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充分利用粒子群优化算法的收敛速度较快及混沌运动的遍历性、随机性以及对初值的敏感性等特性,考虑到惯性因子对多样性的影响,通过引入早熟收敛程度评价机制,采用逻辑自映射函数来产生混沌序列,提出一种基于混沌思
针对混合核SVM的多参数优化问题,提出利用改进混沌粒子群(ICPSO)对SVM基本参数(惩罚因子、核参数等)、混合核可调参数进行寻优,以获取最佳参数组合。实验结果表明,该方法能够快速有效地提取最优参数
基于粒子群算法的模糊控制规则优化的研究,贾立新,蔡文文,为了避免模糊控制设计中比例因子和量化因子的复杂调试,以及模糊控制规则一旦确定就无法改变的缺点,采用基于规则修改的模糊控制
为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出了两种新方法并行改进粒子群优化算法惯性权重:对适应度值比平均值差的粒子,用所设计的动态Hénon混沌映射公式调整惯性权重,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最
为提高Hadoop平台性能,提出一种基于粒子群优化算法的Hadoop调度算法。以粒子位置代表可行的资源调度方案,以任务完成时间及资源负载均衡度作为目标函数,通过粒子群优化算法,找到最优的资源调度方案。
基于遗传算法和粒子群优化的混合算法,时小虎,韩世迁,本文从进化计算的框架角度,比较分析了遗传算法与粒子群算法的个体、特征以及相关操作的异同,互相取长补短,构造了基于实数编码
随着海洋开发的日益频繁,人们对动力定位系统(Dynamic Positioning System DPS)的需求越来越大,推力分配作为动力定位中的关键问题,受到了广泛关注。针对这一现状,文中提出将自适
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation),有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究PSO同遗传算法类似,是一种基于叠
针对粒子群优化算法在搜索高维多峰问题时容易出现种群多样性减少,导致算法早熟收敛,陷入局部最优等缺点,提出了一种基于多尺度分数阶多重记忆与学习的粒子群算法。该算法将分数阶微积分引入标准粒子群速度、位置更
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
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