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针对在非线性混叠盲源分离中代价函数往往具有许多局部最优解,求解其全局最优解非常困难的问题。设计了多目标进化算法来求解代价函数的全局最优解,提出了非线性盲源分离的多目标进化算法。该多目标进化算法根据带权极小极大策略构造了一个同进化代数有关的变适应值函数,使种群中的容许解逐渐增多和保持个体的多样性,避免算法陷于局部最优。数值仿真表明算法是有效的。 相似文献
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针对量子进化算法计算量大、收敛速度慢以及容易出现早熟等问题, 提出混合混沌量子进化算法. 该算法采用混沌 初始化方法产生初始种群, 使种群具有较好的多样性;采用简单量子旋转门更新当前种群中的非最优个体, 降低算法的计算量; 提出混合混沌搜索策略以提高算法的收敛速度和全局搜索能力. 大量的测试表明, 与量子进化算法、实数编码量子进化算法和 混合量子遗传算法相比, 所提出的算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力. 大量的测试也表明, 若将混沌引入量子进化算法, 则混合混沌搜索策略的综合性能明显优于载波混沌策略, 在大多数情况下优于混沌变异策略. 本文提出的算法是惟一的每次测试 都收敛的算法, 且实现简单, 便于工程应用. 将其用于求解城市道路的交通信号配时优化问题, 实际效果令人满意. 相似文献
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为了提高量子免疫克隆算法(quantum inspired immune clone algorithm, QICA)对函数全局寻优的精确性和稳定性,引入了内分泌激素的调节规律,根据当前个体适应度值和上一代种群的平均适应度值重新设计克隆规模,按照种群多样性和Hill函数的上升规律对其进行自适应调整,使进化各代中优秀个体的克隆得到扩增,同时减少不良个体的规模,从而提出了一种基于内分泌激素调节的量子免疫克隆算法(hormone adjustment based QICA, HAQICA)。利用标准测试函数对算法进行了验证,50次随机独立实验结果表明,HAQICA算法的收敛速度与QICA算法相当,最优解的均值与方差等数据,证明了HAQICA算法在提高函数全局寻优性能上的有效性。 相似文献
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运用ADE算法进行Wiener模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能.首先利用DE算法对Wiener模型参数进行辨识,分析了算法中变异率F对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响;其次运用一种自适应变异差分进化算法(ADE)进行Wiener模型参数辨识,该算法在初期变异率较高,种群具有多样性,避免过早收敛于局部最优解;在进化过程中,变异率逐渐变小,优良个体得以保留,避免最优解遭到破坏.运用ADE算法对Wiener模型的数值仿真结果表明了ADE算法在参数辨识问题中的有效性,以及较PSO算法更强的非线性系统辨识能力.与一般的DE算法相比较,ADE算法辨识到全局最优解的精度和概率有较大提高,对算法参数的敏感性降低. 相似文献
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维持群体多样性是提高进化算法性能的一个主要出发点。本文提出了一种基于免疫选择和自组织临界变异的进化算法。其中,利用免疫浓度调节设计的选择算子使算法在开发新解时能选到多样性的个体;基于自组织临界思想的变异算子使算法在探测新解时能在合理的模型指导下进行。针对几种典型的复杂函数优化问题的求解实验表明该算法在收敛速度和全局收敛性方面都较好。 相似文献
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为了解决传统遗传算法易陷入局部最优解的问题,在多父体杂交算法和差分进化算法的基础上,提出了混合差分演化算法.该算法的核心在于,采用多父体杂交算子保证算法的遍历性,通过淘汰相同个体来保持群体的多样性,并以较小概率随机选取部分个体进行差分进化操作,从而充分利用最优个体的信息达到了加快收敛速度的目的.对复杂函数的寻优实验验证了混合差分演化算法的有效性. 相似文献
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借鉴量子计算的相关原理和差分进化思想,提出一种用于连续空间优化问题的量子差分混合优化算法。算法的核心是构造由决策向量的分量和量子位概率幅为等位基因的实数编码染色体;采用依据染色体的具体形式设计的互补变异进化部分优秀个体,以加快算法的收敛速度;利用差分进化思想进化部分随机选取个体,以保持算法的全局搜索能力和鲁棒性。对Benchmark函数测试表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高和稳定性好的特点。应用该算法求解路基沉降预测模型参数估计问题,能够有效提高实测沉降数据的拟合精度. 相似文献
