求解作业车间调度问题的混合QPSO算法

文章使用混合量子粒子群优化算法求解作业车间调度问题,并设计了一种基于工序的编码方式;为了克服量子粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入量子粒子群优化算法,使算法具有跳出局部最优的能力并增强其全局搜索能力,形成量子粒子群-模拟退火调度算法;仿真结果表明,混合算法具有良好的全局收敛性能.     

非劣解变异蛙跳算法

针对基本蛙跳算法搜索速度和精度不高的缺点,将变异的思路融入基本蛙跳算法,提出了一种非劣解变异蛙跳算法.算法充分利用蛙群的群体信息,对青蛙子族群中的若干非劣解结合自身信息和群体信息进行变异,避免了算法陷入局部最优,并大幅度提高了算法的搜索速度.实验表明,改进后的算法收敛速度以及收敛精度方面都比基本蛙跳算法有了很大程度的提高,同时,该算法与相关文献中的算法进行比较发现,其性能有较大的提高.     

基于具有自适应与自学习能力的粒子群优化算法的车间调度算法

针对车间调度问题, 提出一种新的基于粒子群优化和模拟退火的混合算法. 该算法将问题规模作为启发式信息, 通过对模拟退火算法引入新的邻域搜索机制--多粒度搜索, 并加入选择优化和淘汰更新机制, 提高了算法的自适应性和自学习能力, 降低了粒子群算法陷入局部最优的可能性. 实验结果表明, 该算法在最优解的求解能力上优于其他算法.     

基于具有自适应与自学习能力的粒子群优化算法的车间调度算法

针对车间调度问题,提出一种新的基于粒子群优化和模拟退火的混合算法.该算法将问题规模作为启发式信息,通过对模拟退火算法引入新的邻域搜索机制——多粒度搜索,并加入选择优化和淘汰更新机制,提高了算法的自适应性和自学习能力,降低了粒子群算法陷入局部最优的可能性.实验结果表明,该算法在最优解的求解能力上优于其他算法.     

车辆路径问题的并行粒子群算法研究

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

基于混合蛙跳粒子群算法的 TSP 问题求解

为提高粒子群算法求解TSP(Travelling Salesman Problem)问题的性能, 在算法搜索初期, 将混合蛙跳算法和 粒子群算法相融合, 针对初始粒子群随意性大、 粒子分布不均的问题, 利用混合蛙跳算法的分组策略将种群分 组, 采用改进的蛙跳更新公式优化次优个体, 并抽取各层次个体得到新种群, 从而提高最优个体的获得速度; 在算法后期, 引入3 重交叉策略和基于疏密性的引导变异操作, 解决粒子多样性降低、 易陷入局部最优的问题。 利用改进算法求解 TSP 问题, 并与其他算法进行对比。 结果表明, 改进算法是有效的且性能优于其他算法。     

基于自适应模拟退火的改进混合粒子群算法

为了改善旅行商(TSP)优化求解能力,对模拟退火与混合粒子群算法进行改进,引入了自适应寻优策略。交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借此以一定概率进行自适应寻优,增强了全局寻优能力。与混合粒子群算法实验结果对比,显示了本文算法的有效性。     

改进遗传算法求解带不相关并行机的HFSP

以最小化最大完工时间为目标的不相关并行机混合流水车间调度问题.首先建立了不相关并行机混合流水车间调度问题的数学模型;然后提出了改进的遗传算法进行求解.为弥补遗传算法的迭代后期容易陷入局部搜索的缺陷,在传统遗传算法的基础上利用改进的自适应交叉和变异概率因子及模拟退火局部搜索策略,增强遗传算法在迭代后期跳出局部最优的能力....     

混合蛙跳算法在云计算资源调度的策略改进

混合蛙跳算法已在云计算资源调度有所运用。针对青蛙种群初始化随机性大、局部搜索盲目、容易陷入局部最优的问题,提出了一种混合蛙跳算法在云计算资源调度的改进策略。该改进策略首先运用SY-MM算法和随机生成方式结合的方法对种群进行初始化,生成适应度较好且保持多样性的青蛙种群;然后对传统蛙跳算法局部搜索中步长公式进行改进,使得能够自适应的去更新步长,进而提升局部搜索能力。通过实验证明改进算法对于云计算中资源调度的时间和负载平衡方面有良好的优化性能。     

改进的混合级联遗传算法

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。     

基于改进混合蛙跳算法的结构多缺陷反演

将改进混合蛙跳算法与动力扩展有限元法相结合,建立了基于结构振动响应的结构多缺陷反演模型.在混合蛙跳算法中,结合花授粉算法中的转换概率,在更新青蛙个体位置时引入子群内随机个体进行协助搜索,提高算法跳出局部最优的能力;同时引入双中心策略,提高优化算法解的质量.将改进混合蛙跳算法作为缺陷信息反演分析算法,动力扩展有限元法作为...     

求解作业车间调度问题的混合粒子群算法

由于传统粒子群算法应用于作业车间调度问题易于陷入局部最优,为了克服传统粒子群算法的局限性,本文将遗传算法的交叉和变异思想引入,快速、全面地生成粒子,并在较大程度上保证了粒子的优良性质,由于模拟退火算法以简单高效的搜索方式避免了局部搜索算法快速收敛于局部最优点的缺点,故本文将模拟退火算法融入,提出了混合粒子群算法.从实验结果可以看出,混合粒子群算法为求解作业车间调度的一种有效算法.     

