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一种求解置换流水车间调度问题的多策略粒子群优化 预览
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作者 汤可宗 詹棠森 +1 位作者 李佐勇 舒云 《南京理工大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期48-53,62共7页
为了提高粒子群优化方法解决组合优化问题的效率,该文基于多种组合优化策略,提出一种求解置换流水车间调度问题的多策略粒子群优化方法。该方法基于万有引力值划分的子区间,按信息熵方式度量粒子群体的多样性。同时在蚂蚁路径选择的基础... 为了提高粒子群优化方法解决组合优化问题的效率,该文基于多种组合优化策略,提出一种求解置换流水车间调度问题的多策略粒子群优化方法。该方法基于万有引力值划分的子区间,按信息熵方式度量粒子群体的多样性。同时在蚂蚁路径选择的基础上,综合考虑粒子间距离和惯性质量择优选出全局最优粒子。此外,一种新颖的集合变异方式被用于引导粒子群体跳出局部最优解区域,增强粒子群体的全局搜索能力。测试问题的仿真结果表明,所提出方法能加快最优解的收敛速度和搜索性能,可有效应用于置换流水车间调度问题的求解。 展开更多
关键词 粒子优化 置换流水车间调度问题 多策略粒子优化方法 多样性
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基于PHD的粒子滤波检测前跟踪改进算法 预览
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作者 裴家正 黄勇 +3 位作者 董云龙 何友 陈小龙 陈唯实 《雷达科学与技术》 北大核心 2019年第3期263-270,279共9页
针对在低信噪比目标检测问题中,基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法(PHD-TBD)存在目标位置估计误差较大的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法的基于PHD的粒子滤波检测前跟踪方法(PSO-PHD-TBD)。该算法在滤波预测和更新步骤之间加入基于NSGA... 针对在低信噪比目标检测问题中,基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法(PHD-TBD)存在目标位置估计误差较大的缺陷,提出一种结合粒子群优化算法的基于PHD的粒子滤波检测前跟踪方法(PSO-PHD-TBD)。该算法在滤波预测和更新步骤之间加入基于NSGA-Ⅱ的多目标粒子群优化算法,结合量测信息将预测完成的粒子集的分布进行优化,将所有粒子转移到后验概率密度较大的区域,进而改善了多目标位置估计的性能;然后使用基于密度聚类的DBSCAN算法对粒子聚类,提取目标状态。仿真实验表明,在不同信噪比条件下,PSO-PHD-TBD在多目标数目估计情况与PHD-TBD算法一致,而位置估计精度明显优于PHD-TBD算法。 展开更多
关键词 概率假设密度 粒子滤波 粒子优化 基于密度聚类 检测前跟踪
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改进的SMC-CBMeMBer前向后向平滑检测前跟踪算法 预览
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作者 裴家正 黄勇 +1 位作者 董云龙 陈小龙 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期102-113,共12页
针对在雷达观测下机动弱小目标的检测前跟踪(TBD)问题中,基于序贯蒙特卡洛的势均衡多伯努利检测前跟踪(SMC-CBMeMBer-TBD)算法存在目标的数目估计不准确及状态估计精度随时间下降的问题,提出了一种基于SMC-CBMeMBer前向后向平滑检测前... 针对在雷达观测下机动弱小目标的检测前跟踪(TBD)问题中,基于序贯蒙特卡洛的势均衡多伯努利检测前跟踪(SMC-CBMeMBer-TBD)算法存在目标的数目估计不准确及状态估计精度随时间下降的问题,提出了一种基于SMC-CBMeMBer前向后向平滑检测前跟踪的改进算法。该算法在预测和更新过程之间加入多目标粒子群优化算法(MOPSO),基于观测值设置适应度目标函数,使粒子集群向后验概率密度较为集中的位置分布,缓解了粒子贫乏的问题;在更新步骤之后加入平滑递归方法,利用观测值平滑滤波值,算法运算时间虽有一定延长,但获得了数目和状态估计精度的提升。仿真实验表明,与CBMeMBer-TBD方法相比,所提算法在对机动目标数目估计和目标状态估计的准确度等性能上都有所改进。 展开更多
