期刊文献+
共找到280篇文章
< 1 2 14 >
每页显示 20 50 100
种群熵竞争粒子群算法
1
作者 王霞 王卓然 +1 位作者 张珊 王勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第20期96-115,共20页
为进一步提高竞争粒子群优化算法的收敛性和求解精度,提出一种种群熵竞争粒子群算法(population entropy competitive particle swarm optimization algorithm,CSOPE);提出非线性惯性权重调整策略,以均衡粒子的全局勘探能力和局部开采能... 为进一步提高竞争粒子群优化算法的收敛性和求解精度,提出一种种群熵竞争粒子群算法(population entropy competitive particle swarm optimization algorithm,CSOPE);提出非线性惯性权重调整策略,以均衡粒子的全局勘探能力和局部开采能力;提出一种基于熵模型的种群状态检测策略,根据种群的标准化四分位差和标准化中位数差计算种群熵,通过相邻两代种群的熵值之差监测种群状态,当种群处于收敛状态时,对赢家粒子利用灰狼搜索进行局部开采,以提高算法的收敛精度。在CEC2008和CEC2013共21个测试函数上将所提算法与其他8种优化算法进行对比,实验结果表明,CSOPE算法的求解精度和收敛性得到了显著提高。将CSOPE算法应用到无线传感器网络节点定位问题,结果表明CSOPE算法具有较高的定位精度。 展开更多
关键词 竞争粒子算法 种群状态 种群 惯性权重 灰狼搜索
下载PDF
改进动态多种群粒子群算法无人机路径规划研究
2
作者 王旭 张承志 +2 位作者 张峻一 李帅 黄恒一 《计算机科学与应用》 2024年第9期79-89,共11页
论文研究核心目标是评估改进动态多种群粒子群算法(DMPG)在无人机路径规划中的应用效果,特别是在动态环境下的性能表现。该算法通过引入动态权重调整机制和多种群策略,旨在增强算法在动态环境下的适应性和优化性能。此外,本文还结合了... 论文研究核心目标是评估改进动态多种群粒子群算法(DMPG)在无人机路径规划中的应用效果,特别是在动态环境下的性能表现。该算法通过引入动态权重调整机制和多种群策略,旨在增强算法在动态环境下的适应性和优化性能。此外,本文还结合了深度强化学习(DRL)技术,以提高无人机在复杂环境中的自主决策能力。通过构建详细的仿真环境,我们对DMPG算法进行了全面的性能评估,包括其避障能力、路径规划的效率以及对动态变化的响应速度。仿真结果显示,DMPG算法在动态环境中表现出色,不仅能够有效规避障碍物,而且在路径规划的全局性和鲁棒性方面均取得了显著提升。与现有的静态和动态路径规划算法进行比较,DMPG算法在平均路径长度、避障成功率以及任务完成时间等关键性能指标上均展现出了卓越的性能。这些发现为无人机路径规划的研究提供了新的见解,并为未来相关领域的研究和应用提供了有价值的参考。The core objective of this paper is to evaluate the application effect of improved Dynamic Multi Swarm Particle Swarm Optimization (DMPG) algorithm in UAV path planning, especially its performance in dynamic environments. This algorithm aims to enhance its adaptability and optimization performance in dynamic environments by introducing dynamic weight adjustment mechanisms and various swarm strategies. In addition, this article also combines deep reinforcement learning (DRL) technology to improve the autonomous decision-making ability of drones in complex environments. By constructing a detailed simulation environment, we conducted a comprehensive performance evaluation of the DMPG algorithm, including its obstacle avoidance ability, path planning efficiency, and response speed to dynamic changes. The