涡流搜索是最近提出的新型优化算法, 具有操作简单且搜索能力强的突出优点, 但在后期容易陷入早熟收敛. 对比, 通过在该算法中引入量子计算, 提出一种量子衍生涡流搜索算法. 首先将涡流中心用量子比特编码; 然后将其在Bloch 球面上实施多次旋转得到多个个体, 将最优个体作为新的涡流中心, 完成一次迭代. 对新的涡流中心再次实施旋转, 直至满足终止条件. 标准函数极值优化的实验结果表明, 所提出的方法明显优于普通涡流搜索算法.
相似文献针对烟花算法(FA) 寻优过程中粒子间信息交流少、对最优点位置不在原点和原点附近的目标函数求解能力差的缺点, 提出带有引力搜索算子的烟花算法(FAGSO). 算子利用粒子间相互引力作用对粒子维度信息进行改善, 以提高算法的优化性能. 6 个标准和增加位置偏移测试函数的仿真结果表明, FAGSO相比于FA、粒子群算法和引力搜索算法, 在寻优速度和寻优精度方面有更好的优化性能.
相似文献为了提高粒子群算法的优化能力, 提出一种新的量子衍生粒子群优化算法. 该方法采用多比特量子系统的基态概率幅对粒子编码, 基于自身最优粒子和全局最优粒子确定旋转角度, 采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施粒子的更新. 在每步迭代中, 只需更新粒子的一个量子比特相位, 即可更新该粒子上的所有概率幅. 标准函数极值优化的实验结果表明, 所提出算法的单步迭代时间较长, 但优化能力较同类算法有大幅度提高.
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.
相似文献提出一种全局竞争和声搜索(GCHS) 算法, 给出随机局部平均和声和全局平均和声的概念, 建立竞争搜索机制, 实现每次迭代产生两个和声向量并进行竞争选择. 设计自适应全局调整和局部学习策略, 平衡算法的局部搜索和全局搜索, 详细分析参数HMS、HMCR和PAR对算法优化性能的影响. 数值结果表明, GCHS 算法在精度、收敛速度和鲁棒性方面比和声搜索算法及最近文献中提出的7 种优秀改进和声搜索算法要好.
相似文献热轧板坯的出库问题是连铸-热轧生产中一个重要的组合优化问题, 然而在学术界还很少见到对该问题的研究. 对此, 提出了热轧板坯出库问题总移动次数的一个下界, 开发了一个极小化总移动次数的树搜索算法. 该算法包括一个生成初始解的贪婪算法和一个基于复合移动的递归搜索. 大量的实验和分析表明, 该树搜索算法能在较短的时间内给出板坯出库问题的满意解, 具有重要的理论意义和应用价值.
相似文献针对大规模系统可靠性问题, 提出一种修正和声搜索(MHS) 算法. 该算法修改了和声搜索(HS) 算法的搜索机制, 以当前最优解为研究对象, 随机选取不同维数进行即兴创作, 并修正步长(BW) 的调整方式, 均衡算法的全局搜索和局部搜索. 对经典的大规模系统可靠性问题进行求解, 数值结果表明, 所提出算法优于其他文献中的6 种和声搜索算法. 与最近提出的求解此类问题的各种算法进行实验对比, 实验结果表明所提出算法在整体上具有良好的优化性能.
相似文献针对湍流环境中机器人空间感知能力的不足, 提出一种多弱感知机器人气味源搜索算法. 该算法建立了气味源位置概率分布的近似表达式, 机器人通过自由能最小化获得移动方向. 各机器人之间通过共享位置信息实现协同, 通过设定内部温度达到搜索过程中探索和利用的平衡. 仿真结果验证了所提出算法的有效性.
相似文献提出一种基于量子计算的彩色图像加密方法. 首先, 将彩色图像转换为量子叠加态∣Image?, 每个像素用3 个量子比特∣???, ∣???, ∣??? 描述, 分别表示红绿蓝三基色; 然后, 对所有像素的∣???, ∣???, ∣??? 在Bloch 球面上实施随机旋转, 对旋转后的∣Image? 实施量子傅里叶变换; 对所有像素的∣???, ∣???, ∣??? 实施随机旋转, 对旋转后的∣Image? 实施量 子傅里叶反变换, 即可完成加密操作. 经典计算机上的仿真结果表明, 所提出的方法具有较好的安全性, 可在将来的量子计算机上执行.
相似文献为了提高动态多种群粒子群(DMS-PSO) 算法的全局搜索能力, 将布谷鸟搜索算法(CS) 引入DMS-PSO 算法中, 提出DMS-PSO-CS 算法. 采用中位数聚类算法将整个种群动态划分为若干小种群, 各个小种群作为底层种群通过PSO 算法进行寻优, 再将每个小种群中的最优粒子作为高层种群的粒子通过CS 算法进行深度优化. 将所提出算法应用于CEC 2014 测试函数, 并与CS 算法和其他改进的PSO 算法进行比较. 实验结果表明, 所提出算法能够显著提高全局搜索能力和算法效率.
相似文献针对0-1 背包问题, 提出一种二进制修正和声搜索算法. 该算法修正了即兴创作过程, 对参数PAR进行动态调整, 同时提出一种随机修复机制, 有效修复不可行的和声, 增强算法的局部搜索. 采用一种可行和声初始化方式, 保证初始和声都是可行的, 整个搜索过程完全采用0-1 二进制模式, 对14 个0-1 背包问题进行测试. 将所提出算法与其他算法进行比较, 结果验证了所提出算法的有效性.
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