一种非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法 被引量：24

1

作者 李会荣 高岳林 李济民 《商洛学院学报》 2007年第4期16-20,共5页

目的改进基本粒子群算法的一些缺点.基本粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法,它简便易行,收敛速度快.但此算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值点的缺点.方法对原有算法中的固定惯性权重进行改进.结果提出一种非线性... 目的改进基本粒子群算法的一些缺点.基本粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法,它简便易行,收敛速度快.但此算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值点的缺点.方法对原有算法中的固定惯性权重进行改进.结果提出一种非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法.结论对六种具有代表性的测试函数进行了仿真实验,并与基本粒子群算法中惯性权重分别取固定权重、线性递减权重进行了比较,说明了非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法具有更好的性能和全局搜索能力。 展开更多

关键词 粒子群优化 线性递减 惯性权重 非线性递减

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基于角度惩罚距离的收敛因子非线性递减多目标鲸鱼优化改进算法 被引量：7

2

作者 王龙达 王兴成 刘罡 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期1395-1401,共7页

为了提高多目标鲸鱼优化算法的全局优化性能,提出了一种基于角度惩罚距离的收敛因子非线性递减多目标鲸鱼优化算法IWOA-APD。首先,针对基本多目标鲸鱼算法收敛性和多样性难以平衡的问题,采用角度惩罚距离作为解优劣评价指标。其次,给出... 为了提高多目标鲸鱼优化算法的全局优化性能,提出了一种基于角度惩罚距离的收敛因子非线性递减多目标鲸鱼优化算法IWOA-APD。首先,针对基本多目标鲸鱼算法收敛性和多样性难以平衡的问题,采用角度惩罚距离作为解优劣评价指标。其次,给出了一种基于迭代进度和优化因子的收敛因子指数形式非线性递减策略,该策略可以通过调整优化因子进一步提升优化性能。除此之外,给出了基于融合距离与拥挤度距离的精英集维护机制,从而改善精英集的多样性维护效果。最后,为了验证该算法的有效性,基于五种标准测试函数及一种城市轨道列车速度曲线优化实际算例,在MATLAB2016b GUI平台下采用所提出的IWOA-APD与IWOA、MOWOA、dMOPSO进行对比仿真。仿真结果表明,所提出的IWOA-APD寻到了更理想的优化结果。由此说明,相比于一些性能品质良好的优化算法,IWOA-APD还具有更快的计算速度和更高的全局收敛精度。 展开更多

关键词 角度惩罚距离 收敛因子 多目标 鲸鱼优化算法 非线性递减

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一种基于改进惯性权重的粒子群优化算法 被引量：6

3

作者 钱江波 张佳星 +2 位作者 姚大伟 李岩 王巧珍 《计算机与数字工程》 2022年第8期1667-1670,共4页

文章针对标准粒子群算法在迭代过程中容易陷入局部最优,算法本身对惯性权重的调节不够精确这一问题。为了能够提高算法精确性得到更加准确的目标值,提出了一种非线性递减惯性权重策略来优化粒子群算法,使得粒子前期飞行速度下降不会过快... 文章针对标准粒子群算法在迭代过程中容易陷入局部最优,算法本身对惯性权重的调节不够精确这一问题。为了能够提高算法精确性得到更加准确的目标值,提出了一种非线性递减惯性权重策略来优化粒子群算法,使得粒子前期飞行速度下降不会过快,从而平衡粒子的全局搜索能力和局部搜索能力,避免陷入局部最优。最后选择典型测试函数,把改进后的算法与其他改进算法比较,结果表明改进后的算法更加精确稳定性更高。 展开更多

关键词 粒子群算法 惯性权重 非线性递减

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一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法 被引量：5

4

作者 刘沛 高岳林 郭伟 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第2期119-124,共6页

针对基本磷虾群(KH)算法在求解高位复杂优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低等缺点,提出了一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法(AIPSOKH).该算法首先对KH算法中的觅食权重和诱导权重采用非线性递减策略,然后将其与惯性权重线性... 针对基本磷虾群(KH)算法在求解高位复杂优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低等缺点,提出了一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法(AIPSOKH).该算法首先对KH算法中的觅食权重和诱导权重采用非线性递减策略,然后将其与惯性权重线性递减的粒子群算法(LDWPSO)混合,采用双子种群同时计算的并行策略进行迭代计算,借鉴自然选择中适者生存的进化机制提升母种群中个体的质量,以此来避免算法陷入局部最优,并提升其求解精度.最后通过8个标准测试函数的对比实验表明,在全局搜索能力和求解精度上与提到的2种算法相比都有着显著优势. 展开更多

