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基于粒子群算法的零齿差内啮合机构优化
1
作者 王世杰 杨喆 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第1期61-66,共6页
【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计... 【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计方法中零齿差机构变位系数的设计缺陷,明确了目标函数和约束条件,定义了设计变量。采用粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重线性递减策略提升粒子的局部与全局寻优能力,引入收缩因子并通过改进的速度更新迭代公式缩短收敛时间。以重合度和齿厚系数为优化目标函数,同时结合零齿差内啮合机构的齿轮约束条件建立了优化模型。【结果】为验证算法的稳定性,以用户输入的初始参数(内外齿轮模数为6,齿数为12,分度圆压力角为20°,外齿轮齿宽为30 mm,内齿轮齿宽为28 mm,偏心量范围为2.5~5 mm)进行优化分析。结果表明,通过改进PSO算法得到了径向变位系数和切向变位系数的最优解,即改进PSO算法显著提升了变位系数的优化效果。对比原始数据和优化结果,改进PSO算法的重合度提升了最高达26.2%,特别是在不同偏心量下,优化后的重合度均显著提高。【结论】通过对比改进前后的PSO算法,改进后的算法兼具全局收敛性与精确搜索能力,所得变位系数更加合理有效;优化后的齿厚系数更加平稳,显著降低了轮齿折断风险。最终优化后的变位系数不仅满足各项约束条件,且便于后续加工,提高了计算效率,显现出良好的设计效果。 展开更多
关键词 零齿差内啮合 变位系数 重合度 粒子群算法 优化设计 惯性权重 收缩因子
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老旧小区移动充电车避障路径规划与跟踪控制
2
作者 覃频频 梁文彬 +1 位作者 李龙杰 叶磊 《现代制造工程》 北大核心 2025年第8期39-47,62,共10页
针对移动充电车在老旧小区狭窄道路主动避障与跟踪控制存在的问题,提出了一种基于道路模型的避障路径规划与低速跟踪控制策略。首先,构建了小区道路模型,在考虑路径质量与道路风险势场的前提下,采用五次项路径规划算法实现最优避障路径... 针对移动充电车在老旧小区狭窄道路主动避障与跟踪控制存在的问题,提出了一种基于道路模型的避障路径规划与低速跟踪控制策略。首先,构建了小区道路模型,在考虑路径质量与道路风险势场的前提下,采用五次项路径规划算法实现最优避障路径规划。其次,设计了一种基于遗传非线性递减权值粒子群优化算法(Genetic Nonlinear Decreasing Weight Particle Swarm Optimization algorithm,GA-NLDWPSO)的线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)横向和速度补偿PID纵向的控制器,实现对规划路径的跟踪。最后,搭建PreScan、CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台,验证所提出方法的有效性。仿真结果表明,所提出的方法能够确保移动充电车在安全避障的前提下,针对其低速特点,实现速度控制的快速响应,稳定后最大纵向速度误差为0.059 km/h,最大横向误差有效降低,显著提高了跟踪精度和稳定性。 展开更多
关键词 移动充电车 避障路径规划 遗传非线性递减权值粒子群算法 低速控制
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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:2
3
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 改进粒子群优化算法 自适应惯性权值 避碰决策
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基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别研究
4
作者 程凤敏 卢山群 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期189-195,共7页
针对光纤网络异常行为识别中面临的复杂性和实时性挑战,因此,提出基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别方法。该方法通过对计算光纤信号均方根频谱和光纤网络异常信号阈值进行比对,有效提取异常行为特征,并将提取的特征输入长短期... 针对光纤网络异常行为识别中面临的复杂性和实时性挑战,因此,提出基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别方法。该方法通过对计算光纤信号均方根频谱和光纤网络异常信号阈值进行比对,有效提取异常行为特征,并将提取的特征输入长短期记忆网络中,从而构建光纤网络异常行为检测模型。为进一步提升模型性能,在粒子群优化算法中引入自适应惯性权重思想,迭代优化长短期记忆网络的时间窗大小和隐藏层单元数,将优化的参数更新至检测模型中,从而实现较为精确的光纤网络异常行为智能化识别。实验结果表明,该方法在多个数据集上的异常行为识别准确率均超过99.3%,显著提高了光纤网络异常行为识别的效率和可靠性,为光纤网络的稳定运行提供了有力保障。 展开更多
关键词 人工智能 光纤网络 异常行为识别 长短期记忆网络 粒子群优化算法 自适应惯性权重
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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
