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快速综合学习粒子群优化算法
1
作者 杨帆 乌景秀 +2 位作者 范子武 李子祥 朱沈涛 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast C... 【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,FCLPSO)。【方法】FCLPSO算法引入粒子学习概率、个体影响概率、群体影响概率三个属性,表征每个粒子个体“与生俱来”的不同学习能力,同时新增强化学习、粒子重生等策略,提升算法收敛速度以及监测并跳出“伪收敛”状态。选用14个标准测试函数以及6种常用粒子群变体算法开展FCLPSO算法性能分析。【结果】结果显示:在收敛性方面,FCLPSO算法平均排名为1.86,排名第一次数为7次、排名第二的次数为2次、排名最后次数为0,最终综合排名第一;在鲁棒性方面,FCLPSO算法成功率排名第一,平均值为94.3%,14个测试函数中最低成功率为73.3%;达到阈值所需适应度评价次数最少,平均值40817,较其他算法评价次数少一半。【结论】结果表明:FCLPSO算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性方面排名综合第一,对复杂多峰问题求解更具优势,可为工程应用中复杂优化问题求解提供重要手段。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 强化学习 粒子属性 粒子重生 过早收敛 影响因素 人工智能 全局搜索
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基于粒子群算法的零齿差内啮合机构优化
2
作者 王世杰 杨喆 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第1期61-66,共6页
【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计... 【目的】针对潜油螺杆泵采油系统中联轴装置零齿差内啮合机构重合度低、内外齿轮齿厚系数不稳定以及齿厚偏薄易导致轮齿折断等问题,提出了一种优化机构内变位系数、提高重合度值的方法,并设计了相应的优化模型。【方法】分析了传统设计方法中零齿差机构变位系数的设计缺陷,明确了目标函数和约束条件,定义了设计变量。采用粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重线性递减策略提升粒子的局部与全局寻优能力,引入收缩因子并通过改进的速度更新迭代公式缩短收敛时间。以重合度和齿厚系数为优化目标函数,同时结合零齿差内啮合机构的齿轮约束条件建立了优化模型。【结果】为验证算法的稳定性,以用户输入的初始参数(内外齿轮模数为6,齿数为12,分度圆压力角为20°,外齿轮齿宽为30 mm,内齿轮齿宽为28 mm,偏心量范围为2.5~5 mm)进行优化分析。结果表明,通过改进PSO算法得到了径向变位系数和切向变位系数的最优解,即改进PSO算法显著提升了变位系数的优化效果。对比原始数据和优化结果,改进PSO算法的重合度提升了最高达26.2%,特别是在不同偏心量下,优化后的重合度均显著提高。【结论】通过对比改进前后的PSO算法,改进后的算法兼具全局收敛性与精确搜索能力,所得变位系数更加合理有效;优化后的齿厚系数更加平稳,显著降低了轮齿折断风险。最终优化后的变位系数不仅满足各项约束条件,且便于后续加工,提高了计算效率,显现出良好的设计效果。 展开更多
关键词 零齿差内啮合 变位系数 重合度 粒子群算法 优化设计 惯性权重 收缩因子
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络
3
作者 张嘉雯 蔡彬彬 林崧 《量子电子学报》 北大核心 2025年第1期123-135,共13页
针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。 展开更多
关键词 量子光学 量子卷积神经网络 粒子群优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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一种基于简化方程的改进粒子群优化算法
4
作者 马钰 魏文红 《东莞理工学院学报》 2025年第1期41-47,共7页
