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...
由于多样性协同引导策略的基本框架可以推广到其他具有粒子群算法框架的算法中,因此本文通过引入虚拟吸引子的概念来引导种群执行不同的搜索行为,从而避免了基于RDPSO算法的多样性协同引导策略中不同阶段的参数设置问题,成功设计了适用于PSO算法框架的通用多样性协同引导策略.通用多样性协同引导策略的另一个优势是其各个阶段...
粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是Kennedy和 Eberhart〔1〕在1995年首次提出一种模拟鸟群和鱼群等动物寻找食物的社会行为的群智能优化算法.由于PSO算法具有参数少,易实现,操作简单等优点,所以受到广大学者的认可并得到了广泛研究.Kennedy和 Eberhart在文献〔1〕中提出的PSO算法称为基本PSO算法,在基本PS...
粒子群算法的改进策略述评
粒子群算法改进策略研究
com.粒子群优化算法中惯性权重改进策略综述杨博雯ꎬ钱伟懿 ∗(渤海大学 数理学院ꎬ 辽宁 锦州 121013)摘 要:在粒子群优化算法的 3 个参数中ꎬ惯性权重是最重要的参数ꎬ它对粒子群优化算法性能的提高起到至关重要作用. 因此许多学者对粒子群优化算法中的惯性权重设计进行了广泛研究ꎬ目前取得许多成果. 本文...
基于改进粒子群算法的云计算任务调度策略丁阳,颜(1.无锡市第四人民医院放疗科,江苏无锡214062;惠琴2.无锡职业技术学院,江苏无锡214121)摘要:云计算环境下的任务调度方法是实现其高效计算的关键步骤,文章针对目前其时间效率低下的问题提出了一种基于改进的粒子群算法的任务调度方法,利用迭代选择算子引入粒子群来完成任务...
粒子群算法由于粒子多样性的大量丧失而导致的算法易陷入局部最优解, 收敛精度不高的问题,提出一种基于竞选领导策略的改进粒子群算法, 该算法在全局最优粒子的领导能力丧失时, 通过引进细菌觅食算法的趋化算子对精英粒子进行优化,然后选出更具领导能力的粒子作为新的领导粒子来带领种群跳出局部最优解,以增强算法的全局...
一种基于改进粒子群算法的微电网经济调度优化策略专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于改进粒子群算法的微电网经济调度优化策略说明:本发明公开了一种基于改进粒子群算法的微电网经济调度优化策略,属于电力系统自动化技术领域。本发明...专利查询请上爱企查
改进策略的粒子群算法及其实验测试