共查询到19条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
蚁群算法是一种新型进化算法,它提供了解决组合优化问题的框架,但存在着易陷入局部最优解的缺陷。在时序电路测试生成的应用中,通过限制信息素浓度变化范围以及自适应改变信息素挥发因子,在保证算法收敛速度的条件下,提高了算法的全局搜索能力,克服了上述缺陷。实验结果表明,基于该算法的测试生成取得了较高的故障覆盖率和较快的测试生成速度,能够满足实际应用需求。 相似文献
2.
本文提出了一种高效的时序电路测试生成算法,该算法是建立在自适应算法的基础上,并使用了十七值逻辑模型。文章详细介绍了该测试算法的内容及其实现过程,并举例说明了该算法的测试效率。 相似文献
3.
4.
高建兴 《网络安全技术与应用》2014,(7):28-29
混合蛙跳算法(SFLA)是一种模拟青蛙觅食行为的智能优化算法.算法具有设置参数少、简单易于理解、鲁棒性强等特点.由于该算法提出的时间不长,目前对此算法的研究成果并不多,该算法在理论和实践上还不够成熟,如该算法的鲁棒性、收敛性、稳定性等数学理论还未给出完整的数学证明,算法的适用范围目前还仅限于函数优化、组合优化、单目标优化、多目标优化等方面.本文重点分析研究了该算法的基本原理、应用前景、国内外的研究现状和主要研究内容,以及目前该算法研究过程中出现的问题. 相似文献
5.
本文分析了固定故障所反映出的状态变换特征,提出状态变换故障模型。基于无复位时序电路,详细研究了有复位的同步电路测试生成问题及在无复位电路中的应用。最后讨论了故障精简以及启发知识在测试过程中的应用。 相似文献
6.
针对传统混合蛙跳算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺陷,提出了基于三角函数搜索因子的混合蛙跳算法。该算法将基于三角函数搜索因子的局部进化策略和产生新个体策略引入到混合蛙跳算法中,改进混合蛙跳算法的局部搜索精度和全局收敛性能。实验结果表明,基于三角函数搜索因子的混合蛙跳算法能够显著改善混合蛙跳算法的寻优精度和收敛速度,使算法的搜索效率和稳定性同时得到提高。 相似文献
7.
针对基本混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,简称SFLA),收敛速度慢,优化精度低的问题,提出了混沌混合蛙跳算法。将混沌优化思想引入到蛙跳算法中,利用混沌运动的随机性和遍历性,对全局最优个体Xg或随机更新策略中的最差个体Xw进行混沌优化,并用优化结果随机替代当前种群中的某个体或Xw,通过这种处理增强了蛙跳算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。通过对6个测试函数和背包问题进行优化实验,仿真结果表明,混沌混合蛙跳算法的优化性能明显优于基本混合蛙跳算法和相关文献中的改进算法。 相似文献
8.
9.
《计算机应用与软件》2014,(7)
装备测试性设计方案的选取是一个测试设计的优化问题。在评析现有测试设计优化模型的基础上,综合考虑技术风险、进度风险、人力耗时和"性价比"因素,建立装备测试性设计优化的数学模型。采用蛙跳算法进行模型的优化求解,并针对该算法在收敛速度慢和早熟方面的不足,设计改良方法。通过仿真实验说明了该方法具有较好的收敛速度和求解精度。 相似文献
10.
一种基于阈值选择策略的改进混合蛙跳算法 总被引:22,自引:7,他引:22
混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述,针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大,降低收敛速度这一问题,提出一种基于阈值选择策略的改进混合蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略,减小了个体空间差异,从而改善了算法性能。数值实验证明了该改进算法的有效性,并对改进算法的阈值参数进行了率定。 相似文献
11.
