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带杂交算子的蚁群算法 总被引:28,自引:0,他引:28
蚁群算法是一种由意大利学者Macro Dorigo等提出的新型模拟进化算法,它具有许多优良性质,因此被广泛用于求解组合优化问题。但基本蚁群算法有许多不足。特别是许多搜索速度慢,且容易陷入局部最优。该文针对这个问题提出了一种改进算法。该算法通过引入遗传算法中用到的杂交算子来改善蚁群,使其对应的问题的解更加优良,用改进算法求解TSP问题的结果表明改进算法是有效的。 相似文献
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求解TSP问题的模糊自适应粒子群算法 总被引:9,自引:0,他引:9
由于惯性权值的设置对粒子群优化(PSO)算法性能起着关键的作用,本文通过引入模糊技术,给出了一种惯性权值的模糊自适应调整模型及其相应的粒子群优化算法,并用于求解旅行商(TSP)问题。实验结果表明了改进算法在求解组合优化问题中的有效性,同时提高了算法的性能,并具有更快的收敛速度。 相似文献
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改进微粒群优化算法求解旅行商问题 总被引:21,自引:2,他引:21
对微粒群优化算法的速度位置算式进行了改进,提出一种改进的微粒群优化算法。该算法符合组合优化问题的特点,在求解旅行商问题上有较高的搜索效率。将改进的PSO算法分别应用于14点的TSP问题以及中国旅行商问题中,该算法在较短时间内获得了目前已知的最好解。 相似文献
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针对Hopfield网络求解TSP问题时出现无效解和收敛性能差的问题,对约束条件能量函数进行改进,构造了一种求解TSP问题的遗传Hopfield神经网络算法,并与经典Hopfield神经网络求解TSP方法进行对比.实验结果表明,本文算法具有更好的整体求解性能. 相似文献
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利用精确罚函数方法结合神经网络来求解最优化问题,重点求解的是组合优化问题的TSP经典问题,重点讲述的是Hopfield神经网络基于精确罚函数求解组合优化问题TSP,在用Hopfield神经网络求解TSP问题时,人工神经网络的初始态对应着无约束优化问题的初始解,人工神经网络系统的稳态对应着无约束问题的优化解。在求解TSP问题中是利用能量函数来构造的。当人工神经网络系统达到稳定状态时的一个极小点也就是TSP问题的最优解。 相似文献
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旅行商问题(TSP)的几种求解方法 总被引:16,自引:0,他引:16
旅行商问题(TSP)是组合优化领域里的一个典型的、易于描述却难以处理的NP完全难题,其可能的路径数目与城市数目是呈指数型增长的,求解非常困难。而快速、有效地解决TSP有着重要的理论价值和极高的实际应用价值。该文首先介绍了什么是TSP,接着论述了六种目前针对TSP比较有效的解决方法(模拟退火算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络优化算法、蚁群算法、遗传算法和混合优化策略)的基本思想,并且简单阐述了它们的求解过程,最后分别指出了各自的优缺点并对解决TSP的前景提出了展望。 相似文献
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米永强 《数字社区&智能家居》2014,(3):1505-1507
蚁群算法是一种求解组合优化问题较好的方法。在蚁群算法的基本原理基础上,以旅行商问题为例,介绍了该算法求解TSP的数学模型及具体步骤,并通过仿真实验与粒子群优化算法等方法比较分析,表明了该算法在求解组合优化问题方面具有良好的性能。 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(2)
郭涛算法是目前求解TSP(traveling salesman problem)问题最为高效的进化算法之一。算法中提出一种求解TSP旅行商问题的高效Inver-over算子,该算子使基因序列以一定概率进行自适应的序列倒置,同时具有遗传算法中的变异算子以及杂交算子的特性。对Inver-over算子进行改进,使粒子编码得到更加充分的序列倒置;并引入粒子群优化算法的思想以加快算法收敛速度,提高了郭涛算法求解效率。将改进后的郭涛算法应用于钢卷自动优化组合堆垛问题,实验验证了改进郭涛算法的有效性。 相似文献
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随机神经网络 (RNN)在人工神经网络中是一类比较独特、出现较晚的神经网络 ,它的网络结构、学习算法、状态更新规则以及应用等方面都因此具有自身的特点 .作为仿生神经元数学模型 ,随机神经网络在联想记忆、图像处理、组合优化问题上都显示出较强的优势 .在阐述随机神经网络发展现状、网络特性以及广泛应用的同时 ,专门将RNN分别与Hopfield网络、模拟退火算法和Boltzmann机在组合优化问题上的应用进行了分析对比 ,指出RNN是解决旅行商 (TSP)等问题的有效途径 相似文献
