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自适应变异的粒子群优化算法 被引量：450
1
作者 吕振肃 侯志荣 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期416-420,共5页
本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法 (AMPSO) .该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率 ,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力 .对几种典... 本文提出了一种新的基于群体适应度方差自适应变异的粒子群优化算法 (AMPSO) .该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率 ,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力 .对几种典型函数的测试结果表明 :新算法的全局收搜索能力有了显著提高 。 展开更多
关键词 自适应变异 早熟收敛 粒子群优化算法 全局收搜索能力 变异概率
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自适应变异的粒子群优化算法 被引量：51
2
作者 阳春华 谷丽姗 桂卫华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第16期188-190,共3页
针对粒子群算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值,根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增... 针对粒子群算法的早熟收敛问题,提出一种新的基于群体适应度变化率自适应变异的粒子群优化算法。该算法根据群体适应度变化率自适应调整惯性权重的取值,根据当前种群的平均粒距对种群中部分粒子进行变异操作。自适应调整与变异操作能增强算法跳出局部最优的能力,增大寻找全局最优的几率。对几种典型函数的测试结果表明,新算法的全局搜索能力有了明显的提高,有效避免了早熟收敛问题。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 自适应变异 早熟收敛
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基于改进遗传算法的自动导引小车路径规划及其实现平台 被引量：52
3
作者 刘二辉 姚锡凡 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期465-472,共8页
针对自动导引小车全局路径规划算法收敛慢和容易陷入局部最小值的问题,结合灰狼优化算法改进传统的精英保留策略,避免了传统精英保留策略使种群多样性变差的缺点,增强了全局搜索能力;为了防止染色体上的基因聚集到小的邻域内,提出了基... 针对自动导引小车全局路径规划算法收敛慢和容易陷入局部最小值的问题,结合灰狼优化算法改进传统的精英保留策略,避免了传统精英保留策略使种群多样性变差的缺点,增强了全局搜索能力;为了防止染色体上的基因聚集到小的邻域内,提出了基于染色体信息熵的自适应变异和交叉概率的改进遗传算法,其中对于与障碍物相交的染色体片段采用邻域变异算子,使染色体片段快速避开障碍物。采用MATLAB GUI工具开发出基于改进遗传算法的移动机器人路径规划平台。实验结果表明,本文所提出的改进算法和开发平台能高效并可靠地求解复杂静态环境中的移动机器人路径规划问题。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 信息熵 邻域变异 自适应变异
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基于改进差分进化算法的机械臂运动学逆解 被引量：43
4
作者 谢习华 范诗萌 +1 位作者 周烜亦 李智勇 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期50-57,共8页
以9自由度液压机械臂为研究对象,建立求解位姿逆解的非线性方程组.以末端执行器位姿误差最小为优化指标建立目标函数,将非线性方程求解问题转化为最优化问题,并应用差分进化(DE)算法求解该问题.首先,为了避免位置和姿态收敛精度的不同,... 以9自由度液压机械臂为研究对象,建立求解位姿逆解的非线性方程组.以末端执行器位姿误差最小为优化指标建立目标函数,将非线性方程求解问题转化为最优化问题,并应用差分进化(DE)算法求解该问题.首先,为了避免位置和姿态收敛精度的不同,引入自适应权值系数进行平衡.然后,为克服基本DE算法难以平衡全局探索能力和局部开发能力的缺陷,结合DE/rand/1/bin和DE/best/1/bin两种进化模式,改进自适应变异差分进化(SAMDE)算法,提高了算法的收敛精度和收敛速度.最后,采用对称映射法对不满足关节角边界范围的个体进行处理,提高了收敛精度.开展了与基本DE算法的对比试验,仿真结果表明,该算法的收敛精度和收敛速度优于基本差分进化算法,且能够大幅度提高算法的稳定性. 展开更多
