粒子优化
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自适应变异的粒子群优化算法 被引量:453
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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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基于粒子群优化神经网络的机械臂跟踪控制
7
作者 屈晓宇 王家隆 《沈阳工程学院学报(自然科学版)》 2025年第1期48-54,共7页
针对智能消防机械臂在无人情况下的系统操作精度问题,提出基于粒子群优化RBF神经网络自适应的控制方法。首先,采用RBF神经网络自适应控制算法跟踪机械臂各关节的轨迹;其次,采用粒子群优化算法对RBF神经网络的权值进行更新,并重新构建RB... 针对智能消防机械臂在无人情况下的系统操作精度问题,提出基于粒子群优化RBF神经网络自适应的控制方法。首先,采用RBF神经网络自适应控制算法跟踪机械臂各关节的轨迹;其次,采用粒子群优化算法对RBF神经网络的权值进行更新,并重新构建RBF神经网络;最后,通过MATLAB仿真验证所提出控制器的有效性和可行性。结果表明:与一般RBF神经网络自适应控制器相比,粒子群优化RBF神经网络自适应控制器在路径跟踪上具有更高的控制精度。 展开更多
关键词 智能消防机械臂 神经网络 自适应 粒子优化算法
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改进协同粒子群优化算法及其在FlowShop调度中的应用 被引量:10
8
作者 虞斌能 焦斌 顾幸生 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期468-474,共7页
针对协同粒子群优化算法存在的停滞现象,提出了一种改进的协同粒子群优化算法。采用优化法的子群协作方式,既保证了收敛速率,又可以防止陷入局部最优。同时引入综合学习策略,增加种群的多样性,防止种群出现停滞现象。在此基础上,又加入... 针对协同粒子群优化算法存在的停滞现象,提出了一种改进的协同粒子群优化算法。采用优化法的子群协作方式,既保证了收敛速率,又可以防止陷入局部最优。同时引入综合学习策略,增加种群的多样性,防止种群出现停滞现象。在此基础上,又加入了扰动机制,进一步避免算法陷入局部最优。采用该算法对3个经典函数进行测试,并将其应用于Flow Shop调度问题,仿真实验结果表明:新算法有效克服了停滞现象,增强了全局搜索能力,比基本协同粒子群优化算法的优化性能更好。 展开更多
关键词 粒子优化算法 协同 优化 FlowShop调度
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基于自适应粒子群算法的燃煤-捕碳机组热力系统优化设计 被引量:4
9
作者 付文锋 侯艳峰 +2 位作者 王蓝婧 李嘉华 杨勇平 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期746-752,共7页
以某1 000 MW超超临界燃煤机组为例,提出了一种新型燃煤-捕碳机组热力系统设计方案,建立了该方案下机组的热经济性计算框架及回热系统参数优化模型,并引入自适应粒子群算法进行优化计算.结果表明:新设计燃煤-捕碳机组的热经济性显著改善... 以某1 000 MW超超临界燃煤机组为例,提出了一种新型燃煤-捕碳机组热力系统设计方案,建立了该方案下机组的热经济性计算框架及回热系统参数优化模型,并引入自适应粒子群算法进行优化计算.结果表明:新设计燃煤-捕碳机组的热经济性显著改善,循环热效率比捕碳改造机组相对提高10.7%;自适应粒子群算法收敛快、稳定性好,其优化结果明显优于其他方法,能够适用于燃煤-捕碳机组的热力系统优化设计. 展开更多
关键词 燃煤-捕碳机组 热力系统 自适应粒子算法 优化设计
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基于自适应协同进化粒子群算法的虚拟网节能映射研究 被引量:3
10
作者 胡颖 庄雷 +1 位作者 兰巨龙 马丁 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期2660-2666,共7页