改进混合蛙跳算法的研究

针对传统混合蛙跳算法(SFLA)在优化过程中出现的求解精度不高、收敛速度慢、算法易陷入局部最优的问题,本文经过改变种群个体的位置更新公式,提出一种改进混合蛙跳算法(ISFLA)。在种群个体位置更新公式中,引入自适应同步因子和惯性权重系数。通过引入自适应同步因子,控制青蛙寻优过程中的移动步长,改进算法的局部搜索范围,保持种群的多样性。通过引入惯性权重系数,加入上一次的移动距离,表示对过去的经验记忆,加快搜索速度。通过对6个测试函数的实验结果表明,改进后的混合蛙跳算法相较于传统混合蛙跳算法具有较好的寻优性能。     

混合蛙跳算法优化的支持向量机EBPSK检测器

为了充分利用"0","1"码元经过冲击滤波器后的波形差异和有效改善基本支持向量机经典训练方法容易陷入局部最优的缺陷,设计了混合蛙跳算法优化的支持向量机EBPSK检测器.首先,从经过冲击滤波器的"0","1"码元原始数据中提取训练集和测试集,并进行归一化处理;然后,利用混合蛙跳算法的全局寻优能力在训练集空间搜索支持向量机...     

求解病态线性方程组的混合算法

首先通过变分原理将求解线性方程组的问题转化为等价的求解无约束函数最优化问题的极小值.通过研究BFGS算法和模拟退火算法的优缺点,鉴于BFGS的良好的局部搜索能力以及模拟退火法的全局搜索能力,提出了一个BFGs-SA的混合算法.数值实验表明该混合算法校正了BFGS的局部搜索能力,达到了全局最优解,从而得到了原病态线性方程组的解.     

基于HFC模型的模拟退火算法改进及应用实现

本文在研究分析标准模拟退火算法在可持续性进化方面的缺陷基础之上,引入进化算法中的"种群" 等概念,提出了基于HFC(Hierarchical Fair Competition)模型的模拟退火算法-HFCSA算法及其运算流程,并给出了详细的数学描述.该算法的分等级搜索方式改进了标准模拟退火算法的缺陷,不仅能保留了模拟退火算法的优点避免陷入局部最优,而且还具有可持续的搜索能力.最后,文中举出实例验证基于HFC模型的可持续模拟退火算法和标准模拟退火算法和遗传算法在相同问题上的不同效果.     

一种求解TSP问题的改进粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优的缺点,将遗传算法、模拟退火算法与粒子群算法结合,提出一种改进的粒子群优化算法.在PSO的快速寻优基础上,融入遗传算法的交叉与变异操作,使粒子群具有变异能力,同时引入模拟退火算法的Metropolis准则,允许粒子在目标函数有限范围内变坏,防止陷入局部最优,形成一种新的算法模型,应用于TSP问题求解.采用TSPLIB中burma 14和att 48作为实验数据,对算法求解旅行商问题进行模拟与分析.仿真实验结果表明该改进算法提高了求解质量,全局搜索能力得到增强.     

基于自适应蛙跳算法的入侵检测特征选择

针对目前蛙跳算法应用到入侵检测特征选择时均存在容易陷入局部最优、迭代后期收敛速度慢等问题,提出一种基于自适应蛙跳算法的特征选择方法。该方法采用自适应的变异策略,通过层次分析法自适应调整各影响参数权重以及建立模糊判断矩阵选择调整参数概率来改进蛙跳算法。实验结果表明:改进的算法显著提高了收敛性能,具有很强的自适应能力,不但能对不同类型攻击进行检测,并且对不同类型攻击具有较好的均衡性;在保证检测率较高的同时也具有较低的误报率。     

改进的混合蛙跳算法及其应用

针对混合蛙跳算法(SFLA)后期搜索速度变慢,容易陷入局部极值的缺点,提出一种改进的混合蛙跳算法(ISFLA).借鉴分子动力学模拟思想,将正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点应用于比例积分微分(PID)控制器的参数整定中.ISFLA将青蛙个体等效成分子,提出一种新的分子间作用力.利用Velocity-Verlet算法和正态云发生器代替SFLA的更新策略,平衡了搜索的高效性和种群的多样性.仿真结果表明:ISFLA提高了收敛精度、收敛速度、寻优时间、稳定性和后期跳出局部极值的能力,其全局寻优能力优于SFLA;基于ISFLA整定的PID控制器具有良好的鲁棒性、优良的抗干扰性和满意的闭环控制效果.     

基于混合优化算法的医学图像配准技术

在图像配准的优化算法中, 为避免使算法陷入局部最优的问题。 因此, 提出基于最大互信息和混合优化算法的医学图像配准算法, 利用模拟退火算法思想改进粒子群优化算法, 提高了全局寻优的能力, 能更好地跳出局部最优。 由实验结果可知, 该方法不仅具有较好的图像配准精度, 对椒盐噪声和高斯噪声也有较好的鲁棒性。