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基于线性权重粒子群优化算法的多基站协作波束成型 被引量:4
1
作者 肖海林 任婵婵 +1 位作者 聂在平 李民政 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期663-667,共5页
为有效抑制小区间干扰,提高多基站协作通信系统的传输速率,提出了一种多基站协作波束成型方案。该方案基于线性权重粒子群优化算法,将最大化系统总速率问题转化为适应度函数的优化问题进行求解。为避免搜索过程中陷入局部最优,该算法的... 为有效抑制小区间干扰,提高多基站协作通信系统的传输速率,提出了一种多基站协作波束成型方案。该方案基于线性权重粒子群优化算法,将最大化系统总速率问题转化为适应度函数的优化问题进行求解。为避免搜索过程中陷入局部最优,该算法的惯性权重采用线性递减的方式。根据所建立的优化问题,给出了适应度函数的构造方法。数值分析结果表明,相对于惯性权重为0.5的基本粒子群算法,所提算法使系统总速率提升了41.13 bit/s,同时具有很好的收敛性。 展开更多
关键词 波束成型 协作通信 线性权重粒子群优化算法 系统总速率
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快速综合学习粒子群优化算法
2
作者 杨帆 乌景秀 +2 位作者 范子武 李子祥 朱沈涛 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast C... 【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,FCLPSO)。【方法】FCLPSO算法引入粒子学习概率、个体影响概率、群体影响概率三个属性,表征每个粒子个体“与生俱来”的不同学习能力,同时新增强化学习、粒子重生等策略,提升算法收敛速度以及监测并跳出“伪收敛”状态。选用14个标准测试函数以及6种常用粒子群变体算法开展FCLPSO算法性能分析。【结果】结果显示:在收敛性方面,FCLPSO算法平均排名为1.86,排名第一次数为7次、排名第二的次数为2次、排名最后次数为0,最终综合排名第一;在鲁棒性方面,FCLPSO算法成功率排名第一,平均值为94.3%,14个测试函数中最低成功率为73.3%;达到阈值所需适应度评价次数最少,平均值40817,较其他算法评价次数少一半。【结论】结果表明:FCLPSO算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性方面排名综合第一,对复杂多峰问题求解更具优势,可为工程应用中复杂优化问题求解提供重要手段。 展开更多
关键词 粒子优化算法 强化学习 粒子属性 粒子 过早收敛 影响因素 人工智能 全局搜索
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基于惯性权重非线性递减的粒子群优化算法研究 被引量:17
3
作者 李艳 陈倩 《陕西科技大学学报》 CAS 2020年第3期166-171,共6页
针对粒子群算法(PSO)出现“早熟”收敛,在寻优过程中易于陷入局部最优、收敛速度慢的问题,本文提出一种新的自适应惯性权重粒子群优化算法(AIW-PSO).该算法以PSO算法为基础,采用非线性递减策略对惯性权重进行调整,使其具有平衡PSO算法... 针对粒子群算法(PSO)出现“早熟”收敛,在寻优过程中易于陷入局部最优、收敛速度慢的问题,本文提出一种新的自适应惯性权重粒子群优化算法(AIW-PSO).该算法以PSO算法为基础,采用非线性递减策略对惯性权重进行调整,使其具有平衡PSO算法的全局和局部搜索能力,当算法出现早熟收敛时,再利用变异操作对群体粒子的最优解做随机扰动,以提高算法跳出局部极值的能力.通过借助6个标准测试函数将该算法与其他三种改进的PSO算法进行仿真对比,结果表明:AIW-PSO算法能够摆脱局部最优,得到全局最优解,在寻优过程中无效迭代次数更少,而且收敛率、收敛速度均具有明显的优势. 展开更多
关键词 粒子算法 局部最优 惯性 自适应 变异操作
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带自适应精英扰动及惯性权重的反向粒子群优化算法 被引量:24
4
