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1.
一种新的求解函数优化问题的两级遗传算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的两级遗传算法,用于求解带约束的非线性函数优化问题。本算法的特点是,在保留经典遗传算法中选种、交叉和变异3种基本操作的同时,增加了重构、局部寻优两种新操作,加快了收敛速度;利用拉格朗日时偶原理,构造拉格朗日对偶函数,在上下两级分别对拉格朗日乘子和函数变量进行优化搜索。算例表明了该算法的优越性。 相似文献
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求解带约束函数优化的两级自适应遗传算法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对带约束的非线性函数优化问题 ,提出一个两级自适应遗传算法。根据待优化函数和约束构造拉格朗日对偶函数 ,在下级对给定的拉格朗日乘子 ,用遗传算法搜索变量的最优解 ;在上级针对拉格朗日对偶函数 ,用遗传算法搜索拉格朗日乘子的最优解。采用自适应的方法 ,根据个体的适配值和种群的适配值统计特性确定交叉概率和变异概率。计算结果表明 ,该算法是有效的。 相似文献
3.
阶梯型粒子群算法及在函数优化中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种自适应动态群粒子群方法,根据粒子群的多样性,采用梯形规律动态调整粒子群的规模,既保证每个粒子都得到充分的进化,又保持了群体的多样性,使局部收敛的可能性大大减少。此方法根据群体的多样性的大小,在减少群体规模时,采用较差淘汰法,淘汰一些较差的粒子,在增加粒子时,采用交叉法产生新个体,既保持粒子的继承性,又维持了粒子群的多样性。对典型函数进行测试实验,结果与其它粒子群方法进行比较,验证了方法的有效性。 相似文献
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求解整数规划问题的微粒群算法 总被引:21,自引:0,他引:21
针对整数规划问题的特点,提出了一种在整数空间中进行进化计算的PSO算法,使微粒群的进化限于整数空间.仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性. 相似文献
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Red Qingsheng 《系统工程与电子技术(英文版)》2000,11(3)
1. INTSODUCTIONThe common illteger programming (lP) is a mathematical model which is designed to find aset of non-negative variables to medmize (or minimize) a nonlinear objective function whilesatisfying a set of constraints under integer restrictions of variables. An lP model with somevariables reqllired to be real is a mixed integer programming (MIP).The history of solving lP/MIP problems is not very old. According to reference [1], ageneral method for solvillg such problems may not… 相似文献
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神经网络在优化计算中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
本文讨论了神经网络算法在约束优化问题中的应用,并对用神经网络求解约束优化问题时的求解步骤、能量函数的选择等提出了实用的见解,最后用实例进行了说明,证明该方法是切实可行的。 相似文献
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带风险度的经济效果评价函数及其优化模型 总被引:1,自引:0,他引:1
徐玖平 《系统工程理论与实践》1999,19(3):94-99
在建立风险型资金运动过程的平衡方程的基础上,定义了带风险度的经济效果评价函数,并对其经济含意与数学性质进行了讨论.给出了风险型动态投资效果优化模型以及求解该模型近似值的辅助模型. 相似文献
10.
基于模糊优选的多目标优化遗传算法 总被引:10,自引:0,他引:10
综述了多目标优化的传统方法,介绍了多目标优化的遗传算法解决策略,建立了基于模糊优选技术的多目标优化遗传算法模型.对用模糊优选理论解决多目标优化问题的有效性进行了证明.通过算例证明了理论体系的正确性和工程应用的实用性. 相似文献
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通过深化Lasalle不变原理,建立了判别一般动力系统全局收敛性的一个准则.应用这一准则,详尽研究了一个求解有界约束二次规划问题神经网络的全局收敛性,给出了当目标函数为一类非凸函数时的全局收敛性条件.特别地利用常微分方程理论,证明了该网络对任意凸函数全局收敛性,所获结果深化和推广了现有文献相关结论的相应结论.这些新的结论都表明了该神经网络在求解有界约束二次规划问题时的有效性.数值模拟与理论分析结果一致. 相似文献
13.
