检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2010年第25期46卷 34-36,56页

作者：柳枝华孙辉胡海智南昌航空大学计算机学院南昌330063 南昌工程学院计算机科学与技术系南昌330099

针对微粒优化算法在高维复杂函数寻优上容易陷入局部极值的问题,提出了一种双群分段交换的改进微粒群优化算法(TSME-PSO)。算法将群体分成规模相同的两个种群,两分群采用不同的进化模型更新微粒的位置与速度。算法搜索的不同阶段,交换... 详细信息

针对微粒优化算法在高维复杂函数寻优上容易陷入局部极值的问题,提出了一种双群分段交换的改进微粒群优化算法(TSME-PSO)。算法将群体分成规模相同的两个种群,两分群采用不同的进化模型更新微粒的位置与速度。算法搜索的不同阶段,交换不同数目的微粒,且数量是不断减少的。通过这些方法,可以有效地提高种群多样性,增强微粒寻优活力。仿真实验表明,TSME-PSO算法可以有效逃离局部极值,整体寻优性能良好,优于其他算法。

关键词：微粒群优化算法局部极值模型分段交换种群多样性

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结合SA算法的快速微粒群优化算法

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计算机工程与应用 2011年第8期47卷 27-29页

作者：林令娟刘希玉山东师范大学信息科学与工程学院济南250014 山东师范大学管理与经济学院济南250014

理论上已经证明PSO算法用所有微粒的当前位置与全体最好位置相同时算法停止作为收敛准则是有缺陷的,不能保证全局收敛。而已经证明模拟退火算法依概率1收敛于全局最优解集,因此可将模拟退火算法作为PSO算法的收敛判据。将模拟退伙算法... 详细信息

理论上已经证明PSO算法用所有微粒的当前位置与全体最好位置相同时算法停止作为收敛准则是有缺陷的,不能保证全局收敛。而已经证明模拟退火算法依概率1收敛于全局最优解集,因此可将模拟退火算法作为PSO算法的收敛判据。将模拟退伙算法和微利群优化算法结合起来,保证PSO算法的全局收敛性,提高了收敛的速度和效率。实验结果证明了其有效性。

关键词：微粒群优化算法全局收敛协同搜索模拟退火算法

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基于HMM和微粒群优化算法的表情识别

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计算机工程 2008年第13期34卷 190-192页

作者：陈燕龙钟碧良广州航海高等专科学校基础部广州510725 广州航海高等专科学校计算机与信息工程系广州510725

提出基于微粒群优化算法(PSO)的隐马尔科夫模型(HMM)训练算法,分别用PSO和量子微粒群优化算法进行HMM的参数估计,以提高HMM的性能。将改进的HMM算法应用于人脸表情识别,采用离散余弦变换提取表情特征向量。实验结果表明,该算法能有效提... 详细信息

提出基于微粒群优化算法(PSO)的隐马尔科夫模型(HMM)训练算法,分别用PSO和量子微粒群优化算法进行HMM的参数估计,以提高HMM的性能。将改进的HMM算法应用于人脸表情识别,采用离散余弦变换提取表情特征向量。实验结果表明,该算法能有效提高表情识别率,解决HMM的参数估计问题。

关键词：隐马尔科夫模型微粒群优化算法离散余弦变换表情识别

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应用微粒群优化算法进行公共图书馆选址

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图书情报工作 2010年第5期54卷 119-121页

作者：曾志芳杜国明中山大学图书馆广州510275 中山大学地理科学与规划学院广州510275

针对公共图书馆选址问题,引入一种定量化方法,即微粒群优化算法。具体方法是:通过公共图书馆选址模型分析,建立目标函数;然后借助地理信息系统的二次开发,提取人口密度与小区单元面积等相关信息;最后应用微粒群优化算法完成公共图书馆... 详细信息

针对公共图书馆选址问题,引入一种定量化方法,即微粒群优化算法。具体方法是:通过公共图书馆选址模型分析,建立目标函数;然后借助地理信息系统的二次开发,提取人口密度与小区单元面积等相关信息;最后应用微粒群优化算法完成公共图书馆选址。通过实验研究,证明微粒群优化算法可以有效地定量化解决公共图书馆选址问题。

关键词：公共图书馆选址微粒群优化算法地理信息系统

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基于微粒群优化算法的超市最优选址定量化研究

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计算机工程与应用 2006年第25期42卷 16-18页

作者：杜国明陈晓翔黎夏中山大学地理科学与规划学院遥感与地理信息工程系中山大学地理科学与规划学院遥感与地理信息工程系广州510275

论文尝试使用微粒群优化算法与GIS相结合解决超市最优选址问题。首先,对影响超市经营好坏的因子进行了分析,包括:人口密度、交通因子以及竞争因子的影响;然后,详细阐述了微粒群优化算法与GIS技术相结合用于解决超市最优选址的实施方法;... 详细信息

论文尝试使用微粒群优化算法与GIS相结合解决超市最优选址问题。首先,对影响超市经营好坏的因子进行了分析,包括:人口密度、交通因子以及竞争因子的影响;然后,详细阐述了微粒群优化算法与GIS技术相结合用于解决超市最优选址的实施方法;最后,以广州市芳村区为例,对PSO方法进行实例验证。通过与穷举法进行对比实验,证明微粒群优化算法具有较好的收敛速度、较高的结果精度,是解决超市最优选址的一种有效方法。

