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基于Tent映射的混沌混合粒子群优化算法 总被引:5,自引:0,他引:5
为改善基本粒子群优化算法的寻优性能,通过算法混合,在粒子群优化算法中逐步引入优进策略和混沌搜索机制,以加强粒子群的局部寻优效率和全局寻优性能。并将粒子分为两类,分别执行不同的进化机制,实现协同寻优,从而构建为一种新的混沌混合粒子群优化算法。标准测试函数的仿真优化结果表明,该混合算法对较大规模的复杂问题具有较强的求解能力。算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,性能明显优于标准粒子群优化算法以及遗传算法等单一的随机搜索方法。 相似文献
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针对现有花朵授粉算法存在易早熟、寻优精度不高、搜索效率低下等问题,研究设计了一种改进的花朵授粉算法。该算法利用逻辑自映射函数对花粉粒进行混沌扰动,使缺乏变异机制的花粉粒集具有较强的自适应能力,有效地防止了算法后期最优解趋同的现象。利用变换算子对搜索空间进行动态收缩,使算法在寻优过程中保持较高的种群多样性,降低算法陷入局部极值的概率,从而提高算法的搜索效率和寻优精度。同时,结合花朵授粉的生物学特征,从机理上描述了改进后算法的具体实现步骤,对算法的收敛性和寻优性能进行了详细的剖析,并采用实数编码的方法分析了算法的收敛性,给出了算法的生物学模型和理论基础。实验结果表明,改进后的算法具有较好的性能。 相似文献
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针对现有独立分量分析算法的分离效果依赖于非线性对比函数的选择,并且无法有效地分离超高斯和亚高斯混合信号这一现象,提出了一种基于遗传算法的独立分量分析算法,该算法采用直方图法根据信号的样本序列来估计信号的概率分布,解决了信号问互信息的计算问题,然后通过遗传算法最小化信号间的互信息,实现了对线性混叠信号的分离;同时,针对标准遗传算法存在的一些缺点如局部搜索能力差、容易出现早熟收敛等,提出了一种改进遗传算法,提高了遗传算法的寻优能力.对模拟信号的分离结果表明,基于改进遗传算法的独立分量分析算法的性能优于FastICA算法,对亚高斯和超高斯信号的混合信号具有优异的分离能力.模拟仿真实验结果同时也证实了改进遗传算法的寻优能力. 相似文献
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基于模拟退火的复合嵌套分割算法 总被引:6,自引:1,他引:6
介绍了嵌套分割算法(NP)的基本思想,从理论上分析了NP算法的计算效率,提出了提高其优化效率的途径。介绍了模拟退火算法(SA),并将模拟退火的思想引入嵌套分割算法的抽样和选取算子中,给出了复合嵌套分割算法(SANP)的具体寻优思路,SANP算法将嵌套分割算法的全局寻优能力和模拟退火算法的局部搜索能力结合起来,具有可行性和科学性。通过一个优化算例验证表明,该算法大大提高了计算效率和收敛速度。 相似文献
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基于云模型的参数自适应蚁群遗传算法 总被引:6,自引:0,他引:6
蚁群算法基于正反馈机制进行全局搜索,具有很强的全局收敛能力;遗传算法具有极强的快速全局搜索能力。为了充分发挥两种算法在寻优过程中的优势,提出一种基于正态云关联规则的自适应参数调节蚁群遗传算法。该算法利用云关联规则实现了蚁群策略和遗传策略的有效融合,极大程度地发挥其整体功能,动态地平衡了算法收敛速度和搜索范围之间的矛盾,最后通过实例证明了其在解决TSP问题时的有效性。 相似文献
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连续系统优化的嵌套分割算法实现 总被引:3,自引:0,他引:3
首先介绍了嵌套分割算法(NP算法)用于离散系统优化的思想和方法,然后提出了连续系统优化的NP算法实现的思路和方法,并通过将其用于一个经典问题的解决,说明了NP算法应用于连续系统优化的可行性,同时展示了NP算法在连续系统优化中优越的全局寻优能力. 相似文献
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一种改进的粗粒度并行蚁群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
