提出一种自适应动态重组粒子群优化算法. 该算法采用凝聚的层次聚类算法, 将种群分成若干个子群体, 用一个精英集对非支配解进行存储; 根据贡献度和多样性, 对各子群体的粒子和整个种群进行自适应动态重组; 同时引入扰动算子对精英集存储的非支配解进行扰动, 实现对精英集进行动态调整. 利用具有不同特点的测试函数进行验证并与同类算法相比较, 结果表明, 所提出的算法可加快收敛速度, 提高种群的可进化能力.
相似文献为了提高群集蜘蛛优化(SSO) 算法的性能, 提出一种基于动态学习策略的群集蜘蛛优化(DSSO) 算法. 该算法通过群体协作过程中学习因子的动态选择, 平衡算法的搜索能力和勘探能力; 采用随机交叉策略和云模型改进协作过程个体更新方式, 在维持种群多样性的同时尽量提高收敛速度. 基于标准测试函数的仿真实验表明, DSSO 算法可有效避免早熟收敛, 在收敛速度和收敛精度上较标准SSO 算法和其余4 种较具代表性的优化算法均有显著提高.
相似文献针对差分进化算法开发能力较差的问题, 提出一种具有快速收敛的新型差分进化算法. 首先, 利用最优高斯随机游走策略提高算法的开发能力; 然后, 采用基于个体优化性能的简化交叉变异策略实现种群的进化操作以加强其局部搜索能力; 最后, 通过个体筛选策略进一步提高算法的探索能力以避免陷入局部最优. 12 个标准测试函 数和两种带约束的工程优化问题的实验结果表明, 所提出的算法在收敛速度、算法可靠性及收敛精度方面均优于EPSDE、SaDE、JADE、BSA、CoBiDE、GSA和ABC等算法, 在加强算法探索能力的同时能够有效地提高算法的开发能力.
相似文献针对多模态优化问题, 提出一种动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法. 基于构象空间退火思想, 设计一种两阶段退火策略来动态调整小生境半径, 并根据退火过程将整个优化过程分为两个阶段. 在第1 阶段, 通过差分限制变异策略生成高质量的新个体来维持种群的多样性, 促进多模收敛; 在第2 阶段, 利用种子邻近变异策略对已探测到的生境高度搜索, 加快算法的收敛速度. 实验结果表明, 所提出算法能够有效实现从全局探测到局部增强的自适应平滑过渡, 是一种有效的多模态优化算法.
相似文献针对传统算法求解多目标资源优化分配问题收敛慢、Pareto解不能有效分布在Pareto 前沿面的问题, 提出一种新的Memetic 算法. 在遗传算法的交叉算子中引入模拟退火算法, 加强了遗传算法的局部搜索能力, 加快了收敛速度. 为了使Pareto 最优解均匀分布在Pareto 前沿面, 在染色体编码中引入禁忌表, 增加了种群的多样性, 避免了传统遗传算法后期Pareto 解集过于集中的缺点. 通过与已有的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法进行比较, 仿真实验表明了所提出算法的有效性, 并分析了禁忌表长度和模拟退火参数对算法收敛性的影响.
相似文献为平衡多目标粒子群的全局和局部搜索能力, 提出一种基于高斯混沌变异和精英学习的自适应多目标粒子群算法. 首先, 提出一种新的种群收敛状态检测方法, 自适应调整惯性权重和学习因子的值, 以达到探索和开发的最佳平衡. 然后, 当检测到种群收敛停滞时, 采用一种带有高斯函数和混沌特性的变异算子协助种群跳出局部最优, 以增强全局搜索能力. 最后, 外部档案中的精英解相互学习, 增强算法的局部搜索能力. 在多目标标准测试问题上的仿真结果表明了所提出算法的有效性.
相似文献针对多变量系统维数大、参数多、一般的辨识算法计算量大的问题, 基于耦合辨识概念, 推导多变量系统的耦合随机梯度算法, 利用鞅收敛定理分析算法的收敛性能. 算法的主要思想是将系统模型分解为多个单输出子系统,在子系统的递推辨识过程中, 将每个子系统的参数估计值耦合起来. 所提出算法与最小二乘算法和耦合最小二乘算法相比, 具有较少的计算量, 收敛速度可以通过引入遗忘因子得到改善. 性能分析表明了所提出算法收敛, 仿真实例验证了算法的有效性.
相似文献布谷鸟搜索(CS) 算法是一种新型的生物启发式算法. 为了提高算法对不同优化问题的适应能力, 根据反馈控制原理提出一种基于种群特征反馈的布谷鸟搜索(SFFCS) 算法, 将年龄结构、变异成功率等种群特征作为反馈信息引入算法框架, 动态调节算法参数, 同时引入双进化策略机制和策略选择概率, 加强算法对局部搜索和全局搜索的平衡能力. 对标准测试函数和电力系统最优潮流问题进行数值实验, 实验结果表明, SFFCS 算法具有较好的收敛性能和适应能力, 验证了所提出算法的有效性和工程应用价值.
相似文献原始粒子群优化算法(PSO) 和各种改进方法存在着参数取值固定、收敛精度低等问题. 为此, 提出一种采用抽样策略的粒子群优化算法(SS-PSO). 通过拉丁超立方抽样(LHS) 策略更新粒子速度和位置, 以加快收敛速度; 提出一种基于随机采样的最优位置修正方法, 以微调全局最优; 提出“双抽样”LHS 局部搜索方法, 以提高收敛精度. 与其他新近提出的两个算法进行对比, 结果显示SS-PSO 在一定程度上提高了算法的性能.
相似文献针对新颖全局和声搜索(NGHS) 算法过早收敛的问题, 提出自适应全局和声搜索(AGHS) 算法. 引入差分向量范数定义和声记忆库多样性, 给出新的位置更新策略, 排除变异操作. 以和声记忆库多样性信息为指导动态产生新和声, 提高算法对解空间信息开发的能力, 避免算法因过早收敛、易陷入局部最优的不足. AGHS算法操作更简单,需要设置的参数更少, 将其与目前文献中较优的几种改进HS 算法、PSO 算法和GA算法进行性能测试, 测试结果表明AGHS算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度.
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