关键词：微粒群优化算法最优选址 GIS

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基于微粒群优化算法的电力系统动态无功优化

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电网技术 2007年第2期31卷 47-51,79页

作者：何佳吴耀武娄素华熊信艮华中科技大学电气与电子工程学院湖北省武汉市430074

根据系统负荷曲线变化趋势按单调性将一天的预测负荷曲线划分为若干(小于24)个时段,并将动作次数约束还原为经济成本,将它与网损费用等之和作为目标函数,并考虑了各种运行约束条件,采用微粒群优化算法进行计算,该算法收敛速度较快。与... 详细信息

根据系统负荷曲线变化趋势按单调性将一天的预测负荷曲线划分为若干(小于24)个时段,并将动作次数约束还原为经济成本,将它与网损费用等之和作为目标函数,并考虑了各种运行约束条件,采用微粒群优化算法进行计算,该算法收敛速度较快。与静态无功优化模型相比表明,该无功优化模型更适合给定的地区电网,优化后全天的网损略有增大,但变压器抽头调节次数以及电容器组投切次数明显减少。

关键词：动态无功优化单调性经济成本微粒群优化算法电力系统

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一种免疫微粒群优化算法

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计算机工程 2007年第19期33卷 213-214页

作者：胡春霞曾建潮王清华夏小翔太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所太原030024

引入克隆选择操作和借鉴免疫学习中较好的多样性来克服微粒群算法易陷于局部最优以及对多峰值函数搜索效果不佳的缺点,构建了一种免疫微粒群算法。将该算法应用于4个常见的测试函数,实验结果表明,该算法比标准微粒群算法有更好的收敛性... 详细信息

引入克隆选择操作和借鉴免疫学习中较好的多样性来克服微粒群算法易陷于局部最优以及对多峰值函数搜索效果不佳的缺点,构建了一种免疫微粒群算法。将该算法应用于4个常见的测试函数,实验结果表明,该算法比标准微粒群算法有更好的收敛性和更快的收敛速度。

关键词：微粒群优化算法免疫机制克隆选择免疫记忆

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混沌微粒群优化算法在图像匹配中的应用

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计算机工程与应用 2009年第32期45卷 168-170,211页

作者：黄力明镇江高等专科学校电子信息系江苏镇江212003

针对传统图像匹配计算量较大、匹配速度慢、抗干扰能力差的问题,将混沌算子与微粒群优化算法相结合,提出一种鲁棒性强、计算速度快的图像匹配方法。该算法利用微粒群优化算法的收敛快速性和混沌运动的遍历性、随机性等特点,实现了非遍... 详细信息

针对传统图像匹配计算量较大、匹配速度慢、抗干扰能力差的问题,将混沌算子与微粒群优化算法相结合,提出一种鲁棒性强、计算速度快的图像匹配方法。该算法利用微粒群优化算法的收敛快速性和混沌运动的遍历性、随机性等特点,实现了非遍历性搜索。在算法初始化阶段,对粒子位置混沌初始化;在算法运行期间,对优秀个体进行混沌扰动避免落入局部最优。提高了算法对多维空间的全局搜索能力,并可以有效避免早熟现象。实验结果表明该算法的图像匹配具有快速性和较高的准确性,对解决噪声情况下的图像匹配问题十分有效。

关键词：图像匹配微粒群优化算法适应度函数混沌

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基于微粒群优化算法的非线性系统PWA多模型建模

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计算机应用 2010年第A12期30卷 3211-3214页

作者：刘志雷虎民邵雷齐峰空军工程大学导弹学院陕西三原713800 空军地空导弹装备检验所陕西三原713800

针对复杂非线性系统,将微粒群优化(PSO)算法与多模型建模相结合,设计了一种基于PSO算法的非线性系统分段仿射(PWA)多模型建模算法。该算法将PWA多模型建模问题转化为混合整数二次规划(MIQP)问题,并基于PSO算法对其进行优化求解。在求解... 详细信息

针对复杂非线性系统,将微粒群优化(PSO)算法与多模型建模相结合,设计了一种基于PSO算法的非线性系统分段仿射(PWA)多模型建模算法。该算法将PWA多模型建模问题转化为混合整数二次规划(MIQP)问题,并基于PSO算法对其进行优化求解。在求解的过程中,采用分层优化求解方法,有效降低优化问题的维数,减小了陷入局部最优的概率,并通过仿真验证了该算法的有效性。

关键词：非线性系统分段仿射多模型建模微粒群优化算法

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单纯形微粒群优化算法的改进及其在优化PID参数问题中的应用

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陕西师范大学学报（自然科学版） 2009年第2期37卷 22-24页

作者：李济民高岳林李会荣北方民族大学信息与计算科学学院宁夏银川750021

实现了对单纯形微粒群优化算法(SPSO)的改进.在利用单纯形法进行局部寻优的过程中,结合一维搜索中的0.618法选取压缩因子和扩张因子,将这一改进的方法应用在PID调节器的参数优化问题中,并进行了仿真实验.实验结果表明:改进后的单纯形微... 详细信息

实现了对单纯形微粒群优化算法(SPSO)的改进.在利用单纯形法进行局部寻优的过程中,结合一维搜索中的0.618法选取压缩因子和扩张因子,将这一改进的方法应用在PID调节器的参数优化问题中,并进行了仿真实验.实验结果表明:改进后的单纯形微粒群优化算法的寻优过程更为完善,而且收敛速度更快.

关键词：微粒群优化算法单纯形微粒群优化算法 PID自动调节系统

来源：评论

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