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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
在禁忌搜索算法中,集中性搜索与多样性搜索是缺一不可但又相互矛盾的两个方面。本文提出了一种在禁忌搜索集中性和多样性自动平衡下的增强搜索策略算法,这种算法在集中性搜索与多样性搜索之间保持合理平衡的同时,又进一步对结果加强集中性搜索或者多样性搜索,以获全局最优解。以组合优化中的典型难题TSP为例,通过自动更换邻域、候选集,较好地解决了集中性搜索与多样性搜索的冲突。仿真实验表明,解的质量提高了,验证该算法有效。  相似文献   

2.
为提高组搜索优化算法求解多维函数优化问题的性能,提出一种结合逐维搜索、Metropolis准则、反方向视角和禁忌表策略的改进组搜索优化算法.逐维搜索策略逐维更新并评价成员位置,在每一维,更新的值与其他维组成候选位置,使用模拟退火的Metropolis准则来决定是否接受候选位置.反方向视角策略使成员按一定的概率做反方向搜索,禁忌表策略避免生产者始终保持不变.这些策略能更好地平衡算法的集中性和多样性.在典型测试函数上进行了仿真,结果表明改进策略是有效的,提高了组搜索算法求解多维函数优化问题的全局寻优能力和收敛速度.  相似文献   

3.
多层前向神经网络的自适应禁忌搜索训练   总被引:2,自引:1,他引:2  
针对BP算法属于局部优化算法的不足,提出了一种新的全局优化算法——自适应禁忌搜索作为前向神经网络的训练算法。该算法通过邻域和候选集的相互配合,动态地调整候选集中分别用于集中性搜索与多样性搜索的元素个数,提高了算法运行的质量和效率。以经典的异或问题(XOR)为例,进行了对比研究。实验结果表明,该算法与BP算法相比明显提高了网络的收敛概率和收敛精度。  相似文献   

4.
针对以旅行商问题(TSP)为代表的组合优化问题提出一种基于Rough集理论的两阶段禁忌搜索算法.该算法没有采用多数自适应禁忌搜索算法所用的动态调整禁忌搜索参数的方式平衡集中性搜索和多样性搜索,而是采用两阶段搜索策略.第一阶段着眼于多样性搜索.通过激励搜索过程远离起点,对解空间进行相当程度的探索,在此基础上构造希望区域决策表,继而获得希望区域.第二阶段着眼于集中性搜索.以包含希望区域的最佳解作为起点进行集中性搜索.在选择当前解时,利用多样性搜索得到的路径信息进行有条件的限制.TSP基准问题的计算结果表明该算法是可行有效的.  相似文献   

5.
序列扩频系统的性能受到多用户干扰的严格制约。多用户检测方法被证明是限制这种干扰的一种有效方法。本文提出一种自适应Tabu搜索算法,用于序列扩频系统中的多用户检测,其中引入自适应集中性和多样性搜索策略,充分发挥短禁忌周期彻底搜索局部空间的能力。仿真实验表明,这种多用户检测方法具有接近最佳检测的误比特性能和较好的抗远近效应能力,并具有多项式计算复杂度。  相似文献   

6.
针对简单小世界算法由于节点集中节点之间信息孤立,以及局域短连接搜索效率较低的原因,造成在优化复杂函数时出现的停滞现象,提出了一种基于均衡性策略的小世界优化算法。在优化过程中,动态改变源节点的候选节点数、短连接搜索概率和与候选节点之间的海明距离,使用精英策略和新的短连接搜索策略,来保证在不同优化时期,对探索空间的"探索"作用和"开发"作用的合理权衡。仿真试验表明,在收敛精度、收敛可靠性、收敛速度和收敛稳定性等方面都优于原算法,有效地解决了原算法的停滞现象和低局域短连接搜索效率的问题,具备解决更复杂工程优化问题的潜能。  相似文献   

7.
独立任务分配的贪婪随机自适应搜索过程   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种贪婪随机自适应搜索过程求解异构环境下的独立任务分配问题。使用随机化的最小最小完成时间算法来产生问题的初始解,再通过变邻域下降算法来改进这个解,在变邻域下降算法中,为增强算法的空间勘探能力,外层局部搜索采用允许接收劣质解的策略,使用禁忌表来防止迂回搜索,使算法在多样性和集中性间取得了较好的平衡。与领域中的典型算法进行了仿真比较,结果表明提出的算法具有良好的性能。  相似文献   

