针对基本粒子群(PSO)算法不能较好地解决旅行商优化问题(TSP),分析了基本粒子群算法的优化机理,在新定义粒子群进化方程中进化算子的基础上利用混沌运动的随机性、遍历性等特点,提出一种结合混沌优化和粒
为克服粒子群优化算法早熟收敛,提出一种基于子群变异的改进粒子群优化算法(SsMPSO)。该算法提出一种具有随机定向振荡式搜索的子群对主群的全局最优位置进行变异,改变了完全随机的变异方式,为算法提供局部
随着航空事业的迅猛发展,机场车辆调度的安全性和时效性地位已日趋突显,传统的机场车辆调度采取Firstinfirstout策略,该策略算法简易,便于实施,缺陷是全部调度的分组被相同对待,无法为实时要求较
基于混沌粒子群算法的模糊C均值算法,崔金平,冀常鹏,模糊C-均值聚类算法存在的两点问题:一是算法的性能依赖于初始聚类中心的选取,同时聚类的效果受初始值的影响较大;二是FCM算法在�
针对粒子群优化算法(PSO)容易出现早熟收敛的问题,提出一种改进的粒子群优化算法(IMPSO)。该算法通过引入粒子群聚合度和变异的思想,能很好避免早熟,提高粒子全局搜索能力。将此改进的粒子群优化算法用
经典粒子群算法是在连续的解空间里进行的,粒子的方向、速度的确定采用的是二维空间的运算法则,不适合在N维空间里进行,而3D-NOC映射问题面对的是N维离散解空间。对此,提出一种改进的粒子群算法以及相应的
针对标准粒子群优化算法易出现早熟收敛及寻优精度低等缺陷,提出一种基于双质心和自适应指数惯性权重的改进粒子群算法(DCAEPSO)。算法使用粒子搜到的最优解和当前解构造加权的种群质心和最优个体质心,结合
为提高基于粒子群算法的有源噪声控制(ANC)系统的性能,提出一种改进型重新初始化粒子群算法(MRPSO)。该算法充分利用粒子个体最优信息,并动态改变其惯性权重,从而增强了种群的多样性,提高了算法的收敛
在基于粒子群算法的多模优化问题中,针对现存小生境方法需要特定参数的缺陷,提出了一种不需要参数的小生境算法。该算法通过粒子适应度在种群适应度中所占比例以及粒子之间的欧式距离两方面因素确定粒子的局部最优解
随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。提出了一种自适应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。将小波函数融入到自适应模糊推理系统的