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 ...
PSO算法的搜索性能取决于其全局搜索与局部改良能力的平衡,这很大程度上依赖于算法的参数控制,包括N,Vmax,M,w,c1,c2等; **微粒种群数目N**:N设置较小时,算法收敛速度快,但是容易陷入局部最优;N设置较大时,算法收敛速度相对较慢;导致计算时间大幅增加,而且群体数目N增至一定的水平时,再增加微粒数目不再有显著的...
4.2 反向学习粒子群优化算法 (OPSO) 反向学习PSO是在传统PSO基础上引入了反向学习机制,当搜索过程陷入局部最优时,通过回溯过去的最优解来调整粒子的速度和方向,从而增加跳出局部最优的可能性。 改进要点: RL-PSO会在适当的时候启用反向学习阶段,此时速度更新会参考历史最优位置而非当前最优位置,具体数学表达式因不...
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 + ...
本文提出一种改进PSO算法,即并行PSO算法。设粒子的数量为S,总进化代数为G,当前进化代数为i。该算法将粒子群分成两组,运行PSO算法时惯性权重w分别设置为0.95和0.4,其中w为0.95的粒子组侧重全局搜索,w为0.4的粒子组侧重在w为0.95的粒子组找到全局最优位置的区域进行精细搜索。每组粒子都有一定基本的粒子数量,均为S...
基本PSO的改进 虽然粒子群在求解优化函数时,表现了较好的寻优能力;通过迭代寻优计算,能够迅速找到近似解; 但基本的PSO容易陷入局部最优,导致结果误差较大。 两个方面: 1.将各种先进理论引入到PSO算法,研究各种改进和PSO算法;(混沌技术,神经网络技术,自适应技术) 2.将PSO算法和其它智能优化算法相结合,研究各种混合...
摘要:传统粒子群算法(PSO)容易早熟收敛,陷入局部最优,为此提出混沌动态多种群粒子群算法(CDMPSO),并将其应用在机器人三维路径规划中。通过引入混沌映射理论来提高粒子种群初始解的质量和分布均匀性,同时引入分组并行优化策略,依据适应度值采用中位数聚类的方法,将种群分为3个子种群并迭代进行实时动态调整,根据不同子...
1.2.3.4.5.6.7.研究背景PSO改进相关工作放大镜粒子群优化算法(MPSO)引入随机黑洞模型的粒子群优化（RBH-PSO）基于分布估计的粒子群优化算法(EDPSO)作业总结 311/28/2018 1.研究背景 粒子群优化(ParticleSwarmOptimization)算法基本思想 标准PSO算法 411/28/2018 1.1粒子群优化算法基本思想 粒子群...
BAS算法通过左右触须来对个体寻优,寻优过程中仅考虑天牛在每一步迭代过程中触须对于环境空间的判断,而未建立天牛个体与群体之间的联系。这一特性刚好和PSO实现互补,将两者结合就能充分考虑群体和个体对最优解的影响,达到最佳的控制效果。 改进后的BAS-PSO算法的思想为:PSO中的粒子都被描述为天牛,并进行寻优搜索,首先...