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基于自加速遗传粒子群算法的半封闭式温室能耗预测 被引量:11
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作者 陈教料 陈教选 +2 位作者 杨将新 胥芳 沈真 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第24期186-193,共8页
针对半封闭式温室环境参数众多且难以测量的问题,提出了一种机理建模与系统辨识建模相结合的温室能耗建模方法。采用自加速遗传粒子群算法(self-accelerating hybrid algorithm of particle swarm optimization and genetic algorithm,S... 针对半封闭式温室环境参数众多且难以测量的问题,提出了一种机理建模与系统辨识建模相结合的温室能耗建模方法。采用自加速遗传粒子群算法(self-accelerating hybrid algorithm of particle swarm optimization and genetic algorithm,SPSO-GA)对温室物理模型中难以确定的参数进行辨识,建立半封闭式温室能耗预测模型。根据上海半封闭式玻璃试验温室的气象数据和测量的能耗值,分别采用遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(PSO,particle swarm optimization)和SPSO-GA进行参数辨识与能耗预测比较分析。采用SPSO-GA获得的温室能耗预测结果与实测数据的相对误差为1.4%,分别比GA和PSO减少了2.9%和13.7%。根据日太阳光照辐射总量、室外日均温度2个参数及相应的变化曲线,预测的温室能耗值精确度大于86%。试验与模拟结果验证了基于SPSO-GA的温室能耗预测模型有效,可为半封闭式温室能量负载设计、管理和控制提供理论依据。 展开更多
关键词 温室 算法 能耗管理 半封闭式温室 自加速遗传粒子群算法
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法 被引量:1
2
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于改进遗传粒子群算法的无人机路径规划
3
作者 武晓雯 郭孟营 +1 位作者 胡阿建 吴卿 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第4期315-325,共11页
针对无人机高效飞行路径规划问题,提出一种改进遗传粒子群算法(IHGPA)。该算法在粒子群算法的基础上,融合多种策略,改善了收敛效果和解的质量。首先,为提升全局寻优能力,IHGPA算法引入分区优化策略,通过构建动态参数调整机制,优化了粒... 针对无人机高效飞行路径规划问题,提出一种改进遗传粒子群算法(IHGPA)。该算法在粒子群算法的基础上,融合多种策略,改善了收敛效果和解的质量。首先,为提升全局寻优能力,IHGPA算法引入分区优化策略,通过构建动态参数调整机制,优化了粒子速度与位置更新方式。其次,改进遗传算法的选择、交叉、变异算子进一步强化寻优能力,其中选择阶段采用轮盘赌方法与模拟退火算法优化并保留精英个体,交叉阶段结合概率算术交叉与改进模拟二进制交叉增加算法的种群多样性,变异阶段融合莱维飞行长步长扰动与多项式变异避免局部最优。最后,通过划分搜索区域交换最优解信息,并设置收敛检测机制,当适应度值小于设定阈值时对粒子进行二次优化,防止算法过早收敛。实验结果表明,在障碍物分散的环境1中,IHGPA算法的最佳适应度值相比遗传算法、粒子群算法、狼群算法、人工蜂群算法、蜣螂优化算法分别减少78.130%、46.190%、53.990%、41.124%、67.376%;在障碍物密集的环境2中,IHGPA算法的最佳适应度值相比上述算法分别减少89.990%、75.088%、76.503%、71.048%、81.061%。IHGPA算法能有效规划出安全且平滑的最佳飞行路径,并经多次实验验证展现出较好的稳定性和可靠性。 展开更多
关键词 粒子算法 无人机 路径规划 遗传算法
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基于混合遗传粒子群算法的机器人关节空间轨迹规划
4
作者 李建儒 龚堰珏 赵罘 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期84-91,共8页
