粒子群算法发电优化因子改进压缩因子粒子群算法作为启发式算法的一种,在水电行业中的优化调度领域有着广泛的应用.启发式算法目前有很多,粒子群算法相对于其他启发式算法来说,具有简单,可并行处理,鲁棒性好等特点,而且有很快的收敛速度,较大概率找到全局最优解.针对高维复杂函数的标准粒子群算法常常存在过早收敛的问题,...
基于动态调整惯性权重下改进学习因子的粒子群算法【摘要】粒子群算法针对高维复杂函数常存在早熟收敛问题,本文提出一种在已有动态调整惯性权重的基础上对学习因子进行改进的粒子群算法,使学习因子随着搜索的不同阶段改变认知学习因子和社会学习因子。比较五个标准测试函数的实验结果,表明改进后的算法得到的结果更优。【关键...
一种改进学习因子的粒子群算法
SCi JCR1-2区 中科3区 因子3+体育 基于机器学习算法的体育教学信息管理系统设计基于BP神经网络的图像识别在体育运动检测应用基于改进神经网络算法的数据挖掘技术在体育成绩预测应用基于粒子群优化算法的视频图像处理在体育动作识别应用基于卷积神经网络的体育视频识别基于深度学习算法的可穿戴设备在篮球运动姿态识别应用基于机...
群算法的基础上,提出了一种改进学习因子和约束因子的混合粒子群优化算法.通过将粒子的邻域最优解加入到速度更新公式,使得粒子的速度更新同时受全局最优解和邻域最优解作用,提高了粒子的寻优能力.并改进了学习因子和约束因子,平衡粒子的全局搜索和局部开发能力.通过几个经典测试函数分析比较,该算法能大大提高粒子的寻优...
2.2改进学习因子 粒子群算法中的粒子在搜索过程中,希望搜索的前阶段速度大,达到对整个空间的搜索不致于陷入局部。本文就是对学习因子C1和C2进行改进,在搜索的前阶段C1取较大值,C2取较小值,目的是让粒子多向自己的最优pbest学习,向社会最优gbest学习少一些,使粒子的全局搜索能力增强;而在后阶段刚好相反,C1取较...