关键词 机械臂 运动学逆解 差分进化算法 自适应变异
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多目标自适应混沌粒子群优化算法 被引量：38
5
作者 杨景明 马明明 +2 位作者 车海军 徐德树 郭秋辰 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期2168-2174,共7页
提出一种多目标自适应混沌粒子群优化算法(MACPSO).首先,基于混沌序列提出一种新型动态加权方法选择全局最优粒子;然后,改进NSGA-II拥挤距离计算方法,并应用到一种严格的外部存档更新策略中;最后,针对外部存档提出一种基于世代距离的自... 提出一种多目标自适应混沌粒子群优化算法(MACPSO).首先,基于混沌序列提出一种新型动态加权方法选择全局最优粒子;然后,改进NSGA-II拥挤距离计算方法,并应用到一种严格的外部存档更新策略中;最后,针对外部存档提出一种基于世代距离的自适应变异策略.以上操作不仅提高了算法的收敛性,而且提高了Pareto最优解的均匀性.实验结果表明了所提出算法的有效性. 展开更多
关键词 多目标优化 粒子群 混沌Logistic映射 拥挤距离 自适应变异
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自适应混沌变异蛙跳算法 被引量：33
6
作者 葛宇 王学平 梁静 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第3期945-947,共3页
研究蛙跳算法的寻优性能,主要在基本蛙跳算法的全局搜索过程中加入自适应混沌变异操作,提出一种改进蛙跳算法。改进后的算法采用Logistic混沌序列构造混沌变异算子,同时结合个体适应度和进化代数自适应调整变异尺度,从而增强蛙跳算法搜... 研究蛙跳算法的寻优性能,主要在基本蛙跳算法的全局搜索过程中加入自适应混沌变异操作,提出一种改进蛙跳算法。改进后的算法采用Logistic混沌序列构造混沌变异算子,同时结合个体适应度和进化代数自适应调整变异尺度,从而增强蛙跳算法搜索最优解的能力。仿真实验结果表明,改进后的算法寻优精度和收敛速度得到了有效提高,具有较好地实用性能。 展开更多
关键词 蛙跳算法 混沌变异 自适应变异 混沌序列
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一种基于自适应遗传算法的神经网络学习算法 被引量：30
7
作者 金朝红 吴汉松 +1 位作者 李腊梅 王树人 《微计算机信息》 北大核心 2005年第10S期49-51,共3页
结合遗传算法与梯度下降法优点,提出了一种训练神经网络权值的混合优化算法,同时能够优化网络的结构。首先利用全局搜索能力可靠的遗传算法,采用递阶编码方案和自适应变异概率,同时优化网络的权值和结构,在进化结束时,能够寻到全局最优... 结合遗传算法与梯度下降法优点,提出了一种训练神经网络权值的混合优化算法,同时能够优化网络的结构。首先利用全局搜索能力可靠的遗传算法,采用递阶编码方案和自适应变异概率,同时优化网络的权值和结构,在进化结束时,能够寻到全局最优点附近的点。在遗传算法搜索结果的基础上,利用局部寻优能力较强的梯度下降法,从此点出发,进行局部搜索,最终达到网络的训练目标。与单一的遗传算法或者梯度下降法比较而言,混合优化算法的收敛速度明显提高。 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 梯度下降法 自适应变异
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一种改进的粒子群优化算法 被引量：28
8
作者 黄辉先 陈资滨 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第21期4922-4925,共4页
针对非线性优化问题讨论了一种基于迭代进程和适应值综合的自适应变异粒子群优化算法,该算法按照自适应变异方法从迭代进程上、以及从目标函数适应值上调整速度惯性因子,同时结合正态变异算子调整搜索方向。采用专用测试函数进行仿真测... 针对非线性优化问题讨论了一种基于迭代进程和适应值综合的自适应变异粒子群优化算法,该算法按照自适应变异方法从迭代进程上、以及从目标函数适应值上调整速度惯性因子,同时结合正态变异算子调整搜索方向。采用专用测试函数进行仿真测试分析,结果表明改进算法收敛,具有很高的搜索效率和求解精度。 展开更多
关键词 粒子群优化 自适应变异 正态变异 非线性优化问题
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一种多精英保存策略的遗传算法 被引量：23
9
作者 朱灿 梁昔明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第4期939-941,共3页