为实现对矿用刮板的激光熔覆修复,针对保持激光熔覆机器人作业过程高效稳定的问题,根据机器人的运动学特性,研究了关节空间的轨迹规划方法,提出了一种混合遗传粒子群算法。该方法基于粒子群算法,通过构造自适应惯性权重和动态学习因子,... 为实现对矿用刮板的激光熔覆修复,针对保持激光熔覆机器人作业过程高效稳定的问题,根据机器人的运动学特性,研究了关节空间的轨迹规划方法,提出了一种混合遗传粒子群算法。该方法基于粒子群算法,通过构造自适应惯性权重和动态学习因子,引入遗传算法中的交叉和变异行为,使用3-5-3多项式插值法将轨迹拟合到机器人的关节空间中。将混合遗传粒子群算法、混沌粒子群算法和标准粒子群算法进行对比,获得最优插值时间后,在MATLAB软件中进行仿真,各个关节的位置、速度、加速度随时间变化的过程保持在理想的连续性区间内,实现了关节空间中的时间最优运动规划,最优时间由标准粒子群算法的5.0580 s减小到4.6330 s,机械臂轨迹规划时间缩短了8.4%,验证了所提算法在激光熔覆机器人修复矿用刮板的轨迹规划中的可行性。 展开更多
关键词 矿用刮板 时间最优 轨迹规划 粒子算法 遗传算法 机械臂
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一种基于遗传算法改进粒子群算法的光储氢并网型微电网容量配置优化模型研究
5
作者 徐展鹏 陈福新 +1 位作者 杨雪凡 卢琴芬 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期144-153,共10页
以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成... 以并网型光储氢微电网为研究对象,为提升其可再生能源消纳能力、碳减排能力和经济性,提出一种基于遗传算法改进粒子群算法的容量配置优化模型。优化模型目标函数为最大年综合利润,不仅将投资运维、绿证交易和碳交易机制引入系统运行成本和收益,且提出一种基于电氢储能实时收益系数的协调控制策略,使得光氢利润基于分时电价进行实时变化、储能设备的出力顺序根据实时收益系数来优化;优化变量为光、氢与储能的容量;优化方法为遗传算法改进的粒子群优化算法,其在改进粒子群优化算法引入遗传算法的思想,对粒子种群的位置进行选择、交叉与变异操作,提高全局优化能力。通过优化设计实例与影响因素分析实例,验证了优化模型的有效性。 展开更多
关键词 光氢储微电网 并网型 容量配置 遗传算法 改进粒子优化算法
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基于遗传混沌粒子群算法的喷涂机器人时间最优轨迹规划
6
作者 刘夢真 郭丽峰 +1 位作者 郑雨潇 宋立滨 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第10期63-68,共6页
为提高大尺度曲面喷涂机器人作业效率,提出一种基于遗传混沌粒子群算法的时间最优轨迹规划方法。采用3-5-3分段多项式插值获得喷涂轨迹间过渡路径的机器人关节位置轨迹;以时间最优建立目标函数,在传统粒子群算法基础上,引入Logistic混... 为提高大尺度曲面喷涂机器人作业效率,提出一种基于遗传混沌粒子群算法的时间最优轨迹规划方法。采用3-5-3分段多项式插值获得喷涂轨迹间过渡路径的机器人关节位置轨迹;以时间最优建立目标函数,在传统粒子群算法基础上,引入Logistic混沌序列初始化粒子的速度和位置;采用非线性动态调整策略对惯性权重和学习因子的生成方式进行改进;在粒子的速度和位置更新后加入遗传算法的轮盘赌选择、交叉和变异操作。在MATLAB平台进行的仿真实验表明:优化后机器人通过过渡路径的时间缩短了45.9%,在收敛速度方面改进算法较传统粒子群算法提高了56.6%。该算法可有效实现喷涂机器人时间最优轨迹规划。 展开更多
关键词 轨迹规划 遗传混沌粒子算法 3-5-3多项式插值 时间最优 喷涂机器人
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记忆增强型的重构粒子群算法 被引量:1
7
作者 吴炳南 刘建华 +1 位作者 力尚龙 李牧元 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期116-127,共12页
重构粒子群算法(RPSO)是基于粒子群算法(PSO)的线性系统理论分析结果而重新构建一种群体智能算法,其保留了粒子群算法的个体最优位置和全局最优位置作为学习样本的策略。RPSO具有比较好的收敛性理论支撑,简单易用。但是,重构粒子群算法... 重构粒子群算法(RPSO)是基于粒子群算法(PSO)的线性系统理论分析结果而重新构建一种群体智能算法,其保留了粒子群算法的个体最优位置和全局最优位置作为学习样本的策略。RPSO具有比较好的收敛性理论支撑,简单易用。但是,重构粒子群算法丢失了种群的记忆,即粒子的历史位置和适应度等信息。为了加强对记忆的利用并提高种群的协作能力,提出了一种记忆增强型的重构粒子群算法(MERPSO)。该算法设计了经验选择策略和区块搜索策略储存记忆,构建了两个新的学习样本,并使用新的学习样本替代原本的学习样本。此外,通过引入带偏移量的加速度系数来平衡算法的局部开发和全局探索能力。实验证明,MERPSO算法在CEC2013基准测试函数集和工程设计问题上表现出更好的性能,并且所采用的策略具有一定的有效性。 展开更多
