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基于自适应变异粒子群算法的风光储微网调度
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作者 聂文龙 李再冉 +1 位作者 吴彩霞 王远 《山西建筑》 2025年第2期120-123,共4页
为克服传统粒子群算法在求解时容易形成局部最优,求解精度低的不足,提出了一种基于自适应变异粒子群优化的微电网调度求解方法。惯性权重采用自适应正态分布递减,随着迭代次数的增加更新粒子位置的移动策略,并且在算法后期引入变异环节... 为克服传统粒子群算法在求解时容易形成局部最优,求解精度低的不足,提出了一种基于自适应变异粒子群优化的微电网调度求解方法。惯性权重采用自适应正态分布递减,随着迭代次数的增加更新粒子位置的移动策略,并且在算法后期引入变异环节。为验证算法的有效性,文章与其他算法进行收敛性能对比,并对两种典型天气情况下的微网运行成本模型仿真求解,得到最优调度。算例结果表明,改进算法能够对粒子全局最优搜索优化,效果优于其他算法,可合理调配分布式电源出力时段,具有良好的可行性。 展开更多
关键词 微电网 调度 粒子算法 自适应 变异
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基于改进量子粒子群算法的新能源汽车换电站优化布局
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作者 韩顺杰 于渲铎 +1 位作者 李东奇 董吉哲 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第27期11720-11725,共6页
为了针对在新能源换电汽车发展普及过程中的换电站建设相关问题,通过建立以换电站运营目标年限年均综合费用最小为目标,综合考虑土地价格、建站成本、运营成本、维护成本、道路流量、服务能力等因素的优化目标数学模型,以换电能力、换... 为了针对在新能源换电汽车发展普及过程中的换电站建设相关问题,通过建立以换电站运营目标年限年均综合费用最小为目标,综合考虑土地价格、建站成本、运营成本、维护成本、道路流量、服务能力等因素的优化目标数学模型,以换电能力、换电距离为约束条件。同时利用改进的量子粒子群算法对模型求解,算法引入自适应调整的惯性权重,提高粒子的整体搜索能力,利用Logistic混沌映射初始化种群信息,提升种群的遍历性,通过Levy飞行策略与Cauchy变异策略,提升种群的多样性并扩大算法在迭代过程中的搜索空间,进一步提升算法的全局搜索能力并快速跳出局部最优区域。利用该算法对长春市宽城区进行实际规划,将该区域相关数据引入建立的数学模型,确定了该区域内建设四座换电站时符合预期建设目标,同时确定各电站建设位置及容量,证明研究结果的可行性与实用性。 展开更多
关键词 新能源汽车 改进量子粒子算法 换电站 选址定容
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自适应免疫粒子群算法在光伏MPPT中的应用
3
作者 李练兵 王兰超 +2 位作者 朱乐 韩琪琪 杨少波 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第4期749-754,共6页
光伏阵列在局部遮阴条件下,其P-U特性曲线呈多峰特性,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法容易陷入局部最优,而无法追踪到最大功率点。粒子群(PSO)算法适用于复杂多极值的寻优问题,因而在多峰值MPPT中得到广泛应用。针对粒子群算法寻优过程... 光伏阵列在局部遮阴条件下,其P-U特性曲线呈多峰特性,传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法容易陷入局部最优,而无法追踪到最大功率点。粒子群(PSO)算法适用于复杂多极值的寻优问题,因而在多峰值MPPT中得到广泛应用。针对粒子群算法寻优过程中易早熟收敛至局部最优、迭代后期收敛速度慢以及精度低等问题,提出了一种自适应免疫粒子群算法。该算法对惯性权重和学习因子进行自适应调整,并且与免疫算法相结合。仿真结果表明:该算法在静态局部遮阴以及动态局部遮阴条件下,均能追踪到最大功率点,并且收敛速度更快,精度更高,稳定性更好。 展开更多
关键词 光伏电池 局部遮阴 MPPT 自适应免疫粒子算法
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基于自适应变异粒子群算法的装配式建筑施工安全投入优化
4
作者 常春光 赵耀 《沈阳建筑大学学报(社会科学版)》 2024年第1期79-85,共7页
针对装配式建筑施工安全投入问题,以实际工程项目为例,对装配式建筑施工风险因素进行了二级分解;基于数学规划理论建立了非线性规划模型,并引入3种函数关系进行拟合;采用自适应变异粒子群算法在Matlab中进行求解,得到了相对较优方案。... 针对装配式建筑施工安全投入问题,以实际工程项目为例,对装配式建筑施工风险因素进行了二级分解;基于数学规划理论建立了非线性规划模型,并引入3种函数关系进行拟合;采用自适应变异粒子群算法在Matlab中进行求解,得到了相对较优方案。结果表明:在安全风险主要因素中,物的风险因素对安全投入最为敏感;在二级风险因素中,预制构件吊装器具的选择最为敏感,该结论可为日后施工安全投入的方向提供参考依据。 展开更多
