-
题名一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法
被引量：51
- 1
-
-
作者
任子晖
王坚
-
机构
同济大学CIMS研究中心
-
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第2期227-229,256,共4页
-
基金
国家科技支撑计划项目(2006BAF01A46)
上海市科技发展基金重点项目(061612058)
+1 种基金
上海市基础研究重点项目(06JC14066)
上海市登山计划重点项目(061111006)资助
-
文摘
针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDWPSO)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法(DCWPSO),在该算法中引入聚焦距离变化率的概念,并根据它对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为关于聚焦距离变化率的函数。在每次迭代时算法可根据当前粒子群聚焦距离变化率的大小动态地改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。对6个典型函数的测试结果表明,DCWPSO算法的收敛速度明显优于LDWPSO算法,收敛精度也有所提高。
-
关键词
粒子群优化
惯性权重
聚焦距离变化率
自适应
-
Keywords
Particle Swarm Optimization （PSO）, Inertia weight,Rate of cluster focus distance changing, Adaptability
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名求解武器目标分配问题的改进粒子群算法
被引量：13
- 2
-
-
作者
李欣然
樊永生
-
机构
中北大学电子与计算机科学技术学院
-
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2014年第12期58-61,共4页
-
基金
国家自然科学基金(61004127)
山西省自然科学基金资助项目(2013011017-7)
-
文摘
在建立多种类型武器目标分配模型的基础上,提出了一种求解该模型的改进粒子群算法。首先,定义粒子聚焦距离变化率,使惯性权重依据聚焦距离变化率自适应调整;其次,采用速度最大值线性递减的策略平衡算法收敛精度与全局寻优能力之间的矛盾;最后,粒子替换策略使算法改善了因自适应惯性权重的引入而造成收敛速度变慢的问题。仿真结果表明,提出模型和算法合理有效,算法收敛快,适合求解各种种群规模的武器目标分配问题。
-
关键词
粒子群优化算法(PSO)
聚焦距离变化率
自适应惯性权重
速度最大值线性递减
粒子替换
-
Keywords
particle swarm optimization
focus distance changing rate
self-adaptive inertia weight
maximum speed linear regression
particle replacement
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名应用于武器-目标分配问题的量子行为粒子群优化算法
被引量：1
- 3
-
-
作者
李欣然
靳雁霞
-
机构
中北大学电子与计算机科学技术学院
中北大学仪器科学与动态测试教育部重点试验室
-
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第12期306-308,317,共4页
-
文摘
武器-目标分配(WTA)问题是现代战争中一个十分重要的问题。以分配武器迎击全部目标的失败概率最小为目标,构建武器-目标分配问题模型;针对已有算法求解这类问题存在的早熟收敛、优化效率较低的缺点,提出一种惯性权重自适应调整的量子行为粒子群优化算法。首先引入聚焦距离变化率的概念,将惯性权重因子表示为关于聚焦距离变化率的函数,从而使算法具有动态自适应性;同时在算法中嵌入一种判断和避免搜索早熟和停滞的有效方法。优化实例的结果分析表明,该算法能有效地解决武器-目标分配问题。
-
关键词
基于量子行为的粒子群优化算法(QPSO)
惯性权重
聚焦距离变化率
变异
武器-目标分配(WTA)
-
Keywords
Quantum-behaved particle swarm optimisation （QPSO） Inertia weight Rate of focus distance changing Mutation Weapon target assignment
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名自适应灰狼优化算法及纸浆浓度控制应用
被引量：5
- 4
-
-
作者
吴凤燕
张伟
王亚刚
-
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
-
出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2020年第23期263-271,共9页
-
基金
国家自然科学基金(11502145,61074087,61703277)。
-
文摘
目的针对基本灰狼算法在函数优化过程中精度低、收敛速度慢、局部搜索能力差等问题,提出一种基于收敛因子和权重动态变化的自适应灰狼优化算法。方法为了平衡算法的全局和局部搜索能力,引入聚焦距离变化率来动态调整收敛因子;使用自适应权重因子来改变算法的位置更新公式,以提高算法的收敛速度和精度。结果仿真实验结果表明,改进后的算法在收敛精度和速度上都有了显著的提升,并且克服了灰狼算法在处理多峰函数时易陷入局部最优的缺点;对于纸浆浓度控制系统,控制效果更加理想。结论通过改进的灰狼算法对PID控制器参数进行整定,可以显著提高系统的控制精度和其他性能指标,能更好地满足实际应用的要求。
-
关键词
灰狼算法
聚焦距离变化率
收敛因子
自适应权重因子
PID参数
纸浆浓度
-
Keywords
grey wolf optimization
focusing distance changing rate
convergence factor
adaptive weighting factor
PID parameters
pulp concentration
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
