一种动态调整惯性权值的粒子群算法.pdf
”自调整惯性权值“ 的搜索结果
混沌惯性权值调整策略的粒子群优化算法.pdf
粒子群优化算法中的惯性权值非线性调整策略.pdf
粒子群优化算法中惯性权值调整的一种新策略.pdf
设计了自调整惯性权值策略，根据最优适应度值的变化率动态调整惯性权值。两子群分别采用基于不同惯性权值策略的粒子群算法进化，子代间及子代与父代信息交流，共享最优粒子，替换最劣粒子，完成进化，该算法命名为双...
在该算法申将惯性权值表示为粒子群进化速度因子和群体适应度方差的模糊函数，在每次迭代过程中动态改变惯性权值，以适应非线性优化搜索过程．针对违反约束的粒子，设计了一种动态空间调整策略来修复约束要求。为了...
一个较大的惯性权值有利于全局搜索 一个较小的权值则更利于局部搜索 线性递减惯性权重 在搜索初期，增强全局搜索能力可以更大可能遍解空间，避免陷入局部最优解->广撒网 在搜索后期，增强局部搜索能力可以更...
将整个种群平均分成2个子群，分别采用云遗传算法和加入自调整惯性权值策略的粒子群优化算法完成进化。通过引入一种新型的信息交流机制：两子群子代间信息交流以及子代与父代间信息交流，共享最优个体，淘汰最劣个体...
为了在生产中快速有效且合理地安排生产流程,达到生产最优化,采用改进粒子群权值算法(DPSO)。研究了DPSO算法地参数设置问题,在传统PSO算法基础上加入具有动态自适应调整功能的权重因子,使算法更快地达到全局最优化,...
在进化过程中,为粒子群中的各个粒子随机选取惯性权值,并随进化代数自适应地调整随机惯性权值的概率分布。使用四个基准函数进行测试,结果表明基于ARIW的PSO算法不但计算简便,而且能有效地调整算法全局与局部的搜索...
智能优化算法之粒子群算法
标签： 粒子群算法
PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子，每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解，用位置、速度和适应度值三项指标表示该粒子特征，适应度值由适应度函数计算得到，其值的好坏表示粒子的优劣。...
设计了自调整惯性权值策略，根据最优适应度值的变化率动态调整惯性权值。两子群分别采用基于不同惯性权值策略的粒子群算法进化，子代间及子代与父代信息交流，共享最优粒子，替换最劣粒子，完成进化，该算法命名为双...
但PSO算法本身也有一些参数需要调整，如粒子数量、惯性权重、加速因子等，需要根据具体问题进行调优。另外，PSO算法通常用于连续空间的优化问题，对于离散权值的神经网络，可能需要一些适应性处理。
动态惯性权值策略是基于惯性权值的概念，它通过调整吸引因子的权值来增加算法的全局搜索能力。随着迭代次数的增加，吸引因子的权值逐渐减小，从而使火焰之间的吸引力逐渐降低。通过该算法，您可以在解决单目标优化...
为减少因水下机器人模糊神经网络控制器参数较多、手工调整困难及主观不确定性因素的影响，提出一种基于免疫理论和惯性权值非线性递减策略的混合微粒群算法。该算法在保持基本微粒群算法处理多峰和多维问题能力的基础...
而BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它通过反向传播算法来调整网络的权值和阈值。 粒子群算法可以用于优化BP神经网络的权值和阈值。具体来说，粒子群算法通过模拟群体中粒子的位置和速度的变化来搜索最优解...
在优化过程中，惯性权重随迭代次数非线性变化，改进的算法能使粒子自适应地改变搜索速度进行搜索，并与基本粒子群算法以及其他改进的粒子群算法进行了比较。实验结果表明，该算法在搜索精度和收敛速度等方面有明显...
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法。它通过模拟鸟群或鱼群等生物的集体行为，以寻找最...此外，还可以根据需要调整PSO算法的参数，如粒子数、维度、惯性权重和学习因子等。
该算法根据粒子个体纵向和横向运动特性,引入模糊逻辑推理动态调整惯性权值因子,提高了粒子群算法(PSO:ParticleSwarmOptimization)的收敛速率;将上述模糊粒子群算法(FPSO:FuzzyParticleSwarmPptimization)与模拟退火...
在每次迭代时算法可以动态调整惯性权重参数及粒子的活性，从而促进粒子收敛至全局最优解．对6种典型函数的实验结果表明，引入本文的激活方法后，改善了微粒群算法的开发和探索能力，并提高了其收敛速度及精度，其中...
利用L范式概念给出位置、速度和自我认知3种群体多样性测度方法，将多测度群体多样性作为粒子群自组织系统的反馈信息，动态调整算法的惯性权值和加速系数，从而实现群体粒子的聚集和发散。基于基准测试函数，给出3种...
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