simulation results show that the DMPG algorithm performs well in dynamic environments, not only effectively avoiding obstacles, but also achieving significant improvements in the global and robust aspects of path planning. Compared with existing static and dynamic path planning algorithms, the DMPG algorithm has demonstrated excellent performance in key performance indicators such as average path length, obstacle avoidance success rate, and task completion time. These findings provide new insights for the study of drone path planning and valuable references for future research and applications in related fields. 展开更多
关键词 粒子算法 自主决策 多种群策略 动态权重
下载PDF
种群熵启动反向学习的动态多种群粒子群算法 被引量:1
3
作者 梁晓磊 张孟镝 +1 位作者 周文峰 武建国 《智能计算机与应用》 2024年第2期9-17,共9页
针对传统粒子群优化算法在求解复杂优化问题时容易陷入局部最优和停滞的问题,提出采用种群熵启动反向学习的动态多种群粒子群算法。借鉴狮群算法划分狮群的思想,采用动态多种群划分策略,将粒子划分成3个不同行为子群,对其实施不同的位... 针对传统粒子群优化算法在求解复杂优化问题时容易陷入局部最优和停滞的问题,提出采用种群熵启动反向学习的动态多种群粒子群算法。借鉴狮群算法划分狮群的思想,采用动态多种群划分策略,将粒子划分成3个不同行为子群,对其实施不同的位置更新公式,保持粒子在搜索过程中的多样性;在迭代阶段,为避免算法早熟,构建了各维重心反向变异策略丰富变异备选个体,并结合种群熵指标进行种群状态评价适时启动变异策略,帮助粒子跳出局部最优。最后,通过8个基准测试函数与同种类6种经典和新型改进算法,在不同维度下进行测试对比。数值实验结果表明,改进策略显著提升了粒子群算法搜索能力,在搜索精度和搜索速度方面均优于其他对比算法。 展开更多
关键词 粒子算法 算法 种群 反向学习 动态多种群划分
下载PDF
基于种群熵偏移平均加权的改进量子粒子群算法
4
作者 周治伟 《现代信息科技》 2024年第2期60-64,共5页
量子粒子群算法具有更好的全局搜索能力,被视为对粒子群算法极为有效的改进,然而其运行过程中仍存在种群多样性衰减问题。为进一步提升量子粒子群算法的全局寻优能力,在基于加权平均最优位置的量子粒子群算法的基础上,提出了基于种群熵... 量子粒子群算法具有更好的全局搜索能力,被视为对粒子群算法极为有效的改进,然而其运行过程中仍存在种群多样性衰减问题。为进一步提升量子粒子群算法的全局寻优能力,在基于加权平均最优位置的量子粒子群算法的基础上,提出了基于种群熵偏移平均加权的改进量子粒子群算法,将种群熵与加权范围中心偏移值进行动态关联,有效增强了算法搜索空间的遍历性,避免了算法早熟收敛。应用常规测试函数,与传统粒子群算法、量子粒子群算法和加权量子粒子群算法进行了对比分析,证明了文章提出的改进算法的有效性。 展开更多
关键词 量子粒子算法 加权量子粒子算法 种群 偏移平均加权 测试函数
下载PDF
免疫粒子群算法的测试数据生成
5
作者 焦重阳 周清雷 张文宁 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1435-1442,共8页
为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法... 为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法中的免疫算子,提出抗体的浓度调节机制,使得粒子群的多样性更加丰富,提升算法的寻优能力;通过免疫选择操作,避免算法的早熟收敛;以分支函数叠加法构造适应度函数。实验结果表明,该算法避免了粒子群算法早熟收敛现象的发生,有效地提高了测试数据自动生成的效率。 展开更多
关键词 粒子算法 测试数据生成 惯性权重 学习因子 免疫算子 种群多样性 免疫选择
下载PDF
基于因素空间的模糊多种群粒子群算法
6
作者 钟育彬 范书衡 《广州大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第6期77-81,共5页