该文针对虚拟网节能映射问题提出自适应的协同进化粒子群算法。首先,为虚拟网节能映射问题设置了聚合度,该聚合度被用于自适应地选择粒子的搜索方式,即随机搜索、种内搜索或种外搜索。其次,根据粒子群的进化结果,自适应地确定是否终止... 该文针对虚拟网节能映射问题提出自适应的协同进化粒子群算法。首先,为虚拟网节能映射问题设置了聚合度,该聚合度被用于自适应地选择粒子的搜索方式,即随机搜索、种内搜索或种外搜索。其次,根据粒子群的进化结果,自适应地确定是否终止对子群的搜索。最后,在常用的测试环境下进行了仿真实验,对映射的能耗效果对比了结果,实验结果表明了所提算法的高效性。 展开更多
关键词 虚拟网节能映射 协同进化 自适应算法 粒子算法
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一种自适应惯性权重的粒子群优化算法 被引量:9
11
作者 陈占伟 李骞 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第3期27-30,共4页
为较好平衡粒子群算法中全局搜索能力与局部搜索能力,分析了PSO算法中的惯性权重与种群规模、粒子适应度以及搜索空间维度的关系,并把粒子惯性权重定义为这三者的函数.通过在每次迭代后更新每个粒子的惯性权重,实现了自适应调整全局搜... 为较好平衡粒子群算法中全局搜索能力与局部搜索能力,分析了PSO算法中的惯性权重与种群规模、粒子适应度以及搜索空间维度的关系,并把粒子惯性权重定义为这三者的函数.通过在每次迭代后更新每个粒子的惯性权重,实现了自适应调整全局搜索能力与局部搜索能力,并结合动态管理种群的策略提出了改进的粒子群算法.通过在多个常用测试函数上与已有惯性权重调整算法测试比较,证明新算法具有较强的全局寻优能力与较高的搜索效率. 展开更多
关键词 粒子算法 自适应惯性权重 种群规模 搜索空间维度 粒子适应 动态管理种群
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基于种群熵粒子群优化算法的上升段交会弹道优化设计 被引量:4
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作者 李振华 鲜勇 +2 位作者 雷刚 刘炳琪 张大巧 《导弹与航天运载技术》 北大核心 2015年第6期96-99,共4页
应用种群熵粒子群优化(Population Entropy based Particle Swarm Optimization,EPSO)算法研究运载火箭上升段交会弹道优化设计问题。以运载火箭和目标飞行器在交会时刻距离最小为目标函数,建立运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分... 应用种群熵粒子群优化(Population Entropy based Particle Swarm Optimization,EPSO)算法研究运载火箭上升段交会弹道优化设计问题。以运载火箭和目标飞行器在交会时刻距离最小为目标函数,建立运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用EPSO优化算法和传统粒子群优化算法进行求解。仿真结果表明,EPSO算法能够有效解决运载火箭上升段交会弹道优化问题,平均交会位置误差为8.33 m,较传统粒子群算法减少了149.37 m,平均搜索速度较传统算法提高了27%。EPSO算法收敛精度高,搜索速度快,更适用于解决上升段交会弹道优化这样的复杂约束优化问题。 展开更多
关键词 种群粒子优化算法 飞行程序 交会弹道 优化
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融合自适应混沌差分进化的粒子群优化算法 被引量:13
13
作者 刘召军 高兴宝 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2015年第1期116-123,共8页
针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、收敛效率低的缺点,提出一种融合自适应混沌差分进化的粒子群优化算法.该算法首先将自适应混沌引入差分进化算法,再将所得结果进行一次校正变异和校正选择,最后将所得算法融合到粒子群优化算法,从而... 针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、收敛效率低的缺点,提出一种融合自适应混沌差分进化的粒子群优化算法.该算法首先将自适应混沌引入差分进化算法,再将所得结果进行一次校正变异和校正选择,最后将所得算法融合到粒子群优化算法,从而有效地利用与平衡了粒子群优化算法和差分进化算法的探测和开发能力,且局部搜索能力增强,进一步提高算法的求解精度和效率.数值实验证明本文算法的有效性. 展开更多