8.
结合自底向上与自顶向下的搜索策略,提出一种快速发现最大频繁项目集的算法.该算法利用非频繁项目集对候选最大频繁项目集进行剪枝和降维,减少了候选最大频繁项目集的数量,缩小了搜索空间,提高了算法的效率.算法分析和实验表明,该算法是一种有效、快速的算法.  相似文献   

9.
针对基本人工蜂群算法搜索策略探索能力强而开发能力弱的特点,受粒子群和差分进化思想的启发,提出了两种新的搜索策略:PSO-DE-PABC和PSO-DE-GABC。前者在随机个体附近产生新的候选位置以提高算法的多样性;后者在最优解附近产生新的候选位置以提高算法的收敛速度,并加入差分进化中的差异向量来增加种群的多样性。在此基础上,引入维度因子来控制算法的收敛速度,并且使用一种利用当前种群信息的侦查策略来增强算法的局部搜索能力。通过对10组标准测试函数的实验仿真并与基本ABC、GABC和ABC/best算法相比,结果表明PSO-DE-GABC和PSO-DE-PABC对数值优化具有更高的收敛速度和收敛精度。  相似文献   

10.
传统两阶段层次文本分类模型(THTC模型)是一种解决大规模层次文本分类问题的有效方法,但该模型的分类准确率仍然不是很高。为了缓解这个问题,提出了结合邻居辅助策略的两阶段层次文本分类模型(THTC-NA模型)。THTC-NA模型由搜索阶段和分类阶段组成。搜索阶段采用扁平策略从所有的叶子类别中选择与待分类文档最相关的k个类别作为候选类别集,这样可以大大减小分类阶段的搜索空间。分类阶段通过结合候选类别的祖先类别和兄弟类别的分类结果来帮助计算候选类别在分类阶段的结果。最后将搜索阶段的结果和分类阶段的结果融合起来共同决定待分类文档的目标类别。在数据集Newsgroups-18828上的实验表明,相对于THTC模型,THTCNA模型对提高层次文本分类准确率有很大的帮助。  相似文献   

11.
This paper addresses the application of the principles of feedback and self-controlling software to the tabu search algorithm. We introduce two new reaction strategies for the tabu search algorithm. The first strategy treats the tabu search algorithm as a target system to be controlled and uses a control-theoretic approach to adjust the algorithm parameters that affect search intensification. The second strategy is a flexible diversification strategy which can adjust the algorithm’s parameters based on the search history. These two strategies, combined with tabu search, form the Self Controlling Tabu Search (SC-Tabu) algorithm. The algorithm is implemented and tested on the Quadratic Assignment Problem (QAP). The results show that the self-controlling features of the algorithm make it possible to achieve good performance on different types of QAP instances.  相似文献   

12.
We confront the job shop scheduling problem with sequence-dependent setup times and weighted tardiness minimization. To solve this problem, we propose a hybrid metaheuristic that combines the intensification capability of tabu search with the diversification capability of a genetic algorithm which plays the role of long term memory for tabu search in the combined approach. We define and analyze a new neighborhood structure for this problem which is embedded in the tabu search algorithm. The efficiency of the proposed algorithm relies on some elements such as neighbors filtering and a proper balance between intensification and diversification of the search. We report results from an experimental study across conventional benchmarks, where we analyze our approach and demonstrate that it compares favorably to the state-of-the-art methods.  相似文献   

13.
The dynamic space allocation problem (DSAP) presented in this paper considers the task of assigning items (resources) to locations during a multi-period planning horizon such that the cost of rearranging the items is minimized. Three tabu search heuristics are presented for this problem. The first heuristic is a simple basic tabu search heuristic. The second heuristic adds diversification and intensification strategies to the first, and the third heuristic is a probabilistic tabu search heuristic. To test the performances of the heuristics, a set of test problems from the literature is used in the analysis. The results show that the tabu search heuristics are efficient techniques for solving the DSAP. More importantly, the proposed tabu search heuristic with diversification/intensification strategies found new best solutions using less computation time for one-half of all the test problems.  相似文献   