关键词 重构粒子算法 记忆 学习样本 加速度系数 CEC2013
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基于遗传粒子群算法的超混沌S盒设计 被引量:3
8
作者 陆雅雯 李正权 +2 位作者 谭立容 顾斌 邢松 《江苏大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第6期701-708,共8页
针对目前基于混沌系统所构造的S盒难以拥有良好密码学性能的问题,提出一种基于超混沌系统及遗传粒子群优化算法的S盒设计方案.在一维混沌映射基础上,引入正余弦函数以及指数因子,构造一个二维超混沌系统,从系统分叉图、相图、Lyapunov... 针对目前基于混沌系统所构造的S盒难以拥有良好密码学性能的问题,提出一种基于超混沌系统及遗传粒子群优化算法的S盒设计方案.在一维混沌映射基础上,引入正余弦函数以及指数因子,构造一个二维超混沌系统,从系统分叉图、相图、Lyapunov指数图进行性能分析,该混沌系统在参数范围内有着连续的超混沌区间,混沌行为复杂.通过改变混沌系统的初值、参数以及迭代次数可以动态生成S盒,随后结合粒子群优化算法和遗传算法提出一种针对S盒的遗传粒子群优化算法,将混沌系统生成的S盒作为初始种群,利用粒子群算法改进遗传算法中的交叉操作,同时结合爬山算法提出一种新的变异策略.为验证所生成S盒性能,对S盒的双射特性、非线性度、严格雪崩准则、差分均匀性及输出比特间独立性进行仿真测试,仿真结果表明:所提出的优化算法能够生成非线性度、差分均匀性、输出比特间独立性方面表现良好的S盒. 展开更多
关键词 S盒 超混沌系统 LYAPUNOV指数 粒子优化算法 遗传算法 爬山算法
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基于改进遗传粒子群算法的机械臂轨迹规划算法研究 被引量:5
9
作者 刘汉强 常志远 +3 位作者 王建伟 刘玉 楚红雨 张晓强 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第12期13-20,共8页
针对传统粒子群算法进行机械臂时间最优轨迹规划时易陷入局部最优且运行效率低的问题,提出一种改进自适应遗传粒子群(modified adaptive geneticparticle swarm optimization,MAGAPSO)算法的时间最优轨迹规划策略。首先,自适应调整粒子... 针对传统粒子群算法进行机械臂时间最优轨迹规划时易陷入局部最优且运行效率低的问题,提出一种改进自适应遗传粒子群(modified adaptive geneticparticle swarm optimization,MAGAPSO)算法的时间最优轨迹规划策略。首先,自适应调整粒子群算法的惯性权重与学习因子,提高算法的搜索效率。其次,引入遗传算法中的交叉变异操作,设计自适应交叉和变异操作策略增加粒子多样性,避免算法收敛到局部最优。最后,利用Matlab/Simulink建立Handsfree v6 plus六轴机械臂的仿真模型,采用3-5-3多项式插值函数构造机械臂运行轨迹并进行仿真实验。实验结果表明,改进后的算法提升了机械臂收敛速度和求解精度,运行时间相较于标准粒子群算法缩短约17.5%,有效提高了机械臂的运行效率。 展开更多
关键词 粒子算法 遗传算法 轨迹规划 时间最优 自适应
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基于遗传粒子群动态聚类算法的物流柔性分拣系统品规分配 被引量:1
10
作者 杜佳奇 杨旭东 +2 位作者 孙栋 张磊 王晋冰 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第5期126-134,共9页
目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态... 目的针对目前烟草物流配送中心条烟分拣量大,不同条烟品规的分配对订单的总处理时间影响较大的问题,研究平衡各个分拣区品规的分配,提高分拣效率。方法建立以各分区品规相似系数和最小为目标函数的数学模型,并采用改进的遗传粒子群动态聚类(GAPSO-K)算法进行求解。首先,结合各品规分拣量对品规相似系数进行改进,并将其作为适应度函数;然后在粒子群算法中对惯性权重因子进行改进,使其值可以进行自适应改变;最后,在粒子群动态聚类算法中引入遗传算法中的交叉变异扩大解的搜索范围,基于Matlab对文中的其他算法进行求解对比,求得结果在EM-plant中进行仿真验证。结果结合某烟草物流配送中心数据仿真验证,利用GAPSO-K算法处理订单的时间为234.5 s,较传统时间大幅度较少,有效提升了柔性物流分拣效率。结论采用该算法可充分发挥2种算法的优良性,具有更好的收敛性及寻优性,为柔性物流品规分配提供了新思路。 展开更多
