目前,无人机路径规划技术主要包括基于规则的方法、基于搜索的方法(如Dijkstra算法、A*算法)、基于学习的方法(如神经网络、遗传算法、粒子群优化算法)等。其中,遗传算法和粒子群优化算法因其全局搜索能力强、适应性好而备受关注。 3. 粒子群优化算法在无人机路径规划中的应用 ...
一、GA-PSO混合优化算法的基本思想 对于遗传算法来讲, 传统的遗传算法中变异算子是对群体中的部分个体实施随机变异, 与历史状态和当前状态无关。而粒子群算法中粒子则能保持历史状态和当前状态。遗传算法的进化初期, 变异有助于局部搜索和增加种群的多样性;在进化后期, 群体已基本趋于稳定, 变异算子反而会破坏这种稳定。
寻找经济优化调度最优解,从而实现微电网经济调度最优化,可以先通过寻找y=x*sin(x)*cos(2x)-2*x*sin(3x)的最大值验证粒子群算法最优解的准确性,结果如图1所示,可以看到粒子群算法成功找到了最优解。
1 概述 目前,该问题已经得到深入的研究,进化策略(evolutionstrategies)、遗传算法(genetic algorithms)、遗传规划(geneticprogramming),进化规划( evolutionary programming)等统称为进化计算P(evolutionary computation)的方法以及蚂蚁算法等为该问题的求解提供了独特的思路。Kennedy 等人于1995年提出的粒子群优化算法fK(particle...
粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO)算法是一种基于群智能的演化计算技术,它是由Kennedy 和 Eberhart 受人工生命研究结果的启发,于 1995 年提出的[6-7]。PSO 算法与遗传算法类似,也是一种基于群体的优化工具。粒子群优化算法具有收敛速度快,容易实现,而且又具有深刻智能背景的优点。目前,它已被国际进化...
即把遗传算法和粒子群算法相结合,利用遗传算法大范围搜索能力和固有的并行性,结合粒子群算法参数少,运行简单的特点,加强了粒子群全局搜索能力,提高了粒子群的收敛效果,通过对连续的复杂多模态函数仿真,表明了该算法的有效性和可行性,特别是对于具有很多个局部极值点的复杂多模态函数的全局优化,该算法能精确地有效地...
基于matlab的粒子群算法、遗传算法、鲸鱼算法、改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机(lssvm)的gam正则化参数和sig2RBF函数的参数。输出适应度曲线,测试机和训练集准确率。程序已调通,可直接运行。, 视频播放量 1473、弹幕量 0、点赞数 19、投硬币枚数 2、收藏人数 33、转
采用了遗传算法和粒子群优化法两种现代进化算法对赋形波束天线进行了综合,得到了很好的结果,并比较了两种算法的优缺点.首先通过对宽测绘带的机载合成孔径雷达距离向回波特性的分析,给出了天线距离向赋形辐射方向图表达式.接着利用两种现代优化算法结合谢昆若夫法对天线阵分别进行综合,得到了近似相等的天线各单元激励幅度...
基于改进的粒子群和遗传算法的混合优化算法
基于粒子群遗传算法的变电站优化规划