14.
In this paper, the resource-constrained project scheduling problem with multiple execution modes for each activity is explored. This paper aims to find a schedule of activities such that the makespan of the schedule is minimized subject to the precedence and resource constraints. We present a two-phase genetic local search algorithm that combines the genetic algorithm and the local search method to solve this problem. The first phase aims to search globally for promising areas, and the second phase aims to search more thoroughly in these promising areas. A set of elite solutions is collected during the first phase, and this set, which acts as the indication of promising areas, is utilized to construct the initial population of the second phase. By suitable applications of the mutation with a large mutation rate, the restart of the genetic local search algorithm, and the collection of good solutions in the elite set, the strength of intensification and diversification can be properly adapted and the search ability retained in a long term. Computational experiments were conducted on the standard sets of project instances, and the experimental results revealed that the proposed algorithm was effective for both the short-term (with 5000 schedules being evaluated) and the long-term (with 50000 schedules being evaluated) search in solving this problem.   相似文献   

15.
并行机间歇过程生产调度的遗传局部搜索算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
苏生  战德臣  徐晓飞 《软件学报》2006,17(12):2589-2600
研究了一类集成分批的并行机间歇过程调度问题(parallel machine batch process scheduling problem,简称PBPSP),将此问题转化为固定费用运输问题(6xed charge transportation problem,简称FCTP)后,提出了具有集中邻域搜索机制和局部最优逃逸机制的遗传局部搜索算法(genetic local search algorithm,简称GLSA).GLSA算法用先根遍历边排列模式编码生成树解,具有高效的子树补充式单点交叉操作.将基于网络单纯型方法的邻域搜索作为变异算子,并提出了连续随机节点邻域搜索的集中邻域搜索策略以及随机旋转变异与全局邻域搜索相结合的局部最优逃逸策略,极大地强化了遗传局部搜索算法的全局寻优能力.实验表明:GLSA算法获得的解质量优于基于排列编码的遗传算法和基于矩阵编码的遗传算法,得到了所有Benchmark问题的最优解,且具有高鲁棒性.针对一定规模的FCTP问题,GLSA算法比Tabu启发式搜索算法具有更高的获得最优解几率.  相似文献   

16.
分治策略的思想是将一个规模较大的问题分解为多个形式相同的子问题来解决。搜索是指在一个排好序的数组中寻找与给定数值x相等的元素,传统的搜索算法是遍历,而二分搜索是一种基于分治策略的搜索算法。二分搜索是将数组每次分为相等的两部分,将待查元素x与数组中间的元素比较,若相等则搜索成功;否则将搜索范围缩小为原来的一半,之后以此类推,直到找到待查元素,与遍历相比,二分搜索复杂度明显降低。以二分搜索为基础,每次可以将数组分为更多部分,即k分搜索,探寻k为何值时k分搜索算法的时间复杂度最低,能够对搜索算法进一步优化。通过分析、归纳与证明,得出k分搜索的时间复杂度为O(klogkn),由于该函数是递增的,因此二分搜索是效率最高的搜索算法,复杂度为O(log2n);此外,当k=n时,k分搜索退化为遍历,复杂度退化为O(n)。  相似文献   

17.
当前大型集中式企业搜索引擎面临规模扩展、数据更新快速和用户需求专业化、多样化等一系列挑战。因此,在整个油田内建立一个高效、高质量的分布式搜索引擎体系架构,并保证不破坏各公司原有企业搜索引擎的基础之上,实现数据共享变得越来越重要。通过分析油田内部公司搜索引擎现状,结合元搜索引擎技术,提出构建一个合理的油田内部分布式搜索引擎体系架构的解决方案。主要从接口规范,查询调度,排序策略三个方面入手,解决分布式搜索引擎在油田应用查询中存在的问题。  相似文献   

18.
聚类分析的两个基本任务是分析数据集中簇的数量以及这些簇的位置。大多数的聚类方法通常只关注后一个问题。为了在聚类数不确定的情况下实现聚类分析,本文提出了一种新的结合人工免疫网络和Tabu搜索的动态聚类算法—DCBIT。新算法主要包含两个阶段:先使用人工免疫网络算法获得一个候选聚类中心集,然后使用Tabu搜索在候选聚类中心集上实现动态聚类。仿真实验结果表明与现有方法相比,新方法具有更好的收敛概率和收敛速度。  相似文献   

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