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广义粒子群优化模型 总被引:55,自引:0,他引:55
粒子群优化算法提出至今一直未能有效解决的离散及组合优化问题.针对这个问题,文中首先回顾了粒子群优化算法在整数规划问题的应用以及该算法的二进制离散优化模型,并分析了其缺陷.然后,基于传统算法的速度一位移更新操作,在分析粒子群优化机理的基础上提出了广义粒子群优化模型(GPSO),使其适用于解决离散及组合优化问题.GPSO模型本质仍然符合粒子群优化机理,但是其粒子更新策略既可根据优化问题的特点设计,也可实现与已有方法的融合.该文以旅行商问题(TSP)为例,针对遗传算法(GA)解决该问题的成功经验,使用遗传操作作为GPSO模型中的更新算子,进一步提出基于遗传操作的粒子群优化模型,并以Inverover算子作为模型中具体的遗传操作设计了基于GPSO模型的TSP算法.与采用相同遗传操作的GA比较,基于GPSO模型的算法解的质量与收敛稳定性提高,同时计算费用显著降低. 相似文献
2.
一种新型非线性混合变量遗传优化算法及其应用研究 总被引:9,自引:0,他引:9
文章针对一般约束非线性混合整数规划问题,在设计了新的编码方案和遗传算子
的基础上,提出一种新型遗传优化算法.将其应用于对集群目标射击导弹作战效能优化问题
,验证了算法的有效性. 相似文献
3.
基于BMI的一类不确定分段线性系统的最优控制设计 总被引:1,自引:0,他引:1
将不确定分段线性系统的最优控制问题转化成最优控制性能界的优化问题.其中性能上界的优化是以反馈增益为寻优参数的一组双线性矩阵不等式(BMI)问题,对此将遗传算法和内点法结合, 设计了一种混合算法进行求解.最后的算例表明控制律的设计及其求解算法的有效性. 相似文献
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0/1背包问题是实际当中经常遇到的一类经典NP—hard组合优化问题之一。本文分别从贪心方法、动态规划、回溯法、分枝-限界法.遗传算法这五种算法设计方法入手,概述了各种设计方法的基本原理,提出了求解0/1背包问题的算法思想,并对算法进行分析.提出了改进方法。 相似文献
5.
基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法 总被引:19,自引:0,他引:19
为改善粒子群优化算法对大规模多变量求解的性能,提出了基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法.对粒子群优化算法机理和本质并行性进行分析,设计和实现了一种并行粒子群优化算法.实验结果表明,基于岛屿群体模型的并行粒子群优化算法不仅提高了求解效率,而且改善了早收敛现象,算法的性能比经典粒子群优化算法有了很大提高. 相似文献
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优化直径网络构造与d分路由算法 总被引:1,自引:0,他引:1
网络的最大传输延时这个概念可以抽象为网络拓扑图的直径,而网络拓扑图的直径问题由于涉及网络结构设计中的大量应用而备受关注,研究如何构造直径优化的网络结构和高效的路由算法对于提高网络的性能至关重要.本文运用图论的方法,研究在网络节点具有相同度约束的情况下优化直径网络的构造方法以及路由问题,提出了一种简单有效的启发式路由算法并分析了其计算复杂度.目前,基于该算法的P2P蠕虫防御系统已经设计完成. 相似文献
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基于生物免疫系统的自适应学习、免疫记忆、抗体多样性及动态平衡维持等功能,提出一种动态多目标免疫优化算法处理动态多目标优化问题.算法设计中,依据自适应ξ邻域及抗体所处位置设计抗体的亲和力,基于Pareto控制的概念,利用分层选择确定参与进化的抗体,经由克隆扩张及自适应高斯变异,提高群体的平均亲和力,利用免疫记忆、动态维持和Average linkage聚类方法,设计环境识别规则和记忆池,借助3种不同类型的动态多目标测试问题,通过与出众的动态环境优化算法比较,数值实验表明所提出算法解决复杂动态多目标优化问题具有较大潜力. 相似文献
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蚁群算法是模仿蚂蚁觅食行为的一种新的仿生学智能优化算法。针对其收敛速度慢和易陷入局部最优的不足,将细菌觅食算法和蚁群算法相结合,提出一种细菌觅食 蚁群算法。在蚁群算法迭代过程中,引入细菌觅食算法的复制操作,以加快算法的收敛速度;引入细菌觅食算法的趋向操作,以增强算法的全局搜索能力。通过经典的旅行商问题和函数优化问题测试表明,细菌觅食 蚁群算法在寻优能力、可靠性、收敛效率和稳定性方面均优于基本蚁群算法及两种改进蚁群算法。 相似文献
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针对蚁群优化算法在进行全局最优解搜索时容易陷入局部最优解和收敛速度缓慢等缺陷,提出了一种有效求解全局最优解搜索问题的重叠蚁群优化算法。该算法通过设置多个重叠的蚁群系统,并对每一个蚁群初始化不同的参数,之后在蚁群之间进行信息素的动态学习,增强了不同蚁群对最优解的开采能力,避免了算法出现早熟现象。仿真实验结果表明,重叠蚁群优化算法在避免陷入局部最优解方面具有良好的效果,是一种提高蚁群算法性能的有效的改进算法。 相似文献
