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基于多群自适应协同粒子群优化算法的光储热泵系统研究
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作者 刘鑫冉 吴振奎 +1 位作者 张腾飞 宋庚岭 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期127-134,共8页
为解决小型电热耦合系统的资源失配问题,并缓解北方地区供热压力和提高离网负荷供电的可靠性,通过整合光伏发电单元、蓄电池储能单元与高效水源热泵的供暖系统,将各部分看作不同子群,提出一种求解系统能量配比的最优解的多群自适应协同... 为解决小型电热耦合系统的资源失配问题,并缓解北方地区供热压力和提高离网负荷供电的可靠性,通过整合光伏发电单元、蓄电池储能单元与高效水源热泵的供暖系统,将各部分看作不同子群,提出一种求解系统能量配比的最优解的多群自适应协同粒子群优化算法。修正各子群的粒子惯性权重,通过多群协同机制避免求解过程陷入局部最优,并采用自适应性策略(ACS)来控制历史信息的影响,以提高子群的搜索效率和目标解的精度。实验结果表明:所提方法优化了光伏-储能-热泵系统的协同运行能力,避免了资源失配造成的能量浪费问题,且能够实现以清洁能源为热泵供电的目标,有效缓解北方地区冬季供热压力;该方法还将离网负荷供电可靠性提升至更高水平,兼具环境效益与工程应用潜力。 展开更多
关键词 热泵供暖系统 光伏发电 蓄电池储能 自适应多目标粒子算法 能量分配 系统优化
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基于网格算法和粒子群算法的随机森林参数优化 被引量:1
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作者 周古辛 胡桂开 《安徽大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期27-34,共8页
随机森林是一种高效且被广泛应用的集成机器学习算法,主要应用于回归、分类、特征选择等方面.为提高预测的准确度和稳定性,算法中的重要参数需要进一步优化.论文主要对该问题进行研究,并提出了一种基于网格算法和粒子群算法的参数优化方... 随机森林是一种高效且被广泛应用的集成机器学习算法,主要应用于回归、分类、特征选择等方面.为提高预测的准确度和稳定性,算法中的重要参数需要进一步优化.论文主要对该问题进行研究,并提出了一种基于网格算法和粒子群算法的参数优化方法.首先,利用网格算法对参数进行优化,得到参数的合理区间范围;其次,在该区间范围内利用粒子群算法对决策树数量和选择特征数量两个参数进一步优化;最后,利用经典案例将论文的方法与现有方法进行模拟比较.结果表明:该方法能够更好地减少袋外误差,提高预测的准确度. 展开更多
关键词 随机森林 参数优化 袋外误差 网格搜索 粒子算法
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自适应混合粒子群优化DMC及其在脱硫系统中的应用
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作者 王惠杰 李绍鑫 +1 位作者 许小刚 秦志明 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期125-133,142,共10页
为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子... 为提高脱硫系统动态矩阵算法(DMC)的控制精度,使控制器参数能够自动寻优,提出采用自适应混合粒子群算法优化DMC中的参数。首先以粒子群算法为基础,加入自适应权重和局部因子构建自适应混合粒子群,并通过Griewank函数验证自适应混合粒子群的寻优性能;接着搭建DMC模型,使用自适应混合粒子群算法对DMC的控制时域、优化时域等参数进行迭代寻优,最后以浆液密度和机组负荷作为干扰因素对脱硫系统进行控制仿真及抗干扰测试。以某电厂600 MW机组配置脱硫塔浆液pH值为研究对象,将电厂实际运行数据作为输入检验控制系统特性。仿真结果表明:与传统PID控制以及Smith预估控制相比,自适应混合粒子群优化DMC控制下浆液pH值上升时间更短,控制更集中,波动范围小,在设定值±0.02范围内覆盖率达到99.41%。 展开更多
关键词 自适应混合粒子算法 动态矩阵 PH值 控制优化
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粒子群优化随机森林机床热误差建模与补偿
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作者 苏哲 郭世杰 +3 位作者 丁强强 唐术锋 邹云鹤 吕贺 《机床与液压》 北大核心 2025年第12期8-16,共9页
