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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
1
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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基于遗传和禁忌搜索混合算法的配电网重构 被引量:24
2
作者 王林川 梁栋 +2 位作者 于冬皓 潘文明 李庆新 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期27-31,共5页
根据遗传和禁忌搜索算法的特点,提出了适用于配电网重构的混合算法。根据电力系统配电网重构的特点就混合算法的具体步骤进行了详细的描述,并提出了混合算法中早熟识别的具体方法、对按环编码变异进行了改进。该算法用于IEEE69节点系统... 根据遗传和禁忌搜索算法的特点,提出了适用于配电网重构的混合算法。根据电力系统配电网重构的特点就混合算法的具体步骤进行了详细的描述,并提出了混合算法中早熟识别的具体方法、对按环编码变异进行了改进。该算法用于IEEE69节点系统的计算结果表明,混合算法用于配电网重构是可行的、有效的。 展开更多
关键词 配电网重构 交叉 变异 早熟 禁忌搜索
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基于改进禁忌算法的配电网络重构 被引量:14
3
作者 张栋 张刘春 傅正财 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期60-64,共5页
为了提高配电网络重构的优化质量和优化效率,提出了一种结合变异运算的最优邻域禁忌搜索算法。通过在禁忌算法中引入小概率变异扰动,增强禁忌算法跳出局部最优解的能力,提高了算法的全局寻优能力;利用配电网的结构特点,快速、简易地确... 为了提高配电网络重构的优化质量和优化效率,提出了一种结合变异运算的最优邻域禁忌搜索算法。通过在禁忌算法中引入小概率变异扰动,增强禁忌算法跳出局部最优解的能力,提高了算法的全局寻优能力;利用配电网的结构特点,快速、简易地确定邻域最大降损开关交换,提高邻域候选解集的质量,提高了算法的搜索效率。3个算例的计算结果表明,本文算法计算速度快,寻优效果好,有效提高了网络重构的优化效率和优化质量。 展开更多
关键词 禁忌算法 网络重构 变异运算 邻域搜索
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基于改进PSO的四轮移动机器人全局路径规划 被引量:15
4
作者 罗阳阳 彭晓燕 《计算机仿真》 北大核心 2020年第7期373-379,共7页
针对粒子群优化(PSO)算法在全局路径规划时存在收敛速度快但容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的PSO算法。利用随迭代次数递变的突变算子更新粒子的位置,在迭代初期,在小范围突变搜索更新粒子的位置,使得算法快速收敛。在迭代后期... 针对粒子群优化(PSO)算法在全局路径规划时存在收敛速度快但容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的PSO算法。利用随迭代次数递变的突变算子更新粒子的位置,在迭代初期,在小范围突变搜索更新粒子的位置,使得算法快速收敛。在迭代后期,在全局范围突变搜索更新粒子的位置,挣脱局部最优,寻找全局最优。并且将移动机器人运动学约束考虑到粒子位置更新中,使得机器人能够保证一定的速度跟踪所有规划的路径点。对比了改进前后的PSO算法在全局路径规划上的性能表现,结果表明改进的PSO算法在全局搜索能力和算法收敛速度上都优于改进前的算法。最后,将改进的PSO算法应用于一款移动机器人D1,通过实验证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 粒子群算法 突变搜索 机器人运动学
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基于新变异策略的动态自适应差分进化算法 被引量:13
5
作者 毕晓君 刘国安 肖婧 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期1288-1297,共10页
针对差分进化算法在复杂优化问题求解时后期收敛速度慢、易陷入局部最优和参数设置繁琐等问题,提出一种基于新变异策略的动态自适应差分进化算法p-ADE.首先,新变异策略中通过利用种群的全局最优解和目标个体的历史最优解引导种群搜索方... 针对差分进化算法在复杂优化问题求解时后期收敛速度慢、易陷入局部最优和参数设置繁琐等问题,提出一种基于新变异策略的动态自适应差分进化算法p-ADE.首先,新变异策略中通过利用种群的全局最优解和目标个体的历史最优解引导种群搜索方向,为下一代个体的生成引入更多有效的方向性信息,避免差分向量中个体随机选择导致的搜索盲目性.其次,为加快收敛速度、提高算法稳定性、避免参数设置的繁琐与不精确,提出一种参数动态自适应调整策略,动态平衡算法局部搜索与全局搜索间的关系,有效调节个体在进化过程中的变异程度.在10个Benchmark函数上的实验结果表明,p-ADE相对于多种先进DE优化策略和全局优化算法在收敛精度、速度和鲁棒性上均具有明显优势. 展开更多
关键词 差分进化 变异策略 搜索盲目性 参数调整 动态自适应
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一种采用非己空间变异搜索的故障检测算法 被引量:8