粒子群算法(Particle Swarm Optimizer,PSO)在处理较大数据的寻优问题时存在运行时间过长,易陷入局部最优的问题。文章基于传统粒子群算法,利用基于因素空间的特征选取法,优化特征数据组合,减少算法运行时间,利用多种群粒子群优化模型... 粒子群算法(Particle Swarm Optimizer,PSO)在处理较大数据的寻优问题时存在运行时间过长,易陷入局部最优的问题。文章基于传统粒子群算法,利用基于因素空间的特征选取法,优化特征数据组合,减少算法运行时间,利用多种群粒子群优化模型思想和模糊数学思想相结合提出基于因素空间的模糊多种群粒子群算法,增强了算法全局寻优能力并加快收敛速度,实现了算法的总体最优,改善了传统粒子群优化算法容易收敛到局部最优的缺陷。研究结果表明,与传统粒子群算法、动态多种群粒子群算法、基于密度峰值的多种群粒子群算法相比,文章所提出的基于因素空间的模糊多种群粒子群算法具有更优的寻找全局最优解能力和收敛速度。 展开更多
关键词 因素空间 多种群粒子算法 优化问题
下载PDF
基于粒子群算法的定日镜场布局优化研究
7
作者 韩鲁志 张子晗 +2 位作者 冯叶瑶 王欣 王立通 《应用数学进展》 2024年第4期1607-1617,共11页
针对定日镜场的优化设计问题展开讨论,旨在寻求最优布局以实现镜场平均光学效率的最大化。本文首先建立定日镜场的光学效率模型,并利用蒙特卡洛模拟计算集热器的截断效率;其次设计出“环形径向分层式”的布局方案,建立了平均输出热功率... 针对定日镜场的优化设计问题展开讨论,旨在寻求最优布局以实现镜场平均光学效率的最大化。本文首先建立定日镜场的光学效率模型,并利用蒙特卡洛模拟计算集热器的截断效率;其次设计出“环形径向分层式”的布局方案,建立了平均输出热功率优化模型。同时,结合相关数据与背景,运用粒子群优化算法进行仿真模拟。基于此,为太阳能集热系统性能优化提供有效策略,有望推动可再生能源利用效率的提升。 展开更多
关键词 蒙特卡洛光线追踪 粒子优化算法 环形径向分层式布局
下载PDF
一种基于多种群分层的粒子群优化算法 被引量:13
8
作者 吕林 罗绮 +1 位作者 刘俊勇 田立峰 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期171-176,共6页
为解决粒子群优化(PSO)算法收敛速度慢,易于早熟的不足,采用控制理论的分层思想,提出了多种群分层PSO算法(HSPPSO)。在第1层采用多种群粒子群并行计算。第2层把每个种群看成一个粒子,种群的最优值作为当前粒子的个体最优值,进行第2层粒... 为解决粒子群优化(PSO)算法收敛速度慢,易于早熟的不足,采用控制理论的分层思想,提出了多种群分层PSO算法(HSPPSO)。在第1层采用多种群粒子群并行计算。第2层把每个种群看成一个粒子,种群的最优值作为当前粒子的个体最优值,进行第2层粒子群优化。并把优化结果返回到第1层。在PSO算法的运行过程中,对有集聚倾向的粒子进行速度变异处理,重新初始化速度。最后对4个典型的测试函数进行了测试,研究结果表明,与基本微粒群算法比较,作者提出的算法提高了算法的收敛速度和收敛精度,改善了算法的性能。本算法对大规模系统的优化问题求解提供了一个新的思路。 展开更多
关键词 多种群 粒子算法 分层结构 演化计算
下载PDF
分层多种群的自适应粒子群算法 被引量:1
9
作者 赵乃刚 赵佳鑫 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2017年第4期108-111,共4页
为了改善粒子群算法的性能,提出一种分层多种群的自适应粒子群算法.为了提高全局搜索和局部搜索的能力,选用了自适应更新的惯性权重和学习因子.为了防止种群多样性的丧失且加快算法的收敛速度,采用了一种分层多种群协同进化策略.最后,... 为了改善粒子群算法的性能,提出一种分层多种群的自适应粒子群算法.为了提高全局搜索和局部搜索的能力,选用了自适应更新的惯性权重和学习因子.为了防止种群多样性的丧失且加快算法的收敛速度,采用了一种分层多种群协同进化策略.最后,将新算法与其他4个算法在23个测试函数上进行了测试,结果表明,新算法能够动态地平衡算法的全局搜索和局部搜索能力,保持种群的多样性,收敛精度高. 展开更多
关键词 粒子算法 自适应 分层多种群策略
下载PDF
基于变尺度黑洞和种群迁徙的粒子群优化算法
10
作者 许文俊 王锡淮 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第11期2036-2046,共11页