为提高粒子群优化算法的收敛速度和求解精度,本文基于无视速度影响的简化粒子群优化算法,引入随迭代次数自适应调整的非线性惯性权重和异步学习因子,以此平衡粒子的全局搜索和局部开发能力。同时融合遗传算法的精英保留策略,确保每一代... 为提高粒子群优化算法的收敛速度和求解精度,本文基于无视速度影响的简化粒子群优化算法,引入随迭代次数自适应调整的非线性惯性权重和异步学习因子,以此平衡粒子的全局搜索和局部开发能力。同时融合遗传算法的精英保留策略,确保每一代进化中最佳个体得以保留,助力粒子逃离局部最优。最后,通过5种测试函数比较了基本粒子群优化算法、本文改进算法以及其他经典改进算法的性能,实验证明,本文改进算法在收敛速度和求解精度等方面有显著的提升。 展开更多
关键词 简化粒子群优化算法 非线性惯性权重 非线性异步学习因子 群体智能
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基于非对称学习因子调节的粒子群优化算法 被引量：21
5
作者 毛开富 包广清 徐驰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第19期182-184,共3页
分析粒子群优化算法中2个学习因子对粒子收敛性的影响,通过Benchmark标准测试函数对不同取值的学习因子进行测试,提出一种基于非对称学习因子调节策略的改进粒子群算法。在搜索初期使粒子获得更好的多样性及较强的摆脱局部极值的能力,... 分析粒子群优化算法中2个学习因子对粒子收敛性的影响,通过Benchmark标准测试函数对不同取值的学习因子进行测试,提出一种基于非对称学习因子调节策略的改进粒子群算法。在搜索初期使粒子获得更好的多样性及较强的摆脱局部极值的能力,在搜索后期加快粒子的收敛速度,提高全局寻优能力。该算法已在复合齿轮传动系统的传动比优化设计中得到了成功应用。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 学习因子 测试函数 复合齿轮传动比优化
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自适应学习因子的混沌二进制粒子群优化算法 被引量：13
6
作者 邱飞岳 王京京 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2020年第4期411-417,共7页
针对二进制粒子群优化算法存在求解精度低的问题,提出一种自适应学习因子的混沌二进制粒子群优化算法(SABPSO)。首先,SABPSO算法采用混沌策略初始化粒子种群;其次,根据适应度值以及当前粒子与最优粒子间距离设计粒子成长因子,反映种群... 针对二进制粒子群优化算法存在求解精度低的问题,提出一种自适应学习因子的混沌二进制粒子群优化算法(SABPSO)。首先,SABPSO算法采用混沌策略初始化粒子种群;其次,根据适应度值以及当前粒子与最优粒子间距离设计粒子成长因子,反映种群的进化状态;再次,通过成长因子和迭代次数设计自适应学习因子更新机制;最后,实验结果表明:在4个经典测试函数上SABPSO算法具有更有效的收敛性能。 展开更多
关键词 混沌二进制 粒子群优化算法 成长因子 自适应学习因子
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基于粒子群优化算法的地震数据品质因子及混合相位子波同时估计
7
作者 杨从涛 陈鹏 刘乐 《东北石油大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期51-60,I0005,共11页
非稳态地震数据高分辨率处理及反演是通过求解包含地震子波滤波效应及地层吸收衰减效应的反演方程,获得地下反射界面的地震响应。为实现高分辨率处理及反演中初始地震子波及数据品质因子Q模型的实施条件,结合地震子波Z变换的根移动编码... 非稳态地震数据高分辨率处理及反演是通过求解包含地震子波滤波效应及地层吸收衰减效应的反演方程,获得地下反射界面的地震响应。为实现高分辨率处理及反演中初始地震子波及数据品质因子Q模型的实施条件,结合地震子波Z变换的根移动编码及等效Q模型的二进制—十进制转换策略,引入粒子群全局优化算法,建立非稳态地震数据混合相位初始地震子波及数据品质因子同时估计的方法。利用井旁道与数据的互相关作为准则函数,判定粒子群是否收敛至最大,输出最佳初始地震子波及Q。应用理论合成数据和实际数据测试进行验证。结果表明:相较于传统常相位地震子波估计及反Q滤波,该方法在复杂干扰条件下能更精确捕获真实的子波波形及衰减参数。利用输出的地震子波及Q进行时变反褶积处理得到高分辨率剖面,说明方法具有准确性、计算效率高且输出结果优,估计的地震子波和Q更符合实际地震波传播特征,为后续高分辨率地震数据处理提供基本参数。 展开更多
关键词 混合相位 地震子波 品质因子 粒子群优化算法 非稳态地震数据
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基于莱维飞行粒子群算法的异步电机效率优化
8