作者 董文永 康岚兰 +1 位作者 刘宇航 李康顺 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期1-10,共10页
针对反向粒子群优化算法存在的易陷入局部最优、计算开销大等问题,提出了一种带自适应精英粒子变异及非线性惯性权重的反向粒子群优化算法(OPSO-AEM&NIW),来克服该算法的不足。OPSO-AEM&NIW算法在一般性反向学习方法的基础上,... 针对反向粒子群优化算法存在的易陷入局部最优、计算开销大等问题,提出了一种带自适应精英粒子变异及非线性惯性权重的反向粒子群优化算法(OPSO-AEM&NIW),来克服该算法的不足。OPSO-AEM&NIW算法在一般性反向学习方法的基础上,利用粒子适应度比重等信息,引入了非线性的自适应惯性权重(NIW)调整各个粒子的活跃程度,继而加速算法的收敛过程。为避免粒子陷入局部最优解而导致搜索停滞现象的发生,提出了自适应精英变异策略(AEM)来增大搜索范围,结合精英粒子的反向搜索能力,达到跳出局部最优解的目的。上述2种机制的结合,可以有效克服反向粒子群算法的探索与开发的矛盾。实验结果表明,与主流反向粒子群优化算法相比,OPSO-AEM&NIW算法无论是在计算精度还是计算开销上均具有较强的竞争能力。 展开更多
关键词 一般性反向学习 粒子优化 自适应精英变异 线性惯性
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一种改进惯性权重的混沌粒子群优化算法 被引量:14
5
作者 谷晓琳 黄明 +1 位作者 梁旭 焦璇 《大连交通大学学报》 CAS 2020年第3期102-106,113,共6页
为解决粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)在求解多维复杂问题时易陷入局部最优的问题,提出了一种改进惯性权重的混沌粒子群优化算法,算法中利用Sigmoid函数构造惯性权重的进化曲线,进化过程中利用Logistic混沌变换和群体适... 为解决粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)在求解多维复杂问题时易陷入局部最优的问题,提出了一种改进惯性权重的混沌粒子群优化算法,算法中利用Sigmoid函数构造惯性权重的进化曲线,进化过程中利用Logistic混沌变换和群体适应度方差来实时调整惯性权重的值,防止陷入局部最优.最后选用6个基准测试函数对该算法进行性能测试,仿真结果表明该算法能够有效避免PSO算法的早熟收敛问题,得到较高精度的解. 展开更多
关键词 粒子优化 惯性 适应度方差 混沌优化
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一种改进惯性权重策略的粒子群优化算法 被引量:10
6
作者 李军民 王洪涛 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2010年第5期604-608,共5页
针对惯性权重改进策略大多采用同代粒子使用相同权重,忽略了粒子本身特点以及不同维上的有效信息,提出一种基于不同粒子不同维的动态自适应惯性权重粒子群算法(AWPSO)。在该算法中利用矢量运算分析粒子进化公式,用一种新的方法构造惯性... 针对惯性权重改进策略大多采用同代粒子使用相同权重,忽略了粒子本身特点以及不同维上的有效信息,提出一种基于不同粒子不同维的动态自适应惯性权重粒子群算法(AWPSO)。在该算法中利用矢量运算分析粒子进化公式,用一种新的方法构造惯性权重公式,使惯性权重随不同代不同粒子不同维动态改变,加快粒子收敛速度和全局搜索能力。通过对7个典型测试函数的测试结果表明,AWPSO在收敛速度,收敛精度,全局搜索能力方面比线性惯性权重粒子群算法(LDIWPSO)均有不同程度上的提高。 展开更多
关键词 粒子优化算法 惯性 动态 维信息
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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
7
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 规模 搜索空间维度 粒子适应度 动态管理种
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一种惯性权重自适应的粒子群优化算法 被引量:14
