下面将重点介绍几种常见的改进方法。 1.离散PSO算法 传统的PSO算法是基于连续空间的优化方法,对二进制优化问题不太适应。离散PSO算法通过将连续速度和位置转化为离散的形式,采用二进制编码方法,从而适应离散化问题。此外,离散PSO算法还引入了局部机制,通过随机抽取一部分粒子进行局部,提高效率。 2.遗传算法融合PSO算法 ...
1.PSO算法的惯性权重模型,通过惯性权重的引入,提高了算法的全局搜索能力; 2.带邻域操作的PSO模型,克服PSO模型在优化搜索后期随迭代次数增加搜索结果无明显改进的缺点; 3.协同PSO算法,用K个相互独立的粒子群分别在D维的目标搜索空问中的不同维度方向上进行搜索; *蓝色的曲线:w=0.8,黄色的曲线:w=0.6红色的曲线:w...
PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解,用位置、速度和适应度三项指标表示该粒子特征。 粒子在解空间中运动,通过跟踪个体极值Pbest和群体极值Gbest更新个体位置,个体极值Pbest是指个体所经历位置中计算得到的适应度值最优位置,群体极值Gbest是指种群中的所有粒子搜索到...
%% 线性递减惯性权重的粒子群算法PSO: 求解函数y = x1^2+x2^2-x1*x2-10*x1-4*x2+60在[-15,15]内的最小值(动画演示) clear; clc %% 绘制函数的图形 x1 = -15:1:15; x2 = -15:1:15; [x1,x2] = meshgrid(x1,x2); y = x1.^2 + x2.^2 - x1.*x2 - 10*x1 - 4*x2 + ...
改进微粒群算法函数优化梯度法针对微粒群算法PSO(Particle Swarm Optimization)应用于函数优化存在的问题,提出一种加入了梯度信息改进的微粒群算法.微粒群算法用于函数的优化,具有简单,效果好等优点.但是研究也表明该方法也存在着一些缺点,如计算时间较长,容易陷入局部最小等,这是由于算法本身的随机性决定的.梯度法是传统...
改进PSO算法 ①gbest是PSO算法中的关键,在多次迭代后,gbest不再提升的原因很可能是其陷入了局部最优,为了防止其永久收敛我们需要重置gbest的部分基因,即将某些基因随机变异再评价是否提升,如果提升则替换,如果没有则回滚。 ②pbest的局部搜索策略,同样地对于pbest来说,我们需要对其进行局部搜索来加快种群的收敛性。
粒子群算法(PSO)关于参数w的一些改进方法 (一)线性递减 function [xm,fv] = PSO_lin(fitness,N,c1,c2,wmax,wmin,M,D) format long; % fitness学习函数 % c1学习因子1 % c2学习因子2 % wmax惯性权重最大值 % wmin惯性权重最值小 % M最大迭代次数...
摘要:提出了一种基于独立任务的改进PSO网格调度算法(MCPSO)。该算法结合粒子群优化算法和混沌机制,在保证寻优速度的同时又能兼顾“跳出”局部最优的能力。实验结果表明,与基本粒子群优化算法相比,该算法具有更好的收敛速度和求解质量。 关键词:网格调度;独立任务;PSO;混沌优化 ...
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一类随机群集智能优化算法。Kennedy和Eberhart对鸟群的觅食行为进行研究发现,单只鸟的能力是非常有限的,但是它们依靠群体的合作总能以最简单、最有效的方式寻找到食物。于是他们将鸟