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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
首先利用“差异算子”和“选择算子”描述了差分演化算法(DE)的基本原理,然后提出了一种新的、通用的特殊编码方法:位置-次序编码法,并利用此编码方法,提出了求解著名旅行商问题的离散差分演化算法:基于位置-次序编码的差分演化算法(PODE)。对于TSPLIB中两个不同规模的旅行商问题实例的计算表明,PODE算法具有极好的收敛性和稳定性。  相似文献   

2.
求解旅行商问题的位置-次序编码差分演化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
首先利用“差异算子”和“选择算子”描述了差分演化算法(DE)的基本原理,然后提出了一种新的、通用的特殊编码方法:位置 次序编码法,并利用此编码方法,提出了求解著名旅行商问题的离散差分演化算法:基于位置 次序编码的差分演化算法(PODE)。对于TSPLIB中两个不同规模的旅行商问题实例的计算表明,PODE算法具有极好的收敛性和稳定性  相似文献   

3.
差分演化算法是一种简单而有效的全局优化算法。本文将差分演化算法用于求解多目标优化问题,给出了一种维持种群多样性的多目标差分演化算法。该算法采用正交设计法初始化种群,改进差分演化算子,从而有利于维持种群多样性,提高演化算法的搜索性能。初步实验表明,新算法能有效地求解多目标优化问题。  相似文献   

4.
肖若辉  胡豪 《计算机仿真》2009,26(7):204-207
动力学演化算法(DEA)是一种新颖的基于统计机制理论的演化计算技术.DEA通过驱动所有的个体运动和演化,可以有效地保持种群的多样性,但是在解决一些困难的函数优化问题时,DEA收敛速度慢并且易收敛于局部最优解.提出了一种改进的带有多父体杂交和差分变异算子的动力学演化算法(IDEA),有效地加快了DEA的收敛速度并且可以轻易逃离次优解.通过解决典型的数值函数优化问题来证实算法的有效性,实验结果表明,改进的动力学演化算法具有更高的收敛速度和收敛精度.  相似文献   

5.
李学强  黄翰  郝志峰 《软件学报》2018,29(9):2606-2615
复杂的单目标优化问题是进化计算领域的一个研究热点问题.已有差分进化和协方差进化被认为是处理该问题的较有效的方法,其中差分信息类似于梯度可以有效的指导算法朝着最优解方向搜索,而协方差则是基于统计的方式来生成较优的子代种群.本文引入了协方差信息对差分算子进行改进,提出了一种基于邻域差分和协方差信息的进化算法(DEA/NC)来处理复杂的单目标优化问题.算法对现有差分算子中通常采用的随机选点或结合当前最优解进行差分的方式进行了分析,当随机选择的差分个体间的差异较大时,差分信息不能作为一种局部的梯度信息来指导算法的搜索;而结合最优解的差分信息又会使得种群朝着当前最优解的方向搜索,导致种群快速的陷入局部最优.基于此,本文采用了邻域差分的方式来提高差分算子的有效性,同时避免种群的多样性丢失.另外,引入了协方差来度量个体变量间的相关度,并利用相关度来优化差分算子.最后,算法对cec2014中的单目标优化问题进行了测试,并将实验结果与已有的较好的差分进化算法进行了比较,实验结果表明了本算法的有效性.  相似文献   

6.
针对大规模问题求解效率不高、结果不理想等问题,以影响参数多变的风力发电机布局问题为研究对象,设计并实现了超启发式算法策略,底层算子用差分进化(Differential Evolution,DE)算法和适应性协方差策略(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy,CMA-ES)算法,高层策略用启发式调用策略选择底层算子求解在不同场景、不同风力参数等多种情况下的风力发电机布局情况。实验将权值选择策略与DE算法、CMA-ES算法和随机调度策略进行比较,最终数据表明该策略求解风力发电布局的效果远高于其他三种。  相似文献   