关键词 粒子优化算法 差分进化算法 自适应混沌
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采用自适应基因粒子群算法优化隐马尔科夫模型的方法及应用 被引量:9
14
作者 张西宁 雷威 +1 位作者 杨雨薇 张雯雯 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1-8,共8页
针对隐马尔科夫模型参数学习算法易收敛于局部极值的问题,提出了一种自适应基因粒子群算法,并将该方法应用于隐马尔科夫模型的训练,实现对隐马尔科夫模型初始参数的优化。在基因粒子群算法的原理以及操作流程的基础上,采用了自适应的参... 针对隐马尔科夫模型参数学习算法易收敛于局部极值的问题,提出了一种自适应基因粒子群算法,并将该方法应用于隐马尔科夫模型的训练,实现对隐马尔科夫模型初始参数的优化。在基因粒子群算法的原理以及操作流程的基础上,采用了自适应的参数调整方法,提高了基因粒子群算法的优化性能。分析了所提方法的全局、局部搜索能力以及收敛速度,开展了不同状态滚动轴承的故障诊断实验和测试,并与基于粒子群算法优化隐马尔科夫模型初始参数的方法进行对比。实验结果表明,所提方法对正常、内圈故障、外圈故障以及滚动体故障轴承的诊断准确率均能达到100%,相比于基于粒子群算法优化隐马尔科夫模型初始参数的方法,最高将分类正确率提高了28.57%、分类离散度提高了268.58%,证明了方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 基因粒子算法 自适应方法 参数优化 隐马尔科夫模型 轴承故障诊断
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求解复杂优化问题的双层多种群粒子群优化算法 被引量:1
15
作者 高芳 崔刚 +2 位作者 吴智博 刘宏伟 杨孝宗 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期519-524,共6页
为解决粒子群优化算法存在的易早熟和精度低问题,提出了一种双层多种群粒子群优化算法。此算法采用上下两层,即下层N个基础种群和上层一个精英种群。各个基础种群相互独立进化,并从精英种群中得到优良信息指导自己的进化。上层精英种群... 为解决粒子群优化算法存在的易早熟和精度低问题,提出了一种双层多种群粒子群优化算法。此算法采用上下两层,即下层N个基础种群和上层一个精英种群。各个基础种群相互独立进化,并从精英种群中得到优良信息指导自己的进化。上层精英种群首先通过接受各基础种群的当前最优粒子来更新自己的粒子集合,然后执行自适应变异操作,最后随机地向每一个基础种群输送出本次进化后的一个最优粒子来改进其下一轮搜索。该算法的并行双进化机制增加了群体的随机性和多样性,提高了全局搜索能力和收敛精度。实例仿真表明该算法具有较好的性能,尤其对于复杂多峰函数优化,成功率显著提高。 展开更多
关键词 粒子优化(PSO) 双层多种群 精英种群 自适应变异
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自适应子空间高斯学习的粒子群优化算法 被引量:7
16
作者 孙辉 朱德刚 +1 位作者 王晖 赵嘉 《南昌工程学院学报》 CAS 2015年第4期31-42,69,共13页
为了克服粒子群优化算法在复杂优化问题上易出现早熟收敛、多样性缺失等问题,提出了自适应子空间高斯学习的粒子群优化算法。该方法提出了适应值离散度和子空间高斯学习的概念,以自适应地调整参数和搜索策略,帮助粒子逃离局部最优。同时... 为了克服粒子群优化算法在复杂优化问题上易出现早熟收敛、多样性缺失等问题,提出了自适应子空间高斯学习的粒子群优化算法。该方法提出了适应值离散度和子空间高斯学习的概念,以自适应地调整参数和搜索策略,帮助粒子逃离局部最优。同时,该方法还提出邻域学习策略,引入了邻域最优粒子。当前粒子的邻域在进化过程中通过动态构建,以增强种群的多样性。实验对19个常用的经典基准测试函数在30和100维进行了测试,结果表明该算法在收敛速度和寻优精度上优于一些知名的PSO算法。最后,将改进的算法应用于无线传感器网络覆盖优化问题,获得了较好的结果。 展开更多
关键词 粒子优化算法 子空间 适应值离散度 高斯学习 无线传感器网络
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基于粒子群优化算法思想的组合自适应滤波算法 被引量:2
17
