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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
针对基本蝙蝠算法(BA)在寻优后期存在搜索性能差,寻优精度低,处理误差大,易陷入局部最优及早熟等缺陷,提出一种融合粒子群算法进行局部搜索的蝙蝠优化算法。该算法在局部搜索中,嵌入粒子群算法生成备选最优蝙蝠,并与基本蝙蝠算法生成的随机蝙蝠进行再竞争的方式优化种群,丰富了种群的多样性,提高了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。Matlab环境下的仿真结果表明,改进后算法(PSOBA)在收敛速度及精度上均有明显提高,处理维度更高,是解决复杂函数优化问题的一种有效方法。  相似文献   

2.
针对花粉算法(FPA)易陷入局部最优,收敛速度慢,收敛精度不高等缺陷,将蝙蝠算法(BA)引入到花粉算法中,优化花粉配子初始位置,建立基于蝙蝠算法的花粉算法(BA-FPA).为了验证改进后的BA-FPA算法收敛性能优于基本FPA算法和BA算法,任意选取6个标准测试函数进行测试.结果表明,BA-FPA的收敛速度、收敛精度等性能都优于标准FPA和BA.  相似文献   

3.
针对基本蝙蝠算法后期收敛速度不够快、早熟、寻优精度不高、容易出现局部最优问题等情况,提出与遗传算法相结合的优化蝙蝠算法(GABA)。该优化算法嵌入了竞争机制以及遗传算法,利用遗传算法具有的全局搜索性能,让种群进化时具有更丰富的多样性,在解决算法早熟问题的同时,提高了局部广度搜索性能,避免产生局部最优问题。Matlab环境下的仿真实验结果表明:与基本BA算法对比,改进后算法(GABA)在收敛速度及精度上均有明显提高,特别在高维函数上的搜索能力更为明显,可针对工程应用过程中出现的高维多极值复杂函数进行优化。  相似文献   

4.
蝙蝠算法是一种新兴的元启发式算法,基本蝙蝠算法(BA)存在寻优精度低、易陷入局部最优等缺点。将椋鸟群的集体性行为引入到基本蝙蝠算法中,有效地提高了算法的搜索范围;引入线性递减权重,用于平衡全局搜索和局部搜索。通过一些测试函数对该算法进行仿真研究,结果表明改进的蝙蝠算法有效地避免了种群个体陷入局部最优,提高了算法的寻优精度,优化效果得到改善。  相似文献   

5.
针对蝙蝠算法在进行局部搜索时,易使算法陷入局部极值的束缚,导致算法收敛精度不高的缺陷,提出了使用t-分布对局部搜索时的最优解进行变异操作.为最优解各维度增加t分布型随机扰动项,选取7个经典测试函数做仿真实验.实验结果表明:改进的蝙蝠算法在收敛精度和速度上有显著提升,说明通过对最优解实施t-分布扰动能够使算法摆脱局部极值的束缚,显著提高收敛精度.  相似文献   

6.
为提高蝙蝠算法进行特征选择的正确率,提出全局混沌蝙蝠优化算法(GCBA).首先,GCBA采用混沌映射方法使种群的初始化能够遍历整个解空间,获取蝙蝠初始的最优位置,使其具有更加丰富的种群,解决了初始化种群随机性的问题.同时,GCBA引入当前粒子的最优解和当前种群的最优解跳出局部最优解,可有效避免算法早熟,有利于提高算法的全局搜索能力.蝙蝠算法(BA)、粒子群算法(PSO)与遗传算法(GA)在10个数据集上的测试结果表明,所提算法具有更高的分类精度和更强的跳出局部最优的能力.  相似文献   

7.
为解决基本蝙蝠算法中存在的易陷入局部最优且求解精度不足的问题,提出一种改进的混合蝙蝠算法,引入了分组迭代模式和多种速度迭代公式加强了全局搜索能力,更新了种群领域搜索公式的基础上引用了t分布作为种群最优解的领域搜索方式,补足了蝙蝠算法的局部搜索能力,避免了算法陷入局部最优解。通过多个标准测试函数的实验验证改进的混合蝙蝠算法能有效解决基本蝙蝠算法中出现的问题。  相似文献   

