针对粒子群算法易于过早收敛的不足,通过引入粒子间新的相似度的概念来度量粒子群的多样性程度,并用自适应变化阈值手段来控制调整粒子群算法的收敛速度,使其缓缓趋向于全局最优,在粒子群算法迭代过程中以相似度为
提出了一种有效的k近邻分类文本分类算法,即SPSOKNN算法,该算法利用粒子群优化方法的随机搜索能力在训练集中随机搜索.在搜索k近邻的过程中,粒子群跳跃式移动,掠过大量不可能成为k近邻的文档向量,并且
针对约束优化问题的求解,提出一种改进的粒子群算法(CMPSO)。在CMPSO算法中,为了增加种群多样性,提升种群跳出局部最优解的能力,引入种群多样性阈值,当种群多样性低于给定阈值时,对全局最优粒子位置
论文研究-求解TSP 问题的离散粒子群优化算法.pdf,
针对目前多峰函数优化问题较难找到全部局部最优解的情况,提出了一种粒子群Memetic算法。算法结合了粒子群优化的全局搜索能力和爬山法的局部搜索能力,增强了算法搜索最优解的能力。实验结果表明,该算法求解
基于粒子群的多目标优化演化算法,陈建国,宋中山,针对当前大部分多目标优化演化算法在处理多目标问题时算法设计复杂,耗时巨大,取得的近似Pareto前沿点不够多,分布不均匀,覆盖不
为了解决标准粒子群优化算法容易陷入局部极小值的问题,模拟统计物理和热力学中的扩散现象,设计了一种扩散机制,根据扩散定律和扩散系数公式,给出了粒子的扩散能、种群的温度和粒子的扩散概率三个定义和扩散池的概
针对动态系统目标跟踪问题,RBPF算法通过将高维状态空间分解成易于处理的线性子部分与非线性子部分,并采取不同策略进行滤波估计。为了提高RBPF的计算效率,提出将粒子群优化思想融入到RBPF滤波估计中,
提出一种混合粒子群优化算法用于求解约束优化问题。新算法的主要特点是:在搜索机制方面,利用混沌初始化种群以提高初始群体的质量。为了扩大粒子的搜索范围,引入柯西变异算子。利用单形交叉算子对种群进行局部搜索
为了避免粒子群优化算法(PSO)早熟收敛,提出了一种自适应扰动的PSO算法(ADPSO),以帮助停滞的粒子跳出局部最优。为了验证算法的有效性,实验测试了九个多峰函数,包括四个旋转函数。仿真结果表明,该
