2.1粒子群算法思想的起源 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是Kennedy和Eberhart受人工生命研究结果的启发、通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法,自然界中各种生物体均具有一定的群体行为,而人工生命的主要研究领域之一是探索自然界生物的群体行为,从而在计算...
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...
改进的粒子群算法通过优化搜索策略,通常具有更快的收敛速度,相比遗传算法和基本的粒子群算法,在很多情况下可以更快地找到满意的解。 解的质量 在很多情况下,GAPSO能够找到比GA和PSO更优的解,因为它结合了多种策略来保证在搜索过程中维持高的多样性,同时有效指导搜索过程向全局最优解进发。
为了增强算法跳出局部最优的能力，插入随机扰动项以提升全局搜索效率。传统的速度更新公式有时会陷入局部最优解，通过加入一个随机扰动项，我们可以提高粒子的多样性，从而提升算法的全局搜索能力。插入随机扰动项：这个扰动项采用随机高斯分布，其强度由参数σ控制。通过这一改进，我们能够提高粒子的多样性，从而提升算法...
学习因子、惯性权重是改进粒子群算法的关键 更新函数决定了粒子群算法的本质能力。 function [ xm,fv ] = PSO( fitness,N,c1,c2,w,M,D ) % fitness,待优化的目标函数 % 粒子数目:N % 学习因子 1:c1,一般取 2 % 学习因子 2:c2,一般取 2 % 惯性权重:w ...
摘要:针对传统的粒子群算法易发生早熟收敛、在寻优过程中易陷入局部最优等问题,提出了一种基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法,该算法通过改进惯性权重和学习因子参数以优化算法。随着算法的不断迭代,其惯性权重以及学习因子随着迭代次数的增加而动态优化,从而平衡其局部寻优能力与全局搜索能力。实验结果表明,改进...
改进的布谷鸟算法、布谷鸟算法和粒子群算法在优化问题中具有广泛的应用。布谷鸟算法利用鸟巢寄生行为模拟搜索过程,通过随机替换较差解以及迭代搜索逐渐改进解的质量。粒子群算法模拟鸟群合作搜索,通过学习自身历史最优解和群体全局最优解确定下一步移动方向。改进的布谷鸟算法在传统布谷鸟算法的基础上增加了自适应学习策略...
贵州电网申请基于粒子群算法和改进AFDPF算法结合的孤岛检测专利，检测准确度得到提高 金融界2025年3月22日消息，国家知识产权局信息显示，贵州电网有限责任公司申请一项名为“一种基于粒子群算法和改进AFDPF算法结合的孤岛检测方法及系统”的专利，公开号 CN 119651746 A，申请日期为2024年12月。专利摘要显示，本发明涉及...
改进粒子速度和位置更新公式的粒子群优化算法,摘要:针对粒子群优化算法求解精度低、局部搜索能力差、进化后期收敛速度慢等问题