7.
一种基于正交设计的快速差分演化算法及其应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了进一步加快差分演化算法的速度和增强算法的鲁棒性,提出了一种基于正交设计的快速差分演化算法,并把它应用于函数优化问题的求解中.新算法在保持传统差分演化算法的简单、有效等特性的同时,具有以下特征:1)采用基于正交设计的杂交算子,并结合直观统计法产生最优子个体;2)采用决策变量分块策略,以减少正交实验次数,加快算法收敛速度;3)提出一种基于非凸理论的多父体混合自适应杂交变异算子,以增强算法的非凸搜索能力和自适应能力;4)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12个标准测试函数进行实验,并与其他演化算法的结果相比较,其结果表明,新算法在解的精度、稳定性和收敛性上表现出很好的性能.  相似文献   

8.
一种具有混合编码的二进制差分演化算法   总被引:11,自引:0,他引:11  
差分演化(DE)是Storn和Price于1997年提出的一种基于个体差异重组思想的演化算法,非常适用于求解连续域上的最优化问题.首先引入"差异算子"等概念,给出DE的一种简洁算法描述,并分析了它所具有的特性.然后,为了使DE能够求解离散域上的最优化问题,基于数学变换思想引入"辅助搜索空间"和"个体混合编码"等概念,通过定义一个特殊的满射变换,在辅助搜索空间的作用下将连续域上的高效差分演化搜索变换为离散域上的同步演化搜索,由此提出了第1个二进制差分演化算法:具有混合编码的二进制差分演化算法(HBDE).接着,给出了HBDE的依概率收敛和完全收敛的定义,并利用离散Markov随机理论证明了HBDE是完全收敛的. HBDE不仅完全具有DE的各种特性和所有优点,而且非常适用于求解离散域上的最优化问题,对随机生成的大规模3-SAT问题实例和典型0/1背包问题实例的数值计算表明:该算法具有很好的全局收敛性和稳定性,其性能远远超过二进制粒子群优化算法和遗传算法.  相似文献   

9.
赵洋  贺毅朝  李晰 《计算机应用》2012,32(10):2911-2915
在分析差分演化(DE)进化方式基础上,首先利用自加速性改进差异算子与选择算子,然后结合变邻域搜索改善算法的局部搜索能力,提出了一种具有自加速特性与变邻域搜索能力的差分演化算法(SAVNDE);基于DE的三种进化模式,利用5个Benchmark测试函数进行对比计算,实验结果表明:SAVNDE在保持了DE原有特性基础上,以较快的速度获得更好的结果。  相似文献   

10.
基于自适应变异算子的差分进化算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对差分演化算法易于早熟、收敛速度慢和收敛精度低等问题,提出一种基于自适应变异算子的差分进化算法。给出个体向量粒子及维度层定义,并提出了基于维度层加权的异维维度选择策略,首次将加权异维学习策略引入差分演化算法中,有效地提高了种群的多样性;根据种群聚集度的思想,提出一种基于种群聚集度自适应的变异算子,该算子能依据种群个体当前的种群聚集度自适应地调整DE/best/1变异算子和加权异维学习变异算子的变异权重,加快算法收敛速度、提高其收敛精度。通过在20个典型的测试函数上进行测试,与7种具有代表性的算法相比,结果表明提出的算法在求解精度和收敛速度上具有很大优势,并显示出了非常好的鲁棒性。  相似文献   

11.
为准确估计反应动力学参数,针对标准差分进化算法(DEA)全局寻优效率偏低的弱点,提出一种优进策略的差分进化算法(EDEA).它将确定性寻优的单纯形(SM)算子引入随机的DEA中.DEA将依概率调用SM寻优操作,测试结果表明,EDEA克服了DEA的缺点,比其它方法全局寻优性能好.该法成功的用于重油热解三集总动力学复杂数学模型的非线性参数估计,效果良好,结果有改进,显出EDEA的优越性.  相似文献   

