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相似文献
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1.
一种新的混合遗传算法及其在机构优化中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对传统遗传算法所存在的缺点和不足,提出了一种新的混合遗传算法.该算法用模拟退火算法适当拉伸适应度,自适应算法合理调整交叉概率Pc与变异概率Pm以及最优保存策略保护历代最优个体的办法对传统遗传算法进行了改进,同时对约束条件作出了先放宽后逐步加强的措施.经Visual C软件编程计算,得到了较好的优化结果.实例说明,该混合算法收敛速度快,易突破局部收敛的局限而达到全局最优.  相似文献   

2.
基于模拟退火算法的最优控制问题全局优化   总被引:11,自引:0,他引:11  
参数化后的最优控制问题是一类高维非光滑非线性约束优化问题,传统的非线性规划算法求解时存在着收敛性差、局部收敛等问题。针对上述问题,该文采用多重参数化方法处理最优控制问题,非可微精确罚函数方法处理约束条件,引入了具有良好全局收敛性的模拟退火算法求解参数化后的最优控制问题。典型的时间最优和燃料最优控制问题的求解结果表明:模拟退火算法有着可靠的全局收敛性,优于遗传算法以及序列二次规划等经典优化算法。  相似文献   

3.
多流股换热器网络综合问题是一个混合整数非线性规划问题(MINLP),这类问题规模大、约束条件多,严重的非凸非线性使得目标函数存在多个局部最优解.传统的基于梯度的优化算法在求解时极易陷于局部最优.有鉴于此,本研究采用遗传算法解决此类问题,通过对遗传算法进行改进,针对简单遗传算法存在的早熟和运行参数难以确定的问题,设计了多样性保持算子和多种群进化的算法结构;计算时运行参数自适应确定,并把模拟退火算法思想引入遗传算法子代的生成中去.实例证明,采用所构造的算法可有效求解MINLP问题,并有利于寻求到全局最优解.  相似文献   

4.
提出一种灾变遗传算法来求解中压配电网最优时变重构问题,以达到网损最小和负荷平衡的目的.首先采用协调方法将多目标规划问题转化为单目标寻优问题,并给出了协调后的数学模型.求解过程采用灾变遗传算法以提高种群个体的多样性,防止局部收敛.通过对南方某城区配电系统的计算,证实该算法在求解速度和全局收敛能力上较普通遗传算法均有较大幅度的改善.  相似文献   

5.
改进的遗传模拟退火算法及在换热网络综合中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
通过引入相似度和生存期的概念对一般的遗传算法进行了改进,并将改进的遗传算法和模拟退火算法进行了有效的结合.数值计算结果表明,本方法既有较快的收敛速度,又具有更强的获得全局最优解的能力.对一般优化算法难以解决的大规模化工换热网络问题,应用本算法取得了非常满意的结果  相似文献   

6.
由于继承性的问题,遗传算法在编码和解码中会花费大量的计算时间;另外,由于缺乏"爬山能力",遗传算法很容易早熟和局部收敛.提出一种新的自适应模拟退火遗传算法,具有遗传算法和模拟退火的优点,同时自适应机制的引入,保证了解的质量并提高了收敛速度.将这种方法应用于螺旋弹簧约束优化设计问题中,结果表明,尽管群体规模较小,但在处理复杂问题时,这种混合算法的全局搜索能力和收敛速度显著提高.  相似文献   

7.
基于瑞典圆弧法的数学模型,提出一种有效用于求解边坡稳定最小安全系数的混合文化基因算法.该算法结合了遗传算法优秀的全局搜索能力与低温状态下模拟退火算法的快速局部收敛特性,使算法在全局搜索和局部搜索之间达到较好平衡.通过典型工程实例分析,验证了该混合文化基因算法在搜索边坡最小安全系数及其所对应的最危险滑动面位置的有效性.  相似文献   

8.
经典模拟退火、遗传算法等是无线传感器网络节点非测距定位广泛使用的方法,但是它们都存在:①容易陷入局部最优,难以实现全局最优,定位精度不高;②计算较复杂,能耗较多等问题.提出了基于量子退火算法的无线传感器网络节点定位方法,利用量子隧穿效应,可以较快地穿透能量势垒由局部最优到达全局最优,简化了计算,提高了计算速度.通过仿真实验验证,该算法与传统的遗传算法和经典模拟退火算法相比,提高了精度,降低了能耗.  相似文献   

9.
将模拟退火算法和级联遗传算法相结合,提出了一种改进的混合级联遗传算法。模拟退火算法承认物种进化过程中的局部失败和倒退,它允许进化中的波折而不是非要物种进化一直是上升的、成功的,模拟退火算法能使搜索过程避免陷入局部最优解。级联遗传算法假设问题的最优解总是靠近于问题的局部最优解的,据此,级联遗传算法通过不断缩小解空间达到快速收敛的目的。综合运用这两种算法,可克服模拟退火算法收敛速度慢、级联遗传算法局部搜索能力差的缺点。利用本算法构造CL多小波前置滤波器的实验结果表明,本算法不仅计算速度快,而且稳定性也得到了显著提高。  相似文献   

10.
模拟退火混合遗传算法及其实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
传统的基本遗传算法在全局搜索和收敛速度上存在不足,通过把基本遗传算法和模拟退火算法相结合,提出的模拟退火混合遗传算法能够大大提高收敛速度,并采用一个多峰值函数验证了模拟退火混合算法的性能.  相似文献   