关键词 粒子优化 粒子滤波 势均衡多伯努利滤波 平滑 检测前跟踪
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一种带变异算子的粒子群优化粒子滤波降噪算法 预览
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作者 方璐 范东亮 +1 位作者 张光宇 陈汉新 《武汉工程大学学报》 CAS 2019年第4期392-398,共7页
提出一种面向机械故障诊断非线性振动信号特征提取及实时滤波降噪的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法,是基于带变异算子的粒子群优化粒子滤波算法。应用变异控制函数和操作算子,通过改善粒子滤波(PF)算法粒子贫乏、利用率不高等问题... 提出一种面向机械故障诊断非线性振动信号特征提取及实时滤波降噪的新型粒子群优化粒子滤波(NPSO-PF)算法,是基于带变异算子的粒子群优化粒子滤波算法。应用变异控制函数和操作算子,通过改善粒子滤波(PF)算法粒子贫乏、利用率不高等问题,加速粒子集收敛,减少整个算法运行的时间。仿真结果通过与PF算法和PSO-PF算法相比,论证了提出的NPSO-PF算法具有更低的均方根误差、更短的运行时间、更高的信噪比和更稳定的滤波性能。 展开更多
关键词 变异算子 粒子优化 粒子滤波 降噪
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改进鸡群算法在光伏系统MPPT中的应用
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作者 吴忠强 于丹琦 康晓华 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1589-1598,共10页
鸡群算法本身存在高维度运算,易出现偏差,对其改进并应用到光伏系统的最大功率点跟踪(MPPT)控制中。引入混沌序列方法进行初始值的分配,可增强种群的均匀性和遍历性;引入自适应惯性权重改善母鸡个体部分寻优策略,可加快算法的全局搜索... 鸡群算法本身存在高维度运算,易出现偏差,对其改进并应用到光伏系统的最大功率点跟踪(MPPT)控制中。引入混沌序列方法进行初始值的分配,可增强种群的均匀性和遍历性;引入自适应惯性权重改善母鸡个体部分寻优策略,可加快算法的全局搜索速度并改善局部搜索能力;将小鸡个体的跟随系数改进为随机量,可增加较差个体的随机性,避免算法因早熟收敛而陷入局部极值;上述改进既可增强算法的搜索速度和寻优精度,也利于避免早熟现象的发生,进一步增强算法的寻优效率。与其他应用算法比较及在光伏系统最大功率点跟踪中的应用,验证其有效性。 展开更多
关键词 太阳电池 混沌系统 粒子优化 惯性效果 算法
基于粒子群算法和投影追踪分析的干气密封动态特性优化 预览
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作者 刘蕴 刘全兴 +1 位作者 殷鸣 殷国富 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期248-255,共8页
干气密封是轴类密封中重要的密封方式之一,尤其适用于对于密封可靠性要求较高的装置中。由于密封气膜与密封环的位置设计关系,浮动环的振动关系着密封气膜刚度值的变化,因此浮动环系统的动态特性影响着干气密封的可靠性。作者提出了一... 干气密封是轴类密封中重要的密封方式之一,尤其适用于对于密封可靠性要求较高的装置中。由于密封气膜与密封环的位置设计关系,浮动环的振动关系着密封气膜刚度值的变化,因此浮动环系统的动态特性影响着干气密封的可靠性。作者提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization)与投影追踪分析(projectionpursuit)相结合的动态特性优化方法;依据工况条件,建立浮动环系统预应力模态分析模型,对实验测试结果进行频谱分析验证模态分析的准确性;实验结果与分析结果证明,为提高干气密封可靠性,需对浮动环系统进行动态特性优化,选取浮动环系统中的轴向设计参数为优化参数,将响应面方法(response surface methodology)与Box-Behnken试验设计相结合分别获得优化目标和约束条件关于优化参数的完整2次多项式响应面模型,实现隐性关系显性化,采用粒子群优化算法以浮动环系统固有频率为优化目标函数,系统静变形为约束进行快速优化,在系统静变形量小于要求值的条件下,使得系统固有频率值增大到142 Hz,与原始固有频率值相比提高了20%,并获得了优化参数与固有频率的正反比关系,最后,通过投影追踪分析得到优化参数对系统固有频率的影响程度;基于粒子群优化算法与投影追踪分析相结合的优化方法将浮动环系统固有频率提高到高于所给工况最高转速8 000 r/min(133 Hz)并理论性获得结构参数对于系统动态特性的影响程度。 展开更多
