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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
针对煤矿瓦斯突出因素的复杂性,提出一种新的智能优化算法一双混沌搜索蜂群(DBC)优化算法,应用于煤矿瓦斯突出的预测中.DBC优化算法对人工蜂群算法进行有效改进,在人工蜂群算法的基础上,将混沌优化机制引入蜂群的寻优过程中,利用混沌序列初始化食物源,以提高食物源的质量,防止算法的早熟收敛;同时利用混沌搜索机制进行局部搜索,以改善蜂群的区域搜索能力,解决算法易陷入局部极小值的问题.最后,利用DBC对MLPNN进行训练,建立瓦斯突出预测模型.实验结果表明,该方法对瓦斯突出具有较好的预测结果.  相似文献   

2.
基于混沌局部搜索算子的人工蜂群算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
王翔  李志勇  许国艺  王艳 《计算机应用》2012,32(4):1033-1036
在求解函数优化问题时,为了提升人工蜂群算法局部搜索能力,提出了一种新颖的混沌蜂群算法。新算法设计了一种混沌局部搜索算子,并将其嵌入蜂群算法框架中;该算子不仅能够实现在最优食物源周围局部搜索,还能够随着进化代数增加使搜索范围不断缩小。仿真实验结果表明,与人工蜂群算法相比,新算法在Rosenbrock函数上,求解精度和收敛速度明显占优;此外新算法在多模函数Griewank和Rastrigin上,收敛速度明显占优。  相似文献   

3.
张新明  魏峰  牛丽平  王鲜芳 《计算机科学》2014,41(2):102-106,144
针对由于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)采用直接映射概率选择食物源而引起收敛速度慢、陷入局部最优等问题,提出一种混合排名映射概率和混沌搜索的人工蜂群算法((Artificial Bee Colony algorithm based on Hybrid rank mapping probability and Chaotic search,ABC-HC))。首先,利用目标函数值的排名来获取选择食物源的排名映射概率,并提出计算排名映射概率的两种方法;然后,在观察蜂阶段,融合这两种计算概率的方法,即不同的搜索阶段采用不同的排名映射方法计算食物源选择概率,构造基于混合排名映射概率的人工蜂群算法,以便能够维持种群的多样性避免陷于局部最优;最后,在侦查蜂阶段,使用混沌搜索替代随机搜索以便进一步提高收敛速度,最终获得较好的全局最优解。对10个标准测试函数进行仿真,结果表明,ABC-HC算法不仅提高了收敛速度,而且更能跳出局部最优,有效地找到全局最优解,优于标准的ABC算法和进化算法。  相似文献   

4.
付华  荆晓亮 《计算机工程》2012,38(1):230-232
人工蜂群(ABC)算法易陷入局部极小点,搜索精度不高且算法收敛速度慢。为此,提出一种改进的混沌蜜蜂群(CBC)算法,修改ABC算法的食物源位置更新公式,引入混沌搜索机制进行局部搜索。将CBC算法应用于瓦斯突出预测中,建立神经网络预测模型,实验结果证明了该模型的有效性。  相似文献   

5.
针对支持向量机的参数寻优缺乏数学理论指导,传统人工蜂群算法易陷入长期停滞的不足,而混沌搜索算法具有很好的随机性和遍历性,提出了基于混沌更新策略人工蜂群支持向量机参数选择模型(IABC-SVM)。该模型利用混沌搜索对侦察蜂搜索方式进行改进,有效提高蜂群算法搜索效率。以UCI标准数据库中的数据进行数值实验,采用ACO-SVM、PSO-SVM、ABC-SVM作为对比模型,实验表明了IABC在SVM参数优化中的可行性和有效性,具有较高的预测准确率和较好的算法稳定性。  相似文献   

6.
针对人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)因直接采用函数值映射的概率选择食物源而引起过早收敛和陷入局部最优以及优化精度不高的问题,提出一种基于排名映射概率的混沌人工蜂群算法(Chaotic Artificial Bee Colony algorithm based on Rank mapping probability,CABC-R)。首先利用目标函数值的排名映射获取选择食物源的概率,然后构建基于排名映射概率的人工蜂群算法以便能够维持种群的多样性,获得较好的全局最优解,最后创建较高寻优精度的新型局部混沌优化算法精确寻找最优解。对10个标准测试函数进行了仿真,结果表明,CABC-R算法不仅优化效果更准确而且更能跳出局部最优,有效地找到全局最优解,优于标准的ABC、JADE、 MSEP 和 RABC算法。  相似文献   