关键词 品规分配 品规相似系数 惯性权重因子 遗传粒子动态聚类算法
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云环境下实现容器部署的加速粒子群优化算法
11
作者 陆海锋 赵嘉凌 +2 位作者 欧阳学名 周娜琴 左利云 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期756-763,共8页
基于容器的微服务部署是一个具有挑战性的问题,为获得更好的用户体验并给云供应商带来更多的利润,需要在降低微服务的故障率和减少响应时间的同时提高资源利用率。提出了一种改进的加速粒子群优化算法,用于解决集群中微服务容器部署的... 基于容器的微服务部署是一个具有挑战性的问题,为获得更好的用户体验并给云供应商带来更多的利润,需要在降低微服务的故障率和减少响应时间的同时提高资源利用率。提出了一种改进的加速粒子群优化算法,用于解决集群中微服务容器部署的多目标优化问题。该算法通过考虑微服务之间的调用关系,使得容器聚集在一起,从而降低服务的数据传输成本、减少故障率,并提高集群资源利用率。与现有部署算法相比,实验结果表明,所提出的优化算法在服务间的数据传输开销、故障率和资源利用率等性能指标上有明显改善。具体表现在:容器聚集度的提升达到40%以上,数据传输消耗平均有提升4%以上,故障率减少10%~20%,利用率提升3%左右。 展开更多
关键词 云计算 微服务 容器 加速粒子算法 多目标优化
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基于混合简化粒子群算法的贝叶斯网络结构学习研究 被引量:1
12
作者 刘浩然 李晟 +4 位作者 崔少鹏 王念太 蔡炎滨 时倩蕊 张力悦 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期269-278,共10页
为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后... 为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后利用爬山策略建立初始粒子群,再利用改进的粒子群优化算法和遗传算法对初始种群迭代优化,在迭代过程中提出条件交叉和变异策略避免粒子的随机发散更新,并结合副粒子增缓策略更新未优化粒子,避免算法陷入局部最优。该算法与其他算法在4种标准网络下进行了仿真实验。实验结果表明,所提算法在ASIA、CAR、CHILD、ALARM网络中相比于MMHC、GS、BNC-PSO、PC-PSO算法BIC评分分别平均高5.775%、5.8%、0.475%、2.75%;汉明距离HD更低,正确率ACC更高。 展开更多
关键词 智能算法 贝叶斯网络 粒子优化 遗传算法 自定义交叉和变异概率 粒子增缓策略
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基于混合遗传-粒子群算法的相控阵雷达调度方法 被引量:27
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作者 张浩为 谢军伟 +2 位作者 张昭建 宗彬锋 盛川 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期1985-1991,共7页
针对相控阵雷达中的任务调度问题,提出一种融合了粒子群算法、遗传算法和启发式交错调度算法的混合算法。采用混沌理论优化粒子群算法的飞行参数,设计递减的动态惯性权重,以及引入遗传算法中的交叉、变异操作,使得算法能够快速收敛,并... 针对相控阵雷达中的任务调度问题,提出一种融合了粒子群算法、遗传算法和启发式交错调度算法的混合算法。采用混沌理论优化粒子群算法的飞行参数,设计递减的动态惯性权重,以及引入遗传算法中的交叉、变异操作,使得算法能够快速收敛,并跳出局部最优实现全局最优。在智能算法的框架下,提出一种启发式的任务交错算法,使得雷达任务中等待期的时间资源进一步得到利用。仿真结果表明,相比于遗传算法,所提算法的收敛速度更快,结果更优;相比于传统的启发式算法,所提算法的调度成功率提升了42%,时间利用率提升了40%,实现价值率提升了33%,时间偏移率减少了73%。 展开更多
关键词 相控阵雷达 调度 粒子算法 遗传算法
