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基于自适应变异粒子群算法的风光储微网调度
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作者 聂文龙 李再冉 +1 位作者 吴彩霞 王远 《山西建筑》 2025年第2期120-123,共4页
为克服传统粒子群算法在求解时容易形成局部最优,求解精度低的不足,提出了一种基于自适应变异粒子群优化的微电网调度求解方法。惯性权重采用自适应正态分布递减,随着迭代次数的增加更新粒子位置的移动策略,并且在算法后期引入变异环节... 为克服传统粒子群算法在求解时容易形成局部最优,求解精度低的不足,提出了一种基于自适应变异粒子群优化的微电网调度求解方法。惯性权重采用自适应正态分布递减,随着迭代次数的增加更新粒子位置的移动策略,并且在算法后期引入变异环节。为验证算法的有效性,文章与其他算法进行收敛性能对比,并对两种典型天气情况下的微网运行成本模型仿真求解,得到最优调度。算例结果表明,改进算法能够对粒子全局最优搜索优化,效果优于其他算法,可合理调配分布式电源出力时段,具有良好的可行性。 展开更多
关键词 微电网 调度 粒子算法 自适应 变异
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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
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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 自适应权重粒子群算法 BP神经网络方法
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自适应惯性权重的改进粒子群算法 被引量:85
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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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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
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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 非线性惯性
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快速综合学习粒子群优化算法
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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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一种改进的自适应惯性权重的粒子群算法 被引量:47
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作者 张晓莉 王秦飞 冀汶莉 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第3期66-70,共5页
针对传统粒子群算法容易陷入局部最优、收敛速度快,导致收敛精度低等弊端,一种改良的自适应惯性权重的粒子群算法在本文中被提出.通过对粒子飞行速度和位置变化的分析,并结合粒子的自适应值动态调整惯权重,使得算法能够在全局空间和局... 针对传统粒子群算法容易陷入局部最优、收敛速度快,导致收敛精度低等弊端,一种改良的自适应惯性权重的粒子群算法在本文中被提出.通过对粒子飞行速度和位置变化的分析,并结合粒子的自适应值动态调整惯权重,使得算法能够在全局空间和局部空间搜索之内达到良好的均衡.选择典型的测试函数,将改进后的粒子群算法(PSO-A)、带收缩因子的粒子群算法(PSO-X)和惯性权重线性递减粒子群算法(PSO-W)的性能进行了对比分析.最后采用MATLAB软件进行算法仿真,从结果得出,本文所提出的自适应改变惯性权重的粒子群算法在收敛精度、收敛速度上都取得了明显的改善. 展开更多
关键词 粒子算法 惯性 自适应 收敛精度
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改进自适应惯性权重粒子群算法及其在核动力管道布置中的应用 被引量:13
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作者 林焰 辛登月 +2 位作者 卞璇屹 张乔宇 李铁骊 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2023年第3期1-12,25,共13页
[目的]旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。[方法]根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,... [目的]旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。[方法]根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,提出一种粒子群优化(PSO)算法的新型定长编码方法,然后结合该编码方法建立方向引导机制;在此基础上,针对粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,结合辅助线性变化的学习因子,提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进粒子群优化算法;将改进粒子群优化算法与协同进化算法相结合,提出一种用于求解分支管道布局问题的协同进化粒子群优化算法,以用于核动力一回路系统的管道布局优化。[结果]仿真结果显示,所提的改进算法与标准算法相比收敛速度提高了40%~50%,不仅能够得到更好的管道布局效果,还解决了标准粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题。[结论]研究成果可为船用核动力一回路系统管道布置的优化设计提供有益的参考。 展开更多
关键词 船用核动力 一回路系统 粒子优化算法 非线性惯性 自适应 线性学习因子
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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
8
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 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
9
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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一种自适应惯性权重粒子群算法及其仿真的研究
10
作者 王昌 刘艳 《数字技术与应用》 2015年第6期131-132,共2页
对于传统粒子群算法容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种自适应惯性权重粒子群算法。针对粒子群的早熟收敛程度设计了一个指标,使粒子权重根据早熟收敛度来自适应的调整,保证粒子群在全局寻优的过程中能快速收敛,避免陷入局部最优解... 对于传统粒子群算法容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种自适应惯性权重粒子群算法。针对粒子群的早熟收敛程度设计了一个指标,使粒子权重根据早熟收敛度来自适应的调整,保证粒子群在全局寻优的过程中能快速收敛,避免陷入局部最优解。对本算法进行仿真,用于经典函数的优化,结果表明:本文算法能获得全局最优解,且快速收敛。 展开更多
关键词 自适应 粒子算法 函数优化 早熟收敛
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自适应惯性权重的混沌粒子群算法研究 被引量:4
11
作者 徐玉杰 仇雷 刘清 《南京师范大学学报(工程技术版)》 CAS 2012年第1期64-69,共6页