8
作者 罗华 《电子科技》 2017年第3期30-32,36,共4页
针对基本粒子群算法的早熟收敛性,在寻优过程中易陷入局部极值。提出一种自适应惯性权重的粒子群优化算法,该算法利用了粒子聚集度、迭代次数来动态的改变惯性权重,以此来平衡局部寻优能力和全局寻优能力,使达到自适应,并使用典型测试函... 针对基本粒子群算法的早熟收敛性,在寻优过程中易陷入局部极值。提出一种自适应惯性权重的粒子群优化算法,该算法利用了粒子聚集度、迭代次数来动态的改变惯性权重,以此来平衡局部寻优能力和全局寻优能力,使达到自适应,并使用典型测试函数Griewank和Sphere进行了仿真测试,以此验证改进策略的效果。实验表明,对于多峰函数,与基本粒子群相比较,改进的粒子群优化算法在收敛速度和收敛精度上均高于基本粒子群算法以及一些常见的改进算法。 展开更多
关键词 粒子优化 自适应 惯性 聚集度
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基于改进粒子群算法优化的染色木材颜色检测算法研究 被引量:2
9
作者 管雪梅 吴言 杨渠三 《林产工业》 北大核心 2024年第1期1-7,共7页
为提高染色木材颜色的检测精度和速度,对樟子松木材单板进行染色,选取染色单板的光谱反射率作为输入,以极限学习机模型为基础构建预测模型,对染色单板的色度参数L^(*)、a^(*)、b^(*)进行预测,运用粒子群算法对ELM权值和阈值进行寻优,并... 为提高染色木材颜色的检测精度和速度,对樟子松木材单板进行染色,选取染色单板的光谱反射率作为输入,以极限学习机模型为基础构建预测模型,对染色单板的色度参数L^(*)、a^(*)、b^(*)进行预测,运用粒子群算法对ELM权值和阈值进行寻优,并引入非线性惯性权重和新的位置与速度更新策略改进粒子群算法,以消除其易陷入局部最优的缺点。此外,以L^(*)、a^(*)、b^(*)平均绝对误差为评价指标,与基础ELM模型及其他模型作对比,发现优化后的模型平均绝对误差为0.16,测色效果相较于基础ELM的0.68、麻雀算法优化的ELM的0.37等具有明显优势,这对于提高木材染色生产效率具有重要意义。 展开更多
关键词 粒子算法 极限学习机 反射率 惯性 全局优化
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线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型及应用 被引量:7
10
作者 董丽丽 于苗 徐淑琴 《排灌机械工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期1044-1048,共5页
针对粒子群算法局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,为了有效地控制粒子群算法的全局搜索和局部搜索,提出了将线性递减权重引入到粒子群优化算法中.该算法是从随机解出发,通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解,增加了粒子群... 针对粒子群算法局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,为了有效地控制粒子群算法的全局搜索和局部搜索,提出了将线性递减权重引入到粒子群优化算法中.该算法是从随机解出发,通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解,增加了粒子群算法的局部搜索能力.将其算法优化投影寻踪模型,以此构建了线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型,将该模型应用到土坝护坡模式优化评价中,选取9个指标作为评判因子,提出适合该地区的土坝护坡优化模式.结果表明:线性递减权重粒子群优化投影寻踪模型可以有效地找到最佳投影方向,计算投影值,根据投影指标值的大小可对方案进行优选.利用该模型对土坝护坡模式进行综合评价是切实可行的.该算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点,并且在解决实际问题中展示的优越性,在工程优化领域具有广泛的应用前景. 展开更多