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粒子群优化算法及其与遗传算法的比较 被引量:91
14
作者 沈艳 郭兵 古天祥 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期696-699,共4页
粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题。该文讨论粒子群优化算法的基本原理和实现步骤,分析了该算法中各参数的设置。通过一个测试函数,对粒子群优化算法与遗传算法进行了比较,结果表明粒子群... 粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题。该文讨论粒子群优化算法的基本原理和实现步骤,分析了该算法中各参数的设置。通过一个测试函数,对粒子群优化算法与遗传算法进行了比较,结果表明粒子群优化算法在找寻最优解效率上好于遗传算法。 展开更多
关键词 集智能 粒子 遗传算法 优化
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基于遗传交叉因子的改进粒子群优化算法 被引量:35
15
作者 李季 孙秀霞 +1 位作者 李士波 李睿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期181-183,共3页
提出一种基于遗传交叉因子的改进粒子群优化算法,通过自适应变化惯性权重来改善算法的收敛性能,借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体粒子的优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能。对几个典型的测试... 提出一种基于遗传交叉因子的改进粒子群优化算法,通过自适应变化惯性权重来改善算法的收敛性能,借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体粒子的优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能。对几个典型的测试函数进行仿真表明,该算法较标准粒子群优化算法(PSO)提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。 展开更多
关键词 粒子优化算法 交叉因子 演化计算 适应度 遗传算法
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改进的遗传粒子群混合优化算法 被引量:28
16
作者 陈璐璐 邱建林 +3 位作者 陈燕云 陆鹏程 秦孟梅 赵伟康 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第2期395-399,共5页
为解决遗传算法计算时间长和粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种基于实数编码的改进的遗传算法与粒子群算法混合的优化算法。改进遗传算法中的选择算子,保留适应度值较好的个体,重新组成新的种群,由粒子群算法更新速度和位置,对... 为解决遗传算法计算时间长和粒子群算法易陷入局部极值的问题,提出一种基于实数编码的改进的遗传算法与粒子群算法混合的优化算法。改进遗传算法中的选择算子,保留适应度值较好的个体,重新组成新的种群,由粒子群算法更新速度和位置,对个体进行进一步的成熟。交叉算子采取精英竞争策略,选取适当个体进行交叉,剩余个体再次通过PSO算法更新速度和位置,将粒子群思想引入变异算子。通过对4个函数的优化,对此算法进行测试,并研究比较其它算法,测试结果表明,该算法在收敛性、运算速度和优化能力方面具有优越性。 展开更多
关键词 选择算子 交叉算子 变异算子 遗传算法 粒子算法 混合算法
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一种基于混合遗传和粒子群的智能优化算法 被引量:30
17
作者 马超 邓超 +1 位作者 熊尧 吴军 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2278-2286,共9页
粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)原理简单、搜索速度快,但前期容易"早熟".遗传算法(genetic algorithm,GA)具有很强的全局搜索能力,但收敛精度不高.综合考虑二者优缺点,把遗传算子引入PSO算法中,并采用交叉搜索... 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)原理简单、搜索速度快,但前期容易"早熟".遗传算法(genetic algorithm,GA)具有很强的全局搜索能力,但收敛精度不高.综合考虑二者优缺点,把遗传算子引入PSO算法中,并采用交叉搜索的方法,调整惯性权重以及变异方式使粒子得到进化,当粒子种群进化到一定层度后,对部分粒子进行变异处理,这样不仅避免算法陷入局部最优解,而且获得较高收敛精度和执行能力,可解决工程中非线性、多极值的问题.据测试函数以及与其他寻优算法的对比分析表明,此混合策略在求解精度、搜索效率和处理不同复杂度问题等方面都有很好的优越性,具有满足工程需要的能力. 展开更多