作者 林川 冯全源 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期1245-1248,共4页
根据粒子群优化(PSO)算法的社会心理学指导思想并结合自适应FIR滤波器的特点,设计了合适的惯性项、认知项与社会项表达式,并将之应用于组合自适应滤波器的子自适应滤波器更新中,提出了基于PSO算法思想的组合自适应滤波算法,分析了新算... 根据粒子群优化(PSO)算法的社会心理学指导思想并结合自适应FIR滤波器的特点,设计了合适的惯性项、认知项与社会项表达式,并将之应用于组合自适应滤波器的子自适应滤波器更新中,提出了基于PSO算法思想的组合自适应滤波算法,分析了新算法的计算复杂度。理论分析与不同条件下的自适应系统辨识仿真结果表明,新算法可以在不明显提高计算量的条件下较好地平衡自适应滤波器的稳态失调与跟踪能力,其收敛性能优于其它几种较新的LMS算法。 展开更多
关键词 自适应滤波器 粒子优化 最小均方算法 凸组合
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基于动态多种群的粒子群优化算法 被引量:6
18
作者 王宇嘉 聂善坤 肖闪丽 《电子科技》 2017年第7期9-12,16,共5页
针对粒子群算法在解决高维非线性优化问题时存在易陷入局部最优的缺陷,文中提出了一种基于动态多种群的粒子群优化算法。该算法根据平均适应度值将种群划分为两个子种群,将低于平均适应度值的个体组成的子种群采用粒子群算法进行更新,... 针对粒子群算法在解决高维非线性优化问题时存在易陷入局部最优的缺陷,文中提出了一种基于动态多种群的粒子群优化算法。该算法根据平均适应度值将种群划分为两个子种群,将低于平均适应度值的个体组成的子种群采用粒子群算法进行更新,其余个体组成的子种群采用自适应混沌粒子群算法进行更新;进化过程中,两个子种群规模根据平均适应度值的变化进行动态调整。标准测试函数的测试结果表明,所提出算法增加了种群的多样性,提高了算法全局搜索性能。 展开更多
关键词 粒子算法 多种群 自适应 混沌 非线性优化
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分层多种群的自适应粒子群算法 被引量:1
19
作者 赵乃刚 赵佳鑫 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2017年第4期108-111,共4页
为了改善粒子群算法的性能,提出一种分层多种群的自适应粒子群算法.为了提高全局搜索和局部搜索的能力,选用了自适应更新的惯性权重和学习因子.为了防止种群多样性的丧失且加快算法的收敛速度,采用了一种分层多种群协同进化策略.最后,... 为了改善粒子群算法的性能,提出一种分层多种群的自适应粒子群算法.为了提高全局搜索和局部搜索的能力,选用了自适应更新的惯性权重和学习因子.为了防止种群多样性的丧失且加快算法的收敛速度,采用了一种分层多种群协同进化策略.最后,将新算法与其他4个算法在23个测试函数上进行了测试,结果表明,新算法能够动态地平衡算法的全局搜索和局部搜索能力,保持种群的多样性,收敛精度高. 展开更多
关键词 粒子算法 自适应 分层多种群策略
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一维下料的基于贪心策略的多目标自适应粒子群算法优化 被引量:5
20
作者 贾璐 杨乐 +1 位作者 汤霁月 李友皝 《现代电子技术》 北大核心 2020年第14期86-89,93,共5页
针对一维下料问题,提出一种基于贪心策略的多目标自适应粒子群算法,在余料率最低和下料方式数量最少两个目标上进行优化。通过将贪心策略应用于粒子群算法,把一维下料问题分割成多个子问题,对每个子问题依次求全局最优解,有效缩小单次... 针对一维下料问题,提出一种基于贪心策略的多目标自适应粒子群算法,在余料率最低和下料方式数量最少两个目标上进行优化。通过将贪心策略应用于粒子群算法,把一维下料问题分割成多个子问题,对每个子问题依次求全局最优解,有效缩小单次处理问题的规模,由所有子问题的最优解取得原问题的近似最优解。为解决种群过早收敛而因此陷入局部最优,设计一种自适应策略。此外,考虑到切换下料方式会产生一定成本,通过最大化当前下料方式使用次数优化下料方式数量。仿真实验结果表明,该算法收敛速度快,取得的下料方案利用率高且下料方式数量较少,具备较好的实用性,并能够为企业带来显著的经济效益。 展开更多
关键词 一维下料 粒子算法 算法优化 贪心策略 自适应策略 仿真实验
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