作者 国珍 仝棣 《计算机仿真》 2024年第9期265-270,509,共7页
异步电机是在各行各业中被广泛使用的电机,通常异步电机只有工作在接近额定负载的情况下时才会以最大效率运行,但是大部分异步电机的工作负载都在其额定负载的50%至100%,导致了严重的电能浪费情况。使用黄金分割法对异步电机进行效率优... 异步电机是在各行各业中被广泛使用的电机,通常异步电机只有工作在接近额定负载的情况下时才会以最大效率运行,但是大部分异步电机的工作负载都在其额定负载的50%至100%,导致了严重的电能浪费情况。使用黄金分割法对异步电机进行效率优化是一种较为常见的方法,但其存在响应速度较慢等缺点,为了弥补黄金分割法的不足,文中提出了粒子群优化算法和莱维飞行的粒子群优化算法以提高电机模型的响应速度,优化算法解决了异步电机效率优化中存在的优化精度低,收敛时间长的问题,最后通过搭建MATLAB/Simulink仿真模型证明了方案的可行性,表明了上述优化算法是一种有效的优化控制策略。 展开更多
关键词 异步电机 效率优化 粒子群优化算法 莱维飞行
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基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法 被引量：1
9
作者 张伟 张润雨 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期116-128,共13页
目的为了解决粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易早熟收敛、后期收敛速度慢、精度低等问题,方法提出一种基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法(multi-group cooperation particle swarm optimization algorithm,... 目的为了解决粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易早熟收敛、后期收敛速度慢、精度低等问题,方法提出一种基于精英知识引导的多种群协作粒子群优化算法(multi-group cooperation particle swarm optimization algorithm,MGCPSO)。首先,采用基于幂函数约束的logistic映射得到分布均匀的初始种群,加快寻优速度并提高找到最优解的概率;其次,在算法执行阶段动态划分多种群,并利用精英知识引导劣势粒子飞行,实现粒子间的信息共享和协同进化,降低粒子在解空间探索的盲目性;最后,综合融入精英知识的反向学习和极值扰动策略对粒子施加变异,帮助粒子扩大搜索区域并加强对最优邻域的精细探索。结果为验证MGCPSO的性能,在30维和100维的基准测试函数上进行了仿真实验研究,结果表明,相比于其他几种改进算法,提出的算法在收敛速度和收敛精度上均有良好表现。结论多种群协作粒子群优化可以有效避免算法早熟收敛和陷入局部最优,同时可以提高算法的全局搜索能力和局部开发能力。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 LOGISTIC映射 多种群 精英知识 反向学习 极值扰动
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机械臂自抗扰控制的自适应-重构粒子群优化
10
作者 郑伦川 梁新元 袁乖宁 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第2期231-235,共5页
为了减小机械臂在扰动作用下的控制误差,提出了基于自适应-重构粒子群算法的机械臂自抗扰控制优化方法。介绍了自抗扰控制器的组成和工作原理,依据ITAE指标建立了自抗扰控制参数的优化模型。对粒子群算法的粒子进化能力和算法进化能力... 为了减小机械臂在扰动作用下的控制误差,提出了基于自适应-重构粒子群算法的机械臂自抗扰控制优化方法。介绍了自抗扰控制器的组成和工作原理,依据ITAE指标建立了自抗扰控制参数的优化模型。对粒子群算法的粒子进化能力和算法进化能力进行了定义,基于两种进化能力构造了自适应学习因子,使粒子能够自适应选择高效率学习对象;引入了粒子随机重构策略,使算法具备跳出局部最优的能力,将新型算法命名为自适应-重构粒子群算法。经过仿真测试和验证,自适应-重构粒子群算法的优化能力强于标准算法;在时变扰动和恒值扰动作用下,自适应-重构粒子群算法优化的机械臂控制误差远小于标准粒子群算法。仿真结果验证了自适应-重构粒子群算法在机械臂自抗扰控制优化中的优越性。 展开更多
关键词 机械臂 自抗扰控制 自适应学习因子 粒子重构策略 粒子群算法