关键词 密封可靠性 粒子优化 投影追踪分析 动态特性优化 参数设计
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一种改进的灰狼优化算法 预览
7
作者 龙文 蔡绍洪 +1 位作者 焦建军 伍铁斌 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期169-175,共7页
灰狼优化算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的位置更新方程存在开发能力强而探索能力弱的缺点.受差分进化和粒子群优化算法的启发,构建一个修改的个体位置更新方程以增强算法的探索能力;受粒子群优化算法的启发,提出一... 灰狼优化算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的位置更新方程存在开发能力强而探索能力弱的缺点.受差分进化和粒子群优化算法的启发,构建一个修改的个体位置更新方程以增强算法的探索能力;受粒子群优化算法的启发,提出一种控制参数a随机动态调整策略.此外,为了提高算法的全局收敛速度,用混沌初始化方法产生初始种群.采用18个高维测试函数进行仿真实验,结果表明:对于绝大多数情形,在相同最大适应度函数评价次数下,本文算法的性能明显优于标准灰狼优化算法. 展开更多
关键词 灰狼优化算法 差分进化 粒子优化 控制参数 混沌初始化
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一种基于Pareto关联度支配的多目标粒子群优化算法 预览
8
作者 汤可宗 李佐勇 +2 位作者 詹棠森 李芳 姜云昊 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期439-446,480共9页
为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于Pareto关联度支配的多目标粒子群优化算法(MOPSO-PCD)。该算法在严格遵守传统Pareto支配规则基础上,将灰色关联分析方法融入非劣支配解的进化过程,设计了一种新颖的Pareto关联度支配... 为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于Pareto关联度支配的多目标粒子群优化算法(MOPSO-PCD)。该算法在严格遵守传统Pareto支配规则基础上,将灰色关联分析方法融入非劣支配解的进化过程,设计了一种新颖的Pareto关联度支配规则。该支配规则作用于全局最优粒子的选择过程,具有关联度最大的全局最优粒子将引领粒子群体向着真实Pareto前沿不断逼近。同时,将该支配规则应用于外部档案中非劣支配解的维护过程,可减少或避免最终解集多样性的损失,从而维护好外部档案中非劣解的分布过程。仿真实验表明,与被比较算法在ZDT和DTLZ等系列测试函数相比,MOPSO-PCD能够获得更好的Pareto最优前沿分布特性和较快的收敛效率。 展开更多
关键词 多目标优化 粒子优化 PARETO支配 关联度 多样性
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改进的粒子群优化算法优化分数阶PID控制器参数 预览
9
作者 金滔 董秀成 +2 位作者 李亦宁 任磊 范佩佩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期796-801,共6页
为了提高分数阶比例积分微分(FOPID)控制器的控制效果,针对FOPID控制器参数整定的范围广、复杂性高等特点,提出改进的粒子群优化(PSO)算法优化FOPID控制器参数的方法。该算法对PSO中惯权重系数的上下限设定范围并随迭代次数以伽玛函数... 为了提高分数阶比例积分微分(FOPID)控制器的控制效果,针对FOPID控制器参数整定的范围广、复杂性高等特点,提出改进的粒子群优化(PSO)算法优化FOPID控制器参数的方法。该算法对PSO中惯权重系数的上下限设定范围并随迭代次数以伽玛函数方式非线性下降,同时粒子的惯性权重系数和学习因子根据粒子的适应度值大小动态调整,使粒子保持合理运动惯性和学习能力,提高粒子的自适应能力。仿真实验表明,改进的PSO算法优化FOPID控制器的参数较标准PSO算法具有收敛速度快和收敛精度高等优点,使FOPID控制器得到较优的综合性能。 展开更多
关键词 分数阶比例积分微分控制器 粒子优化 惯性权重系数 参数优化 自适应
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基于IWO-PSO的阵列幅相误差校正方法 预览
10
作者 彭文灿 郭陈江 +1 位作者 高宇腾 赵霞 《计算机仿真》 北大核心 2019年第4期205-208,共4页