6
作者 张清华 钱宇 +2 位作者 胥布工 高廷玉 谢克明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第28期92-94,106,共4页
针对故障检测中,现有阴性选择算法的不足,提出了一种基于非己空间变异搜索检测器的故障检测算法。该算法以非己空间为基础,依据生物遗传中变异的机制,以及体现免疫系统克隆选择的原理来训练检测器,对能检测出异常变化的经典阴性选择算... 针对故障检测中,现有阴性选择算法的不足,提出了一种基于非己空间变异搜索检测器的故障检测算法。该算法以非己空间为基础,依据生物遗传中变异的机制,以及体现免疫系统克隆选择的原理来训练检测器,对能检测出异常变化的经典阴性选择算法作了新改进。最后通过仿真表明了非己空间变异搜索算法在计算复杂度明显下降的同时,对故障检测的有效性和准确性有极大的提高。 展开更多
关键词 变异搜索 阴性选择算法 故障检测
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一种自适应混合多目标粒子群优化算法 被引量:10
7
作者 聂瑞 章卫国 +1 位作者 李广文 刘小雄 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期695-701,共7页
文章针对多目标粒子群优化算法多样性损失和收敛性不好的问题,提出了一种自适应混合多目标粒子群优化算法。首先,使用Sobol序列映射决策变量初始值,使得初始解集在全决策空间范围有更均匀的分布。使用线性递减权重法调整粒子群算法的权... 文章针对多目标粒子群优化算法多样性损失和收敛性不好的问题,提出了一种自适应混合多目标粒子群优化算法。首先,使用Sobol序列映射决策变量初始值,使得初始解集在全决策空间范围有更均匀的分布。使用线性递减权重法调整粒子群算法的权重,增强算法收敛性。提出了使用基于多样性指标SP的自适应变异算子增加种群多样性的同时,还提出了在最优档案集中,使用基于改进的世代距离指标GD的自适应混沌搜索增强算法局部搜索能力。最后,将文中提出的改进算法与MOPSO(基本多目标粒子群优化算法)和NSGA2对比,结果显示出该算法能够在保持优化解收敛性的同时获得更好的多样性。 展开更多
关键词 多目标粒子群优化 Sobol序列 自适应 变异算子 混沌搜索
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面向无人机航迹规划的自适应乌贼算法 被引量:9
8
作者 钱洲元 雷明 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期37-46,共10页
面向无人机在线/离线航迹规划应用,针对传统乌贼算法的长时搜索局域化及精度变差问题,提出了一种联合修正的自适应乌贼路径搜索算法.首先,提出联合混沌扰动与变异学习的混合调节机制来扩充乌贼搜索深度,以提高搜索精度;然后,引入自适应... 面向无人机在线/离线航迹规划应用,针对传统乌贼算法的长时搜索局域化及精度变差问题,提出了一种联合修正的自适应乌贼路径搜索算法.首先,提出联合混沌扰动与变异学习的混合调节机制来扩充乌贼搜索深度,以提高搜索精度;然后,引入自适应权重机制来减小乌贼搜索范围,以提高搜索效率;同时引入适应度自动筛选机制来改善乌贼种群多样性,以防止陷入局部最优.通过6个基准函数测试验证了所提算法的有效性与先进性,最后对所提算法进行不同场景下的航迹规划仿真验证.针对离线航迹规划,所提算法规划航迹成功率高达100%,规划航迹最接近全局最优,其航程均值相比传统乌贼算法可缩减7.3 units,比粒子群算法缩减可达28.3 units.仿真结果表明:所提算法全局规划性能和搜索精度显著增强,同时随着场景复杂度的提高,其航迹优化效果更加显著;针对在线航迹规划,首先将全局路径规划问题转化为若干个航迹分段的规划,然后引入启发式方法确定分段节点.仿真结果显示所提算法满足实时性要求,规划航迹精度高,进一步验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 在线/离线航迹规划 自适应乌贼算法 扰动与变异 自适应权重 混沌搜索
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一种新的位置变异的PSO算法 被引量:8
9
作者 徐生兵 李国 徐晨 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第28期54-56,93,共4页
针对标准粒子群优化算法在优化高维复杂函数时易产生早熟收敛的问题,提出一种新的位置变异的PSO算法。为平衡算法的全局和局部搜索能力,新算法按一定概率交替使用随机惯性权重和标准PSO算法的惯性权重;为增强种群多样性和抑制算法早熟,... 针对标准粒子群优化算法在优化高维复杂函数时易产生早熟收敛的问题,提出一种新的位置变异的PSO算法。为平衡算法的全局和局部搜索能力,新算法按一定概率交替使用随机惯性权重和标准PSO算法的惯性权重;为增强种群多样性和抑制算法早熟,新算法在每次迭代中,对满足一定条件的粒子都进行一种有效脱离局部最优区域的位置变异。最后,通过对5个标准测试函数在60维和90维的性能对比实验证实:新算法收敛精度高,且有效克服了早熟收敛问题。 展开更多
关键词 粒子群优化 惯性权重 位置变异 全局搜索 局部搜索
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基于遗传算法的无功电压控制分区研究 被引量:8
10
作者 王喜刚 翟智勇 杨海波 《陕西电力》 2009年第7期37-40,共4页