关键词 自适应变异粒子算法 线性规划 装配式建筑 施工安全
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基于自适应混合粒子群算法优化支持向量机的乳腺癌预测
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作者 王勇 吴慕云 《阜阳职业技术学院学报》 2024年第2期67-70,共4页
使用粒子群算法优化支持向量机的惩罚因子和核参数,提高分类的精度。粒子群算法收敛速度快,但是容易陷入局部最优。引入鲸鱼算法的包围运动和螺旋运动机制,形成参数自适应的混合粒子群优化算法,提升了算法的精度。在对数据进行预处理之... 使用粒子群算法优化支持向量机的惩罚因子和核参数,提高分类的精度。粒子群算法收敛速度快,但是容易陷入局部最优。引入鲸鱼算法的包围运动和螺旋运动机制,形成参数自适应的混合粒子群优化算法,提升了算法的精度。在对数据进行预处理之后,80%的数据用于模型的训练,剩余20%用于模型的测试。每次实验分别按照比例随机生成的训练集和测试集进行20次预测,计算平均正确率。实验表明,自适应混合粒子群算法优化精度高于标准粒子群算法和鲸鱼算法。 展开更多
关键词 乳腺癌 支持向量机 自适应 粒子优化算法
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基于自适应粒子群优化算法的串联复合涡轮储能优化策略 被引量:2
6
作者 王震 张珊珊 +1 位作者 邬斌扬 苏万华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期611-618,共8页
针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过... 针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过Matlab/Simulink软件,建立了基于发动机串联复合涡轮发电的储能优化控制仿真模型,对比分析了不同控制方法在设定工况下的功率追踪性能以及混合储能系统的储能特性。仿真结果表明,相较于传统扰动观测法(P&O)控制方法,在所提的SAPSO-MPPT方法下,发电功率提高了190 W,响应时间缩短了0.15 s。同时,HESS能够有效追踪母线上的需求功率,电能回收效率高达95.3%。最后,基于Y24型改装发动机台架搭建了串联复合涡轮发电系统实验平台,对所提储能优化控制策略的节油潜力进行了实验验证。结果表明,SAPSO-MPPT+HESS储能优化策略能够有效提高排气能量回收效率,优化后系统总热效率比原发动机提高了提高0.53个百分点。 展开更多
关键词 自适应粒子优化算法 串联复合涡轮发电系统 最大功率点追踪 混合储能系统
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基于随机增强量子粒子群算法的弹性波数值模拟 被引量:1
7
作者 朱孟权 刘洪 +2 位作者 王之洋 李幼铭 Yu Du-li 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2024年第1期80-92,204,共14页
在本文中,我们提出了一种随机增强量子粒子群优化算法,并基于该随机增强量子粒子群算法提出了一种新的有限差分格式。随机增强量子粒子群优化算法具有明显的收敛速度优势,可以在第200代内收敛。在相同条件下,未改进的量子粒子群算法的... 在本文中,我们提出了一种随机增强量子粒子群优化算法,并基于该随机增强量子粒子群算法提出了一种新的有限差分格式。随机增强量子粒子群优化算法具有明显的收敛速度优势,可以在第200代内收敛。在相同条件下,未改进的量子粒子群算法的收敛速度远低于随机增强量子粒子群算法。数值频散分析表明,基于随机增强量子粒子群算法的优化有限差分格式具有更大的频谱覆盖范围并将精度误差控制在了有效范围之内,这意味着随机增强量子粒子群算法具有更好的搜索全局精确解的能力。最后,采用基于随机增强量子粒子群算法的优化有限差分格式对弹性波动方程进行数值模拟。数值模拟结果表明,基于随机增强量子粒子群算法的优化有限差分格式能有效压制数值频散。 展开更多
关键词 有限差分 量子粒子算法 多参数优化
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基于自适应扰动量子粒子群算法参数优化的支持向量回归机短期风电功率预测 被引量:47
8
作者 陈道君 龚庆武 +2 位作者 金朝意 张静 王定美 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期974-980,共7页