随机蛙跳算法的研究进展 总被引:3,自引:0,他引:3
随机蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Lgorithm,SFLA)是进化计算领域中一种新兴、有效的亚启发式群体计算技术,近几年来逐渐受到学术界和工程优化领域的关注.SFLA结合了具有较强局部搜索(Local Search,LS)能力的元算法(Memetic Algorithm,MA)和具有良好全局搜索(Global Search,GS)性能的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的特点,因此其寻优能力强,易于编程实现.详细阐述了SFLA的基本原理和流程,总结了SFLA目前在优化和工程技术等领域中的研究,展望了SFLA的发展前景. 相似文献
12.
在使用智能优化算法处理函数优化问题时,保持种群的多样性及加快种群的收敛速度可以提升一个算法的性能.针对混合蛙跳算法在寻优过程中易陷入局部最优和早熟收敛的缺点,本文提出了一种新颖的差分混合蛙跳算法.该算法借鉴差分进化中的变异交叉思想,在前期利用子群中其他个体的有用信息来更新最差个体,增加局部扰动性,以提高种群的多样性;在后期为加快收敛速度使用最好个体的信息进行变异交叉操作.同时本文使用归档集进一步保留种群的多样性.仿真测试结果表明:该算法在求解优化问题时较基本蛙跳算法和平均值蛙跳算法具有更好的寻优性能. 相似文献
13.
提出一种多智能体混合蛙跳算法.将智能体固定在智能体网格上,每个智能体通过与其邻居的竞争与合作,结合混合蛙跳算法的进化机制,不断感知局部环境,并逐渐影响整个智能体网格,以提高自身对环境的适应能力.为更好地适应环境,智能体也可以利用自身的知识进行自学习.仿真实验结果表明,该算法能有效地维持种群的多样性,提高优化精度,同时抑制早熟现象,在高维函数优化方面具有较高的优化性能. 相似文献
14.
15.
Generation bidding strategy in a pool based electricity market using Shuffled Frog Leaping Algorithm
In an electricity market generation companies need suitable bidding models to maximize their profits. Therefore, each supplier will bid strategically for choosing the bidding coefficients to counter the competitors bidding strategy. In this paper optimal bidding strategy problem is solved using a novel algorithm based on Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA). It is memetic meta-heuristic that is designed to seek a global optimal solution by performing a heuristic search. It combines the benefits of the Genetic-based Memetic Algorithm (MA) and the social behavior-based Particle Swarm Optimization (PSO). Due to this it has better precise search which avoids premature convergence and selection of operators. Therefore, the proposed method overcomes the short comings of selection of operators and premature convergence of Genetic Algorithm (GA) and PSO method. Important merit of the proposed SFALA is that faster convergence. The proposed method is numerically verified through computer simulations on IEEE 30-bus system consist of 6 suppliers and practical 75-bus Indian system consist of 15 suppliers. The result shows that SFLA takes less computational time and producing higher profits compared to Fuzzy Adaptive PSO (FAPSO), PSO and GA. 相似文献
16.
17.
为提高混合蛙跳算法在求解高维复杂函数和离散优化问题的性能,提出一种离散混合蛙跳算法.首先,引入扰动系数来调控青蛙个体的移动距离,从而更好的平衡迭代中算法的全局探索和局部开发能力;其次,利用螺旋更新位置策略使算法能够在最优解附近进行更加精细的搜索;同时,采用随机搜索策略,提高算法的全局搜索能力;另外,通过借鉴2-opt方法,实现全局最优解变异,丰富种群的多样性;最后,利用改进的Sigmoid函数对个体位置进行离散化处理.通过对9个典型的基准函数和油田措施规划方案的仿真实验表明,相较于对比的算法, DSFLA的收敛精度和寻优速度有明显的提升. 相似文献
18.
19.
提出了一种求解k条最短路径问题的混合蛙跳算法.采用自然路径的形式对青蛙个体编码,设计了一种能够使模因信息在青蛙个体间传递的蛙跳方法.在各青蛙族群内部,通过较差个体向优秀个体的跳跃进行局部搜索,从而优化模因信息.在族群之间,通过混合与排序使各族群的模因信息得以交流与重组,从而获取新的寻优方向.数值实验表明,本文算法搜索k条最短路径的能力强、收敛速度快、稳定性好,可应用于求解大规模网络中的多条最优路径问题. 相似文献