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混合粒子群算法改進及應用研究

發(fā)布時間:2025-06-24 03:38
  在工程科學中有很多實際應用問題都可以轉化成最優(yōu)化問題進行求解,粒子群優(yōu)化算法不需要建立詳細的數(shù)學模型,而是通過模擬鳥群覓食行為過程的一種智能算法,來實現(xiàn)復雜問題的優(yōu)化解決方案。它結構簡單、參數(shù)少、容易實現(xiàn),收斂速度較快。但粒子群算法容易陷入早熟收斂而找不到最優(yōu)解,存在收斂后期種群多樣性較差的不足。因此深入研究粒子群算法的改進及其應用有很好的現(xiàn)實意義。本文主要研究工作如下:首先,介紹了粒子群的尋優(yōu)過程、參數(shù)設置和幾種常見的改進粒子群,分析粒子群的收斂原理;并且針對粒子群存在容易早熟收斂的問題,結合天牛須算法和簡化粒子群算法,將陷入局部極值的粒子進行步長跳躍,跳出的粒子作為新的信息源使其他粒子重新學習,構建一種基于天牛須步長跳躍的改進粒子群算法,提高算法精度。其次,使用混沌策略初始化種群,結合蛙跳算法中的差異性分組,利用量子粒子群可以全局搜索的特點,構建一種基于蛙跳策略的混沌量子粒子群算法,算法加強了粒子間的信息交互,改善搜索后期種群多樣性較差,易陷入局部極值的情況;為了進一步提高改進粒子群的收斂速度,又結合簡化粒子群構建一種基于蛙跳策略的混沌簡化粒子群算法;使用經(jīng)典測試函數(shù),利用MATLA...

【文章頁數(shù)】:61 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1MDE算法變異參數(shù)實驗

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,等:????????????????????????????????????????????????????一種粒子群和改進自適應差分進化混合算法及在生產(chǎn)調度中的應用·229·為了研究變異因子對算法的性能影響,變異因子F分別取值0.1,0.5,0.7,1.5,2。圖1、圖2、圖....


圖2FMDE算法變異參數(shù)實驗

圖2FMDE算法變異參數(shù)實驗

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圖3PSO_FMDE算法變異參數(shù)實驗

圖3PSO_FMDE算法變異參數(shù)實驗

??????????????????????????一種粒子群和改進自適應差分進化混合算法及在生產(chǎn)調度中的應用·229·為了研究變異因子對算法的性能影響,變異因子F分別取值0.1,0.5,0.7,1.5,2。圖1、圖2、圖3分別展示了MDE、FMDE、PSO_FMDE三種算法在不....


圖3-2測試函

圖3-2測試函

第3章基于混沌蛙跳的改進粒子群算法25a)Sphere函數(shù)b)Schwfel1.2函數(shù)c)Sumofpower函數(shù)d)Rosenbrock函數(shù)e)Schwefel函數(shù)f)Rastrigin函數(shù)g)Ackley函數(shù)h)Griewank函數(shù)圖3-2測試函數(shù)的三維圖像



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