针对阵列信号空间谱中出现的阵列幅相误差导致MUSIC算法高分辨测向性能下降甚至失效的问题,提出一种基于入侵杂草算法和粒子群算法的阵列幅相误差校正方法。方法从子空间基本原理出发,结合粒子群算法的搜索深度和入侵杂草算法的搜索广度... 针对阵列信号空间谱中出现的阵列幅相误差导致MUSIC算法高分辨测向性能下降甚至失效的问题,提出一种基于入侵杂草算法和粒子群算法的阵列幅相误差校正方法。方法从子空间基本原理出发,结合粒子群算法的搜索深度和入侵杂草算法的搜索广度,利用一个辅助信源对均匀线阵的幅相误差进行估计。在估测阵列幅相误差的基础上对原导向矢量进行了修正,得到了更为准确的来波方向估计。计算机仿真结果验证了上述方法的有效性,可行性以及对相位误差的鲁棒性。 展开更多
关键词 幅相误差 入侵杂草优化 粒子优化 波达方向
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基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法 预览
11
作者 孙冲 李文辉 《吉林大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2019年第2期345-351,共7页
提出一种基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法,根据粒子的搜索能力和规模与子搜索空间的体积呈多维标准正态分布变换,精细分割搜索空间,向划分出的子搜索空间分布粒子实现优化,分割在迭代时持续进行,直至获得最优解集.实验结... 提出一种基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法,根据粒子的搜索能力和规模与子搜索空间的体积呈多维标准正态分布变换,精细分割搜索空间,向划分出的子搜索空间分布粒子实现优化,分割在迭代时持续进行,直至获得最优解集.实验结果表明:该方法解决了多目标粒子群优化算法易陷入局部极值的问题;在反向世代距离性能指标上,该算法与一些典型的多目标粒子群优化算法相比,其种群多样性和解的收敛性优势显著. 展开更多
关键词 粒子优化 多目标优化问题 多维标准正态分布 自适应分割
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PSO-IGWO优化混合KELM的变压器故障诊断方法 预览
12
作者 王享 黄新波 朱永灿 《西安工程大学学报》 CAS 2019年第2期154-160,共7页
对变压器进行智能化故障诊断是促进智能电网发展的主要环节,但传统的单一智能诊断算法不能对变压器的大量不完备信息进行有效处理,导致故障诊断精度不高。为此,给出一种基于粒子群混合改进灰狼算法(PSO-IGWO)优化混合核极限学习机(KELM,... 对变压器进行智能化故障诊断是促进智能电网发展的主要环节,但传统的单一智能诊断算法不能对变压器的大量不完备信息进行有效处理,导致故障诊断精度不高。为此,给出一种基于粒子群混合改进灰狼算法(PSO-IGWO)优化混合核极限学习机(KELM,kernal extreme learning machine)的变压器故障诊断方法。通过混合KELM建立故障诊断模型,采用粒子群算法对混合KELM的结构参数进行寻优,利用改进灰狼算法在局部和全局之间良好的平衡能力改善粒子群算法的缺陷,结合油中溶解气体分析(DGA,dissolved gas analysis)样本数据进行仿真实验。结果表明,相对于BPNN,ELM算法,诊断准确率分别提高了16.24%,5.71%,能够为变压器的安全稳定运行提供决策支持。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 粒子优化 灰狼优化 混合核极限学习机 智能电网
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基于精英混沌搜索策略的交替正余弦算法
13
作者 郭文艳 王远 +1 位作者 戴芳 刘婷 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1654-1662,共9页
正余弦算法是一种新的基于种群的随机寻优方法,利用正余弦函数使解震荡性地趋于全局最优解,其线性调整策略及较弱的局部搜索能力严重地影响了算法的性能.为了提高正弦余弦算法的计算精度,提出基于精英混沌搜索策略的交替正余弦算法.新... 正余弦算法是一种新的基于种群的随机寻优方法,利用正余弦函数使解震荡性地趋于全局最优解,其线性调整策略及较弱的局部搜索能力严重地影响了算法的性能.为了提高正弦余弦算法的计算精度,提出基于精英混沌搜索策略的交替正余弦算法.新算法采用基于对数曲线的非线性调整策略修改控制参数,利用精英个体的混沌搜索策略增强算法的开发能力,并将基于该策略的正余弦算法与反向学习算法交替执行增强算法的探索能力,降低算法的时间复杂度,提高算法的收敛速度.对23个基准测试函数进行仿真实验,与改进的正余弦算法以及最新的基于启发式的算法进行比较,深入的参数实验分析以及比较结果验证了所提出算法的有效性,统计分析证实了所提出算法的优越性. 展开更多
