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针对遗传算法在寻优过程和多峰值函数求解中出现的“早熟”问题以及免疫算法收敛速度较慢问题,将免疫算法和进化算法进行优势融合,并结合改进的进化算法的并行模型,提出一种新的算法--分布式免疫进化算法(distributed immune evolutionary algorithm,DIEA)。新算法主要包括记忆种群进化模块和子种群进化模块两个部分,子种群的主要功能是找出各个区间的局部最优解;主种群主要是进行全局搜索,寻找全局最优解。仿真实验表明,该算法具有很高的全局寻优能力和很快的收敛速度,适合求解复杂多峰函数优化问题。 相似文献
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基于混合遗传算法的目标优化分配 总被引:18,自引:0,他引:18
根据防空作战目标分配的特点 ,在分析启发式方法和遗传算法基础上 ,将二者结合起来得到了求解目标优化分配问题的混合遗传算法 ,该算法具有全局收敛性. 相似文献
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基于免疫克隆原理的改进粒子群优化算法的研究 总被引:9,自引:1,他引:9
提出了一种改进的粒子群优化(PSO)算法来进行函数优化,以克服PSO算法容易陷入局部极值的不足,加快收敛速度,从而实现全局搜索.PSO算法是基于群体智能的随机优化算法,参数结构简单,但收敛速度慢,容易陷入局部极值.通过对PSO算法的深入分析,基于传统的速度--位置更新操作,把免疫克隆(IC)原理引入PSO算法中,将抗体视为粒子,根据亲和度的高低进行粒子克隆选择、克隆抑制和高频变异,提高了种群的多样性和全局搜索的能力.测试结果表明,该算法完成全局搜索所需的迭代次数明显少于PSO算法,大大缩短了搜索时间,在多维函数最优解的搜索中具有优良的性能. 相似文献
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基于改进PSO算法的复杂产品协同优化分配研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究网络制造环境中复杂产品关键部件生产任务的协同优化分配问题。以总费用最小为目标,对复杂产品关键部件的生产任务在联盟企业的优化分配进行了研究,提出了该问题的非线性数学规划模型。开发针对该问题的粒子群算法(PSO),该算法提出适用于关键部件-联盟企业关系的离散粒子编码方法。采用基于可行性规则的方法处理约束问题,避免了罚函数的选择,较好地改进了算法的搜索速度和收敛性能。以某企业重型燃机的协同制造为实例,进行仿真研究,仿真结果证明了模型与算法的有效性。 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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基于案例推理的冷轧负荷分配模型研究 总被引:5,自引:0,他引:5
针对冷轧负荷分配的特点,提出了一种基于案例推理的冷轧负荷建模方法,着重研究了基于粗糙集和神经网络的快速案例检索以及利用数据库中的知识发现技术进行案例修改,经现场数据对比实验表明所建模型更符合实际轧制情况。 相似文献
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应用免疫算法进行电网规划研究 总被引:26,自引:1,他引:25
高洁 《系统工程理论与实践》2001,21(5):119-123
将一种新的随机优化方法——免疫算法应用于电网规划 ,利用 IEEE-6节点系统作为样本网络进行分析计算 .并将该方法跟基于遗传算法的电网规划方法进行比较 ,结果表明免疫算法在全局寻优的性能方面要优越于遗传算法 .本文还将基于免疫算法的电网规划方法应用于我国某实际电力网络 ,取得很好的规划结果. 相似文献
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为求解一类复杂非线性优化问题的全局最优解,采用跨物种传播的人感禽流感传染病动力学模型提出了人感禽流感传染病优化算法。利用H7N9传染病模型构造出的Su-Su,Iu-Iu,Su-Iu,Iu-Su,Su-Du,Iu-Du等算子能使个体能在同物种和跨物种个体之间充分交换信息,其中Su-Su、Iu-Iu算子可利用强壮个体的特征来改善虚弱个体的特征,从而提升算法的求精能力;Su-Iu、Iu-Su算子可改良个体的适应度分布特征,从而提升算法的探索能力;Su-Du,Iu-Du算子可使极虚弱个体得到有效清除,从而降低算法陷入局部陷阱的概率。测试案例表明:本算法可快速求解一类维数较高的复杂非线性优化问题。 相似文献
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求解整数规划的一种仿生类全局优化算法——模拟植物生长算法 总被引:30,自引:1,他引:30
针对整数规划全局优化问题所首次提出的模拟植物生长算法,是一种源于大自然的仿生类随机算法.该算法从植物的向光性特点出发,将整数规划的可行域作为植物的生长环境,根据各可行解目标函数的变化情况确定植物的生长信息(形态素浓度),进而模拟出向光源(全局最优解)迅速生长的植物生长动力学模型.经过对无约束和有约束两类具有多个全局最优解的非线性整数规划问题的具体求解,取得了满意的效果. 相似文献
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为提高三相异步电机在轻载和空载运行时的功率因数与机械效率,提出运用智能遗传算法对功率因数和机械效率进行综合优化,算法借助于正交表试验设计和智能型交配运算等步骤,改善遗传算法的性能。仿真结果表明基于智能遗传算法的异步电机功率因数和机械效率综合优化,方法简单、有效,能明显提高功率因数和机械效率,提高节能控制效果,提高优化精确度和计算速度。 相似文献