7.
针对基本人工蜂群算法在解决优化问题时收敛速度不够快、易陷入局部最优的缺陷,提出一种改进蜂群算法.该算法采用“分段搜索”方式对食物源进行贪婪更新,以提高食物源更新的成功率;同时,招募所有观察蜂选择当前最优食物源,以实现对最优食物源的充分优化.对经典测试函数反复实验的结果表明,改进算法计算结果稳定,与基本蜂群算法相比,加速收敛效果非常明显,全局搜索能力显著提高,运行时间大大缩短.  相似文献   

8.
具有混沌差分进化搜索的人工蜂群算法   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
针对人工蜂群算法的不足,结合差分进化算法中的变异思想,提出一种改进的人工蜂群算法。其基本思想是在标准人工蜂群算法中观察蜂更新蜜源的阶段,使用差分进化算子对蜜源进行更新,在差分变异算子中引入混沌序列,以提高观察蜂在此阶段的局部搜索能力,最终获得最优蜜源。仿真结果表明,引入混沌差分进化搜索的蜂群算法无论在解的求解精度上还是算法的收敛速度上均优于标准人工蜂群算法,适合于复杂函数的全局优化问题。  相似文献   

9.
针对人工蜂群算法在函数优化问题求解过程中容易陷入局部最优,收敛速度慢的缺点,提出了一种基于改进局部搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂采用基于当前最优解的混沌局部搜索策略,侦查蜂采用基于当前最优解的自适应侦查策略,并使其局部搜索范围随着迭代次数的增加逐渐减小,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力,有效地避免了其陷入局部最优。6个测试函数的仿真实验结果表明,与传统的人工蜂群算法相比,改进后算法的求解精度和收敛速度明显提升。  相似文献   

10.
改进的人工蜂群算法在函数优化问题中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
人工蜂群算法是近年来新提出的一种优化算法。针对标准人工蜂群算法的局部搜索能力差,精度低的缺点,提出了一个改进的人工蜂群算法,利用全局最优解和个体极值的信息来改进人工蜂群算法中的搜索模式,并引入异步变化学习因子,保持全局搜索和局部搜索的平衡。将改进的人工蜂群算法在函数优化问题上进行测试,结果表明改进的人工蜂群算法优于原算法。  相似文献   

11.
针对人工蜂群和粒子群算法的优势与缺陷,提出一种Tent混沌人工蜂群粒子群混合算法.首先利用Tent混沌反向学习策略初始化种群;然后划分双子群,利用Tent混沌人工蜂群算法和粒子群算法协同进化;最后应用重组算子选择最优个体作为跟随蜂的邻域蜜源和粒子群的全局极值.仿真结果表明,该算法不仅能有效避免早熟收敛,而且能有效跳出局部极值,与其他最新人工蜂群和粒子群算法相比具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力.  相似文献   

12.
基于神经网络与改进ABC算法的瓦斯预测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
人工蜜蜂群(ABC)优化算法具有较强的全局搜索能力。在标准算法的基础上,参考粒子群优化算法,加入当前全局最优解对算法的有益引导;当观察蜂在引导蜂所在食物源附近搜索时,引入混沌搜索机制,改善局部搜索性能。利用改进的ABC算法,以网络训练的最小方差F为优化指标,优化神经网络的连接权值。优化后的神经网络用于瓦斯预测,取得了良好的效果。  相似文献   

13.
基于正交实验设计的人工蜂群算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
周新宇  吴志健  王明文 《软件学报》2015,26(9):2167-2190
人工蜂群算法是近年来提出的较为新颖的全局优化算法,已成功地应用于解决不同类型的实际优化问题.然而在该算法及相关的改进算法中,侦察蜂通常采用随机初始化的方法来生成新食物源.虽然这种方法较为简单,但易造成侦察蜂搜索经验的丢失.从算法搜索过程的内在机制出发,提出采用正交实验设计的方式来生成新的食物源,使得侦察蜂能够同时保存被放弃的食物源和全局最优解在不同维度上的有益信息,提高算法的搜索效率.在16个典型的测试函数上进行了一系列实验验证,实验结果表明:1) 该方法能够在基本不增加算法运行时间的情况下,显著地提高人工蜂群算法的求解精度和收敛速度;2) 与3种典型的变异方法相比,有更好的整体性能;3) 可作为提高其他改进人工蜂群算法性能的通用框架,具备有良好的普适性.  相似文献   