12.
This paper introduces a proposed procedure to solve the optimal reactive power management (ORPM) problem based on a multi-objective function using a modified differential evolution algorithm (MDEA). The proposed MDEA is investigated in order to enhance the voltage profile as well as to reduce the active power losses by solving the ORPM problem. The ORPM objective function aims to minimize transmission power losses and voltage deviation considering the system constraints. The MDEA aims to enhance the convergence characteristic of the differential evolution algorithm through updating the self-adaptive scaling factor, which can exchange information dynamically every generation. The scaling factor dynamically adopts the global and local searches to efficiently eliminate trapping in local optima. In addition, a strategy is developed to update the penalty factor for alleviating the effects of various system constraints. Numerical applications of different case studies are carried out on three standard IEEE systems, i.e., 14-bus, 30-bus and 57-bus test systems. Also, the proposed procedure is applied on Western Delta Network, which is a real part of the Egyptian main grid system. The flexibility of synchronous machines to provide controllable reactive power is proven with less dependency on the discrete reactive power controllers, such as installing the switchable devices and variations of tap changers. The obtained results show the effectiveness of the proposed enhanced optimization algorithm as an advanced optimization technique that was successively implemented with good performance characteristics.  相似文献   

13.
基于改进多目标粒子群算法的水库防洪调度   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法的水库防洪调度算法(MOPSO-RFC)。该算法采用下泄流量编码方式;设计了一种基于邻域最大拥挤距离的全局极值选择算子,以保持更好的种群多样性;设计了一种基于差分进化的精英种群自学习算子,以提高算法的求解效率。对陕西省安康水库两场典型洪水的调度研究结果表明,MOPSO-RFC算法获得了一组质量高、多样性好的防洪调度方案,有效实现了削减洪峰的目的。  相似文献   

14.
多智能体差分进化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于多智能体与差分进化算法的各自优势,充分地将对多智能体环境的感知和反作用于环境的能力与差分进化速度和全局寻优能力有机结合,提出一种多智能体差分进化算法.引入差分进化算子以提高智能体更新速度并保持群体多样性,同时应用正交交叉算子以改善智能体协作特性确保有效竞争,并通过局部寻优算子提高算法的寻优精度.对几种典型测试函数进行了测试,实验结果表明所提出的算法具有较强的全局寻优能力.  相似文献   

15.
针对高维0-1背包问题,提出一种双种群新型DE算法。该算法采用双种群编码机制,其中一个为低维的实数编码种群,另一个为高维的二进制编码种群。借鉴通信领域的角度调制原理,通过低维种群中的个体,生成高维种群个体,实现将高维优化问题转换到低维空间进行优化求解。此外,新定义丢弃算子对演化过程中的不可行解实时进行修正。仿真实验结果表明了该算法求解高维0-1背包问题的有效性。  相似文献   

16.
改进差分进化策略在多峰值函数优化中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对差分演化算法与进化策略算法中所存在的不足,将模拟退火算子引入到差分演化算法的变异操作中,这样有助于在进化前期进行全局搜索,后期进行局部搜索;在标准进化策略的基础上,加入差分变异操作,提出了一种新的差分进化策略双重变异算法。通过测试算例可看出,该方法在多峰值函数优化问题中,具有求解精度较高,收敛速度较快等特点。  相似文献   

17.
基于Laplace分布变异的改进差分进化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘兴阳  毛力 《计算机应用》2011,31(4):1099-1102
为了提高差分进化算法(DEA)的收敛速度和寻优精度,提出了一种改进的差分进化算法。在该算法中,引入了基于Laplace分布的变异算子,并且能根据以往的进化经验自适应地调整进化策略及交叉概率以适应不同阶段的进化。通过5个典型Benchmark函数的测试结果表明,该算法的收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强,适合求解高维复杂的全局优化问题。  相似文献   

18.
基于混合编码的差异演化算法解0-1背包问题*   总被引:4,自引:2,他引:2  
针对典型的一类NP完全问题——背包问题,提出一种混合编码的差异演化求解方法。该方法基于差异演化算法框架,采用混合编码机制,每个决策变量均由一个实数和一个二进制数的组合表示。利用新定义的映射算子,构建混合编码的种群;增加边界约束处理算子,确保变异算子计算结果满足边界约束条件;利用新定义的丢弃算子对于不可行的装包策略进行修正。通过数值仿真实验,将该方法与遗传算法、二进制差异算法的计算结果比较分析,表明该算法求解背包问题的有效性与适用性。  相似文献   

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