为了提高机床热误差预测精度,提出一种自适应粒子群(APSO)优化随机森林(RF)模型的机床直线轴热误差预测方法。采用浣熊优化算法(COA)对K-Means算法进行优化,并结合相关性分析筛选出温度敏感点;提出动态惯性权重与学习因子的线性调整策... 为了提高机床热误差预测精度,提出一种自适应粒子群(APSO)优化随机森林(RF)模型的机床直线轴热误差预测方法。采用浣熊优化算法(COA)对K-Means算法进行优化,并结合相关性分析筛选出温度敏感点;提出动态惯性权重与学习因子的线性调整策略来避免粒子群算法陷入局部最优解,构建了基于APSO-RF的直线轴热误差预测模型。为了验证模型的准确性与实用性,在VDL-600A型加工中心上以X轴为例进行热误差测量与建模验证,基于FANUC系统坐标原点偏移(EMZPS)功能结合自主搭建的热误差辅助补偿系统,实现了计算机与系统间的通信连接。结果表明:APSO-RF热误差模型的均方根误差相比PSO-SVM、RF及BP模型分别降低了18.3%、45.2%及47.2%,有效提高了建模精度。根据构建的模型与补偿系统功能模块,补偿后热误差最大值由71.15μm降至13.4μm,精度提升81.2%,所构建的热误差补偿方法可有效提高机床的加工精度及稳定性。 展开更多
关键词 数控机床 热误差补偿 自适应粒子优化随机森林(APSO-RF)模型 浣熊优化算法(COA)
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基于改进粒子群优化算法的船舶避碰研究 被引量:1
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作者 朱凯鹏 王全政 +3 位作者 杨文政 于庆州 王泽凡 王晓原 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期40-43,47,共5页
随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值... 随着海上贸易的日益增长,海洋运输已逐渐成为世界各国运输和贸易发展的重要环节,如何避免船舶碰撞已成为海上贸易中的一个重要问题。针对海上船舶避碰问题,本文提出了一种改进粒子群优化(IPSO)算法,该算法根据当前粒子目标函数的平均值动态调整惯性权值,另外考虑到船舶操纵的安全性,改进了适应度函数,并结合IPSO算法,对函数进行求解。通过MATLAB仿真结果表明,与传统的PSO算法相比,IPSO算法的收敛速度提高了37.5%,搜索效率得到显著增强。 展开更多
关键词 船舶避碰 改进粒子优化算法 自适应惯性权值 避碰决策
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基于峰值导向型粒子群优化算法的城市水文模型自动率定方法
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作者 许王辰 陈瑞弘 孙岸炜 《水利水电科技进展》 北大核心 2025年第4期31-38,共8页
针对城市多参数水文模型中径流及峰现时间人工率定效率低、精度不足的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的模型参数自动率定方法。该方法在PSO算法中引入Logistic映射和莱维飞行,分别用于粒子初始化和位置更新,以避免陷入局部最... 针对城市多参数水文模型中径流及峰现时间人工率定效率低、精度不足的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)算法的模型参数自动率定方法。该方法在PSO算法中引入Logistic映射和莱维飞行,分别用于粒子初始化和位置更新,以避免陷入局部最优;同时结合城市产汇流模型特征,构建包含整体拟合、峰值及峰现时间的加权多目标适应度函数,以提高模型对关键水文特征的捕捉能力。通过Python实现该方法与机理模型(雨洪管理模型,SWMM)的交互,并利用试验场实测数据对10个关键水文参数进行率定,比较不同权重取值的适应度函数的拟合效果。结果表明,构建的加权多目标适应度函数在城市排水系统应急调度应用中更具优势,尤其在提高峰值与峰现时间模拟精度方面表现更优。将该方法应用于九江实际排水系统,峰值误差和峰现时间误差分别为0.56%和-6.82%,验证了方法的可行性与准确性。 展开更多
关键词 城市水文模型 多目标适应度函数 粒子优化算法 自动率定 SWMM
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改进粒子群算法的径向柱塞液压马达内曲线优化
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作者 李佳璇 康绍鹏 +4 位作者 杨静 刘凯磊 强红宾 柯贤胜 崔毅 《现代制造工程》 北大核心 2025年第2期69-75,共7页
径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速... 径向柱塞液压马达在中大型机械装备中应用十分广泛,然而因其内部存在冲击与疲劳磨损等问题,对径向柱塞液压马达的寿命与性能造成了一定的影响。针对上述问题,提出了一种改进粒子群算法优化径向柱塞液压马达内曲线的方法,该方法将等加速度曲线重构为含补偿区的等加速度曲线,以减小冲击和接触应力突变值。以粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为基础,加入自适应非线性动态权重与多子种群竞争优化策略,构建一种改进粒子群算法,对各区段角度进行重新分配,重新生成含补偿区的径向柱塞液压马达内曲线。对比优化前后的结果表明,最大接触应力下降了2.54%,最大接触应力处的突变值下降至0;接触应力不再阶跃式上升,有上升过程,冲击较小。该研究能够为径向柱塞液压马达的设计提供参考,有效减缓疲劳与磨损,降低冲击影响,从而延长液压马达的使用寿命。 展开更多