关键词 正余弦算法 混沌搜索 非线性策略 反向学习 粒子优化 灰狼优化
基于改进PSO-BP网络的配电网故障选线与测距 预览
14
作者 李升健 黄灿英 陈艳 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第1期6-11,共6页
针对人工智能算法在解决配电网故障选线和测距问题时容易陷入局部最优解并难以满足精确性和鲁棒性要求的问题,提出了一种基于改进粒子群优化神经网络的配电网故障选线与测距算法.该算法结合混沌优化算法和粒子群优化算法得到收敛能力更... 针对人工智能算法在解决配电网故障选线和测距问题时容易陷入局部最优解并难以满足精确性和鲁棒性要求的问题,提出了一种基于改进粒子群优化神经网络的配电网故障选线与测距算法.该算法结合混沌优化算法和粒子群优化算法得到收敛能力更强的粒子群优化算法,通过提取配电网的零序电压与电流的暂态及稳态特征来构成特征向量,并分别使用训练集训练改进粒子群优化神经网络算法,从而能更精确地预测配电网的故障线路及其距离.仿真测试结果表明,所提出的算法能获得更精确的选线和测距结果,具有一定的实用性. 展开更多
关键词 粒子优化 神经网络 混沌优化 配电网 故障选线 故障测距 暂态 稳态 最优解
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基于脉冲初值的小推力转移轨道优化研究 预览
15
作者 王旭生 施伟璜 +1 位作者 王伟 彭玉明 《上海航天》 CSCD 2019年第1期53-58,共6页
针对小推力转移轨道优化过程往往忽略初值多样性的现状,研究了基于不同脉冲初值的小推力转移轨道优化问题。基于直接法的离散思想建立了小推力转移轨道优化模型,提出了基于粒子群和序列二次规划的组合优化算法,以地球1∶1共振近地小行星... 针对小推力转移轨道优化过程往往忽略初值多样性的现状,研究了基于不同脉冲初值的小推力转移轨道优化问题。基于直接法的离散思想建立了小推力转移轨道优化模型,提出了基于粒子群和序列二次规划的组合优化算法,以地球1∶1共振近地小行星2016HO3交会任务为例,将3种典型的脉冲轨道作为初值设计了燃料最优小推力转移轨道。仿真结果表明:3种初值轨道优化得到了2个小推力转移发射窗口,两者燃料消耗差距不超过6%。不同的初值对小推力轨道的整体性能指标影响较小,但开关机时刻和推力方向的变化会产生较大差异,从而得到不同的最优控制曲线。 展开更多
关键词 小行星探测 小推力轨道优化 燃料最优 脉冲初值 粒子优化 序列二次规划算法
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基于分解的预测型动态多目标粒子群优化算法
16
作者 耿焕同 周山胜 +1 位作者 陈哲 韩伟民 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1307-1318,共12页
针对动态多目标问题求解,提出一种基于分解的预测型动态多目标粒子群优化算法.首先借助分解思想,将目标问题划分为多个不同的子问题,当问题动态变化时,选择对应于不同子问题的优化个体检测环境变化程度,以提高算法对不同动态问题的适应... 针对动态多目标问题求解,提出一种基于分解的预测型动态多目标粒子群优化算法.首先借助分解思想,将目标问题划分为多个不同的子问题,当问题动态变化时,选择对应于不同子问题的优化个体检测环境变化程度,以提高算法对不同动态问题的适应与响应能力;然后,设计一种群体预测策略,通过将目标空间中相同收敛方向上不同时刻的个体位置转换为时间序列,引入时间序列预测方法预测下一刻位置,从而提高预测种群的多样性和有效性,进而有效减少算法在问题变化后的收敛时间;最后,为避免问题发生变化后个体与子问题不匹配,设计一种再匹配策略,以提高预测策略的准确性.实验结果表明,在6个标准动态多目标测试问题上,与2个动态多目标优化算法进行比较,所提出算法在收敛性、分布性与稳定性上均具有显著优势. 展开更多
关键词 动态多目标优化 预测 粒子优化 分解
基于粒子群算法的输电能力经济性优化 预览
17
作者 王晨 周毅 《广东电力》 2019年第3期126-131,共6页