关键词 磷虾群算法 非线性递减 粒子群算法 双子种群并行策略 自然选择

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改进粒子群优化BP神经网络的旅游客流量预测 被引量：3

5

作者 于明涛 叶晓彤 《微型机与应用》 2015年第21期51-54,共4页

旅游客流量受多种因素影响,传统的时间序列预测模型无法描述预测对象的规律,人工智能方法如BP神经网络,其结构的选择过多依赖经验,基于此提出了利用改进的粒子群算法优化BP神经网络,通过惯性因子的非线性递减来改善粒子群的寻优性能。... 旅游客流量受多种因素影响,传统的时间序列预测模型无法描述预测对象的规律,人工智能方法如BP神经网络,其结构的选择过多依赖经验,基于此提出了利用改进的粒子群算法优化BP神经网络,通过惯性因子的非线性递减来改善粒子群的寻优性能。将该预测模型应用于自贡灯会的客流量进行实际预测分析,通过对150组训练样本和50组测试样本的实验仿真,可知改进后的方法提高了预测结果的准确度,并且涉及参数少、简单有效。 展开更多

关键词 旅游客流量预测 BP神经网络 粒子群算法 非线性递减

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非线性随机扰动的粒子群优化算法 被引量：2

6

作者 张少辉 吴文欢 韩秋英 《周口师范学院学报》 CAS 2012年第5期98-100,共3页

在惯性权重非线性递减策略的基础上,引入小阻尼振荡函数,提出一种新的非线性递减随机扰动的粒子群算法,通过2个基准测试函数对算法性能和收敛性进行了分析.实验仿真表明:相对于标准粒子群算法,新策略加快了收敛速度,在一定程度上避免了... 在惯性权重非线性递减策略的基础上,引入小阻尼振荡函数,提出一种新的非线性递减随机扰动的粒子群算法,通过2个基准测试函数对算法性能和收敛性进行了分析.实验仿真表明:相对于标准粒子群算法,新策略加快了收敛速度,在一定程度上避免了粒子群优化算法的早熟收敛问题. 展开更多

关键词 惯性权重 粒子群优化算法 非线性递减 随机扰动

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基于改进粒子群优化BP神经网络的电梯客流量仿真研究

7

作者 文鹏高 张本祥 陈路 《中国电梯》 2017年第14期42-45,共4页

电梯客流量受多种因素影响，传统的时间序列预测模型无法描述预测对象的规律，人工智能方法如BP神经网络，其结构的选择过多依赖经验，基于此提出了利用改进的粒子群算法优化BP神经网络，通过惯性因子的非线性递减来改善粒子群的寻优性... 电梯客流量受多种因素影响，传统的时间序列预测模型无法描述预测对象的规律，人工智能方法如BP神经网络，其结构的选择过多依赖经验，基于此提出了利用改进的粒子群算法优化BP神经网络，通过惯性因子的非线性递减来改善粒子群的寻优性能。将该预测模型应用于安装有多台电梯的客流量实际预测分析中，通过对50组训练样本和10组测试样本的实验仿真，可知改进后的方法提高了预测结果的准确度，并且涉及参数少，操作简单有效。 展开更多

关键词 客流量预测 BP神经网络 粒子群算法 非线性递减

原文传递

融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法 被引量：54

8

作者 李爱莲 全凌翔 +1 位作者 崔桂梅 解韶峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期91-99,共9页

针对麻雀搜索算法(SSA)在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象,造成SSA算法收敛速度慢、探索能力不足等问题,提出了融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCSSA)。借助折射反向学习机制初始化种群,增加物种多样性... 针对麻雀搜索算法(SSA)在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象,造成SSA算法收敛速度慢、探索能力不足等问题,提出了融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCSSA)。借助折射反向学习机制初始化种群,增加物种多样性;在发现者位置更新中引入正余弦策略以及非线性递减搜索因子和权重因子协调算法的全局和局部寻优能力;在跟随者位置中引入柯西变异对最优解进行扰动更新,提高算法获取全局最优解能力。通过10个经典测试函数对SCSSA算法在收敛速度、收敛精度、平均绝对误差等指标的评估,并引进工程设计优化问题进行验证。实验结果证明改进后的麻雀搜索算法在收敛速度和寻优精度有明显增强,表现出良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 折射反向学习 正余弦算法 非线性递减搜索因子 柯西变异