根据种子到当前最优点的距离将种群分成两部分,小于或等于某一自适应距离值的种子归入当前最优种群,大于该距离值的次优种子形成次优种群集合。对此两个种群分别按照不同的进化策略协同进化并重组。通过界定最优种群边界来提高遗传算法... 根据种子到当前最优点的距离将种群分成两部分,小于或等于某一自适应距离值的种子归入当前最优种群,大于该距离值的次优种子形成次优种群集合。对此两个种群分别按照不同的进化策略协同进化并重组。通过界定最优种群边界来提高遗传算法局部搜索能力,通过对次优种群自适应变异,比较好地平衡种群的"选择压力"和"种群多样性"。数值结果表明了本方法的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 遗传算法 多精英保存 种群划分 进化策略 自适应变异
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对称结构Stewart机构位置正解的改进粒子群算法 被引量：23
10
作者 车林仙 何兵 +2 位作者 易建 陈长忆 罗佑新 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期158-163,共6页
根据杆长约束条件,建立了求6-DOF对称结构Stewart并联机器人机构位置正解的无约束优化模型。针对标准粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢等缺点,提出了一种基于差异度评价指标的改进粒子群算法——自适应变异粒子群算法。... 根据杆长约束条件,建立了求6-DOF对称结构Stewart并联机器人机构位置正解的无约束优化模型。针对标准粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢等缺点,提出了一种基于差异度评价指标的改进粒子群算法——自适应变异粒子群算法。为克服随机算法不易求出并联机构全部位置正解的缺点,采用分层搜索自适应变异粒子群算法求并联机构位置正解中的优化问题。数值实例表明,对于对称结构Stewart并联机器人机构位置正解问题,改进粒子群算法能求出全部装配构型,且收敛速度较快、精度较高。 展开更多
关键词 STEWART并联机构 位置正解 粒子群算法 自适应变异 分层搜索
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带自适应变异的量子粒子群优化算法 被引量：24
11
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 粒子群优化 量子粒子群优化 自适应变异
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基于优化PSO-BP算法的耦合时空特征下地铁客流预测 被引量：23
12
作者 惠阳 王永岗 +2 位作者 彭辉 侯淑倩 余强(指导) 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期210-222,共13页
为提高地铁客流预测的准确性,以西安地铁1号线为例,分析了地铁客流的耦合时空特征,提取了影响地铁客流变化的5个主要因素,包括节日、非节日、时间段、站点和天气,构建了反向传播(BP)神经网络,预测了地铁客流;利用引入自适应变异与均衡... 为提高地铁客流预测的准确性,以西安地铁1号线为例,分析了地铁客流的耦合时空特征,提取了影响地铁客流变化的5个主要因素,包括节日、非节日、时间段、站点和天气,构建了反向传播(BP)神经网络,预测了地铁客流;利用引入自适应变异与均衡惯性权重的粒子群优化(PSO)算法,优化了BP神经网络,形成了考虑复杂因素影响的地铁客流预测系统;选取了换乘站、非换乘站的首站与中间站,引入天气、节日、非节日因素,对比了不同时间段下的BP神经网络模型,优化了PSO-BP神经网络模型的预测误差。研究结果表明:考虑天气、节日、非节日因素,换乘站点分时段优化PSO-BP神经网络模型预测的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差,较不分时段的优化PSO-BP神经网络模型分别平均下降了40.13%、31.46%和23.89%,较分时段的BP神经网络模型分别平均下降了17.50%、17.86%和17.32%;非换乘站点分时段优化PSO-BP神经网络模型预测的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差,较不分时段的优化PSO-BP神经网络模型分别平均下降了16.50%、20.99%和32.59%,较分时段的BP神经网络模型分别平均下降了11.48%、12.10%和17.73%;各站点分时段优化PSO-BP神经网络模型预测的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差,较不分时段的优化PSO-BP神经网络模型分别平均下降了24.37%、24.48%和29.69%,较分时段的BP神经网络模型分别平均下降了13.49%、14.02%和17.59%,因此,利用考虑多影响因素的优化PSO-BP神经网络模型能提高地铁客流预测的准确性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 客流预测 耦合时空特征 反向传播神经网络 粒子群优化算法 自适应变异 惯性权重