提出了一种基于实数编码的量子遗传算法。该方法用量子比特构成染色体,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异。针对量子旋转门的旋转角方向的选择,提出了一种简易快捷的新方法。基于适应度函数的梯度信息,构造了旋转角大小的计算公式。该方法将每一量子位的两个概率幅,看作上下两个并列的基因,每条染色体包含两条并列的基因链,每条基因链代表一个优化解。在染色体数目相同时,可显著加速优化进程,提高获得全局最优解的概率。模糊控制器参数优化问题的仿真结果表明,该方法在搜索能力方面明显优于普通量子遗传算法。 相似文献
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一种计及气动和隐身约束的结构两级优化设计方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对计及气动和隐身约束的结构优化中所面临的计算困难,以减少结构、气动和隐身重分析次数,降低计算量为核心,基于并行子空间思路提出了一种计及气动和隐身约束的结构两级优化设计框架.该框架将设计变量区分为全局变量和局部变量,系统级优化全局变量,而将局部变量放在学科级优化.仅将全局变量作为系统级优化响应面的输入变量,大大降低了构造响应面近似模型的代价.以计及气动和隐身约束的无人机机翼结构优化为例说明方法的有效性. 相似文献
15.
基于遗传算法和最速下降法的函数优化混合数值算法 总被引:29,自引:1,他引:29
赵明旺 《系统工程理论与实践》1997,17(7):61-66
在遗传算法中嵌入一个最速下降算子,并定义适当的适应度函数和子代个体的选择算子,从而可结合遗传算法和最速下降法两者的长处,得到既有较快收敛性,又能以较大概率得到全局极值的新的用于连续函数全局优化的混合数值算法。数值计算结果表明了本文方法显著优于求解函数优化的遗传算法和最速下降法. 相似文献
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一种快速收敛的改进粒子群优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
采用离散线性系统的状态方程,根据系统稳定性理论,推出了保证牡子群优化算法收敛性的参数设置压域。在收敛性理论分析的基础上,提出了一种快速收敛的改进粒子群优化算法,它是基于二阶系统按最佳胆尼比的思恕来设定粒子群速度更新公式中的惯性权重。通过标准测试函数的性能测试,验证了改进粒子群优化算法的收敛性和快速性,并和惯性权重线性递减的标准粒子群优化算法进行了比较。仿真结果表明,该算法具有可靠的收敛性能和更快的收敛速度。 相似文献
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演化算法、神经网络以及两者的结合作为一种极度并行的计算,已引起人们极大的注意。本文首先对演化算法的不同流派作了比较和分析;然后对演化算法与神经网络的结合作了回顾与展望,并讨论了演化神经网络的并行实现模式;最后指出了演化算法及演化神经网络有待解决的几个关键问题,为后续研究指明了方向 相似文献
18.
为了提高引力搜索算法(gravitational search algorithm, GSA)在处理单目标优化问题上的综合能力,提出了一种基于混合改进策略的GSA。依照种群个体自身的进化情况,提出个体进化率的进化策略,以提高算法的收敛速度;采取方向性的变异策略,较好地平衡了全局搜索能力和局部开采能力,最大限度地降低了种群陷入局部最优的可能。基于标准测试函数的仿真实验表明,基于混合策略的GSA算法可有效避免早熟收敛,在收敛精度和收敛速度上与标准的GSA算法以及相应的改进算法相比有显著提高。 相似文献
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两层非线性规划问题的并行模拟退火全局优化 总被引:3,自引:2,他引:3
两层非线性规划问题的非凸性和非可微性给全局最优解的求解带来了较大的困难,目前还缺乏成熟的全局优化策略,同时其易并行计算特性未得到重视。提出了基于模拟退火算法的两层非线性规划问题的并行全局优化策略。融合单纯形法和模拟退火算法设计了一种并行模拟退火算法,用来求解上层问题,用精确惩罚函数处理约束。下层的非线性规划问题则采用可变容差单纯形算法完成求解。所设计的组合算法有效地结合了两层非线性规划问题的易并行性,便于实现网络并行计算。计算表明算法有着可靠的全局收敛性和较高的收敛速度。 相似文献