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改进PSO-BPNN算法在管道腐蚀预测中的应用 被引量：8

9

作者 肖斌 张恒宾 刘宏伟 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期27-33,共7页

输油管道由于埋藏环境、运输介质等影响,随着使用年限增加,管道会逐渐出现腐蚀,常规的腐蚀管道剩余强度计算方法有公式计算和有限元分析(FEA)等。针对常规方法中公式计算准确性较低和有限元分析过于复杂的问题,提出了一种改进的粒子群... 输油管道由于埋藏环境、运输介质等影响,随着使用年限增加,管道会逐渐出现腐蚀,常规的腐蚀管道剩余强度计算方法有公式计算和有限元分析(FEA)等。针对常规方法中公式计算准确性较低和有限元分析过于复杂的问题,提出了一种改进的粒子群算法优化的神经网络模型(IPSO-BPNN)来预测腐蚀管道剩余强度。首先,在传统粒子群算法的基础上,提出了一种新的非线性递减惯性权重用于快速更新粒子速度和位置,并引入了遗传交叉算子增加粒子的多样性,形成了改进的粒子群算法(IPSO);其次,采用IPSO算法对神经网络的权重和阈值进行优化,并使用优化后的权重和阈值初始化神经网络,建立了IPSO-BPNN模型;最后,在2个真实的管道测试爆破数据集上进行实验,分别使用线性回归(LR)、FEA、前馈神经网络(BPNN)、粒子群算法前馈神经网络(PSO-BPNN)以及IPSO-BPNN模型对腐蚀管道剩余强度进行预测,使用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为评估模型预测性的指标。在2个数据集的测试集上的结果表明:IPSO-BPNN模型的MAE分别为0.525 4、0.718 5,MAPE分别为3.77%、2.68%,RMSE分别为0.672 6、0.947 2,3项指标较LR、FEA、BPNN和PSO-BPNN有明显提升。改进PSO-BPNN算法可以提高腐蚀管道剩余强度预测的准确性,可以为管道检查提供较为准确的依据。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 非线性递减惯性权重 神经网络 腐蚀管道 剩余强度

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粒子群优化算法在多峰函数寻优上的应用 被引量：6

10

作者 满春涛 孙明辉 张礼勇 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 2007年第2期11-13,18,共4页

本文将模拟退火算法的思想引入到粒子群优化算法中,并且通过改变粒子群优化算法的惯性权值递减策略及更新位置的限制,来加速算法的收敛．算法经过对多峰函数的寻优测试,证明了这种改进算法与自适应粒子群优化算法相比较,不容易陷入局部... 本文将模拟退火算法的思想引入到粒子群优化算法中,并且通过改变粒子群优化算法的惯性权值递减策略及更新位置的限制,来加速算法的收敛．算法经过对多峰函数的寻优测试,证明了这种改进算法与自适应粒子群优化算法相比较,不容易陷入局部最优,全局寻优能力更强,收敛速度更快． 展开更多

关键词 粒子群优化算法 全局优化 模拟退火算法 非线性递减策略

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基于自然选择和随机扰动的改进磷虾群算法 被引量：7

11

作者 刘沛 高岳林 郭伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1845-1849,共5页

针对磷虾群算法在求解高维复杂优化问题时容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于自然选择和随机扰动的改进磷虾群算法.首先提出基于时变的非线性递减策略计算诱导权重和觅食权重,对磷虾群的诱导运动和觅食运动进行了改进;其次在产生新一... 针对磷虾群算法在求解高维复杂优化问题时容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于自然选择和随机扰动的改进磷虾群算法.首先提出基于时变的非线性递减策略计算诱导权重和觅食权重,对磷虾群的诱导运动和觅食运动进行了改进;其次在产生新一代磷虾种群时加入随机扰动因子,并且借鉴自然选择中适者生存的进化机制提升磷虾种群中个体的质量,有效的提升了磷虾群算法的全局搜索和局部勘探能力.最后通过9个Benchmark标准测试函数的实验,将该算法与其他算法进行性能对比分析.实验表明,该算法能够有效地避免早熟收敛,在全局搜索和局部勘探能力上有着显著优势. 展开更多