8.
针对蝙蝠算法(BA)收敛速度慢、易早熟、寻优精度差的缺点,该文提出一种基于鲶鱼效应和新型搜索机制的改进的混沌蝙蝠算法。首先采用均匀性更好的Tent混沌序列产生初始种群,以增强初始种群多样性。设计了新型频度和速度更新函数,以更好地调节种群的聚集速度,提高全局搜索能力,缓解局部最优现象。将混沌扰动思想引入蝙蝠算法,提出一种新的局部搜索机制和变步长搜索策略,以提高局部搜索的效率和精度。设计了基于混沌鲶鱼效应的种群激活机制,增强了蝙蝠群体跳出局部最优和加速收敛的能力。典型函数的对比测试结果证明了该算法的有效性。  相似文献   

9.
针对蝙蝠算法现存的缺点,如收敛速度慢、优化精确度低、早熟,提出一种基于遗传扰动机制的改进蝙蝠算法(GDBA).该优化算法引入了遗传竞争机制,通过比较与全局最优解的差异,随时调整遗传算法的交叉率和变异率,使得种群具有遗传性和多样性,解决了蝙蝠算法早熟的问题,同时加快了收敛速度,提高了优化精度.采用基准测试函数进行仿真验证,实验结果表明:与蝙蝠算法(BA)和基于速度权重扰动机制的改进蝙蝠算法(WDBA)相比,该算法(GDBA)具有更好的收敛速度和搜索精度,加强了寻找全局最优解的能力.  相似文献   

10.
萤火虫算法存在着对于初始解分布的依赖性、后期收敛速度慢、易于停滞、早熟和求解精度低等缺陷。本研究在萤火虫算法引入蝙蝠种群在全局最优附近进行更加详细的局部搜索,以协助萤火虫种群进行寻优;并在寻优过程中加强蝙蝠种群与萤火虫种群的信息交互,协调寻优;最后对全局最优个体进行高斯扰动以增加种群的多样性,从而避免种群陷入局部最优解。通过使用6个常见的基准测试函数对该算法进行测试,并与其他3种算法(标准粒子群算法、蝙蝠算法、萤火虫算法)进行对比实验,结果表明该混合算法的总体性能优于其他3种算法。引入蝙蝠种群对萤火虫性能有较大提升,改善切实有效。  相似文献   

11.
最优模糊神经网络参数的设计--混沌模拟退火学习法   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种新型优化算法———混沌模拟退火学习法,将混沌算法和模拟退火算法相结合学习模糊神经网络的结构和参数。首先将混沌变量引入模糊神经网络参数的优化搜索中,利用混沌变量的遍历性寻优,根据性能指标寻找较优的模糊神经网络控制器,然后在混沌优化确定的网络基础上,把经混沌搜索后得到的全局次优解作为模拟退火学习算法的初始值,再用模拟退火方法进一步学习网络的隶属函数和权值参数,找到一个全局最优的网络。仿真结果表明:混沌模拟退火学习法优于传统优化方法,其控制结果具有精度高、超调小和响应快的优点,为解决模糊神经网络控制器参数全局最优设计提供了一种切实有效的方法。  相似文献   

12.
以某锻压机为研究对象,基于ANSYS有限元软件,采用过盈配合法模拟因预紧产生的框架内力,确定了过盈量与预紧力的关系.针对锻压过程的镦粗(工况1)和拔长工况(工况2),通过分析开缝系数、接触状态、接触压力、危险拉杆的拉应力以及立柱的弯曲变形,讨论了预紧力与偏心距等对锻压组合机架接触特性的影响.结果表明拔长工况比镦粗工况更为危险,且开缝系数应满足以下标准,即上横梁与立柱的接触面积大于05,且开缝系数β≤23.研究结果可为锻压机的结构设计提供理论依据.  相似文献   

