因此,随着迭代次数的增加,惯性权重ω应不断减少,从而使得粒子群算法在初期具有较强的全局收敛能力,而晚期具有较强的局部收敛能力。 基于模糊系统 CBPE(Convergence Behavior of Particle Evaluation):通过计算粒子位置变化的范围来衡量算法的收敛性。粒子位置的变化范...
此外粒子群优化是有记忆的,在运行过程中会把历史最优粒子的位置进行记录,并且在后面的运行过程中不断对后面的粒子进行引导。 在《A New Optimizer Using Particle Swarm Theory》 一文中,作者 Russell Eberhart 和 James Kennedy 进一步论述了粒子群优化算法,在该文中描述了使用粒子群方法对非线性函数的优化。 讨论并...
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...
基本粒子群算法存在着很多缺陷,如对环境的变化不敏感,常常会受pbest和gbest的影响而陷入非最优区域,算法经常发生早熟收敛等现象,所以很多学者在基本粒子群的基础上,提出了很多类型的改进算法。根据其自身的特点,这些改进算法大致可以分为离散粒子群优化算法、小生境粒子群优化算法、...
改进的粒子群算法主要包括以下几个方面的改进: 1. 多目标优化 传统的粒子群算法只能处理单目标优化问题,而现实中的问题往往是多目标优化问题。因此,改进的粒子群算法引入了多目标优化的思想,通过多个目标函数的优化来得到更优的解。 2. 自适应权重 传统的粒子群算法中,粒子的速度和位置更新是通过权重因子来控制的,...
标准二进制粒子群优化算法将粒子位置的每维分量定义为 0 或 1,其速度矢量更新公式不变,仅需 用Sigmoid 函数或用轮盘赌的方法来确定位置分量取 0 或 1 的概率值。Sigmoid 函数如下式: 传统二进制粒子群算法容易陷入局部最优。针对这一问题,从两个方面进行改进: ...
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...
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。(...