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对标准PSO算法进行分析的基础上,针对PSO算法中的早熟收敛问题,提出了一种基于混沌序列的PSO算法(CPSO)。CPSO算法能够保证粒子种群的多样性,使粒子能够有效进行全局搜索;并以典型的基准优化问题进行了仿真实验,验证了CPSO的有效性。 相似文献
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针对基本粒子群优化算法(简称PSO)存在的早熟收敛问题,提出了一种既保持粒子活性又保证粒子快速收敛于全局极值点的改进粒子群优化(XARPSO)算法。在算法运行过程中,如果种群多样性逐步减小,直至超出下限时,种群不再向整体最优位置靠近,而是纷纷远离该最优位置,从而执行了"扩散"操作,而当种群多样性逐步增大,直至超出上限时,种群又开始向整体最优位置靠拢,即执行了"吸引"操作,从而保持了粒子的多样性。同时,该方法引入收缩因子的概念,即通过正确选择惯性权重系数与加速常数即学习因子这些控制参数的值的方法,确保算法收敛。 相似文献
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研究了考试系统中一个关键的技术——组卷算法,提出了应用粒子群优化算法组卷。PSO算法源于蜜蜂群觅食,是一种智能寻优算法,它首先初始化一群随机粒子(随机解),然后通过迭代找到最优解。PSO算法组卷是一个离散性求解问题,这是对PSO算法应用上的一个扩展。 相似文献
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差分进化算法(Differential Evolution Algorithms,DE)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种基于种群的全局优化的通用的启发式算法,已经用来求解很多的问题。本文提出一种基于DE和PSO的双进化方式的种群进化策略。对于种群中的每个粒子可以随机选择按照差分进化或者按照粒子群进化。为了提高进化的收敛速度,对于每一代粒子选择一个最优的粒子提供给按照PSO算法进化的粒子使用。通过4个标准函数测试该算法并与PSO和DE算法进行比较,实验证明该算法是一种求解精度高,速度快,鲁棒性好的算法。 相似文献
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针对粒子群优化算法的早熟收敛和进化后期收敛速度慢等问题,提出了权均值粒子群优化算法。通过在“认知”部分和“社会”部分加入随机权值更新粒子的飞行速度,使粒子能够很快地收敛到全局最优点。典型函数的仿真结果表明,该算法不仅具有较好的全局收敛性能和较快的收敛速度,而且有效地避免了早熟收敛问题。 相似文献
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研究人工鱼群算法优化问题,为了改进AFSA在非全局极值点出现较严重聚集情况时,收敛速度降低,甚至陷入局部极值,搜索性能劣化的问题,采用细胞膜优化算法物质的转运方式,对人工鱼群算法的寻优行为进行改进,从而一定程度上避免算法陷入局部最优,提出了一种基于细胞膜优化的人工鱼群算法.通过4个典型函数仿真和应用实例仿真结果表明,该算法是可行有效的,求解精度更高,算法更稳定. 相似文献
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针对标准的BP神经网络对于声音信号识别率不高的问题,提出了一种用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的算法,建立了声音信号识别模型。PSO优化BP神经网络主要是用PSO来优化BP神经网络的初始权值和闽值,然后通过训练BP神经网络得到识别模型的最优解,优化后的神经网络具有误判率小、反应速度快等特点。在实验中把标准的BP神经网络和PSO优化后的BP神经网络用于八种异常声音的MFCC特征量和差分MFCC特征量识别,结果表明:在声音信号的识别系统中采用PSO优化BP神经网络的算法提高了系统的识别性能,达到了系统设计的目的。 相似文献
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粒子群算法是一种进化计算技术,但容易陷入局部极小点.提出了一种利用Alopex算法改进的粒子群优化算法,改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题. 相似文献
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群智能算法良好的自适应性与移动传感节点部署所需的组织性具有相似性。作为群智能算法的一种,粒子群优化算法具有结构简单、实现容易、易于收敛等特点。无线传感网络研究的关键问题之一是如何动态部署移动节点,达到提高无线传感网络覆盖率和降低节点移动能耗。本文介绍了粒子群优化算法与无线传感节点部署的相关知识,并对粒子群优化算法应用于无线传感节点部署问题进行了探讨。 相似文献
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阐述了运用粒子群优化人工神经网络建立煤层顶板导水裂隙带高度预测模型的思路与方法。利用粒子群优化神经网络模型的权值和阈值,克服了神经网络容易收敛到局部最小值,以及收敛速度慢的缺点。煤层导水裂隙带高度预测实例表明,该方法不仅能更快地收敛于最优解,且预测精度有明显的提高。 相似文献
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粒子群优化(PSO)算法是一种模拟自然生物群体(swarm)行为的优化技术。PSO算法源于对鸟群觅食行为的研究,该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。PSO算法不仅仅是种算法,更是一种学习和思维的创新,体现出学科之间交互所发生的一些突破。它不但是计算机理论上极大的理论创新,而且在哲学上也具有丰富的内涵。对此进行了论述。 相似文献
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顺流向位移是坝体形变监测中的重要指标。针对神经网络、支持向量机模型存在的局限性,提出基于粒子群优化与最小二乘支持向量回归的模型对顺流向位移进行预测。结合实地坝体数据,通过与神经网络、传统支持向量机等模型进行对比实验和分析,结果表明,该方法具有误差低、计算效率高等特点。 相似文献
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指纹识别技术是当今应用最广泛的生物识别技术之一。在指纹识别过程中,图像处理、特征提取、匹配等过程数据量庞大,计算比较烦琐。BP神经网络具有良好的自学习能力、强大的分类能力和容错能力,将其应用到指纹识别中是可行的。为改进BP神经网络计算速度较慢,梯度下降法不能处理一些不可微传递函数的问题,采用粒子群算法对BP算法进行优化,提高了指纹识别的速度和准确度。 相似文献