为了克服传统粒子群算法(PSO)的早熟和局部最优问题,提出了一种新的自适应惯性权重的混沌粒子群算法(ACP-SO算法).该算法采用分段Logistic混沌映射的方法产生初始种群,并根据种群的进化状态来动态调整惯性权重.在详细阐述算法的种群初... 为了克服传统粒子群算法(PSO)的早熟和局部最优问题,提出了一种新的自适应惯性权重的混沌粒子群算法(ACP-SO算法).该算法采用分段Logistic混沌映射的方法产生初始种群,并根据种群的进化状态来动态调整惯性权重.在详细阐述算法的种群初始化过程和动态调整惯性权重的过程之后,对经典的测试函数分别采用几种改进的PSO算法和ACPSO算法对其进行了测试,与其他几种方法相比,ACPSO算法的全局搜索能力有了显著的提高,并且能有效地避免早熟收敛问题,同时也说明ACPSO算法应用的可行性和有效性. 展开更多
关键词 PSO算法 早熟收敛 混沌种 自适应惯性
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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
12
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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基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划
13
作者 广鑫 耿增显 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期119-122,共4页
飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权... 飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权值。结合Voronoi图弧权值计算结果与无人机飞行航程、威胁、电池效能代价构建适应度函数,通过离散粒子群算法不断进行迭代寻优,得到集群无人机的最佳飞行路径。实验结果表明,所提方法在集群无人机路径规划中具有较高的执行效率和成功率,具有良好的实际应用前景。 展开更多
关键词 离散粒子算法 无人机 路径规划 人工势场 VORONOI图 适应度函数
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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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基于动态变化自适应惯性权重混沌粒子群算法 被引量:6
15
作者 王翠 姜学军 《沈阳理工大学学报》 CAS 2022年第6期13-18,共6页
针对标准粒子群优化算法(SPSO)在收敛过程中的早熟缺陷以及算法后期收敛变慢现象,提出一种综合改进的基于惯性权重动态变化的混沌粒子群优化算法。该算法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特点对粒子群进行混沌寻优,并采取基于惯... 针对标准粒子群优化算法(SPSO)在收敛过程中的早熟缺陷以及算法后期收敛变慢现象,提出一种综合改进的基于惯性权重动态变化的混沌粒子群优化算法。该算法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特点对粒子群进行混沌寻优,并采取基于惯性权重自适应变化的动态调整策略,使算法实现在进化过程中动态调整惯性权重以适应复杂的迭代过程,从而得到最优结果。算法通过使用几种经典的测试函数进行实验,Matlab仿真结果表明,该算法寻优能力较强且具备较快的收敛速度。 展开更多
关键词 粒子 混沌运动 自适应惯性 收敛速度
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一种动态改变惯性权的自适应粒子群算法 被引量:139
16
作者 张选平 杜玉平 +1 位作者 秦国强 覃征 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期1039-1042,共4页
针对惯性权值线性递减粒子群算法(LDW)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的自适应粒子群算法(DCW).在该算法中引入了参数粒子群进化速度因子和聚集度因子,并根据这2个参数对粒子群算法搜索能力的影响,... 针对惯性权值线性递减粒子群算法(LDW)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的自适应粒子群算法(DCW).在该算法中引入了参数粒子群进化速度因子和聚集度因子,并根据这2个参数对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为粒子群进化速度因子和聚集度因子的函数.在每次迭代时算法可根据当前粒子群进化速度因子和聚集度因子动态地改变惯性权值,从而使算法具有动态自适应性.对几种典型函数的测试结果表明,DCW算法的收敛速度明显优于LDW算法,收敛精度也有所提高. 展开更多
关键词 粒子 惯性 自适应
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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
17
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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惯性权自适应调整的量子粒子群优化算法 被引量:75
18
作者 黄泽霞 俞攸红 黄德才 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期228-232,共5页
针对量子粒子群的惯性权值β线性递减不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种惯性权自适应调整的量子粒子群优化(DCWQPSO)算法.在该算法中,引入了量子粒子群进化速度因子sd和聚集度因子jd,并将惯性因子β表示为sd,jd2个参... 针对量子粒子群的惯性权值β线性递减不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种惯性权自适应调整的量子粒子群优化(DCWQPSO)算法.在该算法中,引入了量子粒子群进化速度因子sd和聚集度因子jd,并将惯性因子β表示为sd,jd2个参数的函数.在每次迭代时,算法可根据当前量子粒子群进化速度因子和聚集度因子动态地调整惯性权值,从而使算法具有动态自适应性.对典型的标准函数的测试结果表明,与量子粒子群算法相比,改进后的量子粒子群优化算法的收敛速度明显提高. 展开更多
关键词 量子粒子 自适应 惯性
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粒子群算法的惯性权重模型在水库防洪调度中的应用 被引量:13
19
作者 袁鹏 常江 +1 位作者 朱兵 李彬 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期54-57,共4页
介绍了集群智能优化算法PSO和其改进算法惯性权重模型,给出了PSO算法原理和具体的求解步骤,并将其应用于南盘江上游水库洪水调度计算,结果合理,满足防洪调度要求,证明了粒子群优化算法在水库洪水调度上可以有较好的应用,为水库防洪优化... 介绍了集群智能优化算法PSO和其改进算法惯性权重模型,给出了PSO算法原理和具体的求解步骤,并将其应用于南盘江上游水库洪水调度计算,结果合理,满足防洪调度要求,证明了粒子群优化算法在水库洪水调度上可以有较好的应用,为水库防洪优化调度提供了一条新的途径。 展开更多
关键词 粒子优化算法 惯性模型 防洪调度
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基于径向基函数与Sigmoid函数的改进粒子群算法
20
作者 黄洋 《科技创新与应用》 2025年第3期66-69,共4页
针对粒子群算法求解精度低和收敛速度慢等问题,提出一种基于径向基函数与Sigmoid函数的粒子群算法。通过引入径向基函数和Sigmoid函数,分别对惯性权重和位置更新公式进行改进,从而提高算法的全局搜索能力和搜索效率;最后利用6个基准测... 针对粒子群算法求解精度低和收敛速度慢等问题,提出一种基于径向基函数与Sigmoid函数的粒子群算法。通过引入径向基函数和Sigmoid函数,分别对惯性权重和位置更新公式进行改进,从而提高算法的全局搜索能力和搜索效率;最后利用6个基准测试函数对算法的性能进行实验验证和分析。实验结果表明,改进后的算法能够收敛到全局最优值,并且在收敛速度和求解精度上均有较大提高。 展开更多
关键词 径向基函数 惯性 SIGMOID函数 粒子算法 基准测试函数
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