无功电压控制分区是一个非线性的大规模组合优化问题,使用常规方法常难以得到理想的结果。首先根据电气节点间电气距离的关系,建立了电压控制分区的组合优化模型,并应用遗传算法求解该模型。算法采用基于节点编号的整数编码方式,结合电... 无功电压控制分区是一个非线性的大规模组合优化问题,使用常规方法常难以得到理想的结果。首先根据电气节点间电气距离的关系,建立了电压控制分区的组合优化模型,并应用遗传算法求解该模型。算法采用基于节点编号的整数编码方式,结合电网的物理特性和十进制整数编码的特点,提出了部分映射交叉和邻近变异的操作算子;在遗传迭代结束后再引入邻域搜索技术,进一步挖掘全局最优解。最后在IEEE39节点测试系统上对该方法进行了验证,结果表明该方法有效、可行。 展开更多
关键词 遗传算法 电力系统分区 邻近变异 邻域搜索 无功电压控制
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采用在自己空间变异搜索来训练检测器的阴性选择算法 被引量:6
11
作者 张清华 钱宇 +2 位作者 胥布工 高廷玉 谢克明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第3期627-629,共3页
针对故障检测中,现有阴性选择算法的不足,以自己空间为基础,依据遗传算法中变异的机制,以及体现免疫系统疫苗接种、克隆选择的原理训练检测器,对能检测出异常的检测器的阴性选择算法作了新改进。最后通过仿真表明了新改进的算法在基本... 针对故障检测中,现有阴性选择算法的不足,以自己空间为基础,依据遗传算法中变异的机制,以及体现免疫系统疫苗接种、克隆选择的原理训练检测器,对能检测出异常的检测器的阴性选择算法作了新改进。最后通过仿真表明了新改进的算法在基本能覆盖自己空间范围的前提下,计算复杂度明显下降的同时对异常检测的有效性大大提高。 展开更多
关键词 变异搜索 阴性选择算法 故障检测
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基于越界重置和高斯变异的蝙蝠优化算法 被引量:8
12
作者 李永恒 赵志刚 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第1期144-152,共9页
针对蝙蝠算法个体越界、易早熟收敛的问题,提出一种基于越界重置和高斯变异的蝙蝠优化算法。新算法将飞越解空间边界的个体拉回解空间内,利用越界重置策略重新分配位置。通过高斯变异策略控制个体的搜索范围,使种群以最优解为中心向四... 针对蝙蝠算法个体越界、易早熟收敛的问题,提出一种基于越界重置和高斯变异的蝙蝠优化算法。新算法将飞越解空间边界的个体拉回解空间内,利用越界重置策略重新分配位置。通过高斯变异策略控制个体的搜索范围,使种群以最优解为中心向四周呈放射状搜索,增强了算法的局部搜索和全局寻优能力。蝙蝠算法在靠近目标解时响度和脉冲发射频率更新不协调,影响了算法的持续进化能力,通过线性渐变策略保证响度和脉冲发射频率的变化与算法持续进化相适应。研究了在解空间不同位置关系的情况下新算法和对比算法的优化能力,并结合实验数据对算法收敛稳定性进行分析。实验结果表明,提出的新算法具有较好的收敛速度和精度,其全局寻优能力和高维问题优化能力体现了很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 越界重置 高斯变异 搜索范围
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基于改进FOA-LSSVM的变压器故障诊断 被引量:7
13
作者 李宗岳 陈志军 李名远 《水电能源科学》 北大核心 2016年第4期194-197,共4页
针对基于油中溶解气体(DGA)变压器故障诊断方法存在的不足,提出了改进果蝇算法优化LSSVM的变压器故障诊断方法。为克服果蝇算法易陷入局部极值、收敛精度低的缺陷,引入线性递减步长、变异操作和混沌搜索策略进行改进。建立了LSSVM变压... 针对基于油中溶解气体(DGA)变压器故障诊断方法存在的不足,提出了改进果蝇算法优化LSSVM的变压器故障诊断方法。为克服果蝇算法易陷入局部极值、收敛精度低的缺陷,引入线性递减步长、变异操作和混沌搜索策略进行改进。建立了LSSVM变压器故障诊断模型,并用改进的果蝇算法优化参数。仿真试验及对比研究表明,改进模型可准确、有效地识别变压器故障类型,相较其他模型(BPNN、FOA-PNN和FOALSSVM),该模型的准确率较高,更适合于变压器故障诊断。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 最小二乘支持向量机 线性递减步长 变异操作 混沌搜索
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Dynamic friction modelling and parameter identification for electromagnetic valve actuator 被引量:6
14
作者 SHAO Da XU Si-chuan DU Ai-min 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第12期3004-3020,共17页