13.
针对城市电气化交通车辆的供电解决方案,提出一种感应耦合电能接入模式,并从电源技术方案、电源布局等方面对该供电模式展开研究。为了以最低的成本实现城市电气化交通车辆的感应耦合供电,提出了一种基于变尺度混沌机制混合蛙跳算法的城市电气化交通车辆的供电系统优化规划,该算法拥有混合蛙跳算法局部搜索和全局信息交换的平衡搜索策略与快速收敛的优点,同时还具有变尺度混沌优化算法能够通过变尺度不断缩小优化变量的搜索范围来实现局部深化寻优的特性。应用该算法得出的最小年综合费用相比混合蛙跳算法优化结果节约2.39%,验证了所提算法的优越性。  相似文献   

14.
In order to avoid such problems as low convergent speed and local optimal solution in simple genetic algorithms, a new hybrid genetic algorithm is proposed. In this algorithm, a mutative scale chaos optimization strategy is operated on the population after a genetic operation. And according to the searching process, the searching space of the optimal variables is gradually diminished and the regulating coefficient of the secondary searching process is gradually changed which will lead to the quick evolution of the population. The algorithm has such advantages as fast search, precise results and convenient using etc. The simulation results show that the performance of the method is better than that of simple genetic algorithms.  相似文献   

15.
为解决SLAM的数据关联问题,提出了基于禁忌搜索的混沌蚁群算法,利用蚁群算法的正反馈和并行搜索能力构建初始解并进行优化.在全局信息素更新时加入混沌扰动,以跳出局部极值,利用禁忌搜索算法的特性,扩大解的搜索空间,得到全局最优解.在无人机SLAM仿真环境下进行试验,仿真结果表明该方法极大地提高了数据关联率,该算法是有效可行的.  相似文献   

16.
为提高多维目标函数全局最优解的计算精度,提出了一种改进的混沌优化算法(MCOA).利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性进行全局寻优;通过引入解向量的优选,将解向量定位到最优解的附近,从而找出全局最优解.最后将该算法应用于水电站水库优化调度问题,并进行仿真计算,计算结果验证了算法的有效性.MCOA原理简单,易于编程实现,具有较大的实用价值,为求解水电站水库优化调度问题提供了一种有效方法.  相似文献   

17.
为了克服基本粒子群算法易陷入局部最优值和后期收敛速度慢的不足,提出一种基于云模型的自适应粒子群算法。该算法首先采用混沌优化策略对粒子群进行初始化,增加粒子取值的多样性;其次根据粒子的适应度值将种群中的粒子分成靠近最优值、较靠近最优值和远离最优值3个子群,并分别采取不同的惯性权重生成策略进行处理,其中较靠近最优粒子子群的惯性权重由正态云发生器动态自适应调整,摆脱算法陷入局部最优值束缚;最后在迭代后期通过正态云算子实现粒子的变异操作,使算法后期快速收敛到最优解。对标准IEEE30节点系统和IEEE118节点系统进行测试仿真,结果表明了文中算法解决多目标无功优化的有效性。  相似文献   

18.
针对基本混沌优化算法在求解三维以上的多维函数时不易求得全局最优解的局限性,通过引入解向量的优选,提出了一种改进的混沌优化算法,主要思路是通过多次可行解向量的混沌优选,将可行解定位到最优解的附近,再用二次载波进行搜索找出多维函数的全局最优解.仿真计算表明:该算法对三维以上函数可以显著提高搜索精度,收敛性能好,容易找到全局最优解.  相似文献   

19.
工程中复杂的优化问题很难获得其解析解,通过数值计算方法去获取数值解容易陷入局部最优解。为提高求解高维问题数值最优解的速度和准确性,在传统文化算法基础上将种群分为精英群体和普通群体,分别按照不同的方式进化并对种群做初始化优化,通过MATLAB编程用实例分别对优化前后的算法进行仿真。实验表明,优化后较优化前在速度上有较大的提升,进行初始化改进的文化算法在高维优化问题中能更快、更准确地逼近最优解,为求解复杂的问题提供了一种新的参考方法。  相似文献   

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