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自适应变异综合学习粒子群优化算法 被引量：21
13
作者 蔡昭权 黄翰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期170-171,202,共3页
针对以往粒子群优化算法多样性差且易局部收敛的不足,提出改进综合学习粒子群优化(CLPSO)算法的最小方差优先自适应变异策略,设计自适应变异综合粒子群优化(CLPSO-M)算法。多个标准测试问题的对比实验数据表明,CLPSO-M算法比CLPSO算法... 针对以往粒子群优化算法多样性差且易局部收敛的不足,提出改进综合学习粒子群优化(CLPSO)算法的最小方差优先自适应变异策略,设计自适应变异综合粒子群优化(CLPSO-M)算法。多个标准测试问题的对比实验数据表明,CLPSO-M算法比CLPSO算法的全局搜索能力更强,求解效果更稳定。 展开更多
关键词 群体智能 粒子群优化算法 综合学习 最小方差优先 自适应变异
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基于改进粒子群优化神经网络的电力变压器故障诊断 被引量：22
14
作者 程加堂 熊伟 +1 位作者 徐绍坤 艾莉 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期42-45,共4页
为了提高电力变压器故障诊断的准确性,采用了一种自适应变异粒子群优化神经网络的方法,用于BP网络的权值优化。并根据变压器的故障特征,用优化好的BP网络进行故障诊断。该算法修正了粒子个体行动,克服了标准粒子群和BP网络易陷入局部极... 为了提高电力变压器故障诊断的准确性,采用了一种自适应变异粒子群优化神经网络的方法,用于BP网络的权值优化。并根据变压器的故障特征,用优化好的BP网络进行故障诊断。该算法修正了粒子个体行动,克服了标准粒子群和BP网络易陷入局部极小的问题。实例仿真结果表明,该方法具有较好的分类效果,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 电力变压器 粒子群优化算法 自适应变异 神经网络 故障诊断
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计及风电场概率模型的多目标无功优化 被引量：21
15
作者 刘志刚 刘欢 柳杰 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期197-203,共7页
随着风电场装机容量的增加,风电场并网对电网的影响越来越大,因此对风电并网后电力系统的不确定分析显得尤为重要。首先将随机响应面法(SRSM)应用到风电并网后电力系统的不确定分析中,并利用该方法建立了含风电场的电力系统概率潮流计... 随着风电场装机容量的增加,风电场并网对电网的影响越来越大,因此对风电并网后电力系统的不确定分析显得尤为重要。首先将随机响应面法(SRSM)应用到风电并网后电力系统的不确定分析中,并利用该方法建立了含风电场的电力系统概率潮流计算模型。然后将基于个体最优位置自适应变异扰动粒子群算法与前述概率计算模型相结合,建立了以系统有功网损期望值、节点电压越限概率为优化目标的多目标无功优化模型。接着以风电场接入IEEE14节点标准测试系统为例,根据SRSM计算出节点电压累积分布,与蒙特卡洛法进行比较,算例结果表明随机响应面法具有较高的效率和精度,证实了SRSM的有效性。最后将该无功优化模型应用于IEEE14节点标准测试系统进行仿真分析,证明了基于个体最优位置自适应变异扰动粒子群算法相对于常规改进粒子群算法(IWPSO)而言,能够有效地避免早熟收敛。 展开更多
关键词 随机响应面法 概率潮流 自适应变异 粒子群算法 无功优化
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基于改进PSO-RF算法的大坝变形预测模型 被引量：19
16
作者 张石 郑东健 陈卓研 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2022年第6期39-44,共6页
针对传统随机森林参数寻优方法的不足,引入均衡惯性权重和自适应变异对粒子群优化算法进行改进,提出了一种基于改进粒子群优化算法和随机森林算法(改进PSO-RF算法)的大坝变形预测模型。实例验证结果表明,在计算效率方面,与传统网格搜索... 针对传统随机森林参数寻优方法的不足,引入均衡惯性权重和自适应变异对粒子群优化算法进行改进,提出了一种基于改进粒子群优化算法和随机森林算法(改进PSO-RF算法)的大坝变形预测模型。实例验证结果表明,在计算效率方面,与传统网格搜索法相比,改进PSO-RF算法显著提升了模型的寻优速度;在预测精度和稳定性方面,基于改进PSO-RF算法的大坝变形预测模型明显优于长短期记忆网络、支持向量机和BP神经网络模型。 展开更多
关键词 随机森林 变形预测 粒子群优化 惯性权重 自适应变异
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基于粒子迁徙的粒群优化算法及其在岩土工程中的应用 被引量：20