针对粒子群优化(PSO)算法收敛速度慢、易早熟收敛等问题,提出基于变尺度黑洞和种群迁徙的PSO——IRBHPSO。引入变尺度黑洞来平衡算法全局探索和局部寻优的权重;在位置更新策略中引入基于混合策略的位移系数,增强算法在迭代前期的收敛速... 针对粒子群优化(PSO)算法收敛速度慢、易早熟收敛等问题,提出基于变尺度黑洞和种群迁徙的PSO——IRBHPSO。引入变尺度黑洞来平衡算法全局探索和局部寻优的权重;在位置更新策略中引入基于混合策略的位移系数,增强算法在迭代前期的收敛速度和在迭代后期的局部寻优能力;将基于种群迁徙的蝴蝶优化算法(BOA)作为局部算子融入PSO中,改善PSO收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。使用IRBHPSO、PSO和其他相关算法对12个基准测试函数进行仿真实验,并进行Wilcoxon秩和检验。实验结果表明,IRBHPSO具有更好的收敛精度、收敛速度和稳定性。 展开更多
关键词 粒子优化算法 变尺度黑洞 位移系数 蝴蝶优化算法 种群迁徙
下载PDF
基于多种群分层粒子群优化算法的电力系统低压减载优化方法研究 被引量:2
11
作者 刘丽 《四川电力技术》 2012年第2期33-36,60,共5页
低压减载是维护电力系统电压稳定的一道重要防线。最优减载问题是离散变量(地点和轮次)和连续变量(各轮的控制量)的混合优化问题。提出了一种利用多种群分层粒子群优化算法(HSPPSO)求解最优减载问题的新思路,采用受动态电压约束的系统... 低压减载是维护电力系统电压稳定的一道重要防线。最优减载问题是离散变量(地点和轮次)和连续变量(各轮的控制量)的混合优化问题。提出了一种利用多种群分层粒子群优化算法(HSPPSO)求解最优减载问题的新思路,采用受动态电压约束的系统最优潮流所建立的优化模型,以所切负荷总量最小为目标函数。最后以IEEE-39节点作为算例,结果与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)对比,得出在同样的稳定裕度和迭代次数要求下,HSPP-SO算法总能够得到最小的减载量,表现出了在求解UVLS问题时的良好适应性。 展开更多
关键词 电力系统 电压崩溃 最优减载 低压减载 多种群分层粒子群算法(HSPPSO)
下载PDF
基于分层粒子群优化算法的用户侧电力调峰配置模型
12
作者 许田阳 李文转 +2 位作者 范凯迪 王潇炜 苗亚男 《电工技术》 2023年第5期40-42,47,共4页
由于传统的用户侧电力调峰配置模型在实际应用中的电网净负荷峰谷差较大,导致配置效果不理想,因此提出基于分层粒子群优化算法的用户侧电力调峰配置模型。选取用户电费最小、系统净收益最大及供电周期内电力调峰配置成本最小三个目标,... 由于传统的用户侧电力调峰配置模型在实际应用中的电网净负荷峰谷差较大,导致配置效果不理想,因此提出基于分层粒子群优化算法的用户侧电力调峰配置模型。选取用户电费最小、系统净收益最大及供电周期内电力调峰配置成本最小三个目标,利用函数对目标进行数学表达,根据实际需求针对电力系统功率平衡、电力系统发电机组连续时间段内的发电量及发电机组爬坡能力需求设计相应的约束条件,利用分层粒子群优化算法求解出符合约束条件的目标函数最优解,输出用户侧电力调峰优化配置策略。实验证明,设计模型的电网净负荷峰谷差小于传统模型,设计模型在用户侧电力调峰配置方面具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 分层粒子优化算法 用户侧 电力调峰配置 净负荷峰谷差 目标函数
下载PDF
基于粒子群算法的岩体微震源分层定位方法 被引量:68
13
作者 陈炳瑞 冯夏庭 +2 位作者 李庶林 袁节平 徐速超 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期740-749,共10页
针对微震经典定位法速度模型给不准和联合定位法震源位置、发震时间和微震传播速度相互关联,解不唯一的问题,提出一种微震源定位分层处理方法,先对微震信号进行消噪、分波、到时修正和劣质信号剔除等一系列处理,初步获取正确的有效信号... 针对微震经典定位法速度模型给不准和联合定位法震源位置、发震时间和微震传播速度相互关联,解不唯一的问题,提出一种微震源定位分层处理方法,先对微震信号进行消噪、分波、到时修正和劣质信号剔除等一系列处理,初步获取正确的有效信号;然后以相邻两传感器监测到时之差与计算到时之差的残差平方和最小为目标,利用粒子群算法,识别微震源位置和速度模型;接着,根据识别到的微震源位置和速度模型,以传感器监测到时和计算到时的残差平方和最小为目标,直接求解微震源发震时间的解析解;最后,再次结合矿山实际开采现状反分析有效微震信号选取的正确性和微震源定位的准确性,必要时再次对微震信号进行处理和定位,较好地解决经典法速度模型给不准和联合法解不唯一的问题。与经典法相比提高了微震定位精度,与联合法相比提高收敛速度和解的稳定性;关联性分析表明某些震源坐标在使用分层法定位时和速度具有一定的关联性,并给出震源坐标和速度相互关联的必要条件和相互关联的几个特殊位置;算法性能分析表明为了进一步提高算法的收敛速度、定位精度和解的稳定性,传感器布置要尽量:(1)使重点关注的区域位于传感器阵列之内,且距离传感器尽量近,(2)避免可能发生微震的震源处于能使震源坐标和速度相互关联的位置上。现场爆破试验进一步验证微震源分层定位方法的可行性;最后讨论几种速度模型的选取,分析几种速度模型的优劣及工程应用的可能性。 展开更多