有效评估电力系统输电能力在如今互联的电力系统运行和规划中越来越重要,基于此提出了一种计及经济性并同时考虑电力市场调度的输电能力评估方法,将其定义为输电能力的经济性评估。首先构建一个对输电能力进行经济性评估的多目标优化数... 有效评估电力系统输电能力在如今互联的电力系统运行和规划中越来越重要,基于此提出了一种计及经济性并同时考虑电力市场调度的输电能力评估方法,将其定义为输电能力的经济性评估。首先构建一个对输电能力进行经济性评估的多目标优化数学模型,并利用粒子群算法求解该模型。然后在经典的3机9节点系统上进行仿真验证,证明了所提出的方法通过粒子群算法使得互连系统的源、荷区域之间的传输功率最大化,负载水平本身即为优化模型的边界条件,且能够满足系统安全稳定性的约束,该方法适用于不同拓扑、不同负载水平的网络。优化结果有助于电力市场的系统运营商和规划人员正确评估互连区域市场与电价对最大输电能力的影响。 展开更多
关键词 最大输电能力 输电能力经济性评估 电力市场 多目标优化问题 粒子优化
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基于定期竞争学习的多目标粒子群优化算法 预览
18
作者 刘明 董明刚 敬超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期330-335,共6页
为提高种群的多样性和算法的收敛性,提出一种基于定期竞争学习机制的多目标粒子群算法。该算法将多目标粒子群算法和竞争学习机制相结合,即每隔一定迭代代数便使用一次竞争学习机制,很好地保持了种群的多样性;同时,该算法不需要全局最... 为提高种群的多样性和算法的收敛性,提出一种基于定期竞争学习机制的多目标粒子群算法。该算法将多目标粒子群算法和竞争学习机制相结合,即每隔一定迭代代数便使用一次竞争学习机制,很好地保持了种群的多样性;同时,该算法不需要全局最优粒子的外部存档,而是从当前代种群中选取一部分优秀的粒子,再从这些优秀的粒子中随机选取一个作为全局最优粒子,能够有效提升算法的收敛性。将提出的算法与基于分解的多目标粒子群算法(MPSOD)、基于竞争机制且快速收敛的多目标粒子群(CMOPSO)算法、参考向量引导的多目标进化算法(RVEA)等8个算法在21个标准测试函数上进行了比较,结果表明,所提算法的帕累托(Pareto)前沿更加均匀,在世代距离(IGD)上会更加小。 展开更多
关键词 多目标优化 粒子优化 定期竞争 竞争学习机制 全局最优选取策略
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动态学习混沌映射的粒子群算法 预览
19
作者 董丽凤 陈阳 巫光福 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1319-1322,共4页
传统粒子群优化算法(PSO)对社会认知部分与自我认知部分都采用恒定学习常数,一定程度上限制了种群全局协调能力。在算法收敛后期种群多样性丧失而导致全部个体收敛于搜索空间中的某一点,这易诱发早熟现象。针对这种缺陷提出一种动态学... 传统粒子群优化算法(PSO)对社会认知部分与自我认知部分都采用恒定学习常数,一定程度上限制了种群全局协调能力。在算法收敛后期种群多样性丧失而导致全部个体收敛于搜索空间中的某一点,这易诱发早熟现象。针对这种缺陷提出一种动态学习混沌映射的粒子群优化算法(VLCMPSO)。在算法初期迭代中应多考虑自身记录的最佳点,在算法后期应快速向种群最佳点收敛,因而设计一种进行协调的动态学习因子。为克服早熟现象,判断种群多样性方差低于设定阈值时,以混沌映射的方式将该代最优个体位置更新且以新的方式进行优化操作。经实验证明新算法在收敛速度与精度上都具有更好的性能。 展开更多
关键词 粒子优化 动态学习因子 混沌映射 全局优化
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基于粒子群的后件多项式RBF神经网络算法 预览
20
作者 王燕燕 王宏伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期72-76,144共6页
RBF(径向基函数)神经网络能在各个领域得到了很好的应用,关键在于网络模型参数权值、网络中心值、基宽向量和隐含层节点数的选取。传统的RBF神经网络存在精度不高,容易陷入局部最优,收敛速度慢等缺点。针对这些问题,提出了利用粒子群算... RBF(径向基函数)神经网络能在各个领域得到了很好的应用,关键在于网络模型参数权值、网络中心值、基宽向量和隐含层节点数的选取。传统的RBF神经网络存在精度不高,容易陷入局部最优,收敛速度慢等缺点。针对这些问题,提出了利用粒子群算法优化后件多项式RBF神经网络方法,即优化含有后件多项式RBF神经网络的权值、网络中心值和基宽向量值,并选取最优的隐含层节点数,进而提出了PSOIRBF(基于粒子群的后件多项式RBF)神经网络。通过对非线性模型和实例等非线性被控对象的仿真研究及对模型的分析,表明了所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 后件多项式RBF神经网络 粒子优化 有效性
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