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粒子群优化算法 被引量：302
1
作者 李爱国 覃征 +1 位作者 鲍复民 贺升平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第21期1-3,17,共4页
粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO的优势在于简单容易实现而又功能强大。PSO已成为国际演化计算界研究的热点。该文介绍了基本的PSO算法、若干类改进的PSO算... 粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO的优势在于简单容易实现而又功能强大。PSO已成为国际演化计算界研究的热点。该文介绍了基本的PSO算法、若干类改进的PSO算法及其应用,并讨论将来可能的研究内容。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 演化计算 群智能 随机全局优化技术
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一种更简化而高效的粒子群优化算法 被引量：334
2
作者 胡旺 李志蜀 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期861-868,共8页
针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swar... 针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremum disturbed particle swarm optimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(extremum disturbed and simple particle swarm optimization,简称tsPSO)算法.sPSO去掉了PSO进化方程的粒子速度项而使原来的二阶微分方程简化为一阶微分方程,仅由粒子位置控制进化过程,避免了由粒子速度项引起的粒子发散而导致后期收敛变慢和精度低问题.tPSO增加极值扰动算子可以加快粒子跳出局部极值点而继续优化.对几个经典测试函数进行实验的结果表明,sPSO能够极大地提高收敛速度和精度;tPSO能够有效摆脱局部极值点;以上两种策略相结合,tsPSO以更小的种群数和进化世代数获得了非常好的优化效果,从而使得PSO算法更加实用化. 展开更多
关键词 进化计算 群体智能 粒子群优化 极值扰动
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基于云模型的进化算法 被引量：127
3
作者 张光卫 何锐 +2 位作者 刘禹 李德毅 陈桂生 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期1082-1091,共10页
基于云模型在非规范知识的定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征,结合进化计算的基本思想,提出一种基于云模型的进化算法.该算法利用云模型对物种的遗传变异进化统一建模,能够自适应控制遗传变异的程度和搜索空间的范围,从而可... 基于云模型在非规范知识的定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征,结合进化计算的基本思想,提出一种基于云模型的进化算法.该算法利用云模型对物种的遗传变异进化统一建模,能够自适应控制遗传变异的程度和搜索空间的范围,从而可以快速收敛到最优解,较好地避免了传统遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题.仿真结果表明:该算法具有精度高、收敛速度快等优点.云模型和进化计算思想的有效结合一方面拓宽了云模型的应用领域,也为进化计算的研究进行了新的探索和尝试. 展开更多
关键词 云模型 进化计算 遗传算法 数值优化 人工智能
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一种改进粒子群优化算法 被引量：39
4
作者 柯晶 钱积新 乔谊正 《电路与系统学报》 CSCD 2003年第5期87-91,共5页
作为群集智能的代表性方法之一,粒子群优化(PSO)算法通过粒子之间的合作与竞争以实现对多维复杂空间的高效搜索。提出了一种改进粒子群优化(MPSO)算法。MPSO同时采用局部模式压缩因子方法和全局模式惯性权重方法以获得相对较高的性能。... 作为群集智能的代表性方法之一,粒子群优化(PSO)算法通过粒子之间的合作与竞争以实现对多维复杂空间的高效搜索。提出了一种改进粒子群优化(MPSO)算法。MPSO同时采用局部模式压缩因子方法和全局模式惯性权重方法以获得相对较高的性能。针对PSO算法可能出现的停滞现象,MPSO引入了基于全局信息反馈的重新初始化机制。数值仿真结果显示了该算法的有效性。 展开更多
关键词 进化计算 群集智能 粒子群优化
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车辆路径问题的双种群遗传算法求解方法 被引量：44
5
作者 赵燕伟 吴斌 +2 位作者 蒋丽 董红召 王万良 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期303-306,共4页