关键词 径向柱塞液压马达 内曲线 自适应非线性动态权重 多子种竞争优化策略 改进粒子算法
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自适应策略优化的粒子群优化算法在神经网络架构搜索中的应用 被引量:2
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作者 程金芮 金瑾 +3 位作者 张朝龙 孔超 何嘉 张鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期60-64,共5页
针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与... 针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与局部信息的协同作用和智能切换学习策略。具体地,ARCLPSO利用全局和局部信息的协同作用令粒子向更优的方向移动,通过智能的切换粒子学习策略平衡粒子的搜索性能和收敛速度,提高搜索速度和搜索质量。在NAS-Bench-101数据集上的实验结果表明,ARCLPSO的收敛时间相较于传统进化算法(REA)和随机搜索(RS),分别减少了40.9%和55.2%。 展开更多
关键词 神经网络架构搜索 粒子优化 进化算法 NAS-Bench-101 自适应的协作学习算法
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基于自适应粒子群优化算法的串联复合涡轮储能优化策略 被引量:2
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作者 王震 张珊珊 +1 位作者 邬斌扬 苏万华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期611-618,共8页
针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过... 针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过Matlab/Simulink软件,建立了基于发动机串联复合涡轮发电的储能优化控制仿真模型,对比分析了不同控制方法在设定工况下的功率追踪性能以及混合储能系统的储能特性。仿真结果表明,相较于传统扰动观测法(P&O)控制方法,在所提的SAPSO-MPPT方法下,发电功率提高了190 W,响应时间缩短了0.15 s。同时,HESS能够有效追踪母线上的需求功率,电能回收效率高达95.3%。最后,基于Y24型改装发动机台架搭建了串联复合涡轮发电系统实验平台,对所提储能优化控制策略的节油潜力进行了实验验证。结果表明,SAPSO-MPPT+HESS储能优化策略能够有效提高排气能量回收效率,优化后系统总热效率比原发动机提高了提高0.53个百分点。 展开更多
关键词 自适应粒子优化算法 串联复合涡轮发电系统 最大功率点追踪 混合储能系统
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基于自适应变异粒子群算法的电动汽车换电池站充电调度多目标优化 被引量:65
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作者 田文奇 和敬涵 +2 位作者 姜久春 牛利勇 王小君 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期25-29,共5页
大规模电动汽车用户的无序充电行为会对电网造成"峰上加峰"等影响,因此电动汽车规模化应用迫切要求实现对充电行为的引导和调度。电动汽车换电站具有受可调度时间约束影响小等特点,与个体电动汽车相比较易实现充电调度。根据... 大规模电动汽车用户的无序充电行为会对电网造成"峰上加峰"等影响,因此电动汽车规模化应用迫切要求实现对充电行为的引导和调度。电动汽车换电站具有受可调度时间约束影响小等特点,与个体电动汽车相比较易实现充电调度。根据换电站的特点以换电站各时刻的充电功率为控制对象,建立多目标的调度策略数学模型,并采用自适应变异的粒子群算法求解以减小标准粒子群容易早熟对优化结果的影响,得到次日优化充电计划。基于某地区负荷曲线进行算例仿真,验证了算法的有效性,比较了单目标优化和多目标优化的调度策略对负荷曲线的影响。结果表明,换电站充电调度策略采用多目标优化时能够克服单目标优化填充"最低谷"效果差的问题,有效地降低电网峰谷差,达到平稳负荷波动的效果。 展开更多
关键词 电动汽车 换电池站 充电调度 多目标优化 自适应变异粒子优化算法
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自适应变异的粒子群优化算法 被引量:51
11
作者 阳春华 谷丽姗 桂卫华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第16期188-190,共3页