5
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 粒子群算法 极限学习机 反射率 惯性权重 全局优化
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考虑机场、航空公司与空管需求的机场群离场航班时刻优化 被引量:1
6
作者 张兆宁 刘泽铧 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第9期3896-3903,共8页
随着中国航空流量的不断增加,机场群内航班延误时间长、延误架次多、机场时刻紧张等问题逐渐暴露,这些问题主要是航班时刻设置不合理所导致。为解决这些问题,需要对机场群内航班时刻进行优化。通过从机场、航空公司、空管3个角度综合考... 随着中国航空流量的不断增加,机场群内航班延误时间长、延误架次多、机场时刻紧张等问题逐渐暴露,这些问题主要是航班时刻设置不合理所导致。为解决这些问题,需要对机场群内航班时刻进行优化。通过从机场、航空公司、空管3个角度综合考虑,分别以延误时间、航空公司航班时刻调整总方差、管制员总调整量作为优化目标,建立了机场群航班时刻优化模型,并使用权重线性递减的粒子群优化算法实现对模型的求解。以京津冀机场群为例进行分析,使用MATLAB对模型进行寻优。结果表明优化后机场群内总延误时间由77580 min减少至46260 min,航空公司航班时刻调整总方差由447.076减少至63.141,管制员总调整量由467次减少至253次,3个目标均得到了优化。可见该模型权衡了机场、航空公司与空管之间的公平性,为机场群航班时刻的优化提供了理论参考。 展开更多
关键词 航空运输 机场群 航班时刻优化 权重线性递减 粒子群算法
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免疫粒子群算法的测试数据生成 被引量:2
7
作者 焦重阳 周清雷 张文宁 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1435-1442,共8页
为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法... 为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法中的免疫算子,提出抗体的浓度调节机制,使得粒子群的多样性更加丰富,提升算法的寻优能力;通过免疫选择操作,避免算法的早熟收敛;以分支函数叠加法构造适应度函数。实验结果表明,该算法避免了粒子群算法早熟收敛现象的发生,有效地提高了测试数据自动生成的效率。 展开更多
关键词 粒子群算法 测试数据生成 惯性权重 学习因子 免疫算子 种群多样性 免疫选择
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非线性递减权值PSO优化下的LQR轨迹跟踪研究 被引量:4
8
作者 董蓉 刘放 +2 位作者 聂少卿 刘亚飞 吴宝宁 《电子测量技术》 北大核心 2024年第4期44-50,共7页
针对二次线性调节器(LQR)权重矩阵选取困难导致的自动驾驶车辆控制精度低、系统适应度欠佳等问题,设计了一种非线性递减权值粒子群算法(NLDW-PSO)。基于二自由度车辆动力学模型,构建了横向跟踪误差模型,设计了前馈控制消除了LQR稳态误差... 针对二次线性调节器(LQR)权重矩阵选取困难导致的自动驾驶车辆控制精度低、系统适应度欠佳等问题,设计了一种非线性递减权值粒子群算法(NLDW-PSO)。基于二自由度车辆动力学模型,构建了横向跟踪误差模型,设计了前馈控制消除了LQR稳态误差;并设计以横向偏差、航向偏差和前轮转向角为评价函数,将系统输出误差状态量反馈至NLDW-PSO算法,所设计的非线性递减惯性权重因子通过提升粒子群体寻优性能,从而自适应调整LQR权重系数更新策略,形成闭环优化控制,最终求解得到系统目标函数极值。将所设计控制器的跟踪效果进行了对比,Carsim/Smulink联合仿真结果表明所提出NLDW-PSO优化LQR算法的跟踪控制效果最优,横向距离偏差最大值为0.076 m,横向距离偏差均值相较于固定权重系数LQR降低了69.74%,显著提高了车辆跟踪控制精度和自适应能力,且对速度变化具有较强鲁棒性。 展开更多
关键词 非线性递减权值 粒子群算法PSO 二次线性调节器LQR 轨迹跟踪控制
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基于多群体混合智能优化算法的卸载决策寻优方法 被引量:2
9
作者 方浩添 田乐 郭茂祖 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1573-1583,共11页
在移动边缘计算的网络架构中,为权衡降低计算应用卸载的能耗与时延,引入卸载决策控制器,并通过卸载决策寻优算法得到最优卸载决策。结合人工蜂群算法和人工鱼群算法提出新的人工蜂-鱼群(artificial bee colony-fish swarm,ABC-FS)算法,... 在移动边缘计算的网络架构中,为权衡降低计算应用卸载的能耗与时延,引入卸载决策控制器,并通过卸载决策寻优算法得到最优卸载决策。结合人工蜂群算法和人工鱼群算法提出新的人工蜂-鱼群(artificial bee colony-fish swarm,ABC-FS)算法,在此基础上引入高斯衰减函数将算法参数由静态变为动态,并将改进粒子群算法的惯性权重因子引入算法中,从而得到一种多群体混合智能优化算法;设计联合优化时延与能耗的目标函数,再依据泊松概率进行仿真实验。仿真实验结果表明,提出的卸载策略寻优算法,与多组对照组相比,收敛速度更快,且在多接入边缘计算的场景下能权衡降低系统中任务卸载的总时延与总能耗。 展开更多
关键词 移动边缘计算 计算卸载 人工鱼群算法 人工蜂群算法 自相似排队模型 高斯衰减函数 粒子群算法 惯性权重因子
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基于动态惯性权重的电子节气门改进PSO-BP优化控制 被引量:1