关键词 粒子优化算法 遗传算法 混合智能 收敛效率 收敛精度 执行力
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一种基于粒子群优化方法的改进量子遗传算法及应用 被引量:33
18
作者 周殊 潘炜 +2 位作者 罗斌 张伟利 丁莹 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期897-901,共5页
本文采用粒子群优化(PSO)方法代替量子门来更新量子比特状态,得到一种改进的量子遗传算法(QGA)———PSQGA,并根据QGA自身概率特性,引入了最优解方差函数来评价该算法的稳定性能.利用四种典型连续函数寻优问题和0/1背包问题,分别对PSQG... 本文采用粒子群优化(PSO)方法代替量子门来更新量子比特状态,得到一种改进的量子遗传算法(QGA)———PSQGA,并根据QGA自身概率特性,引入了最优解方差函数来评价该算法的稳定性能.利用四种典型连续函数寻优问题和0/1背包问题,分别对PSQGA和改进的使用量子门的量子遗传算法(IQGA)进行了测试;并将它们应用到图像稀疏分解的实例中.结果表明,PSQGA算法的寻优能力及稳定性均优于IQGA,且具有更好的收敛性以及更强的连续空间搜索能力,适合于求解复杂优化问题. 展开更多
关键词 量子遗传算法 量子计算 粒子优化 0/1背包问题 稀疏分解
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基于改进的粒子群遗传算法的DNA编码序列优化 被引量:28
19
作者 崔光照 李小广 +2 位作者 张勋才 王延峰 李翠玲 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期311-316,共6页
在DNA计算中,DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段.在不同的DNA序列设计中,应该选择适当的约束条件,并且根据相应的约束条件提出每个DNA应该相应满足的评估公式.文中从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,... 在DNA计算中,DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段.在不同的DNA序列设计中,应该选择适当的约束条件,并且根据相应的约束条件提出每个DNA应该相应满足的评估公式.文中从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,提出评估公式,并采用改进的粒子群遗传算法来解决多目标优化问题.同时根据得到的序列与已有序列在综合适应度函数结果上进行对比,结果证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 DNA计算 DNA编码 多目标优化 改进的粒子遗传算法
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遗传算法和粒子群优化算法的性能对比分析 被引量:52
20
作者 张鑫源 胡晓敏 林盈 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第1期90-102,共13页
遗传算法与粒子群优化算法作为经典的进化计算方法已经被广泛地应用于函数优化、生产调度、机器学习和数据挖掘等领域。对这两种经典算法在求解不同问题时的性能进行了系统的对比和分析,比较了两种算法在求解单峰和多峰问题上的性能差... 遗传算法与粒子群优化算法作为经典的进化计算方法已经被广泛地应用于函数优化、生产调度、机器学习和数据挖掘等领域。对这两种经典算法在求解不同问题时的性能进行了系统的对比和分析,比较了两种算法在求解单峰和多峰问题上的性能差异。进一步对算法的健壮性进行了测试,分析了算法运行过程中参数对算法性能的影响。最终总结出两种算法的性能特点,并讨论了算法的改进策略,旨在为工程应用中的算法选择提供技术参考。 展开更多
关键词 遗传算法 粒子优化算法 单峰 多峰 性能对比
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