智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm opt... 智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法中加入自适应早熟判定准则、混合扰动算子和动态扩张收缩系数,提出了自适应扰动量子粒子群优化算法(adaptive disturbance quantum-behaved particle swarm optimization,ADQPSO),并使用ADQPSO优化选择SVR的学习参数。实例研究表明,ADQPSO算法全局寻优能力强、鲁棒性好、计算耗时短,利用ADQPSO优化得到的SVR参数,可有效提高模型的预测精度;与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和径向基神经网络(radial basis functionneural network,RBFNN)相比,提出的ADQPSO-SVR能够提高短期风电功率预测的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 短期风电功率预测 学习参数选择 自适应扰动量子粒子优化算法 支持向量回归机
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惯性权自适应调整的量子粒子群优化算法 被引量:75
9
作者 黄泽霞 俞攸红 黄德才 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期228-232,共5页
针对量子粒子群的惯性权值β线性递减不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种惯性权自适应调整的量子粒子群优化(DCWQPSO)算法.在该算法中,引入了量子粒子群进化速度因子sd和聚集度因子jd,并将惯性因子β表示为sd,jd2个参... 针对量子粒子群的惯性权值β线性递减不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种惯性权自适应调整的量子粒子群优化(DCWQPSO)算法.在该算法中,引入了量子粒子群进化速度因子sd和聚集度因子jd,并将惯性因子β表示为sd,jd2个参数的函数.在每次迭代时,算法可根据当前量子粒子群进化速度因子和聚集度因子动态地调整惯性权值,从而使算法具有动态自适应性.对典型的标准函数的测试结果表明,与量子粒子群算法相比,改进后的量子粒子群优化算法的收敛速度明显提高. 展开更多
关键词 量子粒子 自适应 惯性权
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基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略 被引量:1
10
作者 卢盛阳 朱钰 +3 位作者 陈涛 王同 王宁 吴蒙 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期68-75,共8页
针对传统虚拟同步发电机控制策略存在暂态调节时间长及稳定性差等问题,提出一种基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略。首先,通过分析系统受扰动后功角特性,提出阻尼惯量自适应控制策略;然后,利用改进粒子群算法选择控制策略初始... 针对传统虚拟同步发电机控制策略存在暂态调节时间长及稳定性差等问题,提出一种基于改进粒子群算法的阻尼惯量自适应控制策略。首先,通过分析系统受扰动后功角特性,提出阻尼惯量自适应控制策略;然后,利用改进粒子群算法选择控制策略初始值,给出关键参数的选取原则及具体范围;最后,通过与现有控制策略进行对比,分析不同惯量及阻尼下对系统影响并验证控制策略的优越性。结果表明,该策略可有效提高系统稳定性及动态响应性能。 展开更多
关键词 虚拟同步发电机 虚拟惯量 阻尼系数 自适应控制 粒子优化算法
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一种非线性权重的自适应粒子群优化算法 被引量:12
11
作者 徐刚 杨玉群 黄先玖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第35期49-51,共3页
针对粒子群优化算法中出现早熟和不收敛问题,分析了基本PSO算法参数对其优化性能的影响,提出了基于非线性权重的自适应粒子群优化算法(NWAPSO)。在优化过程中,惯性权重随迭代次数非线性变化,改进的算法能使粒子自适应地改变搜索速度进... 针对粒子群优化算法中出现早熟和不收敛问题,分析了基本PSO算法参数对其优化性能的影响,提出了基于非线性权重的自适应粒子群优化算法(NWAPSO)。在优化过程中,惯性权重随迭代次数非线性变化,改进的算法能使粒子自适应地改变搜索速度进行搜索,并与基本粒子群算法以及其他改进的粒子群算法进行了比较。实验结果表明,该算法在搜索精度和收敛速度等方面有明显优势。特别对于高维、多峰等复杂非线性优化问题,算法的优越性更明显。 展开更多
关键词 粒子优化算法 线性 自适应
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基于云模型的自适应量子粒子群算法 被引量:11
12
作者 马颖 田维坚 樊养余 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期787-793,共7页
