然而,传统的PSO算法存在一些问题,如易陷入局部最优解、速度较慢等。为了克服这些问题,许多改进的PSO算法被提出。下面将重点介绍几种常见的改进方法。 1.离散PSO算法 传统的PSO算法是基于连续空间的优化方法,对二进制优化问题不太适应。离散PSO算法通过将连续速度和位置转化为离散的形式,采用二进制编码方法,从而适应...
PSO算法的搜索性能取决于其全局搜索与局部改良能力的平衡,这很大程度上依赖于算法的参数控制,包括N,Vmax,M,w,c1,c2等; **微粒种群数目N**:N设置较小时,算法收敛速度快,但是容易陷入局部最优;N设置较大时,算法收敛速度相对较慢;导致计算时间大幅增加,而且群体数目N增至一定的水平时,再增加微粒数目不再有显著的...
%% 线性递减惯性权重的粒子群算法PSO: 求解函数y = x1^2+x2^2-x1*x2-10*x1-4*x2+60在[-15,15]内的最小值(动画演示) clear; clc %% 绘制函数的图形 x1 = -15:1:15; x2 = -15:1:15; [x1,x2] = meshgrid(x1,x2); y = x1.^2 + x2.^2 - x1.*x2 - 10*x1 - 4*x2 + ...
运行时间长;AA算法虽然有正反馈机制能避免早熟现象,但容易收敛于局部最优,而且算法复杂,搜索时间长;SA算法能以一定的概率接受差的解而可能跳出局部极小,是一种全局最优算法,但是搜索时间比较长;PSO粒子群优化算法[6]搜索速度快、操作简单、效率高,但是易陷入局部极值,搜索精度不高。
基于粒子群PSO改进的BP神经网络模型 粒子群算法pbest 一、算法概述 粒子群优化(PSO,particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究。
目前,现实生活中常见的可用于路径规划的算法包括A-star算法[2]、D-star算法[3]、粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法[4]、蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法[5]等。其中粒子群算法用个体和社会两种属性叠加进行搜索,以其参数简洁、收敛速度快、搜索效率高等优点被广泛应用于机器人路径规划及优化...
本文提出一种改进的PSO算法,即并行PSO算法。该算法将粒子群分成两组[5]进行协同搜索,两组粒子具有不同的w,其中w较大的粒子组侧重全局搜索;w较小的粒子组侧重在w大的粒子组找到全局最优位置的附近区域进行精细搜索。每组都有一部分固定的粒子,其余的粒子根据进化阶段动态分配给两组,通过动态分配粒子保证算法初期以...
2.PSO算法用于计算机数字控制研磨优化[29]。因为多点金属切割的过程基本原理还未被很好的理解,同时也由于这一过程的高度非线性特性。而使用PSO优化进行的网络权值进化提供了一种准确可靠的方法。完成终端研磨操作所需时间显著减少,这导致总体成本降低,同时得到更好的研磨质量。这一概念正被扩展到其他的机器制造过程以及复...
BAS算法通过左右触须来对个体寻优,寻优过程中仅考虑天牛在每一步迭代过程中触须对于环境空间的判断,而未建立天牛个体与群体之间的联系。这一特性刚好和PSO实现互补,将两者结合就能充分考虑群体和个体对最优解的影响,达到最佳的控制效果。 改进后的BAS-PSO算法的思想为:PSO中的粒子都被描述为天牛,并进行寻优搜索,首先...