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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
基于混沌搜索的思维进化算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对思维进化算法中的产生初始种群的盲目随机性和冗余性以及现有搜索方式易陷入局部最优的问题,将混沌优化和思维进化算法结合,提出了一种基于混沌搜索的思维进化算法(Chaos Mind Evaluation Algorithm,CMEA)。该算法在进化的不同阶段引入混沌优化操作,利用混沌的遍历性提高算法的收敛速度,克服了早熟现象,同时利用思维进化算法的记忆特性和当代最优解指导混沌搜索,提高算法的搜索能力。仿真结果表明,与标准思维进化相比,该算法优化能力强,能有效地避免局部收敛,具有更快的收敛速度。  相似文献   

2.
相对于其他优化算法来说,微分进化算法具有控制参数少、易于使用以及鲁棒性强等特点,但在搜索过程中存在着局部搜索能力弱的缺点。针对微分进化算法局部搜索能力弱的缺点,提出了一种基于局部变异的微分进化算法,该算法使个体具有良好快速收敛能力。使用典型优化函数对比较算法进行了测试,算法分析和仿真结果表明,改进以后的算法具有寻优能力...  相似文献   

3.
为了改善差分进化粒子群算法的局部搜索能力和收敛速度,提出了一种混沌差分进化的粒子群优化算法。该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力。通过对三个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与DEPSO算法相比,全局搜索能力、抗早熟收敛性能及收敛速度大大提高。  相似文献   

4.
为解决复杂函数的全局优化问题,提出一种蚁群和微分进化相融合的自适应优化算法。采用微分进化算法的变异和交叉操作避免蚁群算法过早收敛,使用蚁群算法的寻优路径信息素正反馈机制来加速微分进化算法收敛于最优路径,并自动调整搜索范围。实验结果表明,与蚁群算法和微分进化算法相比,该算法全局优化的搜索效率较高。  相似文献   

5.
为了提高差分进化算法的寻优速度、克服启发式算法常见的早熟收敛问题, 提出一种基于帐篷映射(Tent)的自适应混沌嵌入式差分进化算法(CLSDE). 算法采用 Tent 映射生成的混沌序列来取代基本DE算法选择操作中的随机数, 充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性. 通过与混沌PSO算法与普通的DE算法比较, 测试函数仿真结果表明, 该算法具有良好的全局搜索能力, 寻优精度较高, 收敛速度快, 鲁棒性好.  相似文献   

6.
混沌思维进化算法将混沌搜索和思维进化算法相结合,有效地解决了思维进化算法中初始种群产生的盲目随机性和冗余性以及现有搜索方式易陷入局部最优的问题。该算法与标准思维进化算法相比,能有效地避免局部收敛,具有更快的收敛速度。把混沌思维进化算法应用到八木天线的优化设计中。通过在HFSS和MATLAB中的建模和优化设计,得出具有优良性能的天线结构,也验证了混沌思维进化算法在天线工程领域具有较高的应用价值。  相似文献   

7.
具有局部搜索策略的差分进化算法   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
针对目前差分进化与局部搜索相结合仅局限于基于交叉的局部搜索的方法,提出了一种基于最佳个体局部搜索策略的差分进化算法(LSDE),并引入正态分布算子自动调整搜索步长和时变差分进化因子调整DE的两个参数。实验结果表明:除一个函数外,LSDE的寻优效果比DE和基于混沌搜索的微分进化算法(CDE)都要好,LSDE的收敛速度比DE快。  相似文献   

8.
混沌免疫优化组合算法   总被引:9,自引:0,他引:9  
王孙安  郭子龙 《控制与决策》2006,21(2):205-0209
利用混沌迭代的遍历性和内在随机性。提出一种混沌免疫优化组合算法.该算法综合了免疫进化算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,将混沌变量加载于免疫算法的变量群体.利用混沌搜索的特点对记忆库群体进行微小扰动,并逐步调整扰动幅度.实验结果表明,该算法能明显改善免疫进化算法的收敛性能,搜索效率也得到了显著提高.  相似文献   

9.
混沌蜜蜂双种群进化遗传算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出混沌蜜蜂双种群进化遗传算法。该算法在基于蜜蜂双种群进化遗传算法的基础上,利用混沌优化进行改善初始种群质量和利用混沌退化变异算子代替常规算法中的变异算子,避免搜索过程陷入局部极值。实验结果表明,该算法计算速度快、收敛性好,提高了常规遗传算法的收敛速度和优化效果。  相似文献   

10.
基于混沌和高斯局部优化的混合差分进化算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
贾东立 《控制与决策》2010,25(6):899-902
针对标准差分进化(DE)算法在高维复杂函数优化中易早熟收敛,进而导致搜索精度降低甚至优化失败的问题,提出一种基于混沌和高斯局部优化的混合差分进化算法(CGHDE).该算法在进化初期利用混沌的遍历性,可有效地避免算法陷入局部最优;而在进化后期,采用高斯搜索又可有效地提高收敛精度.实验表明,CGHDE算法对函数维度的敏感性大大低于标准DE算法,并且寻优能力强、稳定性好、搜索精度高,特别适合于工程中高维复杂函数的优化问题.  相似文献   

11.
混合变异算子的人工鱼群算法   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
在分析基本人工鱼群算法存在不足的基础上,提出了基于高斯变异算子与差分进化变异算子相结合的人工鱼群算法,该算法克服了人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点的大量聚集,显著提高了求解质量和运行效率.通过仿真实验测试验证,表明该算法是可行的和有效的。  相似文献   

