共查询到10条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
针对粒子群算法存在早熟收敛现象和后期振荡现象,给出一种动态改变惯性权的自适应粒子群算法[1]。该算法原理简单,易编程实现,占用计算机内存少,能以较快的速度收敛到全局最优解,从而为梯级水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的解决办法。 相似文献
2.
对称结构Stewart机构位置正解的改进粒子群算法 总被引：6，自引：0，他引：6
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. 相似文献
3.
针对光伏充气膜温室自跟踪发电系统提出了一种加入天气预报信息的自适应变异粒子群神经网络的发电量预测算法.首先结合历史发电量数据和气象数据分析了影响光伏充气膜温室自跟踪发电系统发电量的主要因素,建立了加入天气预报的神经网络预测模型,并针对传统神经网络预测模型中基于梯度下降的BP算法收敛慢、易陷入局部最优、训练难收敛等问题,通过自适应变异粒子群算法改进了神经网络.该算法通过将变异环节引入粒子群优化算法,进行隔代进化找到局部最优解.实验结果表明所采用的自适应变异粒子群的神经网络预测算法的全局收敛性能得到了显著提高,能有效避免粒子群优化算法中的早熟收敛问题. 相似文献
4.
5.
土壤水分特征曲线是研究土壤水分运动的重要参数,Van Genuchten方程是目前广泛应用的土壤水分特征曲线方程。由于该方程参数较多,人工调节参数繁琐复杂,应用优化算法实现参数自动调节成为首选。分别采用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和改进粒子群算法(CMOPSO)对方程进行参数寻优,对比3种算法的收敛速度、所需迭代次数和算法稳定性。结果表明:3种算法的参数模拟精度均较好;改进粒子群算法的全局搜索能力和收敛速度优于遗传算法与粒子群算法,且所需迭代次数最少,适合VG方程的参数寻优。 相似文献
6.
将混合策略粒子群优化算法用于分析无限延伸含水层和直线隔水边界含水层条件下的抽水试验数据,求解含水层参数,为预估含水层参数提供一种新的方法。这种混合算法是将紧凑度的思想融入到粒子群优化算法中,加强算法的局部搜索能力,结合调度系数的控制,提高算法寻优精度及收敛速度,再通过一定小概率的约束,提高全局搜索能力,构造混合策略粒子群优化算法。这种混合算法能够有效解决原算法收敛速度慢,精度差和易陷入局部极值的问题。实验结果表明,混合策略粒子群优化算法是可行的含水层参数估计方法,并且具有精度高,收敛性好,稳定性好等优点。 相似文献
7.
针对标准粒子群算法进化后期收敛速度慢、易陷入局部极小点、早熟收敛等问题,提出一种基于交叉粒子群的农业无线传感器网络三维定位算法。该方法主要包括汇聚节点选取、测量距离修正、节点定位3个阶段,通过借鉴遗传算法交叉操作的思想,增加粒子的多样性,减小测距误差、锚节点数量对定位结果的影响,有效提高定位算法全局搜索能力。仿真结果表明,该方法的稳定性和定位精度均优于标准粒子群算法。在测距误差和锚节点数量相同的条件下,与混合蛙跳定位算法进行性能比较,两种算法的最大定位误差分别为1.337 8 m、1.747 3 m,最小定位误差分别为0.258 3 m、0.561 5 m,平均定位误差分别为0.651 2 m、1.044 7 m。 相似文献
8.
重点分析了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)在水电站优化调度应用中存在的收敛速度慢等问题,并针对问题提出了一种新的初始粒子群生成方法,形成了粒子群算法求解水库优化调度的改进应用方法.改进前后仿真计算结果的对比分析表明,改进后的应用方法可明显提高水电站优化调度问题的求解速度和精度. 相似文献
9.
重点分析了粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)在水电站优化调度应用中存在的收敛速度慢等问题,并针对问题提出了一种新的初始粒子群生成方法,形成了粒子群算法求解水库优化调度的改进应用方法。改进前后仿真计算结果的对比分析表明,改进后的应用方法可明显提高水电站优化调度问题的求解速度和精度。 相似文献