关键词 岩石力学 微震源定位 传感器布置 分层 粒子算法 关联性分析
下载PDF
多种群粒子群算法与混合蛙跳算法融合的研究 被引量:20
14
作者 李俊 孙辉 史小露 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第9期2164-2168,共5页
针对粒子群算法和混合蛙跳算法在复杂函数寻优上易于陷入局部最优值的缺点,提出一种新的粒子群与混合蛙跳融合算法.算法采用多种群粒子群方法,每次进化后,将各子群中的最优粒子组成新的群体,采用混合蛙跳模式进化,以提高种群的多样性.... 针对粒子群算法和混合蛙跳算法在复杂函数寻优上易于陷入局部最优值的缺点,提出一种新的粒子群与混合蛙跳融合算法.算法采用多种群粒子群方法,每次进化后,将各子群中的最优粒子组成新的群体,采用混合蛙跳模式进化,以提高种群的多样性.粒子群各子群的进化模式中,除考虑本子群最好的粒子外,还考虑整合群体最好的粒子.相对于其它一些改进的粒子群或混合蛙跳算法,融合算法概念简单,易于实现,具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度.基准测试函数的仿真结果表明,本文算法优于目前一些常见的改进粒子群算法. 展开更多
关键词 粒子算法 混合蛙跳算法 融合算法 多种群粒子
下载PDF
一种遗传算法与粒子群优化的多子群分层混合算法 被引量:71
15
作者 金敏 鲁华祥 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1231-1238,共8页
针对遗传算法全局搜索能力强和粒子群优化收敛速度快的特点,本文从种群个体组织结构上着手,进行优势互补,提出了一种遗传算法和粒子群优化的多子群分层混合算法(multi-subgroup hierarchical hybrid of genetic algorithm and particle ... 针对遗传算法全局搜索能力强和粒子群优化收敛速度快的特点,本文从种群个体组织结构上着手,进行优势互补,提出了一种遗传算法和粒子群优化的多子群分层混合算法(multi-subgroup hierarchical hybrid of genetic algorithm and particle swarm optimization,HGA–PSO).算法采用分层结构,底层由一系列的遗传算法子群组成,贡献算法的全局搜索能力;上层是由每个子群的最优个体组成的精英群,采用钳制了初始速度的粒子群算法进行精确局部搜索.文中分析论证了HGA–PSO算法具有全局收敛性,并采用7个典型高维Benchmark函数进行测试,实验结果显示该算法的优化性能显著优于其他测试算法. 展开更多
关键词 遗传算法 粒子优化 分层混合算法 多子
下载PDF
一种双种群遗传粒子群算法及在SMB优化中的应用 被引量:8
16
作者 肖迪 葛启承 +1 位作者 林锦国 程明 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期31-36,共6页
针对遗传算法和粒子群算法本身固有的局限,提出了基于Pareto非劣解集的多目标双种群遗传粒子群算法。设置两个独立种群分别进行寻优,每隔一定代数,按一定比例选取精英个体在两个种群间进行迁徙,接着继续在各自种群中寻优,最终两种群都... 针对遗传算法和粒子群算法本身固有的局限,提出了基于Pareto非劣解集的多目标双种群遗传粒子群算法。设置两个独立种群分别进行寻优,每隔一定代数,按一定比例选取精英个体在两个种群间进行迁徙,接着继续在各自种群中寻优,最终两种群都将收敛于Pareto最优前端。通过两个测试函数和在模拟移动床(SMB)上的操作条件优化仿真试验验证,双种群遗传粒子群算法较单一种群的遗传算法或粒子群算法能在较少的进化代数上收敛,解集具有更好的分布性和多样性;并能有效地对模拟移动床操作条件进行优化。 展开更多
关键词 模拟移动床 动态模型 多目标优化 遗传算法 粒子算法 种群
下载PDF
基于异构多种群策略的动态概率粒子群优化算法 被引量:10
17
作者 倪庆剑 邓建明 邢汉承 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期146-152,共7页