关键词 粒子优化算法:线性递减 投影寻踪 模式评价 土坝护坡型式
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基于交叉和自适应权重的混合粒子群优化算法 被引量:5
11
作者 刘瑞 刘悦 《信息技术》 2010年第11期146-148,共3页
针对粒子群算法易陷入"局部最优解"和搜索精度逐渐降低的缺点,提出了基于交叉和自适应权重的混合粒子群优化算法。加入的交叉操作使得种群在粒子数目不变的情况下多样性得以维持,而自适应权重有效地平衡了整个算法的全局与局... 针对粒子群算法易陷入"局部最优解"和搜索精度逐渐降低的缺点,提出了基于交叉和自适应权重的混合粒子群优化算法。加入的交叉操作使得种群在粒子数目不变的情况下多样性得以维持,而自适应权重有效地平衡了整个算法的全局与局部搜索能力。通过函数测试实验表明,新的算法能够避免早熟收敛问题,有效地提高了其寻优能力。 展开更多
关键词 粒子优化算法 交叉 惯性 自适应
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粒子群算法惯性权重策略对参数反分析优化性能的影响 被引量:1
12
作者 顾晓庆 沈振中 《水电能源科学》 北大核心 2011年第4期63-65,共3页
以某混凝土重力坝挡水坝段为例,针对惯性权重为粒子群算法中平衡全局搜索能力和局部搜索能力的关键参数,分析了不同的惯性权重策略影响粒子群算法在材料参数反分析领域的优化性能,并比较了四种惯性权重策略。结果表明,线性微分递减惯性... 以某混凝土重力坝挡水坝段为例,针对惯性权重为粒子群算法中平衡全局搜索能力和局部搜索能力的关键参数,分析了不同的惯性权重策略影响粒子群算法在材料参数反分析领域的优化性能,并比较了四种惯性权重策略。结果表明,线性微分递减惯性权重策略最优,可使材料参数反分析过程收敛速度更快、稳定性更强。 展开更多
关键词 粒子算法 惯性策略 参数反分析 优化性能 位移
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基于自适应权重粒子群优化算法的地下水污染溯源辨识 被引量:7
13
作者 高琬玉 卢文喜 +1 位作者 潘紫东 白玉堃 《中国农村水利水电》 北大核心 2022年第12期1-7,16,共8页
地下水污染溯源辨识是指利用监测井的观测数据对污染源信息进行识别。然而,在应用模拟-优化方法进行溯源工作时,多次运行数值模拟模型会带来较大的计算负荷;在利用传统粒子群算法求解优化模型时,易陷入局部极值点,严重影响辨识结果的精... 地下水污染溯源辨识是指利用监测井的观测数据对污染源信息进行识别。然而,在应用模拟-优化方法进行溯源工作时,多次运行数值模拟模型会带来较大的计算负荷;在利用传统粒子群算法求解优化模型时,易陷入局部极值点,严重影响辨识结果的精度。研究基于假想算例,应用模拟-优化方法,将模拟模型作为等式约束条件,以模拟输出值与实际观测值之间的偏差极小化作为目标函数,连同其他非负约束条件建立优化模型,对三个潜在污染源的释放历史及渗透系数进行了联合识别。通过训练BP神经网络,建立数值模拟模型的替代模型,以缓解沉重的计算负荷;为了避免求解优化模型时陷入局部极值,研究提出了一种自适应权重算法,增强了传统粒子群优化算法跳出局部极值点的能力,识别结果表明:①运用BP神经网络所建立的替代模型能够很好地近似模拟模型的输入-输出关系,拟合精度达到0.99,且运行速度明显快于数值模拟模型,证明了其可以代替数值模拟模型嵌入优化模型中进行污染源溯源辨识工作;②同运用传统粒子群优化算法相比较,运用自适应权重粒子群优化算法,对优化算法的参数和迭代终止条件进行调节,可以有效地提高算法的收敛速度和计算效率,收敛得到的最优解的相对误差基本小于5%。 展开更多
关键词 污染源溯源辨识 模拟-优化方法 替代模型 自适应粒子算法 BP神经网络方法
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基于自适应调整惯性权重的改进粒子群优化算法 被引量:3
14
作者 牛赛克 孙丽颖 《辽宁工业大学学报(自然科学版)》 2023年第6期400-403,409,共5页
