基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究显示,GAPSO在很多方面相比于传统的遗传算法和粒子群算法都有显著的改进和优势,特别是在全局搜索能力、收敛速度和解的质量方面。然而,选择哪种算法还需要根据具体问题的特性、计算资源的限制和求解质量的要求来综合考量。
本文提出一种改进粒子速度和位置更新公式的粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm with improved particle velocity and position update formula, IPSO-VP). IPSO-VP算法提出一种自适应粒子速度和位置更新策略,采用基于Logistic混沌呈非线性变化的惯性权重,以此来加快算法的收敛速度、平衡算法的全局和局部搜索...
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 ...
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...
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...
本文改进了粒子群算法的在智能电网系统动态无功优化中的不足,优化了算法的收敛性并提高了精度。1粒子群优化算法1.1算法简述粒子群优化算法将每个单独存在群体里的粒子,定义为在多维搜索空间内存在的没质量和体积的粒子。在搜索空间内的粒子具有一定的速度,并且根据其在迭代过程中个体极值pbest和群体极值Gbest来调节自身...
大连理工大学硕士学位论文摘要粒子群优化(PSO)算法由Kennedy和Eberhart于1995年提出,是群体智能优化方法中具典型代表性的算法,具有广..
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...
【路径规划】基于matlab Beizer和改进的粒子群算法风环境下翼伞航迹规划【含Matlab源码 199期】,一、Beizer和改进的粒子群算法简介翼伞是一种由柔性纺织材料制成的气动减阻装置,拥有高升阻比的气动性能、优良的滑翔能力、良好的稳定性和操纵性,具有体积小、重量轻、便于携