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基于改进粒子群算法优化的染色木材颜色检测算法研究
11
作者 管雪梅 吴言 杨渠三 《林产工业》 北大核心 2024年第1期1-7,共7页
为提高染色木材颜色的检测精度和速度,对樟子松木材单板进行染色,选取染色单板的光谱反射率作为输入,以极限学习机模型为基础构建预测模型,对染色单板的色度参数L^(*)、a^(*)、b^(*)进行预测,运用粒子群算法对ELM权值和阈值进行寻优,并... 为提高染色木材颜色的检测精度和速度,对樟子松木材单板进行染色,选取染色单板的光谱反射率作为输入,以极限学习机模型为基础构建预测模型,对染色单板的色度参数L^(*)、a^(*)、b^(*)进行预测,运用粒子群算法对ELM权值和阈值进行寻优,并引入非线性惯性权重和新的位置与速度更新策略改进粒子群算法,以消除其易陷入局部最优的缺点。此外,以L^(*)、a^(*)、b^(*)平均绝对误差为评价指标,与基础ELM模型及其他模型作对比,发现优化后的模型平均绝对误差为0.16,测色效果相较于基础ELM的0.68、麻雀算法优化的ELM的0.37等具有明显优势,这对于提高木材染色生产效率具有重要意义。 展开更多
关键词 粒子群算法 极限学习机 反射率 惯性权重 全局优化
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基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化
12
作者 任进 李一博 闵畅 《无线电工程》 2024年第12期2841-2849,共9页
为了提高无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)的覆盖率,提出了一种基于相互学习能力和动态学习因子的改进粒子群优化(Modified Partide Swarm Optimization, MPSO)算法。引入了拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS... 为了提高无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)的覆盖率,提出了一种基于相互学习能力和动态学习因子的改进粒子群优化(Modified Partide Swarm Optimization, MPSO)算法。引入了拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)序列来初始化种群,增加了种群的多样性,为之后优化奠定基础;引入一种相互学习方法,粒子通过随机选择目标粒子来增强自身的学习能力,提升局部寻优性能;利用一种动态学习因子策略,通过改变粒子的学习能力,加快了算法收敛速度并增强了全局寻优能力。仿真结果表明,在不改变原算法复杂度的情况下,相较于基本PSO算法和其他对比算法,改进PSO算法可以耗费更少的资源达到更好的寻优效果,可以有效地解决网络覆盖盲区和覆盖冗余问题,提高网络覆盖率。 展开更多
关键词 无线传感器网络 粒子群优化算法 拉丁超立方采样 相互学习能力 动态学习因子
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动态调整学习因子的粒子群优化算法 被引量：2
13
作者 马斌 罗洋 +1 位作者 杨袁 刘好斌 《甘肃科技》 2014年第16期58-59,57,共3页
粒子群优化算法很难适应复杂的非线性优化,为此提出了一种动态调整学习因子的策略——不断调整学习因子来平衡算法的全局探索和局部开放能力,更好地引导粒子进行优化搜索。通过对4个经典的测试函数进行仿真实验,并与其他改进算法进行比... 粒子群优化算法很难适应复杂的非线性优化,为此提出了一种动态调整学习因子的策略——不断调整学习因子来平衡算法的全局探索和局部开放能力,更好地引导粒子进行优化搜索。通过对4个经典的测试函数进行仿真实验,并与其他改进算法进行比较,结果显示,新算法求解精度高、收敛速度快,特别是在多峰值函数中表现优越。 展开更多
关键词 计算数学 粒子群优化算法 学习因子 多峰问题 动态调整
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基于学习因子优化的粒子群算法识别结构损伤 被引量：5
14
作者 陈震 王亚茹 +1 位作者 陈璐 李晓克 《华北水利水电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2022年第4期43-47,75,共6页