针对粒子群算法收敛速度慢,搜索精度不高,最终收敛解波动大的问题,本文提出基于自适应调整惯性权重的改进粒子群优化算法。在惯性权重随机取值的基础上,产生随机惯性权重进行速度更新,对优良的惯性权重数值进行储存,当储存数量达到一定... 针对粒子群算法收敛速度慢,搜索精度不高,最终收敛解波动大的问题,本文提出基于自适应调整惯性权重的改进粒子群优化算法。在惯性权重随机取值的基础上,产生随机惯性权重进行速度更新,对优良的惯性权重数值进行储存,当储存数量达到一定额度以后,在下一次迭代中以一定的概率使用已经储存的优良惯性权重数值,通过benchmark函数进行仿真验证,结果表明此方法可以有效地改善粒子群优化算法寻优末期精度差、收敛解不稳定的问题。 展开更多
关键词 粒子算法 惯性 自适应
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具有量子行为的粒子群优化算法惯性权重研究及应用
15
作者 贺伟 邱毅娇 唐普英 《现代电子技术》 2008年第20期159-161,168,共4页
在研究惯性权重对基本PSO算法影响的基础上,根据惯性权重对粒子群算法影响的特点,采用4种惯性权重策略对一种新的具有量子行为的粒子群算法的速度进行调节,比较每种算法的性能,从中找到一种新的性能更好的改进算法,将其用于求解0-1背包... 在研究惯性权重对基本PSO算法影响的基础上,根据惯性权重对粒子群算法影响的特点,采用4种惯性权重策略对一种新的具有量子行为的粒子群算法的速度进行调节,比较每种算法的性能,从中找到一种新的性能更好的改进算法,将其用于求解0-1背包问题。实验结果表明较好地选择惯性权重参数对算法的性能有很大提高,该改进算法在求解0-1背包问题中具有高效性,提高了最优解的精度,同时具有较快的收敛速度。 展开更多
关键词 粒子优化算法 量子行为 惯性 递减策略 0—1背包问题
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基于多目标粒子群优化算法的动力电池仿生冷板结构优化设计 被引量:1
16
作者 张荃 张春化 康渝佳 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期47-56,共10页
为了提高锂离子电池的冷却效果,提出一种高度对称的仿生网状流道冷板。首先,利用单因子分析法分析了冷板结构参数对其性能的影响,然后,以冷板的平均温度、温度标准差和冷却液压力损失为性能指标,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对冷板... 为了提高锂离子电池的冷却效果,提出一种高度对称的仿生网状流道冷板。首先,利用单因子分析法分析了冷板结构参数对其性能的影响,然后,以冷板的平均温度、温度标准差和冷却液压力损失为性能指标,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对冷板的结构参数进行了优化,得到性能最优时的流道宽度、流道深度和冷板壁厚分别为9.0 mm、1.5 mm和1.4 mm,对应的平均温度、温度标准差和压力损失分别为33.20℃、1.33℃和65.63 Pa,相比于初始结构参数,优化后的平均温度和温度标准差分别下降1.92℃和0.02℃,但压力损失增大27.10 Pa。最后,在电池模组层面验证了优化结果。 展开更多
关键词 网状流道冷板 单因素分析 多目标粒子优化算法 最优拉丁超立方抽样
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自适应惯性权重的改进粒子群算法 被引量:85
17
作者 敖永才 师奕兵 +1 位作者 张伟 李焱骏 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期874-880,共7页
针对标准PSO算法求解高维非线性问题时存在的大量无效迭代(经过一轮迭代后全局最优位置保持不变),提出了一种自适应惯性权重的改进粒子群算法。基于单次迭代中单粒子运动状态的分析,提出并证明了论点:上一轮迭代适应度值变差的粒子,当... 针对标准PSO算法求解高维非线性问题时存在的大量无效迭代(经过一轮迭代后全局最优位置保持不变),提出了一种自适应惯性权重的改进粒子群算法。基于单次迭代中单粒子运动状态的分析,提出并证明了论点:上一轮迭代适应度值变差的粒子,当前迭代中其惯性分量将引导粒子往适应度值变差的方向运动,导致粒子群体无效迭代次数增加。设计了标准PSO算法改进方案,将上一轮迭代中适应度值变差的全体粒子的惯性权重置为零,消除当前迭代中不利惯性分量对算法收敛的不良影响。采用6个标准测试函数,将该算法与标准PSO算法、固定惯性权重PSO算法和具有领袖的PSO算法进行性能对比分析。试验表明,该改进算法无效迭代次数更少,在收敛率、收敛速度和收敛稳定性上均具有明显的优势。 展开更多
