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分阶段二次变异的多目标混沌差分进化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种结合分阶段二次变异和混沌理论的改进差分进化(DE)算法,以解决多目标约束优化问题.其核心思想是,在DE进化前期采用基于非支配解的随机二次变异来提高算法的全局寻优能力,进化后期采用基于非支配解的混沌二次变异来提高DE的局部寻优能力.通过对典型测试问题的仿真实验验证了所提出的算法能在全局搜索性能与局部搜索性能之间维持较好平衡,而且保持了DE算法的简洁性能,其收敛性、分布度和均衡性均优于标准DE. 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(2)
针对模糊C-均值FCM(Fuzzy C-Means)聚类算法易陷入局部最优解,对初始值敏感的缺点。提出基于混沌和动态变异蛙跳SFLA(shuffled frog leaping algorithm)的FCM算法。该算法先用混沌的Tent序列初始化青蛙群体以增强群体的多样性,提高初始解的质量;并根据青蛙的适应度方差值选择相应的变异概率。再将改进后的蛙跳算法优化FCM算法,最后求取全局最优。人工数据及经典数据集的仿真结果表明,该算法(CMSFLA-FCM)与SMSFLA-FCM、SFLA-FCM和FCM聚类算法相比,寻优能力更强,聚类效果更优。 相似文献
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为了在大规模Web服务环境中筛选出满足用户复杂应用需求且综合性能高的服务组合,提出一种混合混沌机制与Levy变异的改进烟花算法。首先利用混沌理论产生初始烟花群体,避免种群个体分散不均,造成重复多次局部寻优现象;然后在搜索过程中引入Levy变异算子,提高算法的全局搜索能力,有效避免早熟收敛;最后采用精英选择策略筛选下一代烟花种群,降低了算法的时间开销。通过大量实验结果说明了该算法的寻优性能和稳定性。 相似文献
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蛙跳算法是一种受自然界生物现象启发产生的群体进化算法,计算速度快,寻优能力强,但局部搜索能力较弱,容易陷入早熟收敛。针对其缺点,结合高斯变异和柯西变异的优点,提出了一种改进的混合蛙跳算法。改进后的算法收敛速度加快,在一定程度上避免陷入局部最优,提高了蛙跳算法解决复杂函数问题的能力。实验验证了其有效性。 相似文献
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基于反馈和混沌变异的自适应进化策略* 总被引:2,自引:1,他引:1
为了提高进化策略的搜索精度和全局搜索能力,提出了一种基于反馈和混沌变异的改进进化策略,将各代当前最优搜索结果反馈到变异步长的更新公式中,通过对变异算子中随机数方差的调整使进化策略的变异步长随搜索过程自适应地变化,同时根据混沌运动具有遍历性的特点,利用混沌变异产生个体,保证种群中的部分个体在搜索后期仍保持较大的跳出局部极小的能力,从而达到提高算法全局搜索能力和搜索精度。为了对比改进后进化策略与常规进化策略的优化效果,利用三个测试函数对两种进化策略进行了仿真测试,测试结果表明,与常规进化策略相比,提出的基于反 相似文献
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针对人工鱼群算法(AFSA)易陷入局部最优的问题,提出一种基于双混沌映射的人工鱼群算法(CAFSA)。该方法利用Tent映射的均匀分布性产生混沌初始鱼群,增加搜索的多样性;其次在人工鱼群演化陷入局部最优时,利用局部分布均匀的Logistic映射生成混沌变异算子对其产生扰动,使其跳出局部最优值,向全局最优值靠近。仿真实验表明,改进后的算法比基本人工鱼群算法的全局寻优能力更强,搜索精度更高。 相似文献
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基于分子动力学模拟的改进混合蛙跳算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基本的混合蛙跳算法(Shuffled frog leaping algorithm,SFLA)后期搜索速度变慢,容易陷入局部最优解的缺点,借鉴分子动力学(Molecular dynamics,MD)模拟的思想,提出一种基于分子动力学模拟的改进的混合蛙跳算法。该算法将种群中的粒子等效成分子,并提出一种新的分子间作用力计算方法来代替两体间经典的Lennard-Jones作用力计算方法,利用Velocity-Verlet算法和高斯变异算子代替基本混合蛙跳算法的更新策略,有效地平衡了种群的多样性和搜索的高效性。高维多峰函数测试的结果表明,基于分子动力学模拟的改进混合蛙跳算法能提高算法后期跳出局部极值的能力,全局寻优能力明显优于基本的混合蛙跳算法。 相似文献
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在使用智能优化算法处理函数优化问题时,保持种群的多样性及加快种群的收敛速度可以提升一个算法的性能.针对混合蛙跳算法在寻优过程中易陷入局部最优和早熟收敛的缺点,本文提出了一种新颖的差分混合蛙跳算法.该算法借鉴差分进化中的变异交叉思想,在前期利用子群中其他个体的有用信息来更新最差个体,增加局部扰动性,以提高种群的多样性;在后期为加快收敛速度使用最好个体的信息进行变异交叉操作.同时本文使用归档集进一步保留种群的多样性.仿真测试结果表明:该算法在求解优化问题时较基本蛙跳算法和平均值蛙跳算法具有更好的寻优性能. 相似文献
