然而PSO算法由于其种群的单一性容易导致早熟现象,使得优化问题陷入局部最优解。利用其他算法的全局搜索能力来改善PSO算法的缺点,这一混合算法的思想受到很多人的认同,本文正是在此基础上融合了差分进化算法(DE)的进化策略,提出了一种新的PSO、DE混合算法。算法的前半部分同粒子群算法,只是在粒子进行速度、位置更新后,...
基于粒子群算法(PSO),遗传算法(GA),差分进化算法(DE),灰狼优化算法(GWO),麻雀优化算法(SSA)实现机器人路径规划,算法可以随意替换,地图可以随意更改!(Matlab代码实现) 荔枝科研社 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 3 人赞同了该文章 ...
差分进化算法 DE和粒子群算法 PSO 1.差分进化算法 (DE) DE与GA的主要区别在变异步骤。 对于每个目标向量 Xi,G (i=1,2,……,NP),基本DE算法的变异向量如下产生 其中,随机选择的序号r1,r2和r3互不相同,且r1,r2和r3与目标向量序号i也应不同,所以须满足NP≥4。变异算子F∈[0,2]是一个实常数因数, 控制...
如果考虑在PSO的位置更新后,对位置矢量进行DE的变异、交叉、选择操作,在这里变异选取了rand/1策略,这样位置矢量就得到更新,使得粒子的运动轨迹偏离既定的轨道,从而全局最优位置得到更新,增强了种群多样性。对DE进化策略的采纳不但加强了算法的搜索能力使算法能够更快的收敛到最优值,而且使算法跳出局部最优值的概率很大...
一、5种算法简介1、粒子群优化算法PSO2、红狐优化算法RFO3、麻雀搜索算法SSA4、差分进化算法DE5、哈里斯鹰优化算法HHO二、CEC2017简介参考文献: [1]Awad, N. H., Ali, M. Z., Liang, J. J., Qu, B. Y., & Sug…
提出了一种基于遗传算法与粒子群的混合算法. 差分进化是由Storn和Price[5首先提出的一种 基于种群并行随机搜索的新型进化算法.文献[6] 提出了一种新型的混合全局优化算法(PSODE)。 本文在文献[6]的基础上,提出一种新的双种群 PSO—DE混合算法(MPSODE),在差分进化算法 ...
一种新的双种群PSO-DE混合算法
有混沌变异的双种群伪并行PSO—DE混合算法(MPSODE)。通过对六个标准测试函数进行测试,结果 表明,该混合算法是一种鲁棒性较强、求解精度高、收敛速度快的全局优化算法。 关键词:粒子群算法、差分进化算法、混沌变异 中图分类号:TP18文献标志码:A 文章编号:1008—3871(2013)06—0032—04 ...
约束优化问题带有混沌变异的PSO-DE混合算法
'pso' : Particle Swarm Optimization; 'gat' : Genetic Algorithm (Tournament); 'ga' : Genetic Algorithm (Roulette Wheel); 'sa' : Simulated Annealing; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. ...