12.
正交差分演化算法在工程优化设计中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
提出一种基于正交设计的快速差分演化算法,并把它应用于工程优化设计中。新算法在保留传统差分演化算法简单、有效等特性的同时,还具有以下一些特点:(1)引入一种基于正交设计的杂交算子,并结合约束统计优生法来产生最好子个体;(2)提出一种简单的多样性规则,以处理约束条件;(3)简化基本差分演化算法的缩放因子,尽量减少算法的控制参数,方便工程人员的使用。通过对2个工程优化实例进行实验,并与其他算法的结果作比较,其结果表明,新算法在解的精度、稳定性、收敛性和收敛速度上表现出很好的性能,并且对所优化的问题没有特殊的要求,具有很好的普适性。  相似文献   

13.
吴文海  郭晓峰  周思羽 《控制与决策》2020,35(10):2381-2390
为解决三维复杂环境下无人机动态航迹规划问题,提出一种基于改进约束差分进化算法的动态航迹规划方法,以满足对实时性及动态搜索精度的要求.首先,根据无人机航迹规划特点将其描述为包括飞行约束及威胁约束在内的约束优化问题,并构造目标代价函数和约束限制函数;其次,将广义反向学习和自适应排序变异操作引入到约束差分进化算法中,以提高算法的多样性、收敛速度和寻优精度;最后,利用自适应权衡模型对各状态下的约束限制进行处理,充分利用“精英”个体信息,实现对目标适应值的合理转换.通过仿真实验以及与3种先进约束差分进化算法比较表明:所提方法能够有效实现静态及动态威胁回避,规划出安全适航的飞行路径,实现地形跟随;相较于其他3种算法,所提方法具有寻优性能好、鲁棒性强、收敛速度快和可靠性高等优势.  相似文献   

14.
双群体伪并行差分进化算法研究及应用   总被引:13,自引:2,他引:13  
为了提高差分进化算法的全局搜索能力和收敛速率,本文提出了一种双群体伪并行差分进化算法.该算法结合差分进化算法DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快,和DE/rand/1/bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好的特点,采用串行算法结构实现并行差分进化算法独立进化、信息交换的思想.为使初始化个体均匀分布在搜索空间,提高算法收敛到全局最优解的鲁棒性,提出了一种基于平均熵的初始化策略.典型Benchmarks函数测试和非线性系统模型参数估计结果表明,该方法能显著提高算法的收敛速率和全局搜索能力.  相似文献   

15.
改进自适应变空间差分进化算法   总被引:6,自引:1,他引:5  
在基本差分进化算法的基础上融入自适应变空间思想,提出自适应变空间差分进化算法,在进化代数达到预设周期整数倍时,按变空间算法自动扩展或收缩搜索空间,实现了自动寻找合适搜索空间、提高收敛速度和精度的目的.此外为了进一步的加快收敛速度,对原变空间算法进行了改造,对其上下限的变化规则进行了修改和添加,提出了改进的变空间算法.仿真结果表明改进方法在收敛精度、速度上优于基本差分进化算法和基于原变空间算法的差分进化算法.最后将其应用到热连轧机精轧机组负荷分配优化计算中,为其提供了一种有效的优化手段.  相似文献   

16.
求解约束优化问题的改进灰狼优化算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
龙文  赵东泉  徐松金 《计算机应用》2015,35(9):2590-2595
针对基本灰狼优化(GWO)算法存在求解精度低、收敛速度慢、局部搜索能力差的问题,提出一种改进灰狼优化(IGWO)算法用于求解约束优化问题。该算法采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件,将原约束优化问题转化为无约束优化问题,然后利用IGWO算法对转换后的无约束优化问题进行求解。在IGWO算法中,引入佳点集理论生成初始种群,为算法全局搜索奠定基础;为了提高局部搜索能力和加快收敛,对当前最优灰狼个体执行Powell局部搜索。采用几个标准约束优化测试问题进行仿真实验,结果表明该算法不仅克服了基本GWO的缺点,而且性能优于差分进化和粒子群优化算法。  相似文献   

17.
利用混沌差分进化算法预测RNA二级结构   总被引:1,自引:0,他引:1  
胡桂武  彭宏 《计算机科学》2007,34(9):163-166
RNA二级结构预测在生物信息学中具有重要意义。本文针对RNA二级结构预测,提出了一种混沌差分进化算法。算法对种群进行混沌初始化,利用混沌扰动产生新的个体,缩小搜索空间;根据个体的适应值和种群密度自适应地对个体进行混沌更新,改善了种群的多样性。该算法充分利用了差分进化算法速度快以及混沌的遍历性、随机性和规律性等特点,有效克服了早熟现象,提高了算法的全局搜索能力。实验证明了算法的有效性。  相似文献   

18.
为解决差分进化(DE)算法过早收敛与搜索能力低的问题,讨论对控制参数的动态调整,提出一种基于反向学习的自适应差分进化算法。该算法通过反向精英学习机制来增强种群的局部搜索能力,获取精确度更高的最优个体;同时,采用高斯分布随机性提高单个个体的开发能力,通过扩充种群的多样性,避免算法过早收敛,整体上平衡全局搜索与局部寻优的能力。采用CEC 2014中的6个测试函数进行仿真实验,并与其他差分进化算法进行对比,实验结果表明所提算法在收敛速度、收敛精度及可靠性上表现更优。  相似文献   

19.
为了解决基本差分进化算法易出现早熟收敛的问题, 提出了一种融合人工免疫系统和差分进化的混合算法。该算法在差分进化过程中引入了克隆选择操作和受体编辑机制, 以增强算法的局部搜索能力和种群多样性。通过对五个标准函数的仿真实验表明, 该算法不仅可有效避免早熟收敛, 而且全局优化能力和收敛速度有显著提高。  相似文献   

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