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求解随机机会约束规划的混合智能算法及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为更有效地求解随机机会约束规划问题,提出一种基于克隆选择算法(CSA)、随机模拟技术及神经网络的混合智能算法。采用随机模拟技术产生随机变量样本矩阵训练反向传播(BP)网络以逼近不确定函数,之后在CSA中利用神经网络检验个体的可行性、计算适应度,从而得到优化问题的最优解。为保证算法搜索的快速性和有效性,CSA采用双克隆和双变异策略。仿真结果表明,与已有算法相比,混合智能算法在500代时已取得比较满意的结果,且其精度在单目标优化问题中提高了2.2%,在多目标优化问题中提高了65%;将该算法应用于求解水库优化调度的难题上,结果也表明所建立的模型及算法的可行性和有效性。 相似文献
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基于传统BP神经网络的入侵检测中,BP神经网络算法模型存在着易陷入局部最优且初始值随机性较大的缺陷。初始值的选择直接影响到BP神经网络的训练效果,较好的初始值有利于BP神经网络跳过局部最优,从而提高训练效率。针对BP神经网络的缺陷,提出了用改进的和声搜索算法对BP神经网络的初始值进行优化,使得BP神经网络得到一组较优的初值的方法。实验结果显示,改进的和声搜索算法具有更高的适应度函数值,将该算法优化的BP神经网络用在入侵检测中,能够显著提高算法检测率和收敛速率。 相似文献
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一种井下配电网故障测距方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对采用随机选取法、K-均值聚类法确定RBF神经网络隐含层节点中心和宽度只能得到局部最优解、基本粒子群优化算法易发生早熟收敛且对于某些函数优化精度差的问题,提出了将惯性权重模型和收敛因子模型相结合的改进的粒子群优化算法;针对煤矿井下配电网发生单相接地故障后定位困难、传统的故障测距方法存在可靠性差、测距精度低的问题,提出了采用改进的粒子群优化算法优化RBF神经网络进行井下配电网单相接地故障测距的方法。仿真结果表明,经改进的粒子群优化算法优化的RBF神经网络的测距精度高于RBF神经网络,能够实现故障点的准确、可靠定位。 相似文献
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提出一种基于局部进化的Hopfield神经网络优化计算方法,该方法将遗传算法和Hopfield神经网络结合在一起,克服了Hopfield神经网络易收敛到局部最优值的缺点,以及遗传算法收敛速度慢的缺点。该方法首先由Hopfield神经网络进行状态方程的迭代计算降低网络能量,收敛后的Hopfield神经网络在局部范围内进行遗传算法寻优,以跳出可能的局部最优值陷阱,再由Hopfield神经网络进一步迭代优化。这种局部进化的Hopfield神经网络优化计算方法尤其适合于大规模的优化问题,对图像分割问题和规模较大的200城市旅行商问题的优化计算结果表明,其全局收敛率和收敛速度明显提高。 相似文献
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运用神经网络算法求解聚类问题是近年来的研究热点。弹性网络算法(ENA)是一种强大的神经网络算法,但其主要用于旅行商问题,很少用于求解聚类问题。面向聚类问题的特点,调整并优化了弹性网络的结构,提出了具有中心移动特性的弹性网络聚类算法(CMENA)。该算法依据聚类的目标调整并优化了弹性网络的能量函数,通过新能量函数的最小化,控制聚类中心神经元的移动,得到聚类结果,具有聚类过程可跟踪,聚类结果稳定等优点。通过大量实验证明,该算法聚类结果统一,与其他常用聚类算法相比,聚类效果显著提高。 相似文献
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目前对高压断路器的故障诊断方法较多,其中采用神经网络方法居多。提出一种基于莱维飞行粒子群算法(LF-PSO)优化PNN神经网络的故障诊断技术。PNN结构简单,收敛速度快,但其中平滑因子σ对网络输出结果正确性影响较大,采用改进的粒子群算法对σ进行寻优。在标准粒子群基础上加入LF 能有效地使粒子通过随机游走产生新的解,经历新的搜索路径和领域,从而增加了种群的多样性,提高发现更优解的概率,不易陷入局部极值,提高了搜索的速度。通过实验数据验证,LF-PSO优化的PNN算法加快了搜索的速度,提高了诊断的精度,减小了误差,分类效果明显,是一种有效的故障诊断方法。 相似文献
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针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法。该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子。在畸变校正中,该算法通过网络的输入输出建立理想点与畸变点的关系,使用改进的遗传模拟退火算法来优化神经网络中的阈值与权值,然后使用基于LM算法的BP神经网络进行局部优化,最后通过插值算法得到校正后的图像。实验表明,该算法能过较好的对图像进行畸变校正,同时与传统的BP神经网络算法相比精度更高,收敛速度更快。 相似文献
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神经网络具有容易陷入局部极小的缺点,动态隧道神经网络通过"钻隧道"方式,让目标函数跳出局部最小,找到更小的可行域,从而避免神经网络陷入局部极小。传统的动态隧道技术隧道方向单一并且随意,因此具有不稳定性。为了有效提高动态隧道的搜索效率,提出了一种改进型动态隧道神经网络算法。该算法增加搜索的隧道数,引入夹角弹性系数控制隧道方向,考察隧道之间的相互影响。在对alpha、beta和coil型蛋白质的二级结构预测的实验中,改进型动态隧道神经网络算法预测的效果优于神经网络算法和传统的动态隧道神经网络算法。 相似文献