10
作者 孙建民 杨世虎 +1 位作者 赵磊 姚德臣 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第2期45-52,共8页
针对汽车电子节气门系统存在的动态迟滞非线性问题,提出一种模糊神经网络PID控制器的设计方法。该控制器将动态调整惯性权重的粒子群优化算法和BP算法结合来优化模糊神经网络参数,修正模糊神经网络在寻优过程中收敛缓慢、易陷入局部最... 针对汽车电子节气门系统存在的动态迟滞非线性问题,提出一种模糊神经网络PID控制器的设计方法。该控制器将动态调整惯性权重的粒子群优化算法和BP算法结合来优化模糊神经网络参数,修正模糊神经网络在寻优过程中收敛缓慢、易陷入局部最小值的不足。利用模糊神经网络的自学习能力,对PID控制器参数进行整定。仿真结果表明,经过优化后的模糊神经网络PID控制器相比于模糊PID控制器在响应时间、超调量和振荡次数等方面都有显着提升。在模拟气流扰动工况施加扰动信号后,该控制器表现出良好的抗干扰性能。在电子节气门响应试验中,节气门响应曲线存在轻微超调,但稳态误差较小,表明该控制方法下电子节气门具有良好的动态响应特性。 展开更多
关键词 动态惯性权重 电子节气门 迟滞非线性 改进粒子群优化算法 模糊神经网络
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基于自适应混沌粒子群优化算法的多目标无功优化 被引量:79
11
作者 李娟 杨琳 +2 位作者 刘金龙 杨德龙 张晨 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期26-31,共6页
针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题。该算法在初始化粒子即无功... 针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题。该算法在初始化粒子即无功优化控制变量值时,采用混沌思想,增加控制变量取值的多样性;通过粒子群无功优化算法计算各个粒子对应的适应值即无功优化目标函数值,并按照其大小择优选取控制变量值进行混沌优化以帮助无功优化控制变量跳出局部极值区域;并根据无功优化目标函数值自适应地调整其惯性权重系数以提高全局与局部搜索能力。通过算例分析表明,采用自适应混沌粒子群算法进行无功优化,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快。 展开更多
关键词 自适应 混沌粒子群优化算法 无功优化 惯性权重
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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:314
12
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 粒子群优化算法 惯性权值 递减策略
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自适应惯性权重的改进粒子群算法 被引量:87
13
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 自适应惯性权重 收敛性能 惯性分量 无效迭代 粒子群优化算法
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一种动态改变惯性权重的粒子群优化算法 被引量:80
14
作者 王启付 王战江 王书亭 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期945-948,共4页
针对粒子群优化算法的局限性,提出了一种动态改变惯性权重的粒子群算法,在优化迭代过程中,惯性权重值随粒子的位置和目标函数的性质而变化。函数测试表明,改进后的算法使收敛速度显著加快,而且不易陷入局部极值点。
关键词 粒子群 优化算法 动态惯性权重 收敛速度
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惯性权重正弦调整的粒子群算法 被引量:42
15
作者 姜长元 赵曙光 +1 位作者 沈士根 郭力争 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第8期40-42,共3页
通过对标准粒子群算法中惯性权重的分析,提出了一种惯性权重正弦调整的粒子群算法。运用差分方程对粒子速度变化过程和位置变化过程进行分析,得到了粒子群算法的收敛条件。通过对4个典型的函数的测试,实验结果表明该方法在收敛速度和全... 通过对标准粒子群算法中惯性权重的分析,提出了一种惯性权重正弦调整的粒子群算法。运用差分方程对粒子速度变化过程和位置变化过程进行分析,得到了粒子群算法的收敛条件。通过对4个典型的函数的测试,实验结果表明该方法在收敛速度和全局收敛性方面都比标准粒子群算法和随机惯性权重粒子群算法有明显改进。理论分析和仿真实验验证了新算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 粒子群算法 惯性权重 正弦调整 差分方程
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粒子群优化算法惯量权重控制方法的研究 被引量:29
16
作者 刘杨 田学锋 詹志辉 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期364-371,共8页