11.
基于模拟退火算法的输电网中长期规划研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
模拟退火算法是一种解决组合优化问题的有效方法,其最终优化结果不依赖于初始解的选择,理论上可避免算法过早收敛于局部最小点,从而保证找到全局最优解或全局近似最优解.本文将模拟退火算法用于输电网中长期规划问题的研究,详细介绍了算法实现过程中各种参数的选择方法并给出了具体算例.试算结果表明利用该算法得到的优化结果是令人满意的.  相似文献   

12.
介绍了实值优化问题的进化算法,自然进化是基于群体的优化过程,在计算机上模拟自然进化过程形成统计优化技术.同传统优化方法相比,进化算法具有全局优化的优点,而且适合复杂的实际问题.带宽优化是寻找结点编号的最佳排列,使得刚度矩阵的带宽最小.传统方法一般求得带宽的局部极小值,而带宽优化进化算法可求得带宽的全局最优解  相似文献   

13.
电力系统规划Hopfield优化模型的模拟退火算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
Hopield模型用于电力系统规划问题求解时,可能陷入局部最小点而无法得到全局最小点。本文提出了一种改进方法,即在陷入部最小点后,引入模拟退火技术,可使网跳出局部最小点而向全局最小点收敛,算例证实例了方法的可行性。  相似文献   

14.
敏捷卫星任务规划调度是一个具有长时间窗、多时间窗的复杂约束的多目标组合优化问题。本文基于任务质量,通过分析敏捷卫星对地观测任务规划问题的需求、特点和约束,构建了敏捷卫星任务规划组合优化模型;并在原有模拟退火算法的基础上,设计了基于相似度和聚集度的遗传模拟退火混合算法,通过相似度和聚集度,在染色体变异过程中,当种群聚集度大的时候,增加染色体的变异概率,从而增加种群的多样性。利用遗传算法的全局搜索能力有利于改变模拟退火算法容易陷入局部最小点的缺点,寻找到更优的结果,使算法达到全局搜索能力与局部搜索能力的平衡,经实际卫星任务数据验证算法有效可行。  相似文献   

15.
以混沌模拟退火法为基础,提出一种基于分形结构的全局最优化算法,并将其应用于解决同步码分多址(CDMA)移动通信系统的下行链路功率控制问题中,有效地避免了落入局部极小值的情况,通过将下行链路功率控制归结为形式简单的组合优化问题,并适当分析能量函数的连续性与可导性,以及求异过程的特殊性,说明了利用混沌模拟退火法解决此问题的可行性,模拟结果表明,该方法比一般的载波干扰比功率控制了方法性能更优,可获得更低的误码率和更高的信道容量。  相似文献   

16.
基于BP神经网络指纹识别的算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过对多种指纹分类算法的研究和分析,提出了一种基于BP神经网络对指纹模板进行分类的新算法.首先在对指纹图象进行预处理后建立起指纹模板库,然后采用时间模拟退火函数进行学习因子修正的方法来减少BP算法迭代次数,以提高收敛速度及跳出局部最小.仿真证明:该算法与传统的指纹识别算法相比,分类速度明显高于传统的固定步长的BP算法.  相似文献   

17.
电力行业作为拯救国民经济、社会和人类生活的基础产业,将面临重大改善,而作为电力系统重要组成部分的电网结构调整也应得到优化。本文针对配电网优化重构问题,以系统有功网络损耗最小、节点电压偏移量最小作为优化目标建立配电网重构目标函数;对于含分布式电源配电网系统,系统环形拓扑结构变得更加复杂,布谷鸟搜索算法容易出现收敛速度慢,容易陷入局部最优,后期收敛精度差的缺点,本文提出一种基于混合模拟退火布谷鸟搜索算法的配电网重构算法。通过引入模拟退火操作,提高算法收敛速度与精度。将该算法应该用于配电网重构问题,仿真结果表明相较于传统算法此算法有更快的收敛速度,同时有效的降低了配电网络的有功损耗,极大的提高了节点电压幅值;提高了配电网运行的稳定性与供电质量,对配电网安全经济稳定的运行提供了参考。  相似文献   

18.
贝叶斯网络是人工智能领域研究不确定环境下知识表示和因果推理的有效工具之一,迄今为止已经提出了许多贝叶斯网络结构学习算法.MMHC算法是一种较新的贝叶斯网络结构学习算法,该算法的评分搜索阶段应用了贪婪搜索算法,但该算法容易陷入局部最优而无法得到全局最优网络,针对该缺点,在MMHC算法的评分搜索阶段应用模拟退火、随机重启爬山搜索、禁忌搜索3种搜索策略取代贪婪搜索,详尽的实验结果表明在MMHC算法中这3种搜索算法的效果普遍优于贪婪搜索,其中模拟退火搜索学习效果最好,MMHC算法的评分搜索阶段可以用模拟退火搜索替代贪婪搜索达到提升算法的学习效果.  相似文献   

19.
由于遗传算法解决问题时容易陷入局部极值点,根据遗传算法全局搜索能力强和模拟退火算法局部搜索能力优的特点,将它们混合使用,同时改进初始群体产生方法,使随机产生的初始群体之间有较明显的差别,能均匀分布在解空间,并采取与进化代数相关的多精英保留策略及改进的自适应选择与变异操作.模拟退火算法的结束条件改进为当连续五代个体与前一代适应值无变化或当前温度小于结束温度.仿真实验表明新算法在求解多峰值问题时改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.  相似文献   

20.
一种优化权初值的综合全局寻优快速BP算法   总被引:4,自引:2,他引:2  
文章在大量实验的基础上,对BP算法中存在学习收敛速度慢的问题进行了广泛的研究,提出了在优化权初值的基础上,将变步长法与模拟退火法相结合,实现一种快速的综合全局寻优的前馈神经网络学习算法.通过在系统建模中的应用,显示了该算法具有收敛快和精度高的特点.  相似文献   

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