A new modified LuGre friction model is presented for electromagnetic valve actuator system.The modification to the traditional LuGre friction model is made by adding an acceleration-dependent part and a nonlinear cont... A new modified LuGre friction model is presented for electromagnetic valve actuator system.The modification to the traditional LuGre friction model is made by adding an acceleration-dependent part and a nonlinear continuous switch function.The proposed new friction model solves the implementation problems with the traditional LuGre model at high speeds.An improved artificial fish swarm algorithm(IAFSA)method which combines the chaotic search and Gauss mutation operator into traditional artificial fish swarm algorithm is used to identify the parameters in the proposed modified LuGre friction model.The steady state response experiments and dynamic friction experiments are implemented to validate the effectiveness of IAFSA algorithm.The comparisons between the measured dynamic friction forces and the ones simulated with the established mathematic friction model at different frequencies and magnitudes demonstrate that the proposed modified LuGre friction model can give accurate simulation about the dynamic friction characteristics existing in the electromagnetic valve actuator system.The presented modelling and parameter identification methods are applicable for many other high-speed mechanical systems with friction. 展开更多
关键词 LuGre friction model artificial fish swarm algorithm Gauss mutation chaotic search parameter identification electromagnetic valve actuator
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函数优化的一种高效演化算法 被引量:3
15
作者 谢大同 康立山 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第4期44-46,57,共4页
提出了一个求解函数优化问题的高效演化算法,其设计思想由混合选择策略与分类变异策略构成。该算法使用锦标赛选择、轮盘选择相结合的混合选择策略,变异运算分为三类进行:对最好个体实施模式搜索,对适应值排名靠前的三分之一的个体采用... 提出了一个求解函数优化问题的高效演化算法,其设计思想由混合选择策略与分类变异策略构成。该算法使用锦标赛选择、轮盘选择相结合的混合选择策略,变异运算分为三类进行:对最好个体实施模式搜索,对适应值排名靠前的三分之一的个体采用柯西变异,而其它个体使用普通变异算子。针对15个测试函数的实验取得了相当好的效果,实验结果表明该算法不仅收敛速度快,而且所求得的解达到或者以相当高的精度逼近最优解。 展开更多
关键词 函数优化 演化算法 混合选择 柯西变异 模式搜索
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局部搜索灰狼优化算法求解武器-目标分配问题 被引量:1
16
作者 杨玉 张嘉佳 +2 位作者 马金慧 徐子瑞 戴红伟 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第27期11722-11729,共8页
武器-目标分配(weapon target assignment,WTA)问题是根据武器对来袭目标毁伤概率的不同,合理确定待打击目标的武器分配方案,以达到用尽可能少的武器对来袭目标毁伤程度最大化的目的,是作战指挥决策领域的重要研究内容。在构建WTA问题... 武器-目标分配(weapon target assignment,WTA)问题是根据武器对来袭目标毁伤概率的不同,合理确定待打击目标的武器分配方案,以达到用尽可能少的武器对来袭目标毁伤程度最大化的目的,是作战指挥决策领域的重要研究内容。在构建WTA问题模型的基础上,针对传统灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法局部开发能力不足等问题,采取了一种精英保留及免疫变异局部搜索策略。改进灰狼优化算法(improved grey wolf optimization,IGWO)首先在灰狼种群中选择部分优质精英个体,然后通过随机点变异和受体编辑两种免疫局部搜索策略对精英个体进一步寻优,从而改善传统GWO算法过早收敛和易陷入局部最优的缺点。针对3种不同规模的武器-目标分配问题,将IGWO与交叉熵算法、传统GWO算法进行了对比,计算结果显示IGWO算法所求适应度值的分位数均明显高于对比算法,进而验证了IGWO算法的有效性。 展开更多