粒子群优化算法(PSO)是一类随机全局优化技术,算法简单、容易实现而功能强大,目前已成为国际进化计算界研究的热点.粒子群算法的性能受到参数惯量权重ω的影响,大量研究表明,较小的ω具有较好的局部搜索能力,可提高求解精度;较大的ω具... 粒子群优化算法(PSO)是一类随机全局优化技术,算法简单、容易实现而功能强大,目前已成为国际进化计算界研究的热点.粒子群算法的性能受到参数惯量权重ω的影响,大量研究表明,较小的ω具有较好的局部搜索能力,可提高求解精度;较大的ω具有较好的全局搜索能力,在一定程度上可以避免陷入局部最优.很多研究者提出了多种动态调整惯量权重的方法.本文系统地介绍和分析比较了目前动态调整惯量权重的4种典型方法,即线性递减惯量权重、随机惯量权重、凹函数递减惯量权重和凸函数递减惯量权重.为了调查这些控制方法对PSO性能的影响,本文在10个不同的单峰和多峰函数上系统地对这4种方法进行了测试和比较,完整的实验结果比较分析对选择合适的参数控制方法以求解单峰函数和多峰函数具有一定的指导作用. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 惯量权重 线性递减法 随机法 非线性递减法
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惯性权值对粒子群算法收敛性的影响及改进 被引量:15
17
作者 黄翀鹏 熊伟丽 徐保国 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第12期31-33,共3页
研究惯性权值对粒子群算法(PSO)收敛性的影响,在分析线性权值递减策略基础上,提出一种基于各粒子适应值的递减策略——FDIW。标准测试函数对比实验表明,该策略可以使粒子在搜索初期获得更好的多样性,从而使粒子具有更强的摆脱局部极值... 研究惯性权值对粒子群算法(PSO)收敛性的影响,在分析线性权值递减策略基础上,提出一种基于各粒子适应值的递减策略——FDIW。标准测试函数对比实验表明,该策略可以使粒子在搜索初期获得更好的多样性,从而使粒子具有更强的摆脱局部极值的能力,在搜索末期可以加快粒子收敛速度以提高PSO算法的性能。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 惯性权值 递减策略 适应值
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粒子群优化算法中惯性权重的研究进展 被引量:28
18
作者 田雨波 朱人杰 薛权祥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第23期39-41,共3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的一类新兴的随机优化算法。惯性权重是粒子群算法中非常重要的参数,可以用来控制算法的开发和探索能力。简单介绍了标准粒子群优化算法的基本原理,全面综... 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的一类新兴的随机优化算法。惯性权重是粒子群算法中非常重要的参数,可以用来控制算法的开发和探索能力。简单介绍了标准粒子群优化算法的基本原理,全面综述了现有文献中对惯性权重的研究进展情况。 展开更多
关键词 粒子群优化 惯性权重 优化算法
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基于雁群启示的粒子群优化算法 被引量:23
19
作者 刘金洋 郭茂祖 邓超 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第11期166-168,191,共4页
粒子群优化(PSO)算法是一类新兴的随机优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随个体极值和全局极值来完成优化。本文借鉴生物界中雁群的飞行特征,给出了一种改进的PSO算法。该算法一方面将粒子排序,每个粒子跟随... 粒子群优化(PSO)算法是一类新兴的随机优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随个体极值和全局极值来完成优化。本文借鉴生物界中雁群的飞行特征,给出了一种改进的PSO算法。该算法一方面将粒子排序,每个粒子跟随其前面那个较优粒子飞行,保持了多样性;另一方面使每个粒子利用更多其他粒子的有用信息,加强粒子之间的合作与竞争。用3个基准函数对新算法进行实验,结果表明,新算法不仅具有更好的收敛精度和更快的收敛速度,而且能更有效地进行全局搜索。 展开更多
关键词 群体智能 粒子群优化 惯性权重线性下降 雁群飞行
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基于粒子群算法的多传感器数据融合 被引量:5
20
作者 张宇林 蒋鼎国 +2 位作者 黄翀鹏 朱小六 徐保国 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1703-1706,共4页
粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法,它简便易行、收敛速度快,但存在收敛精度不高、易陷入局部极值点的缺点。本文对原有算法中的固定惯性权重进行改进,着重分析了惯性权值因子在粒子群优化(PSO)算法中的作用,在现有的... 粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法,它简便易行、收敛速度快,但存在收敛精度不高、易陷入局部极值点的缺点。本文对原有算法中的固定惯性权重进行改进,着重分析了惯性权值因子在粒子群优化(PSO)算法中的作用,在现有的线性递减权值方法上,提出一种非线性权值递减策略,并将其尝试性地运用到多传感器融合的领域,运用该算法对数据融合中的加权因子进行估计。实验结果表明,改进的PSO算法能近似最优地确定数据融合中各权值因子,使融合在信息源的可靠性、信息的冗余度/互补性以及进行融合的分级结构不确定的情况下,以近似最优的方式对传感器数据进行融合,有效地从各融合数据中提取有用信息,成功排除噪声干扰,取得了良好的融合结果。 展开更多
关键词 多传感器 数据融合 粒子群优化算法 惯性权值 权值递减策略
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