🖥️ 基于深度学习的粒子群优化 将深度学习技术应用于PSO算法的改进也是今年的一个创新点。通过使用深度神经网络来预测粒子的性能或引导搜索过程,可以显著提高PSO的搜索效率。例如,可以使用深度学习模型来识别潜在的高性能区域,从而指导粒子向这些区域移动。这种结合深度学习的方法特别适用于高维和复杂的优化问题。这些改...
下面我们将介绍一些改进粒子群算法的方法。 1. 多群体PSO算法 多群体粒子群算法(Multiple Swarm Particle Swarm Optimization, MSPSO),是一种新型的PSO算法。它能够有效地克服传统PSO算法的局部最优问题。该算法不同于传统PSO算法,它的粒子群初始位置是在多个初始位置进行搜索,然后合并粒子最终达到全局优化。 2. 改进...
值,以使粒子不能移动的太快或太慢,使得算法的探索与开发能力相平衡。通常, , 控制最大速度有许多优势,但也存在着一些问题:其一,最大速度不仅改变步长,也改变粒子移动的方向,可能有利于最优解的搜素,也可能不利;其二,当粒子的所有速度都达到最大速度时,就会使得粒子的搜索域变为一个的 超立方体,这就使得粒子...
传统的PSO算法存在着易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题,为了解决这些问题,研究人员不断对PSO算法进行改进。本文将介绍几种改进的PSO算法。 1.变异粒子群算法(MPSO) 传统的PSO算法只考虑粒子的速度和位置,而MPSO算法在此基础上增加了变异操作,使得算法更具有全局搜索能力。MPSO算法中,每一次迭代时,一部分粒子会...
基于灰狼算法的改进粒子群算法流程如下:(1)算法预测个体初始化,将其随机散布到整个解空间中,并为灰狼算法设定α、β和δ个体。(2)预测种群按照灰狼算法的预测过程对整个解空间进行预测。(3)记录灰狼算法每次迭代过程中的最优解Vbest-g。(4)根据自适应替换机制进行判断,若预测算法替换为粒子群算法进入(5),否则返回...
改进粒子群算法 第1篇 电力系统的无功优化指在初始运行方式及负荷给定的情况下充分利用电力系统的无功电源,改善电压质量,减小网络损耗。无功优化是典型的非线性规划,具有多变量、多约束、非线性、不连续等特点。粒子群优化算法是基于群智能的随机优化算法,在初始时,粒子群的多样性好,收敛速度快;随着迭代次数增加,种群...
一、PSO算法 PSO算法是一种基于群体智能的优化算法,灵感来自鸟群的集体行为,特别是觅食行为。每个粒子代表潜在的解决方案,并通过跟随当前的最优解(个体最优和全局最优)来调整自己的位置。 关于算法的详细基础介绍,请参照前文~ 二、参数和策略改进 1. 权重因子...
一、经典粒子群PSO算法 1 思想来源 粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)作为进化计算的一个分支,是由 Eberhart 和 Kennedy 于 1995 提出的一种搜索算法。该算法在提出时是为了优化非线性函数,亦即求解非线性函数在某个求解范围内的最优解。 粒子群优化是一种模拟自然界生物的活动以及群体智能的随机搜索算法...
粒子群第k+1次迭代的更新公式为: 1.2 改进粒子群算法 惯性权重处理。由式(2)可看出,惯性权重w对 PSO 算法的优化性能影响很大。研究表明, 较大的w值有利于跳出局部最优,而较小的w有利于加速收敛。文献[13]提出了单一线性化调整w的策略:随迭代次数的增加而线性减少w,其经验值为[0.9,0.4]。但若采用线性减少...
2.1粒子群算法思想的起源 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是Kennedy和Eberhart受人工生命研究结果的启发、通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法,自然界中各种生物体均具有一定的群体行为,而人工生命的主要研究领域之一是探索自然界生物的群体行为,从而在计算...