针对标准遗传算法在求解车辆路径问题中出现的早熟、收敛,易陷入局部极值点的问题,提出双种群遗传算法求解车辆路径问题的方法。在求解过程中,初始化两个种群,分别选择不同的交叉、变异概率,在一次迭代完成后,交换种群间的优秀个体所携... 针对标准遗传算法在求解车辆路径问题中出现的早熟、收敛,易陷入局部极值点的问题,提出双种群遗传算法求解车辆路径问题的方法。在求解过程中,初始化两个种群,分别选择不同的交叉、变异概率,在一次迭代完成后,交换种群间的优秀个体所携带的遗传信息,以打破种群内的平衡态,跳出局部最优解。通过实验仿真,将双种群遗传算法与其他各种启发式算法进行比较,双种群遗传算法比标准遗传算法显著提高了全局收敛性能,是解决车辆路径问题的有效方法。 展开更多
关键词 车辆路径问题 双种群遗传算法 计算智能 物流
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改进的基本粒子群优化算法 被引量：43
6
作者 王存睿 段晓东 +1 位作者 刘向东 周福才 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第21期35-37,共3页
提出一种基本粒子群算法(BPSO)改进方案,将基本粒子群算法粒子行为基于个体极值点和全局极值点变化为基于个体极值中心点和全局极值点,使得粒子能够获得更多的信息量来调整自身的状态。用3个基准函数对新算法进行了实验,结果表明,新算... 提出一种基本粒子群算法(BPSO)改进方案,将基本粒子群算法粒子行为基于个体极值点和全局极值点变化为基于个体极值中心点和全局极值点,使得粒子能够获得更多的信息量来调整自身的状态。用3个基准函数对新算法进行了实验,结果表明,新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于基本粒子群算法. 展开更多
关键词 粒子群 优化 进化计算 群智能 BPSO 基准函数
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离散粒子群优化算法研究现状综述 被引量：56
7
作者 沈林成 霍霄华 牛轶峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期1986-1990,1994,共6页
粒子群优化算法(PSO)是一类基于群体智能的新型全局优化方法,近年来其离散化形式和方法受到广泛关注。介绍了PSO的基本原理和更新机制,论述了离散PSO算法的研究进展和应用情况,详细介绍了两种离散化策略的机理、更新方法、计算模式和特... 粒子群优化算法(PSO)是一类基于群体智能的新型全局优化方法,近年来其离散化形式和方法受到广泛关注。介绍了PSO的基本原理和更新机制,论述了离散PSO算法的研究进展和应用情况,详细介绍了两种离散化策略的机理、更新方法、计算模式和特点,讨论了离散PSO的发展趋势和进一步研究方向。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 组合优化问题 演化计算 群体智能 人工生命
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求解TSP问题的离散狼群算法 被引量：56
8
作者 吴虎胜 张凤鸣 +1 位作者 李浩 梁晓龙 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期1861-1867,共7页
通过定义反转算子,对人工狼位置和智能行为重新进行整数编码设计,并结合概率近邻初始化方法,提出一种求解旅行商问题的离散狼群算法,该算法保留了狼群算法基于职责分工的协作式搜索特性,并较好地平衡了算法的广度开拓和深度开采能力,采... 通过定义反转算子,对人工狼位置和智能行为重新进行整数编码设计,并结合概率近邻初始化方法,提出一种求解旅行商问题的离散狼群算法,该算法保留了狼群算法基于职责分工的协作式搜索特性,并较好地平衡了算法的广度开拓和深度开采能力,采用C-TSP问题和TSPLIB数据库中的多组TSP问题作为实验用算例,并将所提出算法与其他5种智能优化算法进行对比,仿真结果表明,所提出算法在求解准确率、稳定性和所需迭代次数等方面具有相对优势. 展开更多
关键词 进化计算 群体智能 离散狼群算法 组合优化 旅行商问题
原文传递
数字电网的理念、架构与关键技术 被引量：54
9
作者 李鹏 习伟 +3 位作者 蔡田田 于浩 李鹏 王成山 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第14期5002-5016,共15页
随着以数字技术为代表的第四次工业革命的发展与演进,将先进数字技术与电力系统深度融合,建设数字电网是推动实现电网数字化转型的重要路径。围绕数字电网的基本理念,该文详细阐述了数字电网的技术内涵与技术特征,构建了包含传感量测、... 随着以数字技术为代表的第四次工业革命的发展与演进,将先进数字技术与电力系统深度融合,建设数字电网是推动实现电网数字化转型的重要路径。围绕数字电网的基本理念,该文详细阐述了数字电网的技术内涵与技术特征,构建了包含传感量测、边缘计算、信息连接、数字平台、跨域智能和系统安全的数字电网技术架构。在此基础上,对数字电网建设所面临的挑战及关键技术进行探讨,并对数字电网的价值体系进行展望,以期为数字电网的发展提供一些思考和借鉴。 展开更多
关键词 数字电网 技术架构 边缘计算 数据驱动 人工智能
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微粒群优化算法研究现状及其进展 被引量：23
10
作者 杨燕 靳蕃 Kamel M 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第21期3-4,9,共3页
对进化计算中引起广泛兴趣的微粒群优化(PSO)算法的研究现状进行了考察,介绍了一些最新研究进展,包括:杂交PSO、基于邻域算子的PSO和基于不同搜索方向的PSO,并简要介绍了PSO在求解复杂优化问题如多目标优化和带约束优化中的优势。最后... 对进化计算中引起广泛兴趣的微粒群优化(PSO)算法的研究现状进行了考察,介绍了一些最新研究进展,包括:杂交PSO、基于邻域算子的PSO和基于不同搜索方向的PSO,并简要介绍了PSO在求解复杂优化问题如多目标优化和带约束优化中的优势。最后给出了一些应用实例,讨论了将来可能的研究内容。 展开更多
