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在经典粒子群的基础上,该算法能自动的调整c1,c2,weightvalue等值,以实现更好更快的寻找最优值。
定性地分析了基本粒子群算法,结合遗传算法思想,构造了3种杂交和4种变异运算法则,从而得到了12种混合粒子群算法,并采用14城市算例对其检验和分析。为进一步验证混合算法的性能,根据分析结果挑选了几种较优
建立基于货运站和编组站的铁路物流中心
带交叉算子的自适应量子粒子群优化算法,陈琳,肖波,聚类分析是数据挖掘中一个很活跃的研究领域,其核心目标是将待处理对象的集合在相似的基础上分成多个类。随着研究的深入,新的聚
针对传统粒子群算法过早收敛,趋向于局部最优的问题,提出了一种新的改进的粒子群算法。 自适应惯性权重因子用于加快收敛速度,混沌序列用于调整加速度系数,以实现勘探与开发之间的平衡。 通过与非支配排序遗
针对粒子种群较差的局部搜索能力,提出了一种自适应种群更新策略的多目标粒子群算法。该算法在每次种群进行迭代时,根据种群的多样性测度以及每个粒子的适应度值,自适应地改变速度权重,以此来提高种群粒子在局部搜
提出了种群进化速度和种群聚合度两个概念,并讨论了在全局收敛过程中惯性权重与两者之间的关系;考虑Sigmoid函数在线性与非线性之间呈现的平滑过渡性,从种群进化速度和种群聚合度两方面出发,提出了基于Si
为了解决标准粒子群优化算法早熟收敛,局部搜索速度慢等缺点,提出了一种基于Lorenz方程和动态自适应策略的双种群粒子群优化算法。 利用Lorenz方程产生的混沌序列来调整加速度系数,以达到勘探与开发之
反馈控制算法是偏振模色散的自适应补偿器的关键组成部分,将粒子群优化算法(PSO)引入到偏振模色散自适应补偿系统中。该算法的优点是具有快速收敛到全局最佳值的能力、避免搜索陷入局部极值的能力、抗噪声能力和
粒子群算法(PSO)求解约束优化问题存在较严重的早熟收敛现象,为了有效抑制早熟收敛,提出了基于改进的约束自适应方法的动态邻域粒子群算法(IPSO)。算法采用动态邻域策略提高算法的全局搜索能力,设计了一
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