关键词 磷虾群算法 时变非线性递减 随机扰动 自然选择

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非线性递减权值PSO优化下的LQR轨迹跟踪研究

12

作者 董蓉 刘放 +2 位作者 聂少卿 刘亚飞 吴宝宁 《电子测量技术》 北大核心 2024年第4期44-50,共7页

针对二次线性调节器(LQR)权重矩阵选取困难导致的自动驾驶车辆控制精度低、系统适应度欠佳等问题,设计了一种非线性递减权值粒子群算法(NLDW-PSO)。基于二自由度车辆动力学模型,构建了横向跟踪误差模型,设计了前馈控制消除了LQR稳态误差... 针对二次线性调节器(LQR)权重矩阵选取困难导致的自动驾驶车辆控制精度低、系统适应度欠佳等问题,设计了一种非线性递减权值粒子群算法(NLDW-PSO)。基于二自由度车辆动力学模型,构建了横向跟踪误差模型,设计了前馈控制消除了LQR稳态误差;并设计以横向偏差、航向偏差和前轮转向角为评价函数,将系统输出误差状态量反馈至NLDW-PSO算法,所设计的非线性递减惯性权重因子通过提升粒子群体寻优性能,从而自适应调整LQR权重系数更新策略,形成闭环优化控制,最终求解得到系统目标函数极值。将所设计控制器的跟踪效果进行了对比,Carsim/Smulink联合仿真结果表明所提出NLDW-PSO优化LQR算法的跟踪控制效果最优,横向距离偏差最大值为0.076 m,横向距离偏差均值相较于固定权重系数LQR降低了69.74%,显著提高了车辆跟踪控制精度和自适应能力,且对速度变化具有较强鲁棒性。 展开更多

关键词 非线性递减权值 粒子群算法PSO 二次线性调节器LQR 轨迹跟踪控制

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动态非线性参数的反向学习黏菌算法

13

作者 饶爽 曲良东 梅雨琳 《成都大学学报（自然科学版）》 2024年第4期371-378,共8页

针对黏菌算法收敛精度较低、易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了一种动态非线性参数的反向学习黏菌算法.利用反向学习策略丰富种群多样性,获得更好的种群作为初始种群,提高算法优化性能和收敛速度;提出动态非线性递减策略,动态... 针对黏菌算法收敛精度较低、易陷入局部最优和收敛速度较慢的问题,提出了一种动态非线性参数的反向学习黏菌算法.利用反向学习策略丰富种群多样性,获得更好的种群作为初始种群,提高算法优化性能和收敛速度;提出动态非线性递减策略,动态调整黏菌搜索区域;平衡算法全局探索和局部开发能力,提高算法跳出局部最优解的能力,提高收敛精度.不同算法之间的实验对比是使用几个基准测试函数进行的,结果表明,改进算法具有更强的寻优特性和更快的收敛速度,并且收敛精度得到了不同程度的提高.最后通过2个工程设计问题验证了改进算法在实际应用问题中的可靠性和有效性. 展开更多

关键词 反向学习 动态非线性递减 黏菌算法 算法优化

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基于改进粒子群算法优化模糊神经网络的炉膛结渣预测研究 被引量：4

14

作者 苗建杰 李德波 +1 位作者 李慧君 刘鹏宇 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期104-114,共11页

为提高基于模糊神经网络的锅炉炉膛受热面结渣预测精度,提出了一种基于广义钟型隶属度函数非线性惯性权重递减调整策略的粒子群优化算法,通过适应度测试函数对比实验、结渣预测实验和预测稳定性分析对现有文献中线性惯性权重递减调整策... 为提高基于模糊神经网络的锅炉炉膛受热面结渣预测精度,提出了一种基于广义钟型隶属度函数非线性惯性权重递减调整策略的粒子群优化算法,通过适应度测试函数对比实验、结渣预测实验和预测稳定性分析对现有文献中线性惯性权重递减调整策略(LPSO)、指数型非线性惯性权重递减调整策略(IPSO)和基于广义钟型隶属度函数非线性惯性权重递减调整策略(GJPSO)进行对比分析。研究结果表明:本文所改进的粒子群算法可以有效地改善算法的早熟现象、平衡算法的全局和局部搜索能力、提高算法的收敛效果和稳定性。利用改进后的粒子群算法对模糊神经网络中的权值和阈值进行优化,提高了模糊神经网络的炉膛结渣预测性能。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 非线性递减惯性权重 模糊神经网络 结渣预测