关键词 微粒群优化 进化计算 群集智能 PSO 蚁群算法
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一类新颖的粒子群优化算法 被引量：20
11
作者 王岁花 冯乃勤 李爱国 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第13期109-110,134,共3页
粒子群优化(PSO)是一类有效的随机全局优化技术。它利用一个粒子群搜索解空间,每个粒子表示一个被优化问题的解,通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。提出一类新颖的PSO算法,该算法在基本PSO算法的粒子位置更新公式中增... 粒子群优化(PSO)是一类有效的随机全局优化技术。它利用一个粒子群搜索解空间,每个粒子表示一个被优化问题的解,通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。提出一类新颖的PSO算法,该算法在基本PSO算法的粒子位置更新公式中增加了一个积分控制项。积分控制项根据每个粒子的适应值决定粒子位置的变化,改善了PSO算法摆脱局部极小点的能力。另外,该算法增加了限制搜索空间范围的机制,这对某些函数优化问题是必需的。用5个基准函数做的对比实验结果显示,该算法优于基本PSO算法以及自适应修改惯性因子的PSO算法。 展开更多
关键词 粒子群 优化 演化计算 群智能
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改进的粒子群算法 被引量：32
12
作者 张建科 刘三阳 张晓清 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第17期4215-4216,4219,共3页
为改善基本粒子群算法的搜索性能,针对粒子群算法随机性较强、收敛较慢的问题,利用数学中的外推技巧给出了两个新的粒子位置更新公式,由此构造出一种新的算法——强引导型粒子群算法。新算法对粒子位置更新加以引导,试图减少算法的随机... 为改善基本粒子群算法的搜索性能,针对粒子群算法随机性较强、收敛较慢的问题,利用数学中的外推技巧给出了两个新的粒子位置更新公式,由此构造出一种新的算法——强引导型粒子群算法。新算法对粒子位置更新加以引导,试图减少算法的随机性以提高搜索效率。用4个基准函数对新算法进行试验,结果表明,新算法在稳定性和收敛性上优于基本粒子群算法。 展开更多
关键词 粒子群算法 进化算法 强引导 优化 群体智能
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进化计算与遗传算法──计算智能的新方向 被引量：23
13
作者 焦李成 保铮 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1995年第6期20-32,共13页
本文讨论了新近得到迅速发展的进化计算与遗传算法这一新的计算智能前沿领域的进展，指出了有关研究方向。
关键词 进化计算 遗传算法 神经网络
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求解0-1背包问题的二进制狼群算法 被引量：38
14
作者 吴虎胜 张凤鸣 +2 位作者 战仁军 汪送 张超 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1660-1667,共8页
狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)源于狼群在捕食及其猎物分配中所体现的群体智能,已被成功应用于复杂函数求解。在此基础上,通过定义运动算子,对人工狼位置、步长和智能行为重新进行二进制编码设计,提出了一种解决离散空间组合优化... 狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)源于狼群在捕食及其猎物分配中所体现的群体智能,已被成功应用于复杂函数求解。在此基础上,通过定义运动算子,对人工狼位置、步长和智能行为重新进行二进制编码设计,提出了一种解决离散空间组合优化问题的二进制狼群算法(binary wolf pack algorithm,BWPA)。该算法保留了狼群算法基于职责分工的协作式搜索特性,选取离散空间的经典问题——0-1背包问题进行仿真实验,具体通过10组经典的背包问题算例和BWPA算法与经典的二进制粒子群算法、贪婪遗传算法、量子遗传算法在求解3组高维背包问题时的对比计算,例证了算法具有相对更好的稳定性和全局寻优能力。 展开更多
关键词 进化计算 群体智能 二进制狼群算法 组合优化 0-1背包问题
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量子机器学习算法综述 被引量：38
15
作者 黄一鸣 雷航 李晓瑜 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期145-163,共19页
机器学习在过去十几年里不断发展,并对其他领域产生了深远的影响.近几年,研究人员发现结合量子计算特性的新型机器学习算法可实现对传统算法的加速,该类成果引起了广泛的关注和研究.因此,文中对近十年的量子机器学习算法进行总结、梳理... 机器学习在过去十几年里不断发展,并对其他领域产生了深远的影响.近几年,研究人员发现结合量子计算特性的新型机器学习算法可实现对传统算法的加速,该类成果引起了广泛的关注和研究.因此,文中对近十年的量子机器学习算法进行总结、梳理.首先,介绍了量子计算和机器学习的基本概念;其次,从四个方面分别介绍了量子机器学习,分别是量子无监督聚类算法、量子有监督分类算法、量子降维算法、量子深度学习;同时,对比分析量子机器学习算法与传统机器学习算法的区别和联系;最后,总结该领域存在的问题及挑战,并对量子机器学习未来的工作进行展望. 展开更多