利用云模型理论能兼顾随机性和模糊性的特质,提出一种基于云模型的自适应量子粒子群优化算法.首先分析量子粒子群算法的控制机制,在此基础上,使用云算子实现对每个粒子的吸收扩张因子自适应控制,达到在进化过程中对粒子飞行位置动态调... 利用云模型理论能兼顾随机性和模糊性的特质,提出一种基于云模型的自适应量子粒子群优化算法.首先分析量子粒子群算法的控制机制,在此基础上,使用云算子实现对每个粒子的吸收扩张因子自适应控制,达到在进化过程中对粒子飞行位置动态调整的目的,使算法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力.同时,补充针对性的优化方案,有效避免算法陷入局部最优.对典型测试函数的仿真对比实验表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定度好等优点,相比其它同类算法具有一定优势. 展开更多
关键词 云模型 量子粒子算法 量子计算 函数优化
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基于改进粒子群算法的自适应构网型变流器控制策略 被引量:1
13
作者 段玉 朱子民 +3 位作者 王小云 陈杰 马健 南东亮 《广东电力》 北大核心 2024年第2期10-17,共8页
构网型控制是一种改善新能源高渗透率下电力系统稳定性问题的技术手段。针对传统构网型变流器均采用固定参数控制而未能发挥出最佳调频效果这一问题,基于构网型变流器控制参数可调的特点,提出一种自适应控制策略,以优化构网型变流器的... 构网型控制是一种改善新能源高渗透率下电力系统稳定性问题的技术手段。针对传统构网型变流器均采用固定参数控制而未能发挥出最佳调频效果这一问题,基于构网型变流器控制参数可调的特点,提出一种自适应控制策略,以优化构网型变流器的输出并改善电力系统的动态特性。首先,通过仿真实验得到典型构网型变流器虚拟惯量和阻尼系数在大功率事件下对系统动态特性的影响;其次,研究典型构网型变流器的频率曲线与功角曲线,提出包含频率偏差和频率变化率的自适应构网型变流器控制策略;然后,通过改进粒子群算法对自适应控制策略涉及参数进行整定;最后,基于MATLAB/Simulink搭建的微电网模型,验证所提控制策略的稳定性与鲁棒性。仿真结果表明,所提控制策略可以自适应改变控制参数,使构网型变流器的输出能够满足系统各个阶段的不同需求,优化电力系统的动态特性。 展开更多
关键词 构网型变流器 自适应控制 改进粒子算法 参数整定 电力系统稳定
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带自适应变异的量子粒子群优化算法 被引量:24
14
作者 刘俊芳 高岳林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期41-43,共3页
提出了一种带有自适应变异的量子粒子群优化(AMQPSO)算法,利用粒子群的适应度方差和空间位置聚集度来发现粒子群陷入局部寻优时,对当前每个粒子经历过的最好位置进行自适应变异以实现全局寻优。通过对典型函数的测试以及与量子粒子群优... 提出了一种带有自适应变异的量子粒子群优化(AMQPSO)算法,利用粒子群的适应度方差和空间位置聚集度来发现粒子群陷入局部寻优时,对当前每个粒子经历过的最好位置进行自适应变异以实现全局寻优。通过对典型函数的测试以及与量子粒子群优化(QPSO)算法和自适应粒子群优化(AMPSO)算法的比较,说明AMQPSO算法增强了全局搜索的性能,优于其他算法。 展开更多
关键词 全局最优化 粒子优化 量子粒子优化 自适应变异
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一种并行的自适应量子粒子群算法 被引量:7
15
作者 熊智挺 谭阳红 +1 位作者 易如方 陈赛华 《计算机系统应用》 2011年第8期47-51,71,共6页
针对粒子群算法存在易陷入局部最优解的问题,提出了一种并行的自适应量子粒子群算法。通过共享粒子的两个极值,将改进后的自适应粒子群算法和边界变异的量子粒子群算法并行搜索,有效地克服了标准粒子群算法的缺陷。测试结果表明,该算法... 针对粒子群算法存在易陷入局部最优解的问题,提出了一种并行的自适应量子粒子群算法。通过共享粒子的两个极值,将改进后的自适应粒子群算法和边界变异的量子粒子群算法并行搜索,有效地克服了标准粒子群算法的缺陷。测试结果表明,该算法在精度和全局最优解的找寻速度方面有了很大的提高。 展开更多
关键词 自适应粒子算法 量子粒子算法 并行搜索
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基于权重自适应调整的混沌量子粒子群算法的城市电动汽车充电站优化布局 被引量:9
16
作者 于擎 李菁华 +1 位作者 赵前扶 邢春阳 《电测与仪表》 北大核心 2017年第13期110-114,119,共6页
针对城市电动汽车充电站的定容和选址的问题,从实际情况出发,建立将土地价格、建设成本、运行成本、交通流量、服务距离、服务能力考虑在内的数学模型,该模型以年均综合费用最小为目标,以充电能力,充电距离为约束条件。采用权重自适应... 针对城市电动汽车充电站的定容和选址的问题,从实际情况出发,建立将土地价格、建设成本、运行成本、交通流量、服务距离、服务能力考虑在内的数学模型,该模型以年均综合费用最小为目标,以充电能力,充电距离为约束条件。采用权重自适应调整的混沌量子粒子群算法对北方的某市某区进行规划,该算法在迭代过程中会根据粒子不同的适应值,对惯性权重做出相应的调整,从而调整对粒子的搜索能力。利用混沌算子的遍历性,使得该算法具有很好的收敛速度和精度。利用该算法对所建立的数学模型进行求解,经过进一步的筛选,确定了该地区充电站的建址坐标、容量和费用。 展开更多
