基于自适应粒子群算法的隧道窑温度模糊控制策略.pdf下载

weixin_39820535 2021-10-07 10:51:08

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自适应粒子群算法（APSO）算法 PSO算法面临的两个最大的问题是收敛的速度和陷入局部最小值。针对此种情况，詹志辉教授基于标准的PSO提出了三个方式进行改进，分别是进化状态评估（ESE）、系统自适应参数（惯性权重、局部和全局加速度）和精英学习策略（ELS）。下面分别从这三个方面来介绍详细算法。 1. 进化状态评估（ELS） ELS目的是为了收敛的状态进行评估和划分，为后面自适应参数提供基础。 s...

自适应粒子群算法代码

摘要：为了提高粒子群算法的寻优速度和精度，避免陷入局部优解，提出一种自适应模拟退火粒子群优化算法。采用双曲正切函数来控制惯性权重系数，进行非线性自适应变化；利用线性变化策略控制社会学习因子和自我学习因子，达到改变不同阶段寻优重点的目的；引入模拟退火操作，根据种群的初始状态设置一个温度，根据Metropolis准则和温度指导种群以一定的概率接受差解，保证了算法跳出局部最优解的能力。

[1]李国庆,陈厚合.改进粒子群优化算法的概率可用输电能力研究[J].中国电机工程学报,2006(24):18-23.

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