采用粒子群算法识别结构损伤时,取得的实际最优解易被局部最优解覆盖。将局部最优解用于结构损伤识别,致使产生识别结果精度低、误判率高等问题。将S型动态变化的学习因子c_(1)和c_(2)引入到粒子群算法中,可使粒子快速、准确地收敛到全... 采用粒子群算法识别结构损伤时,取得的实际最优解易被局部最优解覆盖。将局部最优解用于结构损伤识别,致使产生识别结果精度低、误判率高等问题。将S型动态变化的学习因子c_(1)和c_(2)引入到粒子群算法中,可使粒子快速、准确地收敛到全局最优解。该方法通过优化个体粒子和群体粒子的学习能力,有效提高了粒子群的寻优效率,实现了结构损伤的高精度识别。数值模拟结果表明:提出的新方法在结构损伤识别方面具有识别精度高、误判少、鲁棒性好等优点,可用于结构单一单元损伤或多单元损伤的识别。研究成果为结构损伤识别及结构健康监测提供了新思路。 展开更多
关键词 结构损伤识别 学习因子 粒子群算法 多损伤 数值模拟
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基于遗传交叉因子的改进粒子群优化算法 被引量：35
15
作者 李季 孙秀霞 +1 位作者 李士波 李睿 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期181-183,共3页
提出一种基于遗传交叉因子的改进粒子群优化算法,通过自适应变化惯性权重来改善算法的收敛性能,借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体粒子的优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能。对几个典型的测试... 提出一种基于遗传交叉因子的改进粒子群优化算法,通过自适应变化惯性权重来改善算法的收敛性能,借鉴遗传算法中的选择交叉操作增加粒子多样性,通过引入交叉因子增强群体粒子的优良特性,减小了算法陷入局部极值的可能。对几个典型的测试函数进行仿真表明,该算法较标准粒子群优化算法(PSO)提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 交叉因子 演化计算 适应度 遗传算法
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学习因子和时间因子随权重调整的粒子群算法 被引量：35
16
作者 马国庆 李瑞峰 刘丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第11期3291-3294,共4页
粒子群优化算法中惯性权重和学习因子的独自调整策略削弱了算法进化过程的统一性,很难适应复杂的非线性优化,为此提出一种利用惯性权重来控制学习因子的粒子群算法,通过增强权重和学习因子之间的相互作用来平衡算法的全局探索和局部开... 粒子群优化算法中惯性权重和学习因子的独自调整策略削弱了算法进化过程的统一性,很难适应复杂的非线性优化,为此提出一种利用惯性权重来控制学习因子的粒子群算法,通过增强权重和学习因子之间的相互作用来平衡算法的全局探索和局部开发能力。在此基础上引入时间因子,将其视做权重的线性函数,以便进一步提高迭代后期的局部开发能力并加快收敛速度。针对粒子群算法收敛性与多样性之间存在的矛盾,提出了边界限制和速度反弹的策略,避免粒子飞离区域造成种群多样性的减少,同时促使粒子快速收敛到全局最优。通过对多个基准测试函数进行优化分析,并将分析结果与其他粒子群算法计算结果进行对比,表明该算法能达到平衡粒子向个体学习和向群体学习能力的作用,提高了算法的寻优能力和收敛精度。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 学习因子 时间因子 边界限制 速度反弹
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改进粒子群优化算法在搬运机器人机械臂中的应用 被引量：1
17
作者 张振翮 杨蹈宇 +3 位作者 舒奕彬 刘姜毅 曹靖宜 陈美蓉 《机械传动》 北大核心 2024年第8期49-56,共8页
针对搬运机器人机械臂空间规划的时间最优问题,提出一种含有动态学习因子、变惯性权重因子并结合天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法的改进粒子群优化(Particle Swarm Opitimization,PSO)算法。通过运动学分析得到工作空间,引... 针对搬运机器人机械臂空间规划的时间最优问题,提出一种含有动态学习因子、变惯性权重因子并结合天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法的改进粒子群优化(Particle Swarm Opitimization,PSO)算法。通过运动学分析得到工作空间,引入3-5-3多项式插值进行轨迹规划,对运动过程的加速度和速度进行约束,得到运动过程的最短时间;对比改进前后的粒子群优化算法收敛速度,分析了各个关节的运动时间变化情况,并进行了仿真和试验验证。该算法将学习因子设为变量,使算法跳出局部最优;采用变惯性权重因子提高了算法搜索效率;结合天牛须搜索算法,加快了算法搜索速度、提高了搜索精度。结果表明,改进粒子群优化算法的收敛速度和精度都有所改善,避免了局部最优情况;整体的运动时间缩短了约15.9%。使用该算法的搬运机器人机械臂的关节角度、速度、加速度曲线平滑稳定,该改进算法有效。 展开更多