结合动态概率粒子群优化算法(DPPSO)特点,针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的缺点,文中提出一种基于异构多种群策略的DPPSO.该算法在进化过程中保持多个子种群,每个子种群以不同的DPPSO变体进行进化,子种群... 结合动态概率粒子群优化算法(DPPSO)特点,针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的缺点,文中提出一种基于异构多种群策略的DPPSO.该算法在进化过程中保持多个子种群,每个子种群以不同的DPPSO变体进行进化,子种群之间根据一定规律进行通信,从而保持整个种群内部的信息交流,进而协调DPPSO的勘探和开采能力.通过典型的Benchmark函数优化问题测试并分析基于异构多种群策略的DPPSO性能,结果显示,使用该策略的算法收敛速度较快,稳定性有较显著提高,具有较强的全局搜索能力. 展开更多
关键词 粒子优化算法( PSO) 动态概率粒子优化算法( DPPSO) 多种群策略 PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ( PSO ) Dynamic PROBABILISTIC PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ( DPPSO)
下载PDF
基于种群分类粒子群算法的物流车辆调度优化 被引量:7
18
作者 邓先瑞 于晓慧 +1 位作者 李春艳 赵光峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第10期237-240,258,共5页
为了获得更加理想的配送车辆调度方案,提出一种基于种群分类粒子群算法的配送车辆调度优化方法。首先建立多约束配送车辆调度的数学模型,并以配送路径最短作为目标函数,然后采用粒子群算法对模型进行求解,并对每次迭代产生的粒子群进行... 为了获得更加理想的配送车辆调度方案,提出一种基于种群分类粒子群算法的配送车辆调度优化方法。首先建立多约束配送车辆调度的数学模型,并以配送路径最短作为目标函数,然后采用粒子群算法对模型进行求解,并对每次迭代产生的粒子群进行分类,根据分类结果对粒子群进行不同的操作,加快了算法的搜索速度,以避免陷入局部最优,最后进行仿真对比实验。结果表明,种群分类粒子群算法获得比较理想的配送车辆调度方案,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 配送车辆 粒子算法 种群分类 调度方案
下载PDF
基于种群密度的粒子群优化算法 被引量:7
19
作者 高鹰 姚振坚 谢胜利 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期922-924,932,共4页
为提高粒子群优化算法的收敛性能,提出了基于种群密度的多子群粒子群优化算法。该算法把生态学中的协同进化思想引入到粒子群优化算法中,充分考虑了环境和子群间相互竞争的关系,通过多种群的Lotka-Volterra竞争方程,动态调整各粒子群的... 为提高粒子群优化算法的收敛性能,提出了基于种群密度的多子群粒子群优化算法。该算法把生态学中的协同进化思想引入到粒子群优化算法中,充分考虑了环境和子群间相互竞争的关系,通过多种群的Lotka-Volterra竞争方程,动态调整各粒子群的密度,从而提高了粒子的多样性,加快了算法的进化速度。实验仿真结果表明,与单种群的粒子群优化算法相比,该算法提高了收敛速度和收敛精度。 展开更多
关键词 粒子优化算法 种群密度 Lotka-Volterra竞争方程
下载PDF
基于双种群粒子群算法的分时段电力系统无功优化 被引量:10
20
作者 肖军 刘天琪 苏鹏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期72-77,共6页
提出了一种基于双种群粒子群算法的分时段无功优化算法,将复杂的动态无功优化问题转化为静态无功优化进行处理。文中把设备的调节代价和网损费用之和作为目标函数,考虑了包括设备相邻时段调节次数限制等约束条件。在该模型基础上,根据... 提出了一种基于双种群粒子群算法的分时段无功优化算法,将复杂的动态无功优化问题转化为静态无功优化进行处理。文中把设备的调节代价和网损费用之和作为目标函数,考虑了包括设备相邻时段调节次数限制等约束条件。在该模型基础上,根据负荷的变化趋势,提出了一种考虑设备一天内调节次数限制的分时段算法。该方法简便,不需设置划分时段的门槛值,保证了分段的有效性和可操作性,且采用双种群粒子群算法对每个时段进行静态无功优化。该算法对离散变量进行了特殊编码,较好地解决了连续和离散变量的共同寻优,降低了网损,并减少了设备动作次数。IEEE30节点算例系统结果验证了所提算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 聚类 分时段无功优化 调节代价 种群粒子算法
下载PDF
上一页 1 2 14 下一页 到第
使用帮助 返回顶部