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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
连续空间优化问题的自适应蚁群系统算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
蚁群算法是进化计算中一种新型优化算法,其基本算法用于求解排序类型的组合优化问题本文提出一种用于连续空间优化问题求解的蚁群算法,采用了新的基于目标函数值的启发式信息素分配算法,以及搜索过程中最优解的筛选方法.根据目标函数来自适应调整蚂蚁的路径搜索行为,从而保证算法快速找到全局最优解.一个多极值点的连续优化问题求解实例证明了该方法的有效性  相似文献   

2.
求解多目标优化问题的改进蚁群算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
蚁群算法是一种模拟蚂蚁行为进行优化的启发式优化算法,该算法在许多领域已经得到应用.针对多目标优化问题优化与求解较困难的问题,提出一种嵌入变尺度算法的改进蚁群算法用于求解,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了怂一个可行的方案.给出了该算法的详细定义及实现步骤,实例仿真表明,该算法能加快收敛速率,对连续空间的蚁群算法研究具有重要的意义.  相似文献   

3.
基于MMAS的多目标优化算法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对多目标优化问题求解过程中多个目标相互制约难以求解的特点,为了多目标的协调优化,提出了一种基于最大最小蚁群算法(MMAS)的多目标优化蚁群算法.将蚁群算法的离散搜索机制映射到连续空间,修改了离散蚁群算法的行进规则和信息素的存留策略,使蚁群算法能够应用于解决解空间连续的问题.最大最小蚂蚁系统信息素取值方式的引入,极大地改善了蚁群算法搜索过程中容易陷入停滞的问题,尤其改善了蚁群算法在解空间的全局搜索能力.通过对两组测试函数求解的结果与其它方法比较,仿真结果表明所获得的最优解更多,分布范围更广,所求得的最优解集更加逼近真实的最优前沿.  相似文献   

4.
一种连续空间优化问题的蚁群算法及应用   总被引:10,自引:0,他引:10  
针对随机优化算法收敛困难及搜索时间较长的问题,提出一种求解连续空间优化问题的蚁群算法,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了一个可行的方案。给出了该算法的详细定义及实现步骤,并将该算法应用于多变量函数优化及热工控制系统控制器参数优化,仿真结果表明:该算法具有良好的全局优化性能,能加快收敛速率,解决了随机优化算法收敛困难的问题,并提高寻优精度。  相似文献   

5.
蚁群算法在系统辨识中的应用   总被引:19,自引:0,他引:19  
汪镭  吴启迪 《自动化学报》2003,29(1):102-109
将传统用于离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间内的系统参数辨识问题求解, 定义了各智能单蚁的信息量分布函数和相应的系统辨识求解算法,并在线性系统参数辨识的实 例仿真中得到了很好的结果,显示了蚁群算法在连续空间优化问题中的应用前景.最后,对蚁群 算法在连续空间优化领域中的适用特征作了总结,并指出了今后进一步工作的方向.  相似文献   

6.
蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用   总被引:64,自引:2,他引:62  
将蚁群算法引入连续空间的函数寻优问题求解,通过将传统群算法中的“信息量留存”过程拓展为连续空间中的“信息量分布函数”,定义了相应的求解算法,对多极值函数和非线性连续函数的寻优实例仿真取得了良好的结果,显示了蚁群处在连续空间优化问题中的应用前景。  相似文献   

7.
基于蚁群算法的PID参数寻优   总被引:1,自引:0,他引:1  
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,该算法用于离散空间问题的求解取得了较好的结果.该文将蚁群算法引入连续空间,研究了基于蚁群算法的PID参数优化问题,给出了仿真实例,结果表明蚁群算法用于解决连续空间优化问题是可行且有效的.蚁群算法具有较好的鲁棒性,它采用分布式计算,具有本质并行性.  相似文献   

8.
基于蚁群算法的MAS多目标协调优化   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用蚁群算法的群体搜索策略,研究了基于蚁群算法的MAS多目标协调优化机制.对每个Agent的目标函数分配一群蚂蚁。使之在问题空间寻优,并对所有的优化解采用谈判机制进行协调,以产生多目标优化问题的Pareto折衷解.采用“误差率”和“空间矩阵”方法对算法的性能指标进行度量.用该方法求解两个典型的多目标优化测试函数,仿真结果表明所提出的方法可成功地解决MAS的多个目标函数的优化问题,收敛速度较快.  相似文献   