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Adaptive immune evolutionary algorithm is proposed based on the principle of adaptive immune response. Two new algorithm parameters of expansion radius and mutation radius are defined to construct a small neighborhood and a large neighborhood, then expansion and mutation operations are designed to search the local and global regions of solution space simultaneously by using the two neighborhoods, thus, two-level neighborhood search mechanism is realized. The degree of the diversity in the population is described with the average Euclideandistance among all individuals, and it is used to adjust algorithm parameters adaptively to accelerate convergence and avoid getting stuck at local optima. The algorithm is proved to be convergent and its optimization principle is analyzed. The experiment results of multi-modal function optimization show that the algorithm is effective. 相似文献
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免疫进化模型及其在优化计算中的应用 总被引:12,自引:6,他引:6
在深入研究免疫系统的智能进化机制和两种典型免疫计算模型的基础上,基于进化计算模型和免疫调节理论,结合免疫记忆机制提出了一种通用免疫进化算法(GIEA)的—般框架,论述了其运算机理,分析了其收敛性和收敛速度。针对多模态优化问题,按照该框架设计了一个具体的多模态免疫优化算法(MIOA),并进行了仿真研究和计算复杂性分析。分析与仿真结果表明,该算法不仅比同类算法计算量小、具有更好的搜索性能,而且无须任何先验知识,实现了真正的自适应搜索。 相似文献
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Modified evolutionary algorithm for global optimization 总被引:2,自引:0,他引:2
1 .INTRODUCTIONOptimization problemsoftenariseinscience ,engi neering ,andbusinessapplications .Tosolvevariousoptimizationproblems ,manysolutionsbasedonthegradientorhigher orderstatisticsoftheobjectivefunction ,suchassteepestdescentmethod ,conjugategradie… 相似文献
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Based on immune clustering and evolutionary programming(EP), a hybrid algorithm to train the RBF network is proposed. An immune fuzzy C-means clustering algorithm (IFCM) is used to adaptively specify the amount and initial positions of the RBF centers according to input data set; then the RBF network is trained with EP that tends to global optima. The application of the hybrid algorithm in multiuser detection problem demonstrates that the RBF network trained with the algorithm has simple network structure with good generalization ability. 相似文献
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为解决量子进化算法在多峰优化时只能找到一个最优解,无法找到所有全局和局部最优解的问题,提出自适应小生境量子进化算法。利用佳点集理论初始化种群,使种群均匀分布在整个搜索空间;提出中心地形信息小生境自适应识别方法,用于自适应的识别峰值所在区域,并建立小生境完善策略,提高小生境识别速度;借助量子进化算法的快速寻优能力精确寻找各个峰值点;采用动态种群调整策略,维持种群的多样性,自适应地调节种群规模。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到的每个最优解都达到了理想值。 相似文献
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一种新的进化算法——蚁群算法 总被引:33,自引:1,他引:32
介绍一种崭新的求解组合优化问题的方法一人工蚁群算法.该方法通过模拟蚁群搜索食物的过程,达到求解比较困难的组合优化之目的.该方法的主要特点是:正反馈、分布式计算、与某种启发式算法相结合.正反馈过程使得该方法能很快发现较好解;分布式计算使得该方法易于并行实现;与启发式算法相结合,使得该方法易于发现较好解.研究表明该方法是一种基于种群的鲁棒性较强的算法. 相似文献