14.
针对人工蜂群算法在求解函数优化问题中存在收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的增强寻优能力的自适应人工蜂群算法。该算法利用逻辑自映射函数产生混沌序列对雇佣蜂搜索行为进行混沌优化,并引入萤火虫算法中的自适应步长策略动态调整观察蜂的搜索行为,从而提升了算法的局部搜索能力。基于标准测试函数的仿真结果表明,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。  相似文献   

15.
雾计算平台中的任务调度问题是无法在多项式时间复杂度内求取精确解的NP-问题。本文在根据雾计算任务调度流程,构建雾计算平台任务调度数学模型基础上,采用改进人工蜂群算法,将任务调度映射为蜂群寻找蜜源的过程,在种群初始化阶段过引入混沌思想,改善了人工蜂群算法缺陷,扩大了蜂群搜索范围,避免陷入局部最优解。实验结果表明,改进后的人工蜂群算法具有更快的算法收敛速度,算法解析所对应的任务调度策略,也具有更高的任务处理总性能,表明本文所研究的改进人工蜂群算法,达到了提高雾计算资源利用率,提高雾计算任务处理效率的目的。  相似文献   

16.
基于新型人工蜂群算法的分布式不相关并行机调度   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对考虑预防性维修的分布式不相关并行机调度问题,提出了一种新型人工蜂群算法(ABC)以最小化最大完成时间.为了获得高质量的计算结果,该算法将整个种群划分为1个引领蜂群和3个跟随蜂群,跟随蜂有自己的蜜源且采用新方式跟随引领蜂, 4种蜂群运用彼此各异的搜索策略产生新解以增强种群多样性,提出一种新策略处理侦查蜂的搜索,并利用优化数据更新整个种群.通过大量仿真实验验证了新型ABC在求解所研究问题方面的有效性和优势.  相似文献   

17.
吴锐  郭顺生  李益兵  王磊  许文祥 《控制与决策》2019,34(12):2527-2536
针对分布式柔性作业车间调度问题的特点,提出一种改进人工蜂群算法.首先,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性作业车间调度优化模型;然后,改进基本人工蜂群算法以使其适用于求解分布式柔性作业车间调度问题,具体的改进包括设计一种包含三维向量的编码方案,结合问题特点针对性地设计多种策略用于种群初始化,在雇佣蜂改良搜索操作中设计多种有效的进化操作算子,并在跟随蜂搜索操作中引入基于关键路径的局部搜索算子以提升算法的局部搜索能力;最后,利用扩展柔性作业车间通用测试集得到的测试数据设计实验验证算法性能,使用正交试验法优化算法参数设置.仿真实验结果表明,改进后的人工蜂群算法能有效求解分布式柔性作业车间调度问题.  相似文献   

18.
自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了有效改善人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC)的性能,结合Tent混沌优化算法,提出自适应Tent混沌搜索的人工蜂群算法.该算法使用Tent混沌以改善ABC的收敛性能,避免陷入局部最优解,首先应用Tent映射初始化种群,使得初始个体尽可能均匀分布,其次自适应调整混沌搜索空间,并以迄今为止搜索到的最优解产生Tent混沌序列,从而获得最优解.通过对6个复杂高维的基准函数寻优测试,仿真结果表明,该算法不仅加快了收敛速度,提高了寻优精度,与其他最近改进人工蜂群算法相比,其性能整体较优,尤其适合复杂的高维函数寻优.  相似文献   

19.
蜂群—蚁群自适应优化算法*   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了解决蚁群算法在求解连续函数优化问题时,存在局部搜索能力较差的缺陷,提出一种新颖的自适应蜂群—蚁群优化算法。新算法在蚁群优化算法的基础上,设计了一种参数q的自适应机制,进而减少了参数个数,提高了其鲁棒性;根据蜂群算法基本思想,利用雇佣蜂和观察蜂设计了高效的局部搜索算子,从而提升了算法的局部能力。针对五个标准测试函数的仿真实验结果表明:与蚁群优化算法相比,新算法的全局和局部寻优能力均得到了极大的提升。  相似文献   

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