蚁群算法是一种模拟进化算法,具有很强的全局搜索能力。提出了一种基于粗粒度模型的并行蚁群算法,该算法采用了一个新的信息素更新策略———Ant-proportion,这种新的更新策略是综合考虑全局和局部信息,依据蚂蚁在搜索过程中所得到的路径的优劣程度和路径中各路段对其贡献的大小来分配信息素增量;另一方面,该算法采用的粗粒度模型充分利用了蚁群算法内在的并行性,使得算法具有更快的收敛速度和更好的优化质量。最后,选用了CHN144问题对该算法进行了检验,算法求得的最优路径优于已知的最优结果。 相似文献
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本文综合并行遗传算法(PGA)和模拟退火算法(SA)的优点,提出一种新的退火并行混合优化策略(PGASA).该算法克服了并行遗传算法局部搜索能力弱的缺点,在子种群的搜索中引入SA作为GA种群的变异算子,增强和补充了PGA的局部进化能力;同时将机器学习原理引入到混合算法中,增加了种群的平均适值,有效地避免了最优解的丢失,加快了进化速度.针对车间调度中的典型问题进行了仿真,结果证明了新算法的有效性. 相似文献
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由于风电具有随机性和波动性的特点,大规模风电并网使得电力系统经济调度更加复杂。结合参数自适应差分算法(ADE )和纵横交叉优化算法(CSO )各自的优点,提出一种自适应差分纵横交叉(ADE-CSO )混合智能优化算法。为了满足负荷平衡等式约束和机组功率爬坡约束,提出一种启发式约束处理方法。在接入风电的5 机系统上对ADE-CSO 算法进行仿真,并与4 种其他智能优化算法进行比较。实验结果表明,提出的算法具有良好的优化性能和全局收敛性能,是一种求解含风电场电力系统动态经济调度的有效方法。 相似文献
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多智能体量子多目标进化算法及其在EELD问题中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
环境经济负荷分配问题是电力系统中重要的多目标优化问题。求解多目标优化问题的关键在于找到尽可能多的Pareto最优解。在基于量子进化理论,智能体的竞争、学习能力和生物的进化策略的基础上,提出了一种用于求解多目标优化问题的量子编码的多智能体进化算法。该方法将智能体分布在多智能体网络环境中,智能体之间通过量子进化来生成问题的可行解。将该算法应用于经济环境负荷分配的两目标(燃料成本和NOx排放)与三目标(燃料成本,NOx排放和SO2排放)优化问题,通过与经典多目标优化算法进行比较,表明了该算法的有效性。 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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针对多目标动态柔性作业车间调度问题,提出一种改进的多目标差分进化算法进行求解。在差分进化算法中引入自适应交叉变异算子,提高算法的全局搜索能力;在选择排序时引入基于免疫学原理的快速非支配排序法,提高解集的质量。提出改进的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)—G1—熵权综合决策方法。通过Nash均衡理论计算得出G1—熵权法的综合权重;将综合权重与TOPSIS评价体系组合对各调度方案进行评价。通过实验仿真验证了优化调度算法在寻优能力上的优越性以及综合决策方法的有效性。 相似文献
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采用非固定多段映射罚函数的非线性约束优化差分进化算法 总被引:9,自引:1,他引:9
采用非固定多段映射罚函数法处理问题的约束条件,提出了一种用改进差分进化算法求解非线性约束优化问题的新方法.结合差分进化算法两种不同变异方式的特点,引入模拟退火策略,使算法在搜索的初始阶段有较强的全局搜索能力,而在后阶段有较强的局部搜索能力,以提高算法的全局收敛性和收敛速率.用几个典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,该方法全局搜索能力强,鲁棒性好,精度高,收敛速度快,是一种求解非线性约束优化问题的有效方法. 相似文献
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