K-means代表一种非常有用的分割式集群技术, 通过竞争学习, 它在许多领域得到了广泛的应用.不幸的是, 作为一种爬山法, K-means在很大程度上取决于初始聚类中心和输入模式的选择, 否则无法收敛或收敛到局部最优, 从而导致不确定的聚类结果.为了解决上述问题, 本文研究了一种改进的粒子群优化 (IPSO) , 提出了基于...
IPSO-VP). IPSO-VP算法提出一种自适应粒子速度和位置更新策略,采用基于Logistic混沌呈非线性变化的惯性权重,以此来加快算法的收敛速度、平衡算法的全局和局部搜索能力、提高收敛
IPSO算法在传统的PSO算法中加入了惩罚项,使得算法可以更好地处理约束优化问题。在更新粒子的位置时,IPSO算法会检测当前位置是否违背了约束条件,如果违背了,则对该粒子进行惩罚处理,使得算法能够快速收敛到满足约束条件的最优解。 4.细粒度粒子群算法(GPSO) GPSO算法并不像其他改进的PSO算法那样在算法运行流程中引入新...
- **鲁棒性:** 改进的策略提高了算法的鲁棒性,使IPSO能够应对不同的问题设置和动态变化的环境,而传统的GA和PSO在面对复杂多变的环境时可能表现不如GAPSO。 - **计算复杂度:**GAPSO的计算复杂度可能略高于原始PSO和GA,因为它采用了更复杂的更新机制和局部搜索策略。然而,通过高效的并行化设计和代码优化,这一影...
本文提出了一种新的服务组合方法,称为改进的粒子群优化算法和拥挤距离(IPSO-CD)服务组合方法,以实现QoS感知的Web服务组合。多目标PSO算法的主要问题是搜索速度非常快,可能导致答案不正确。为了克服这一问题,我们将多目标粒子群优化算法与CD算法相结合,在云计算物联网中实现了高效的组合服务。结果表明,与PSO和ACO算法...
改进的速度变异粒子群算法付国江ll王少梅刘舒燕李宁(武汉理工大学计算机学院,武汉430070)(武汉理工大学物流学院,武汉430063)(武汉理工大学管理学院,武汉430063)E—mail:dubistbeikun@eyou.com摘要论文提出了一种新的PSO算法——改进的速度变异粒子群算法(iPSOVMO)。其变异策略是:在每次迭代循环中,对具有m个粒子的粒子群...
18电子技术研发ElectronicsR&D快速收敛的粒子群改进算法王柏竹1李叶华1金涛2邢光龙1(1.燕山大学信息科学与工程学院2.燕山大学机械学院)摘要:本文提出了一种具有快速收敛速度改进算法(IPSO)。改进算法把梯度法的思想融入粒子群算法,针对算法的早熟现象,采用速度监控策略;针对算法后期粒子在最优值附近徘徊不易收敛的现象,定...
模型的复杂程度;接着提出一种基于动态权重系数与加速因子的改进粒子群算法(IPSO),对各决策变量进行协同 优化控制,搜寻中央空调系统节能优化模型的最优解;最后,通过仿真分析对比IPSO与标准粒子群算法,IPSO结 果更优、收敛性更好,优化后的空调系统总能耗较优化前显著降低,验证了所提模型与方法的有效性。
改进的粒子群优化算法(IPSO)及其在桁架设计中的应用 维普资讯 http://www.cqvip.com
改进的粒子群算法求解非线性约束优化问题