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This paper reports a new improved discrete shuffled frog leaping algorithm (ID-SFLA) and its application in multi-type sensor network optimization for the condition monitoring of a gearbox. A mathematical model is established to illustrate the sensor network optimization based on fault-sensor dependence matrix. The crossover and mutation operators of genetic algorithm (GA) are introduced into the update strategy of shuffled frog leaping algorithm (SFLA) and a new ID-SFLA is systematically developed. Numerical simulation results show that the ID-SFLA has an excellent global search ability and outstanding convergence performance. The ID-SFLA is applied to the sensor’s optimal selection for a gearbox. In comparison with GA and discrete shuffled frog leaping algorithm (D-SFLA), the proposed ID-SFLA not only poses an effective solving method with swarm intelligent algorithm, but also provides a new quick algorithm and thought for the solution of related integer NP-hard problem. 相似文献
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Morteza Alinia Ahandani 《人工智能实验与理论杂志》2018,30(5):561-581
An accurate mathematical model has a vital role in controlling and synchronisation of chaotic dynamic systems. This paper proposes a shuffled frog leaping (SFL) algorithm and two chaotic versions of it to detect the unknown parameters and orders of chaotic models. The SFL by a grouping search strategy can provide a good exploration of search space. Also an independent local search for each group in this algorithm provides a proper exploitation ability. In the current research, to help the SFL to jump out of the likely local optima and to provide a better stochastic property to increase its convergence rate and resulting precision, the chaotic mapping is incorporated with the SFL. The superiority of the proposed algorithms is investigated on parameter identification of several typical fractional-order chaotic systems. Numerical simulation, comparisons with some typical existing algorithms and non-parametric analysis of obtained results show that the proposed methods have effective and robust performance. A considerably better performance of proposed algorithms based on average of objective functions demonstrates that the proposed idea can evolve robustness and consistence of SFL. 相似文献
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提出了一种求解k条最短路径问题的混合蛙跳算法.采用自然路径的形式对青蛙个体编码,设计了一种能够使模因信息在青蛙个体间传递的蛙跳方法.在各青蛙族群内部,通过较差个体向优秀个体的跳跃进行局部搜索,从而优化模因信息.在族群之间,通过混合与排序使各族群的模因信息得以交流与重组,从而获取新的寻优方向.数值实验表明,本文算法搜索k条最短路径的能力强、收敛速度快、稳定性好,可应用于求解大规模网络中的多条最优路径问题. 相似文献
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针对蛙跳算法局部搜索能力较弱,容易陷入早熟收敛的现象,提出了一种改进的混合蛙跳算法。新算法对子群中每只新青蛙个体引入了随机扰动,并让子群内每只青蛙个体都参与产生新个体,充分利用每只青蛙个体的信息,增加了种群的多样性,提升算法的全局寻优能力,从而避免算法陷入局部收敛。实验表明,改进的混合蛙跳算法有效避免算法陷入局部收敛,提升了算法的收敛精度。 相似文献