9.
池元成  蔡国飙 《计算机工程》2009,35(15):168-169,172
针对多目标优化问题,提出一种用于求解多目标优化问题的蚁群算法。该算法定义连续空间内求解多目标优化问题的蚁群算法的信息素更新方式,根据信息素的概率转移和随机选择转移策略指导蚂蚁进行搜索,保证获得的Pareto前沿的均匀性以及Pareto解集的多样性。对算法的收敛性进行分析,利用2个测试函数验证算法的有效性。  相似文献   

10.
蚁群算法求解连续空间优化问题的一种方法   总被引:51,自引:1,他引:51  
陈崚  沈洁  秦玲 《软件学报》2002,13(12):2317-2323
针对蚁群算法不太适合求解连续性优化问题的缺陷,提出用蚁群算法求解连续空间优化问题的一种方法.该方法将解空间划分成若干子域,在蚁群算法的每一次迭代中,首先根据信息量求出解所在的子域,然后在该子域内已有的解中确定解的具体值.以非线性规划问题为例所进行的计算结果表明,该方法比使用模拟退火算法、遗传算法具有更好的收敛速度.  相似文献   

11.
基于退火的蚁群算法在连续空间优化中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
研究了蚁群算法在连续空间的函数寻优问题。通过修改蚂蚁信息素的留存方式和行走规则,定义了一个连续空间的蚁群算法。模拟蚂蚁用触角交流信息的过程提出了直接通信的学习机制,增强了蚂蚁的搜索能力。为了防止出现"早熟"现象,在局部搜索过程中嵌入了模拟退火的思想。同时为避免过大的残留信息,选择了新的信息增量计算函数。实例运算证明了算法的有效性。  相似文献   

12.
针对一般群智能算法求解大规模排列组合问题时搜索空间大从而影响群体搜索效率的问题,提出了一种解空间动态缩减(SSDC)策略,以动态减少算法搜索空间。该策略中,首先通过智能算法对排列组合优化问题两次初步求解,对获得的两个解中重复的片段进行识别和融合,将融合成的新节点代入原解空间进行解空间缩小更新;而后在下一次智能算法求解的过程中,对缩小的可行空间进行搜索,从而提升个体在有限空间内的搜索效率,降低搜索时间成本。基于5个高维标准旅行商问题(TSP)和2个车辆路径优化问题对融合新策略的多种群智能算法进行测试。实验结果表明融合所提策略的群智能算法在搜索精度和稳定性上均要优于对应的原算法,证明所提解空间动态缩减策略可以有效改善算法的性能。  相似文献   

13.
郑巧仙  何国良  李明  唐秋华 《计算机科学》2017,44(6):206-211, 225
针对电子、汽车等行业中普遍存在的第2类U型装配线平衡问题(UALBP-2),提出了一种双阶段蚁群算法。强调全局搜索的第一阶段算法利用探路蚁,根据操作选择和分配策略以及迭代压缩机制快速得到问题的较优解,减小搜索空间;注重局部搜索的第二阶段算法利用搜索蚁,根据所提的信息素减小更新策略在包含最优解且不断减小的搜索空间中搜索各工位的不同精英负载,基于精英复制策略利用精英蚁将其组合为问题的可行解。对18个标杆算例的33个实例的求解结果验证了所提算法的有效性和稳定性。  相似文献   

14.
In many real-world applications of evolutionary algorithms, the fitness of an individual requires a quantitative measure. This paper proposes a self-adaptive linear evolutionary algorithm (ALEA) in which we introduce a novel strategy for evaluating individual’s relative strengths and weaknesses. Based on this strategy, searching space of constrained optimization problems with high dimensions for design variables is compressed into two-dimensional performance space in which it is possible to quickly identify ‘good’ individuals of the performance for a multiobjective optimization application, regardless of original space complexity. This is considered as our main contribution. In addition, the proposed new evolutionary algorithm combines two basic operators with modification in reproduction phase, namely, crossover and mutation. Simulation results over a comprehensive set of benchmark functions show that the proposed strategy is feasible and effective, and provides good performance in terms of uniformity and diversity of solutions.  相似文献   