原文传递

基于遗传粒子群融合的射频电源阻抗匹配方法

15

作者 蔡馨慧 易志强 李光俊 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 2024年第4期44-50,共7页

在实际工作中,射频电源的负载特性会发生快速变化,导致阻抗失配,使得电源输出功率无法始终处于额定值。为克服该现象,须对时变负载完成实时阻抗匹配。本文提出一种基于遗传粒子群融合的射频电源阻抗匹配方法。首先对代表阻抗匹配网络中... 在实际工作中,射频电源的负载特性会发生快速变化,导致阻抗失配,使得电源输出功率无法始终处于额定值。为克服该现象,须对时变负载完成实时阻抗匹配。本文提出一种基于遗传粒子群融合的射频电源阻抗匹配方法。首先对代表阻抗匹配网络中可变元器件参数的粒子进行交叉、变异操作,增加粒子多样性;同时引入非线性递减的惯性权重和动态学习因子,根据粒子寻优情况调节搜索范围,只需少量迭代即可求得阻抗匹配网络参数的最优解,提高了寻优速度。仿真结果表明,该融合算法在阻抗匹配实时性及精度方面均优于传统粒子群算法和遗传算法。 展开更多

关键词 射频电源 阻抗匹配 遗传粒子群融合 动态学习因子 非线性递减惯性权重

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一种改进的粒子群算法在交通分配上的应用 被引量：3

16

作者 李晓君 赵晓蕾 +2 位作者 赵洪銮 宿梦梦 邹炜 《计算机技术与发展》 2023年第4期140-145,共6页

针对粒子群算法收敛速度慢、求解精度低和算法在迭代后期容易陷入局部最优的问题,首先,采用仅以位置项来控制粒子进化方向的简化粒子群算法,以此避免粒子速度过大时导致的粒子发散的现象;其次,引入随迭代次数增加自适应改变的线性惯性... 针对粒子群算法收敛速度慢、求解精度低和算法在迭代后期容易陷入局部最优的问题,首先,采用仅以位置项来控制粒子进化方向的简化粒子群算法,以此避免粒子速度过大时导致的粒子发散的现象;其次,引入随迭代次数增加自适应改变的线性惯性权重来消除惯性分量的影响,同时引入莱维飞行策略来改变粒子位置以帮助粒子逃离局部最优;最后,通过四种测试函数对固定权重的粒子群算法、标准粒子群算法和改进算法的性能进行比较。实验证明,改进后的算法在收敛速度、精度和稳定性上都有所提升。在验证了改进算法的有效性后,使用改进后的算法求解单一OD对多路径路网的用户最优模型并与标准粒子群算法求解结果进行对比,改进后的算法求解结果更加稳定均衡,验证了算法的可行性。 展开更多

关键词 简化的粒子群算法 非线性递减惯性权重 莱维飞行 单一OD对多路径路网 用户最优模型

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无人机安全路径规划的混沌粒子群优化研究

17

作者 褚宏悦 易军凯 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第6期1027-1034,共8页

针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)在存在多种威胁的三维环境下的安全路径规划问题,提出了一种改进的混沌粒子群优化增强算法(improvedchaotic,velocityand nonlinear decreasing inertia weight particle swarm optimization,IC... 针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)在存在多种威胁的三维环境下的安全路径规划问题,提出了一种改进的混沌粒子群优化增强算法(improvedchaotic,velocityand nonlinear decreasing inertia weight particle swarm optimization,IC-VANDIWPSO)。首先,建立一个具有地形约束和无人机性能约束的威胁环境模型,把路径规划问题转化为成本函数的优化问题。再利用IC-VANDIWPSO算法与约束的对应关系,高效搜索复杂的环境,找到安全性高且成本函数小的最优路径。仿真结果表明,IC-VANDIWPSO算法在收敛速度、初始化时间、路径平滑性以及稳定性等方面都具有显著的优势,获得了更优的路径。 展开更多