关键词 自适应惯性 收敛性能 惯性分量 无效迭代 粒子优化算法
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粒子群优化算法的惯性权值递减策略研究 被引量:311
18
作者 陈贵敏 贾建援 韩琪 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期53-56,61,共5页
为了有效地控制粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,基于递减惯性权值的基本思想,在现有的线性递减权值策略的基础上,提出了开口向下抛物线、开口向上抛物线和指数曲线3种非线性的权值递减策略,并采用Sphere、Rosenbrock、Griewank和Ra... 为了有效地控制粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,基于递减惯性权值的基本思想,在现有的线性递减权值策略的基础上,提出了开口向下抛物线、开口向上抛物线和指数曲线3种非线性的权值递减策略,并采用Sphere、Rosenbrock、Griewank和Rastrigrin这4个标准测试函数测试这些策略对算法的影响.试验结果表明,对于多数连续优化问题,在初始权值和最终权值相同的情况下,凹函数递减策略优于线性策略,而线性策略优于凸函数策略,凹函数递减策略能够在不影响收敛精度的情况下较大幅度地提高粒子群算法的收敛速度. 展开更多
关键词 粒子优化算法 惯性 递减策略
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一种新的基于正弦自适应权重的模拟退火粒子群优化算法 被引量:3
19
作者 甘地 《科技创新与应用》 2022年第5期11-14,共4页
针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢和收敛精度低的问题,提出一种新的基于模拟退火的粒子群优化算法,采用正弦自适应权重策略,提高算法的收敛速度和收敛精度,增强算法的全局搜索能力。采用4种基准函数对所提出的算法进行... 针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢和收敛精度低的问题,提出一种新的基于模拟退火的粒子群优化算法,采用正弦自适应权重策略,提高算法的收敛速度和收敛精度,增强算法的全局搜索能力。采用4种基准函数对所提出的算法进行仿真测试,并与其他几种粒子群算法进行横向对比,通过仿真实验验证了所提出的基于模拟退火的粒子群算法具有更好的收敛速度和收敛精度。 展开更多
关键词 粒子算法 模拟退火算法 正弦变化 自适应
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一种求解非线性规划问题的混合粒子群优化算法 被引量:22
20
作者 董颖 唐加福 +1 位作者 许宝栋 汪定伟 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第12期1141-1144,共4页
粒子群优化算法(PSO)与其他演化算法相似,也是基于群体的·每一个粒子被随机初始化以表示一个可能的解,并在解空间追随最优的粒子进行搜索·提出一种基于改进的混合粒子群优化算法求解非线性约束规划方法·在介绍PSO算法基... 粒子群优化算法(PSO)与其他演化算法相似,也是基于群体的·每一个粒子被随机初始化以表示一个可能的解,并在解空间追随最优的粒子进行搜索·提出一种基于改进的混合粒子群优化算法求解非线性约束规划方法·在介绍PSO算法基本原理的基础上,设计了约束适应度优先排序处理约束条件的方法,并通过动态邻域算子和可变惯性权重进行联合演化以求得全局最优解·对非线性规划例子的实例计算表明,该算法稳定性好,简单容易实现而又功能强大,易于掌握,对于多维非线性、复杂问题的求解具有普遍适用性· 展开更多
关键词 粒子优化算法 进化计算 线性约束规划 优先排序 邻域算子
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