关键词 量子机器学习 量子计算 大数据 人工智能 量子深度学习
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微粒群算法的研究现状及发展趋势 被引量：19
16
作者 夏桂梅 曾建潮 《山西师范大学学报（自然科学版）》 2005年第1期23-25,共3页
微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation).算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是:计算速度快且简单易实现;缺点是容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差.本文对微粒群... 微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation).算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是:计算速度快且简单易实现;缺点是容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差.本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍,并对其研究的发展趋势进行了预测. 展开更多
关键词 微粒群算法 计算速度 进化计算 搜索空间 优化算法 最优 PSO 研究现状 后期 发现
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基于粒子进化的多粒子群优化算法 被引量：22
17
作者 张文爱 刘丽芳 李孝荣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第7期51-53,共3页
提出了一种基于粒子进化的多粒子群优化算法。该算法采用局部版的粒子群优化方法,多个粒子群彼此独立地搜索解空间,从而增强了全局搜索能力;利用重置进化粒子位置的方法使陷入局部值的粒子摆脱局部最小,从而有效地避免了"早熟"... 提出了一种基于粒子进化的多粒子群优化算法。该算法采用局部版的粒子群优化方法,多个粒子群彼此独立地搜索解空间,从而增强了全局搜索能力;利用重置进化粒子位置的方法使陷入局部值的粒子摆脱局部最小,从而有效地避免了"早熟"问题,提高了算法的稳定性。对3个测试函数进行了对比实验,结果表明该算法优于标准粒子群算法。 展开更多
关键词 粒子群算法 进化计算 群集智能 局部版粒子群算法
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离散微粒群优化算法的研究进展 被引量：21
18
作者 潘全科 王凌 高亮 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期1441-1449,共9页
首先,介绍了近年来出现的5种较为典型的离散PSO,并分析了它们与基本PSO之间的联系和区别;然后,归纳了提高离散PSO优化性能的若干途径,并总结了离散PSO的应用现状;最后,探讨了离散PSO有待进一步研究的若干方向和内容.
关键词 微粒群优化 离散微粒群优化 进化计算 群智能 组合优化
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离散猴群算法及其在输电网扩展规划中的应用 被引量：20
19
作者 王靖然 余贻鑫 曾沅 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期798-803,共6页
猴群算法(MA)是一种只适于求解连续变量优化问题的群智能算法.针对MA的局限并结合输电网扩展规划问题的特点,设计了能够求解含有离散变量优化问题的离散猴群算法(DMA).算法中提出的大、小2种爬过程解决了原猴群算法求解离散优化问题时... 猴群算法(MA)是一种只适于求解连续变量优化问题的群智能算法.针对MA的局限并结合输电网扩展规划问题的特点,设计了能够求解含有离散变量优化问题的离散猴群算法(DMA).算法中提出的大、小2种爬过程解决了原猴群算法求解离散优化问题时爬过程失效的问题,合作过程和随机扰动机制的引入也提高了算法的计算效率.算例结果表明,DMA计算速度快,鲁棒性强,用很小的猴群规模就能够对不同维数的输电网扩展规划问题均达到很好的计算效果. 展开更多
关键词 输电网扩展规划 离散猴群算法 爬过程 进化计算 群智能
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一种新的群集智能算法——自由搜索 被引量：17
20
作者 周晖 李丹美 +1 位作者 邵世煌 袁从明 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期579-583,共5页
介绍一种新的群集智能优化方法——自由搜索(FS)算法,该算法借鉴自然界动物种群中的个体存在各异的嗅觉和活动半径,提出了灵敏度和邻域搜索半径的概念,并且利用释放信息素的机理,通过信息素和灵敏度的比较确定寻优目标.研究并实现了FS算... 介绍一种新的群集智能优化方法——自由搜索(FS)算法,该算法借鉴自然界动物种群中的个体存在各异的嗅觉和活动半径,提出了灵敏度和邻域搜索半径的概念,并且利用释放信息素的机理,通过信息素和灵敏度的比较确定寻优目标.研究并实现了FS算法,对典型函数的优化问题进行计算实验.结果证明,该算法与同类算法相比,全局搜索能力好、收敛速度快,验证了算法的有效性.最后,对FS算法进行总结并指出进一步研究的方向. 展开更多
关键词 自由搜索(FS) 进化计算 群集智能 函数优化
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