15.
Global optimization of high-dimensional problems in practical applications remains a major challenge to the research community of evolutionary computation. The weakness of randomization-based evolutionary algorithms in searching high-dimensional spaces is demonstrated in this paper. A new strategy, SP-UCI is developed to treat complexity caused by high dimensionalities. This strategy features a slope-based searching kernel and a scheme of maintaining the particle population’s capability of searching over the full search space. Examinations of this strategy on a suite of sophisticated composition benchmark functions demonstrate that SP-UCI surpasses two popular algorithms, particle swarm optimizer (PSO) and differential evolution (DE), on high-dimensional problems. Experimental results also corroborate the argument that, in high-dimensional optimization, only problems with well-formative fitness landscapes are solvable, and slope-based schemes are preferable to randomization-based ones.  相似文献   

16.
针对蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,结合人工蜂群算法的分级思想,提出动态分级的双蚁态蚁群算法。根据适应度不同,将蚁群划分为寻优蚁和侦查蚁,并执行不同加权系数的动态信息素更新策略:寻优蚁负责较优路径的搜索,执行较大权重的信息素更新策略,以增强其导向性,提高算法收敛速度。侦查蚁则负责探索非较优路径,发现其他更优解,以保证算法多样性。然后,每次迭代结束则两类蚂蚁进行优良解交换,以提高解的质量。以旅行商问题为例,将其与经典蚁群算法、最新蚁群改进算法以及其他最新优化算法进行对比,其表现皆更优。  相似文献   

17.
一种利用膜计算求解高维函数的全局优化算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
鉴于传统优化算法在求解高维多模态优化问题时存在收敛速度慢,求解精度低的缺点,针对上述问题提出了一种基于膜计算的优化算法。算法首先对高维空间进行分割,分割后每个子空间作为一个基本膜,基本膜区域中采用差分局部搜索策略提高算法的局部搜索能力和收敛速度。基本膜区域将局部最优解定时传送给表层膜。表层膜区域中采用全局搜索策略寻找全局最优解。通过对5个benchmark函数仿真验证,实验结果表明,该算法在收敛速度,求解精度和稳定性方面都有较大优势。  相似文献   

18.
The difficulties associated with using classical mathematical programming methods on complex optimization problems have contributed to the development of alternative and efficient numerical approaches. Recently, to overcome the limitations of classical optimization methods, researchers have proposed a wide variety of meta-heuristics for searching near-optimum solutions to problems. Among the existing meta-heuristic algorithms, a relatively new optimization paradigm is the Shuffled Complex Evolution at the University of Arizona (SCE-UA) which is a global optimization strategy that combines concepts of the competition evolution theory, downhill simplex procedure of Nelder-Mead, controlled random search and complex shuffling. In an attempt to reduce processing time and improve the quality of solutions, particularly to avoid being trapped in local optima, in this paper is proposed a hybrid SCE-UA approach. The proposed hybrid algorithm is the combination of SCE-UA (without Nelder-Mead downhill simplex procedure) and a pattern search approach, called SCE-PS, for unconstrained optimization. Pattern search methods are derivative-free, meaning that they do not use explicit or approximate derivatives. Moreover, pattern search algorithms are direct search methods well suitable for the global optimization of highly nonlinear, multiparameter, and multimodal objective functions. The proposed SCE-PS method is tested with six benchmark optimization problems. Simulation results show that the proposed SCE-PS improves the searching performance when compared with the classical SCE-UA and a genetic algorithm with floating-point representation for all the tested problems. As evidenced by the performance indices based on the mean performance of objective function in 30 runs and mean of computational time, the SCE-PS algorithm has demonstrated to be effective and efficient at locating best-practice optimal solutions for unconstrained optimization.  相似文献   

19.
Ants can solve constraint satisfaction problems   总被引:4,自引:0,他引:4  
We describe a novel incomplete approach for solving constraint satisfaction problems (CSPs) based on the ant colony optimization (ACO) metaheuristic. The idea is to use artificial ants to keep track of promising areas of the search space by laying trails of pheromone. This pheromone information is used to guide the search, as a heuristic for choosing values to be assigned to variables. We first describe the basic ACO algorithm for solving CSPs and we show how it can be improved by combining it with local search techniques. Then, we introduce a preprocessing step, the goal of which is to favor a larger exploration of the search space at a lower cost, and we show that it allows ants to find better solutions faster. Finally, we evaluate our approach on random binary problems  相似文献   

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