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针对鸟群算法(BSA)易陷入局部最优的问题,提出了一种引入迁移策略和变异策略的改进鸟群算法(IBSA)。在鸟群飞行阶段引入迁移策略有助于提高鸟群向适应度更高位置迁移的能力,提高BSA的收敛速度;在寻优后期引入变异策略,提高鸟群的局部寻优能力,提高了算法的寻优能力。选取6个典型的测试函数进行寻优实验,实验结果表明,与粒子群算法(PSO)、蝙蝠算法(BA)、BSA等算法相比,IBSA具有更高的寻优精度和更快的寻优速度。在此基础上,将IBSA应用于发酵动力学模型参数估计中,与Gauss-Newton、GA、MAEA算法相比,IBSA的参数估计值的偏差平方和最小,具有更高的模型拟合精度。在面对非凸、不可微等复杂寻优问题的情况下,IBSA为研究者提供了一种更加可靠、快速和精确的寻优可能。 相似文献
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论述了SIMAT IC S7-300可编程控制器在塑料挤出机温度控制系统中的应用,控制回路采用单参数模糊P ID(比例、积分、微分)脉宽调功法。控制系统把单参数模糊P ID控制和PLC(可变程序逻辑控制器)的逻辑判断指令结合起来,使P ID控制更为灵活,能较好地满足生产过程的要求。详细描述了该系统的工作原理和PLC的硬件组成、软件编制。 相似文献
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针对传统的粒子群算法(PSO)在解决复杂的优化问题时易陷入局部最优这一情况,提出了一种改进的粒子群算法(EPSO),该算法在传统的粒子群算法陷入局部最优的情况下引入了单个粒子的"Hooke-Jeeves模式搜索"操作和粒子之间的"启发式交叉"操作。仿真结果表明:EPSO算法的全局搜索性能和收敛速度比传统的PSO算法有明显的提高。采用EPSO算法进行非线性参数估计所得到的重油热解模型,其预报的平均相对误差比传统的PSO算法得到的模型提高了11.98%,比遗传算法(GA)得到的模型提高了38.76%。 相似文献
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本文探索了一种能多变量综合优化的方法,即对喷管进行参数化设计后,用均匀试验设计(UED)将试验样本均匀散布在设计区间内,求出各性能参数后,利用径向基神经网络(RBF)对试验样本进行拟合,再用粒子群算法(PSO)对训练好的神经网络进行寻优,找出了更好的双喉道气动矢量喷管设计参数组合。数值模拟结果显示,优化后的双喉道气动矢量喷管的矢量角有了明显提高。试验表明这种优化方法具有很好的优化能力,可以用来对喷管几何外形进行参数优化。 相似文献
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针对传统粒子群算法(Traditional Particle Swarm Optimization, TPSO)存在的易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出了一种基于载波的粒子群算法(carrier-wave Particle Swarm Optimization,CWPSO)。根据正弦函数具有的自变量连续变化而值域不变的特点,该算法设计了以载波自变量变化确定粒子搜索位置的新方法,从而极大地提高了全局搜索能力。同时对于搜索到的可能极值点,通过载波扩展的方法进行局部寻优,以进行精确搜索。对一系列测试函数的寻优结果表明:CWPSO算法不仅都能找到最优值,且寻优时间仅为TPSO算法和惯性权值线性下降的改进PSO算法(Line-WPSO,LWPSO)的1/3~1/5;同时,CWPSO具有对寻优问题维数不敏感的优点,大大扩展了该算法的适用范围。 相似文献
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在分析基本微粒群优化算法(PSO)和支持向量机(SVM)原理的基础上,采用带有末位淘汰机制的微粒群优化算法优化支持向量机的参数,建立了延迟焦化装置粗汽油干点软测量的微粒群支持向量机模型.该方法利用支持向量机结构风险最小化原则和PSO算法快速全局优化的特点,用于软测量建模.仿真实验表明:所建模型的泛化性能较好,模型具有较高的精度. 相似文献
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将局部版粒子群算法应用于非满载车辆路径问题,设计了一种实数编码方案,线性调整惯性权值,改进粒子更新公式,建立了解决该问题的粒子群算法。用该算法求解了两个车辆路径问题的算例,并与遗传算法和标准粒子群算法进行了比较。结果表明:该算法提高了搜索最优路径的成功率,能更有效地求解非满载车辆路径问题。 相似文献
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针对粒子群算法用于高维数、多局部极值点的复杂函数寻优时易陷入局部最优解现象,提出一种改进的带扰动项粒子群算法并进行收敛性分析。算法中引入进化速度因子,当粒子进化速度低于一定值时在粒子速度更新方程中添加扰动项使粒子逃离局部最优区而继续搜索。对几个复杂函数的寻优测试表明:改进算法的收敛速度、收敛精度和全局搜索性能均有显著提高。将本方法用于建立丙烯腈收率神经网络软测量建模,研究结果表明模型精度较高、泛化性能好,满足现场测量要求。 相似文献
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针对蝙蝠算法(BA)易陷入局部极小的缺点,提出了两点改进:(1)在蝙蝠位置更新时考虑了当前局部最优解分布对算法的影响;(2)将差分进化算法(DE)中的变异操作迁移到蝙蝠算法中,采用随机性变异的方式增加了种群多样性,提升了算法局部搜索能力,并通过典型测试函数验证了本文算法的优越性。将该算法用于工业控制系统(ICS)入侵检测中支持向量机(SVM)分类器的参数优化,使用工控入侵检测标准数据集进行仿真研究。结果表明,与DE、粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)等优化算法相比,其优化的SVM入侵检测模型在检测率、漏报率和误报率等指标上都有显著提升。 相似文献
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群搜索算法(Group Search Optimizer,GSO)是一种新的群智能优化算法,适宜于解决多极值高维度优化问题,但其在优化的后期由于种群多样性不够,容易陷入局部最优。对GSO算法进行了改进,将文化算法的模型运用到GSO算法中,并引入群体适应度方差的概念来判断是否进行影响函数操作以提高收敛效率。将该算法与遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和基本的GSO算法进行优化测试函数的对比实验,并将其运用于丁烷化工业过程中效益最大化问题的研究,所得结果均验证了改进算法的有效性。 相似文献
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Improved Particle Swarm Optimization Algorithm for Android Medical Care IOT using Modified Parameters 总被引:1,自引:0,他引:1
This study examines wireless sensor network with real-time remote identification using the Android study of things (HCIOT) platform in community healthcare. An improved particle swarm optimization (PSO) method is proposed to efficiently enhance physiological multi-sensors data fusion measurement precision in the Internet of Things (IOT) system. Improved PSO (IPSO) includes: inertia weight factor design, shrinkage factor adjustment to allow improved PSO algorithm data fusion performance. The Android platform is employed to build multi-physiological signal processing and timely medical care of things analysis. Wireless sensor network signal transmission and Internet links allow community or family members to have timely medical care network services. 相似文献
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针对细菌觅食优化算法存在收敛速度慢、寻优精度低、易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的细菌觅食优化算法。改进原有固定步长的游动方式,引入自适应步长调整策略,提出了基于非线性递减的余弦自适应步长;改进细菌位置的更新方式,借鉴人工蜂群的方法,采用混合的更新方式;改进优胜劣汰的选择标准,保留最优个体,对复制后的父代个体引入杂交算子;改进迁徙方式,提出种群进化因子,防止进化停滞不前。将本文算法用于经典函数以及PID参数整定测试,仿真实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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