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提出一种改进的蚁群算法,新算法利用遗传算法对蚁群算法的参数进行优化,然后利用新的蚁群算法求解基本的车辆路径问题。改进的蚁群算法具有全局搜索能力强的特点,仿真结果表明,新算法的优化质量和效率都优于传统蚁群算法。 相似文献
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根据对蚁群算法进行的深入研究,指出了蚁群算法在解决大型非线性系统优化问题时的优越性。通过仔细分析遗传算法和粒子群算法在解决物流车辆调度系统问题的不足之处,基于蚁群算法的优点,并根据物流车辆调度系统自身的特点,对基本蚁群算法进行适当的改进,给出算法框架。并且以线性规划理论为基础,建立物流车辆系统的数学模型,给出调度目标与约束条件,用改进后的蚁群算法求解物流车辆调度系统的问题,求得最优解,根据最优解和调度准则进行实时调度。使用Java语言编写模拟程序对比基于改进粒子群算法和改进蚁群算法的调度程序。通过对比证明了所提出的改进蚁群算法解决物流车辆调度优化问题的正确性和有效性 相似文献
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RNA computing is a new intelligent optimization algorithm, which combines computer science and molecular biology. Aiming at the weakness of slow convergence rate and poor global search ability in the basic ant colony optimization algorithm due to the unreasonable selection of parameters, this paper utilizes the combination of RNA computing and basic ant colony optimization algorithm to overcome the defects. An improved ant colony optimization algorithm based on RNA computing is proposed. In the iterative process of ant colony optimization algorithm, transformation operation, recombination operation and permutation operation in RNA computing are introduced to optimize the initial parameters including importance factor of pheromone trail α, importance factor of heuristic function β and pheromone evaporation rate ρ to improve the convergence efficiency and global search ability. The performance of the algorithm is evaluated on five instances of the library of traveling salesman problems (TSPLIB) and six typical test functions. The experimental results demonstrate that the proposed RNA-ant colony optimization algorithm is superior than basic ant colony optimization algorithm in optimization ability, reliability, convergence efficiency, stability and robustness. 相似文献
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路径规划是移动机器人领域的一个研究热点,蚁群算法在移动机器人的路径规划得到广泛应用。介绍了常见的几种蚁群算法,从蚁群算法结构、参数选取及优化、信息素优化等方面对已有的蚁群算法方法进行了分类综述,同时对多蚁群优化算法、融合蚁群算法在移动机器人路径规划的应用进行了分类比较与分析。从蚁群算法的理论研究、算法融合、多蚁群算法研究等方面对蚁群算法在移动机器人路径规划中的未来研究内容和研究热点进行展望。 相似文献
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为了克服粒子群算法和蚁群算法的缺陷,将改进的粒子群算法和蚁群算法进行融合,形成了PAAA算法,并将此算法应用于自主清洁机器人行为路径的仿真实验。结果表明:PAAA在求解性能上优于粒子群算法,在时间效率上优于蚁群算法。 相似文献