关键词 无人机 路径规划 粒子群优化增强 非线性递减惯性权重 混沌理论

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基于IPSO-LS-SVM的异步电动机转子故障诊断 被引量：1

18

作者 王强 王莉 李伟伟 《测控技术》 CSCD 2017年第5期37-41,共5页

针对异步电动机转子的故障诊断问题,为了提高诊断精度和诊断效率,提出基于混合核函数的最小二乘支持向量机与改进的粒子群算法相结合(IPSO-LS-SVM)的故障诊断方法。首先对PSO的惯性权值策略进行研究,给出一种非线性递减惯性权值策略,然... 针对异步电动机转子的故障诊断问题,为了提高诊断精度和诊断效率,提出基于混合核函数的最小二乘支持向量机与改进的粒子群算法相结合(IPSO-LS-SVM)的故障诊断方法。首先对PSO的惯性权值策略进行研究,给出一种非线性递减惯性权值策略,然后利用改进后的PSO优化基于混合核函数的LS-SVM,最后,应用改进算法完成转子的故障诊断。结果表明,改进算法通过较少的迭代次数即寻找到最优参数,克服了陷入局部极小值的缺陷,诊断效率和诊断精度都得到了提升。 展开更多

关键词 转子故障 最小二乘支持向量机 粒子群算法 非线性递减惯性权值

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基于CAPSO-ICA的DS-CDMA系统盲多用户检测 被引量：1

19

作者 刘晓志 李静 冯大伟 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1285-1290,共6页

为解决DS-CDMA系统的多址干扰问题,提出了一种将自适应惯性权重的混沌粒子群算法与独立分量分析方法结合(CAPSO-ICA)的盲多用户检测算法。该算法首先将自适应的非线性递减惯性权重w和混沌运动引入到粒子群(PSO)算法中,有效地避免了传统... 为解决DS-CDMA系统的多址干扰问题,提出了一种将自适应惯性权重的混沌粒子群算法与独立分量分析方法结合(CAPSO-ICA)的盲多用户检测算法。该算法首先将自适应的非线性递减惯性权重w和混沌运动引入到粒子群(PSO)算法中,有效地避免了传统粒子群算法易陷入局部最优的问题,从而使寻优结果更为准确。然后根据各用户相互独立这一特点,将改进的粒子群算法与独立分量分析方法结合起来进行盲多用户检测。仿真结果表明,在相同的条件下,相对于已有的FICA算法和PSO-ICA算法,基于CAPSO-ICA的盲多用户检测算法有更小的误码率,这说明改进算法的多用户检测性能更为优越。 展开更多

关键词 盲多用户检测 独立分量分析 粒子群 混沌 自适应非线性递减惯性权重

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动态调整概率的双重布谷鸟搜索算法 被引量：11

20

作者 陈程 贺兴时 杨新社 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第5期859-880,共22页

布谷鸟搜索算法是一种新兴的仿生智能算法,存在着求解精度低、易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出了动态调整概率的双重布谷鸟搜索算法(DECS)。首先,在自适应发现概率P中引入了种群分布熵,通过算法的所处迭代阶数和种群分布情况,动... 布谷鸟搜索算法是一种新兴的仿生智能算法,存在着求解精度低、易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出了动态调整概率的双重布谷鸟搜索算法(DECS)。首先,在自适应发现概率P中引入了种群分布熵,通过算法的所处迭代阶数和种群分布情况,动态改变发现概率P的大小,有利于平衡布谷鸟算法局部寻优和全局寻优的能力,加快收敛速度;其次,在布谷鸟寻窝的路径位置更新公式中,采用了一种新型步长因子更新寻优方式,形成Levy飞行双重搜索模式,充分搜索空间;最后,在随机偏好游走的更新公式引入非线性对数递减的惯性权重策略,使得算法有效克服易陷入局部最优的缺陷,提高寻优搜索能力。与4种算法相比和19个测试函数的仿真结果表明:改进布谷鸟算法的寻优性能明显提高,收敛速度更快,求解精度更高,具有更强的全局搜索能力和跳出局部最优能力。 展开更多

关键词 种群分布熵 双重搜索模式 非线性对数递减的惯性权重 新型步长因子

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