针对粒子群算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值,根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增... 针对粒子群算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值,根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增强算法跳出局部最优的能力,增大寻找全局最优的几率。对几种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了明显的提高,有效避免了早熟收敛问题。 展开更多
关键词 粒子优化算法 自适应变异 早熟收敛
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自适应变异的粒子群优化算法 被引量:453
12
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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基于自适应变异概率粒子群优化算法的研究 被引量:24
13
作者 黄松 田娜 纪志成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期874-879,共6页
变异操作是解决粒子群算法早熟的一种有效方法。针对迭代过程中种群多样性变化的特点,提出了一种自适应变异概率的混合变异粒子群优化算法。通过聚集度动态地调节每代粒子的变异概率,并用这种变异概率对全局最优位置进行高斯和柯西混合... 变异操作是解决粒子群算法早熟的一种有效方法。针对迭代过程中种群多样性变化的特点,提出了一种自适应变异概率的混合变异粒子群优化算法。通过聚集度动态地调节每代粒子的变异概率,并用这种变异概率对全局最优位置进行高斯和柯西混合变异和对最差个体最优位置进行自适应小波变异。通过在matlab中和其他几种变异的粒子群优化算法进行比较验证,结果证明该算法具有较高的收敛精度和较好的算法性能。 展开更多
关键词 粒子算法 变异概率 自适应 混合变异
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无惯性自适应精英变异反向粒子群优化算法 被引量:14
14
作者 康岚兰 董文永 +1 位作者 宋婉娟 李康顺 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期66-78,共13页
为解决反向粒子群优化算法计算开销大、易陷入局部最优的不足,提出一种无惯性的自适应精英变异反向粒子群优化算法(NOPSO)。NOPSO算法在反向学习方法的基础上,广泛获取环境信息,提出一种无惯性的速度(NIV)更新式来引导粒子飞行轨迹,从... 为解决反向粒子群优化算法计算开销大、易陷入局部最优的不足,提出一种无惯性的自适应精英变异反向粒子群优化算法(NOPSO)。NOPSO算法在反向学习方法的基础上,广泛获取环境信息,提出一种无惯性的速度(NIV)更新式来引导粒子飞行轨迹,从而有效加快算法的收敛过程。同时,为避免早熟现象的发生,引入了自适应精英变异策略(AEM),该策略在扩大种群搜索范围的同时,帮助粒子跳出局部最优。NIV与AEM这2种机制的结合,有效增加了种群多样性,平衡了反向粒子群算法中探索与开发的矛盾。实验结果表明,与主流反向粒子群优化算法相比,NOPSO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 无惯性速度更新式 一般性反向学习 自适应精英变异 粒子优化
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自适应变异综合学习粒子群优化算法 被引量:21
15
作者 蔡昭权 黄翰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期170-171,202,共3页
针对以往粒子群优化算法多样性差且易局部收敛的不足,提出改进综合学习粒子群优化(CLPSO)算法的最小方差优先自适应变异策略,设计自适应变异综合粒子群优化(CLPSO-M)算法。多个标准测试问题的对比实验数据表明,CLPSO-M算法比CLPSO算法... 针对以往粒子群优化算法多样性差且易局部收敛的不足,提出改进综合学习粒子群优化(CLPSO)算法的最小方差优先自适应变异策略,设计自适应变异综合粒子群优化(CLPSO-M)算法。多个标准测试问题的对比实验数据表明,CLPSO-M算法比CLPSO算法的全局搜索能力更强,求解效果更稳定。 展开更多
关键词 体智能 粒子优化算法 综合学习 最小方差优先 自适应变异
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带自适应变异的量子粒子群优化算法 被引量:24
16
作者 刘俊芳 高岳林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期41-43,共3页
提出了一种带有自适应变异的量子粒子群优化(AMQPSO)算法,利用粒子群的适应度方差和空间位置聚集度来发现粒子群陷入局部寻优时,对当前每个粒子经历过的最好位置进行自适应变异以实现全局寻优。通过对典型函数的测试以及与量子粒子群优... 提出了一种带有自适应变异的量子粒子群优化(AMQPSO)算法,利用粒子群的适应度方差和空间位置聚集度来发现粒子群陷入局部寻优时,对当前每个粒子经历过的最好位置进行自适应变异以实现全局寻优。通过对典型函数的测试以及与量子粒子群优化(QPSO)算法和自适应粒子群优化(AMPSO)算法的比较,说明AMQPSO算法增强了全局搜索的性能,优于其他算法。 展开更多