17
作者 常晓林 喻胜春 +1 位作者 马刚 周伟 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期1077-1082,共6页
受自然界物种迁徙的启发,提出了一种新的改进的粒群优化算法(MPSO)。算法初始化时,将粒子随机地划分为若干个子粒群,每个子粒群按照给定的策略独立演化,在演化中的指定时段进行粒子的随机迁徙和自适应变异,以保持整个种群的多样性,避免... 受自然界物种迁徙的启发,提出了一种新的改进的粒群优化算法(MPSO)。算法初始化时,将粒子随机地划分为若干个子粒群,每个子粒群按照给定的策略独立演化,在演化中的指定时段进行粒子的随机迁徙和自适应变异,以保持整个种群的多样性,避免早熟收敛。基准测试函数的计算结果表明,MPSO算法的性能优于其他几种改进算法。堆石体幂函数流变模型,参数较多,具有很强的非线性,将MPSO算法应用到堆石体幂函数流变模型的参数反演中。计算结果表明,利用反演的流变模型参数计算的坝体流变变形与实测变形在发展规律和数值上均比较吻合,证明MPSO算法在多参数、强非线性的复杂模型参数反演中的优越性。 展开更多
关键词 流变模型 参数反演 粒群优化算法 粒子迁徙 自适应变异
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输电线路导线覆冰AMPSO-BP神经网络预测模型 被引量：20
18
作者 李贤初 张翕 +1 位作者 刘杰 胡建林 《电力建设》 CSCD 北大核心 2021年第9期140-146,共7页
输电线路覆冰严重危害电网安全运行,因此,有必要开展线路覆冰预测研究.随着人工智能技术的不断发展,其在电网覆冰监测中的优势逐渐凸显.现有的基于覆冰增长物理模型和统计回归模型覆冰预测方法,一定程度上实现了通过微气象等因素预测覆... 输电线路覆冰严重危害电网安全运行,因此,有必要开展线路覆冰预测研究.随着人工智能技术的不断发展,其在电网覆冰监测中的优势逐渐凸显.现有的基于覆冰增长物理模型和统计回归模型覆冰预测方法,一定程度上实现了通过微气象等因素预测覆冰增长的效果,但大都针对短期覆冰周期,对数据采集频率有很高的要求,实际工程中实现较为困难.因此文章统计分析了重庆市送变电公司2015—2019年线路观冰数据,得到了西南地区高湿环境下输电线路覆冰特性及规律,并依据覆冰增长物理过程选取了工程可测量气象参数作为覆冰影响因素,提出了一种基于自适应变异粒子群算法(adaptive mutation particle swarm optimization algorithm,AMPSO)优化BP神经网络的人工智能覆冰厚度预测模型,优化了BP神经网络的权值阈值选取,优化后的模型在预测精度上要强于单一BP神经网络与已有研究中提出的小波神经网络,具有良好的工程适用性. 展开更多
关键词 人工智能 线路覆冰厚度预测 自适应变异 BP神经网络
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一种改进的克隆选择优化算法 被引量：12
19
作者 刘丽珏 蔡自兴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第13期30-32,共3页
人工免疫系统是基于生物免疫系统特性而发展的新兴智能系统。论文利用免疫系统的克隆选择机制,提出一种用于函数优化的改进克隆选择算法。算法的主要特点是采用克隆和自适应变异等操作,提高收敛速度和种群的多样性。仿真程序表明,该算... 人工免疫系统是基于生物免疫系统特性而发展的新兴智能系统。论文利用免疫系统的克隆选择机制,提出一种用于函数优化的改进克隆选择算法。算法的主要特点是采用克隆和自适应变异等操作,提高收敛速度和种群的多样性。仿真程序表明,该算法能以较快速度完成给定范围的搜索和全局优化任务。 展开更多
关键词 克隆选择 免疫 自适应变异 函数优化
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一种改进的自适应变异蝙蝠算法 被引量：19
20
作者 盛孟龙 贺兴时 王慧敏 《计算机技术与发展》 2014年第10期131-134,共4页
针对蝙蝠算法在解决高维复杂问题时容易陷入局部最优解和精确度不高的问题,文中提出了一种改进的蝙蝠算法。在原算法的基础上,引入一种交叉变换的方式更新蝙蝠群体的位置,一方面是为了提高蝙蝠算法的遍历性,另外还可以减小蝙蝠算法陷入... 针对蝙蝠算法在解决高维复杂问题时容易陷入局部最优解和精确度不高的问题,文中提出了一种改进的蝙蝠算法。在原算法的基础上,引入一种交叉变换的方式更新蝙蝠群体的位置,一方面是为了提高蝙蝠算法的遍历性,另外还可以减小蝙蝠算法陷入局部最优解的可能性。模拟蝙蝠发声的音量变化,采用自适应的变换的方式改进蝙蝠算法最优解的选择模式,达到提高算法的精度和收敛速度的目的。最后通过标准的测试函数对改进后的算法进行数值模拟,结果显示,改进后的算法较为有效。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 交叉变换 Beat分布 自适应变异
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