关键词 电动汽车 权重自适应调整的混沌量子粒子算法 充电站 选址 定容
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求解非线性方程组的量子行为粒子群算法 被引量:3
17
作者 赵吉 须文波 孙俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第5期80-82,114,共4页
介绍了利用量子行为粒子群算法解决非线性方程组的问题。求方程组的解归结为一个最优化问题,当方程组有多个解时,它的适应值函数就是具有多个最优解的多峰函数。为此,引进一种物种形成原理算法,该算法根据群体微粒的相似度并行地分成子... 介绍了利用量子行为粒子群算法解决非线性方程组的问题。求方程组的解归结为一个最优化问题,当方程组有多个解时,它的适应值函数就是具有多个最优解的多峰函数。为此,引进一种物种形成原理算法,该算法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体进行QPSO最优搜索,从而保证方程组中每个可能的解都能被搜索到,具有良好的局部寻优特性。对几个重要的测试函数进行仿真实验,结果证明了所用算法可以保证找到方程组所有的解,并且具有很好的精确度。 展开更多
关键词 粒子算法 量子行为粒子算法 线性方程组 物种形成原理
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一种非线性自适应粒子群优化算法 被引量:6
18
作者 徐刚 杨玉群 刘斌斌 《南昌大学学报(理科版)》 CAS 北大核心 2011年第4期323-326,共4页
针对粒子群优化算法中出现早熟和不收敛问题,分析了基本PSO算法搜索速度对其优化性能的影响,提出了一种根据速度信息非线性自适应调整参数的粒子群优化算法。在算法迭代过程中,粒子随迭代次数和递减指数确定的非线性变化的理想速度自适... 针对粒子群优化算法中出现早熟和不收敛问题,分析了基本PSO算法搜索速度对其优化性能的影响,提出了一种根据速度信息非线性自适应调整参数的粒子群优化算法。在算法迭代过程中,粒子随迭代次数和递减指数确定的非线性变化的理想速度自适应调整参数进行搜索,提高了粒子群算法的性能。提出的算法经过测试函数的模拟实验验证,并与其他已有算法进行了比较。实验结果表明,该算法在搜索精度和收敛速度等方面有明显优势,特别是高维、多峰等复杂非线性优化问题时,算法的优势更明显。 展开更多
关键词 粒子优化算法 自适应 递减指数 理想速度
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基于正态云模型的自适应变异量子粒子群优化算法 被引量:10
19
作者 关学忠 皇甫旭 +2 位作者 李欣 佟宇 聂品磊 《电子设计工程》 2016年第8期64-67,71,共5页
为提高量子粒子群算法的寻优能力,文中提出一种新的正态云模型自适应变异量子粒子群算法。该方法采用正态云模型优化策略,引入自身最差粒子和全局最差粒子,结合自身最优粒子和全局最优粒子自适应调整势阱中心位置与收缩-扩张系数,每次... 为提高量子粒子群算法的寻优能力,文中提出一种新的正态云模型自适应变异量子粒子群算法。该方法采用正态云模型优化策略,引入自身最差粒子和全局最差粒子,结合自身最优粒子和全局最优粒子自适应调整势阱中心位置与收缩-扩张系数,每次迭代后生成的新粒子,以一定概率采用正态云模型对粒子进行变异操作。最后标准函数极值优化的实验结果表明,该算法的单步迭代时间较长但优化能力较同类算法有大幅度提高。 展开更多
关键词 云模型 量子粒子 粒子 算法优化
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自适应策略优化的粒子群优化算法在神经网络架构搜索中的应用
20
作者 程金芮 金瑾 +3 位作者 张朝龙 孔超 何嘉 张鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期60-64,共5页
针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与... 针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与局部信息的协同作用和智能切换学习策略。具体地,ARCLPSO利用全局和局部信息的协同作用令粒子向更优的方向移动,通过智能的切换粒子学习策略平衡粒子的搜索性能和收敛速度,提高搜索速度和搜索质量。在NAS-Bench-101数据集上的实验结果表明,ARCLPSO的收敛时间相较于传统进化算法(REA)和随机搜索(RS),分别减少了40.9%和55.2%。 展开更多
关键词 神经网络架构搜索 粒子优化 进化算法 NAS-Bench-101 自适应的协作学习算法
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