关键词 全局最优化 粒子优化 量子粒子优化 自适应变异
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基于自适应变异粒子群优化算法的测试数据生成 被引量:8
17
作者 邵楠 周雁舟 +1 位作者 惠文涛 严亚伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第3期786-789,共4页
针对粒子群优化算法中群体易出现过早收敛的不足,提出了粒子群优化算法的改进算法AMPSO(adaptive mutation particle swarm optimization)算法并应用于测试数据生成中。引入约简粒子群优化算法,提高算法搜索速度;在算法进化过程中增加... 针对粒子群优化算法中群体易出现过早收敛的不足,提出了粒子群优化算法的改进算法AMPSO(adaptive mutation particle swarm optimization)算法并应用于测试数据生成中。引入约简粒子群优化算法,提高算法搜索速度;在算法进化过程中增加自适应调整策略,定义适应度评价阈值判断群体早熟现象,构建一个改进的自适应变异算子提高粒子变异率;通过实验确定阈值比例系数。结合实验结果从收敛代数和收敛时间两方面对比分析,证明了所提方法不仅能够防止算法出现过早收敛的问题,而且提高了测试数据生成效率。 展开更多
关键词 粒子优化算法 自适应变异算子 测试数据自动生成
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混合变异算子的自适应粒子群优化算法 被引量:17
18
作者 安晓会 高岳林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第B06期28-30,共3页
针对惯性权重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,提出了一种非线性递减的惯性权重策略,使算法很快地进入局部搜索,并在算法中引入混合变异算子,克服算法易早熟收敛的缺陷。对几种典型函数的测试结果表明,... 针对惯性权重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,提出了一种非线性递减的惯性权重策略,使算法很快地进入局部搜索,并在算法中引入混合变异算子,克服算法易早熟收敛的缺陷。对几种典型函数的测试结果表明,本文算法的收敛速度和收敛精度都明显优于LDW算法。 展开更多
关键词 粒子算法 自适应惯性权重 变异算子 全局优化
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自适应变异粒子群优化算法及在新冠肺炎疫情传播预测中的应用 被引量:12
19
作者 季伟东 徐浩天 林平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第3期472-477,共6页
为克服粒子群算法容易陷入局部最优和全局寻优精度不高的缺点,通过对算法的局部寻优和全局寻优的特点进行分析,首先使用正态分布衰减策略改进惯性权重;同时基于算法运行的时间自适应采用不同的基于高斯分布及柯西分布的变异优化策略,解... 为克服粒子群算法容易陷入局部最优和全局寻优精度不高的缺点,通过对算法的局部寻优和全局寻优的特点进行分析,首先使用正态分布衰减策略改进惯性权重;同时基于算法运行的时间自适应采用不同的基于高斯分布及柯西分布的变异优化策略,解决全局搜索和局部开发能力的不平衡问题,实现了局部寻优和全局寻优的双重优化,满足了提高寻优速度和寻优精度的目的.为验证算法有效性及实用性,将改进算法用于预测新冠肺炎疫情传播情况.选取100天新冠肺炎疫情每日新确诊人数的数据,利用算法优化前馈神经网络的参数,使训练好的神经网络模型预测新冠肺炎疫情的性能提升.实验部分首先使用测试函数将改进的算法与其它五种算法进行对比,验证算法的良好性能,最后应用到神经网络完成新冠肺炎疫情传播预测. 展开更多
关键词 粒子算法 自适应 变异优化 新冠肺炎 传播预测
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带有变异算子的自适应粒子群优化算法 被引量:23
20
作者 高岳林 任子晖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第25期43-47,共5页
提出了一种新的带有变异算子的自适应粒子群优化算法,该算法使用了一种新的自适应惯性权重,使得算法在迭代的早期快速进人局部搜索,并且根据群体的适应度方差和平均聚集距离来判断算法在迭代的后期是否陷入局部最优点陷阱,对群体中的部... 提出了一种新的带有变异算子的自适应粒子群优化算法,该算法使用了一种新的自适应惯性权重,使得算法在迭代的早期快速进人局部搜索,并且根据群体的适应度方差和平均聚集距离来判断算法在迭代的后期是否陷入局部最优点陷阱,对群体中的部分粒子采用新构造的变异运算作用,从而摆脱局部搜索的束缚,以实现全局搜索的性能。通过对六个例子的测试,表明这种改进的PSO算法的全局搜索能力和搜索成功率有较大提高。 展开更多
关键词 粒子优化 惯性权重 整体适应度标准差 变异算子
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