关键词 武器-目标分配 灰狼算法 精英保留 免疫变异 局部搜索
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解非线性方程自适应变搜索区间的遗传算法 被引量:5
17
作者 成媛媛 全惠云 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第21期58-60,共3页
叙述了解非线性方程的一种自适应变搜索区间的遗传算法(GANE)。数值实验表明该算法大大增强了一般遗传算法的性能;在求解非线性方程(组)时,克服了传统方法的某些局限性,完全不需要考虑初始值的选取以及初始区间的确定,甚至在有多个根的... 叙述了解非线性方程的一种自适应变搜索区间的遗传算法(GANE)。数值实验表明该算法大大增强了一般遗传算法的性能;在求解非线性方程(组)时,克服了传统方法的某些局限性,完全不需要考虑初始值的选取以及初始区间的确定,甚至在有多个根的任意区间内也可以高效地搜索到精度较高的各个根。 展开更多
关键词 遗传算法 适应度 变异概率 杂交概率 搜索区间 非线性方程(组)
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基于混合策略改进的果蝇优化算法 被引量:5
18
作者 李良光 朱丽 邢丽坤 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第1期139-144,共6页
针对基本果蝇优化算法收敛精度不高、容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于混合策略改进的果蝇优化算法(MSFOA)。受鲸鱼捕食猎物的启发,在对个体历史最优位置的更新中,采用新的组合搜索的方法,加快果蝇搜索迭代速度;在更新... 针对基本果蝇优化算法收敛精度不高、容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于混合策略改进的果蝇优化算法(MSFOA)。受鲸鱼捕食猎物的启发,在对个体历史最优位置的更新中,采用新的组合搜索的方法,加快果蝇搜索迭代速度;在更新后的位置公式中引入自适应权重系数,提高算法的优化精度;当达到局部收敛状态时,结合多尺度高斯变异算子解决局部最优的限制。采用6个测试函数的仿真结果表明,MSFOA算法相比其它算法具有更快的收敛速度和较高的寻优精度。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 自适应 变异算子 组合搜索 高斯分布
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采用种群平均信息和精英变异的改进粒子群算法 被引量:4
19
作者 林国汉 章兢 刘朝华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第11期3241-3244,3249,共5页
针对基本粒子群优化(PSO)算法早熟收敛和后期搜索效率低的问题,提出一种利用种群平均信息和精英变异的粒子群优化算法——MEPSO算法。该算法引入粒子个体与群体的平均信息,利用粒子平均信息来提高算法全局搜索能力,并采用时变加速系数(T... 针对基本粒子群优化(PSO)算法早熟收敛和后期搜索效率低的问题,提出一种利用种群平均信息和精英变异的粒子群优化算法——MEPSO算法。该算法引入粒子个体与群体的平均信息,利用粒子平均信息来提高算法全局搜索能力,并采用时变加速系数(TVAC)以平衡算法的局部搜索和全局搜索能力;在算法后期,采用精英学习策略对精英粒子进行柯西变异操作,以进一步提高算法的全局搜索能力,减少算法陷入局部最优的危险。在6个典型的复杂函数上与基本PSO(BPSO)算法、时变加速因子PSO(PSO-TVAC)算法、时变惯性权重PSO(PSO-TVIW)算法和小波变异PSO(HPSOWM)算法进行对比,MEPSO的均值与标准方差均优于对比算法,且寻优时间最短,可靠性更好。结果表明,MEPSO能较好地兼顾局部搜索和全局搜索能力,收敛速度快,收敛精度和搜索效率高。 展开更多
关键词 粒子群优化 平均搜索 柯西变异 时变加速因子 全局搜索
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一种群活性反馈粒子群优化算法 被引量:4
20
作者 左旭坤 苏守宝 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第13期182-184,共3页
为解决粒子群优化(PSO)算法的早熟收敛问题,提出一种群活性反馈PSO进化算法SAF-PSO。利用群活性加速度作为多样性测度,当群活性加速下降时,对粒子的位置和速度分别执行进化和变异操作,增强粒子跳出局部最优的能力,提高寻找全局最优的几... 为解决粒子群优化(PSO)算法的早熟收敛问题,提出一种群活性反馈PSO进化算法SAF-PSO。利用群活性加速度作为多样性测度,当群活性加速下降时,对粒子的位置和速度分别执行进化和变异操作,增强粒子跳出局部最优的能力,提高寻找全局最优的几率。对基准函数的仿真结果表明,与其他PSO算法相比,该算法具有更强的全局搜索能力和更高的寻优精度。 展开更多
关键词 粒子群优化 群活性 进化 变异 全局搜索
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