粒子群算法,也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization),缩写为PSO,是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm -EA)。PSO算法属于进化算法的一种,和模拟退火算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质,但它比遗传...
群智能优化算法综述学班::号级要分普遍,在求解过程中,人们创造与发是一种新兴的演化计算技术,已成为越来越多研分支,它与人工生命,特别是进化策略以及遗传通过模拟社会性昆虫的各种群体行为,利用群体。本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能 优化是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。很多实际...
樽海鞘群体算法和哈里斯鹰优化算法为基础,对群体智能优化算法的模型,特征,改进策略及应用领域等进行了综述,从理论研究,改进策略和应用研究3个方面分析了其面临的发展机遇和未来趋势,给出了算法应用的指导意见.研究表明:群体智能优化算法在众多经典问题上的表现较好,而在多目标优化,多约束优化,动态优化和混合变量优化等...
群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为,利用群体中个体之间的信息交互和合作实现寻优。本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其发展前景。 关键词:群智能;最优化;算法 摘要1 1 概述3 2 定义及原理3 2.1 定义3 2.2 群集智能算法原理4 3 主要群智能算法4 3.1 蚁群算法4 3.2 粒子群...
粒子群优化算法综述一、本文概述粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)是一种基于群体智能的优化搜索技术,它通过模拟鸟群、鱼群等动物群体的社会行为,利用群体中个体的信息共享机制来寻找问题的最优解。自上世纪90年代由Eberhart和Kennedy提出以来,PSO因其简单、易实现且高效的特性,在众多领域得到了广泛的应用。本...
群智能优化就是智能优化的一个重要分支,它与人工生命,特别就是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为,利用群体中个体之间的信息交互与合作实现寻优。本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其发展前景。 关键词:群智能;最优化;算法 优化就是人们...
PSO粒子群优化算法文献综述.doc 文献综述前言最优化问题是在满足一定约束条件下,寻找一组参数值,使得系统的某些性能指标达到最大或者最小。它广泛的存在于农业,国防,工程,交通,金融,能源,通信,材料等诸多领域。最优化技术在上述领域的应用已经产生了巨大的经济效益和社会效益。国内外的实践证明,在同样条件下,经过优化...
所谓随机惯性权重就是ω取随机值,它能够很好使PSO算法在动态环境下跟踪最佳状态.Eberhart和Shi〔7〕首先引入随机惯性权重策略,其表达式为 (4) 由(4)知,ω是[0.5,1]之间的随机数,均值为0.75. 黄轩等〔8〕通过取ω从0.1到1间隔0.1的值的实验发现:对于单峰函数,ω取值在[0.3, 0.5]内较好,对于多峰函数ω取值在...
而无人机航迹规划作为无人机飞行路径的设计和优化,直接影响到无人机的飞行效率、能耗和安全性。对无人机航迹规划的研究具有重要的意义。 深入研究无人机航迹规划群智能优化算法对于推动无人机技术的发展,提高无人机飞行效率和安全性具有重要的意义。通过对无人机航迹规划群智能优化算法的综述和研究,可以为无人机...
在无人机航迹规划中,群智能优化算法能够帮助无人机寻找最优的飞行路径和飞行高度,从而提高飞行效率和任务完成质量。 1. 全局搜索能力强:群智能优化算法具有较强的全局搜索能力,能够在整个搜索空间中找到全局最优解,保证无人机航迹规划的全局最优性。 2. 鲁棒性好:群智能优化算法对于环境变化和噪声干扰具有一定的...