关键词 机械臂 时间最优 粒子群优化算法 变惯性权重因子 天牛须搜索算法
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融合非线性收敛因子与变异准反射学习的哈里斯鹰优化算法 被引量：1
18
作者 宋美佳 贾鹤鸣 +1 位作者 林志兴 刘庆鑫 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期738-748,共11页
针对哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)易早熟收敛、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种融合非线性收敛因子与变异准反射学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris Hawks optimization,IHHO)。首先,初始化阶段引入Cir... 针对哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)易早熟收敛、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种融合非线性收敛因子与变异准反射学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris Hawks optimization,IHHO)。首先,初始化阶段引入Circle混沌映射,提高初始化种群多样性和种群位置质量;其次,引入Sigmoid非线性收敛因子,平衡全局探索和局部开发能力;最后,针对HHO算法易陷入局部最优问题,提出变异准反射学习(quasi-reflection-based learning,QRBL)策略,提高种群活力,进一步提高算法局部收敛能力。仿真实验采用13个标准测试函数和1个经典工程问题对改进算法进行测试,结果表明改进算法收敛精度、收敛速度均有较大提高,适用于解决实际问题。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 非线性收敛因子 准反射学习 准反向学习 混沌映射 工程问题 元启发算法 群智能
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神经网络基于粒子群优化的学习算法研究 被引量：44
19
作者 刘洪波 王秀坤 孟军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第4期638-640,共3页
研究神经网络基于粒子群优化的学习算法,将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练,并与遗传算法进行了比较结果表明,神经网络基于粒子群优化的学习算法简单容易实现,而且能更快地收敛于最优解.
关键词 神经网络 粒子群优化 学习算法
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混合均值中心反向学习粒子群优化算法 被引量：25
20
作者 孙辉 邓志诚 +2 位作者 赵嘉 王晖 谢海华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1809-1818,共10页
为平衡粒子群算法勘探与开发能力,本文提出混合均值中心反向学习粒子群优化算法.算法将所有粒子和部分优质粒子分别构造的均值中心进行贪心选择,得出的混合均值中心将对粒子所在区域进行精细搜索.同时对混合均值中心进行反向学习,使粒... 为平衡粒子群算法勘探与开发能力,本文提出混合均值中心反向学习粒子群优化算法.算法将所有粒子和部分优质粒子分别构造的均值中心进行贪心选择,得出的混合均值中心将对粒子所在区域进行精细搜索.同时对混合均值中心进行反向学习,使粒子能探索更多新区域.将本文算法与最新改进的粒子群算法、人工蜂群算法和差分算法在多种测试函数集上进行比较,实验结果验证了混合均值中心反向学习策略的有效性,算法的综合优化性能更强. 展开更多
关键词 全局寻优 混合均值中心 反向学习 粒子群优化算法
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