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题名一种求解复杂优化问题的改进粒子群优化算法
被引量：12
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作者
汤可宗
李慧颖
李娟
罗立民
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机构
东南大学计算机科学与工程学院
南京理工大学高维信息智能感知与系统教育重点实验室
景德镇陶瓷学院信息工程学院
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出处
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期386-391,共6页
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基金
国家自然科学基金(61202313,51362016)
江苏省博士后科研资助计划(1402019C)
+1 种基金
江西省自然科学基金(2012BAB201044)
高维信息智能感知与系统教育部重点实验室开放课题资助课题(JYB201507)
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文摘
为了提高粒子群优化算法中粒子搜索最优解的效率,该文在标准粒子群优化算法的基础上,提出一种改进的粒子群优化算法。该方法通过对粒子飞行轨迹的分析,对种群中每个粒子构建了评价粒子性能差异的等级标准,并对认识系数和社会系数设计了对应的动态变化系数模型。通过引入迁徙策略,使迁徙行为随机生成的新粒子更有可能接近全局最优解,更加有利于群体搜索跳出局部最优解和寻找全局最优解。实验结果表明,与其他比较算法相比,该文提出的改进粒子群优化算法具有寻优能力强和搜索精度高等优点,测试准测上的实验数据验证了改进算法的有效性和可行性。
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关键词
粒子群优化
优化策略
优化问题
粒子搜索
认识系数
社会系数
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Keywords
particle swarm optimization
optimization strategies
optimization problems
particles searching
cognitive coefficients
social coefficients
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于适应值变化率的个体决策粒子群算法
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作者
焦国辉
陈鹏
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机构
太原师范学院计算机中心
西安政治学院军事系
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出处
《现代电子技术》
2014年第14期18-20,共3页
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基金
国家自然科学基金(6097574)
国家青年科学基金(6103053)
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文摘
传统的粒子群算法通过粒子的适应值大小来判断粒子好坏,作为智能体,粒子本身有决策能力,而这在粒子群算法中并没有体现出来。因此提出了一种新的粒子好坏的判断标准——适应值变化率。通过个体决策的方法和适应值变化率,利用粒子位置与对应的适应值信息对粒子群算法中的个体历史最优位置和认知系数进行决策。采用几个常用的测试函数进行仿真实验,与其他改进的粒子群算法相比,结果表明该算法具有更好的性能。
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关键词
粒子群算法
适应值变化率
个体决策
认知系数
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Keywords
particle swarm algorithm
change rate of adaptive value
individual decision
cognitive coefficient
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分类号
TN911-34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于机器学习的机械流水线速度无线控制方法
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作者
陈素霞
陈业慧
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机构
河南轻工职业学院
安徽新华大学电子通信工程学院
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出处
《机械设计与研究》
CSCD
北大核心
2023年第3期145-149,共5页
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基金
半导体激光国家重点实验室基金项目(91010C3104569604)。
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文摘
当前的机械流水线速度控制智能化程度低,对流水线中的意外或者相关情况缺少主动认知学习过程,存在执行速度与期望速度误差大和控制前后速度跟踪误差偏高的问题,提出基于机器学习的机械流水线速度无线控制方法。该方法构采集机械流水线的数据,结合机器学习原理,对采集的机械流水线数据进行主动学习,进而分析机械流水线调节需求的潜在概率,获取认知回归系数,并且根据设计的机械流水线速度控制器,引入认知回归系数至控制器,达到提升机械流水线的速度调节控制智能化程度的目的。实验结果表明:通过测试控制前后速度跟踪误差、速度认知回归观测值误差和机械流水线速度误差,验证了该方法的有效性。
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关键词
机器学习
机械流水线
速度控制
认知回归系数
控制器
速度误差
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Keywords
machine learning
mechanical assembly line
speed control
cognitive regression coefficient
controller
speed error
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分类号
TK411.6
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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