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针对标准和声搜索算法存在收敛不稳定及不能用于多目标优化问题的缺陷,通过引入交叉算子、自适应记忆内搜索概率和调节概率,改进了传统的和声搜索算法;根据Pareto支配关系,结合算法和声记忆库内信息完全共享的特性,提出了基于动态Pareto最优前沿的能够求解多目标优化问题的多目标改进和声搜索算法。通过几个典型函数的仿真测试表明,提出的算法能够高效稳定地收敛于Pareto最优前沿,获得分布均匀的Pareto解集。 相似文献
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针对以最大完工时间为目标的零空闲流水线调度问题提出了和声退火算法。首先引入了基于ROV规则的编码方式,使和声搜索应用于离散问题,从初始化方法、参数调整、候选解的产生、和声记忆库的更新方法等四个方面对基本和声搜索算法进行了改进,基于此提出了改进的和声搜索算法;其次,结合和声搜索和模拟退火算法的优点,分别对和声搜索过程中的最优解、和声记忆库中的随机选中的解及一个新解分别进行模拟退火,提出了三种不同的和声退火算法。仿真实验表明所提算法的有效性和优越性。 相似文献
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研究了一种新的进化算法-和声搜索(HS)算法,针对其在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出一种改进的和声搜索算法,算法在保留和声搜索的搜索机理的同时,把混合蛙跳算法中的局部搜索策略引入其中,维持了和声库的多样性,从而提高了对复杂问题的搜索效率.与同类算法相比,本文提出的和声搜索算法全局搜索能力强,收敛速度快,数值实验结果验证了算法的有效性和鲁棒性. 相似文献
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为了改进原始和声搜索算法的全局搜索性能,提出了基于迭代局部搜索的和声搜索算法.该算法在充分利用和声记忆库中信息和提高搜索效率的同时,对于不满足停止准则的新和声采用基于改进kick策略移动的迭代局部搜索算法进行寻优,从而使新算法具有较强的"爬山"能力.针对4个benchmark函数对新算法做了测试,并与粒子群优化算法以及已有的几个算法进行了比较,结果表明该算法跳出局部极值点的能力较强、收敛速度更快、寻优精度较高;最后将新算法应用到焊接梁的优化设计问题中,仿真结果验证了该算法在求解焊接梁最小造价问题时优于原始的和声搜索算法、遗传算法等方法. 相似文献
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结合和声搜索和变邻域搜索算法的特点,提出混合的和声变邻域搜索算法,并将混合算法用于解决多处理机独立任务调度问题.混合算法采用列表调度方法对和声解进行编码,把和声分量转换为基于优先级的独立任务调度模型,利用变邻域搜索算法对和声解进行局部搜索以提高和声算法的搜索效率和解质量,利用模拟退火算法中的Metropolis准则作为新解接受准则,防止算法陷入局部极值.仿真实验对比结果表明,混合算法在解决独立任务的多处理机调度中具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度,并且能够跳出局部极小获得更高质量的解. 相似文献
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Although harmony search (HS) algorithm has shown many advantages in solving global optimization problems, its parameters need to be set by users according to experience and problem characteristics. This causes great difficulties for novice users. In order to overcome this difficulty, a self-adaptive multi-objective harmony search (SAMOHS) algorithm based on harmony memory variance is proposed in this paper. In the SAMOHS algorithm, a modified self-adaptive bandwidth is employed, moreover, the self-adaptive parameter setting based on variation of harmony memory variance is proposed for harmony memory considering rate (HMCR) and pitch adjusting rate (PAR). To solve multi-objective optimization problems (MOPs), the proposed SAMOHS uses non-dominated sorting and truncating procedure to update harmony memory (HM). To demonstrate the effectiveness of the SAMOHS, it is tested with many benchmark problems and applied to solve a practical engineering optimization problem. The experimental results show that the SAMOHS is competitive in convergence performance and diversity performance, compared with other multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs). In the experiment, the impact of harmony memory size (HMS) on the performance of SAMOHS is also analyzed. 相似文献
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There are a number of algorithms for the solution of continuous optimization problems. However, many practical design optimization problems use integer design variables instead of continuous. These types of problems cannot be handled by using continuous design variables-based algorithms. In this paper, we present a multi-objective integer melody search optimization algorithm (MO-IMS) for solving multi-objective integer optimization problems, which take design variables as integers. The proposed algorithm is a modified version of single-objective melody search (MS) algorithm, which is an innovative optimization algorithm, inspired by basic concepts applied in harmony search (HS) algorithm. Results show that MO-IMS has better performance in solving multi-objective integer problems than the existing multi-objective integer harmony search algorithm (MO-IHS). Performance of proposed algorithm is evaluated by using various performance metrics on test functions. The simulation results show that the proposed MO-IMS can be a better technique for solving multi-objective problems having integer decision variables. 相似文献
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在免疫多目标优化算法的基础上,引入了分布估计算法(EDA)对进化种群进行建模采样的思想,提出了一种求解复杂多目标优化问题的混合优化算法HIAEDA(hybrid immune algorithm with EDA for multi-objectiveoptimization).HIAEDA 的进化过程混合了两种后代产生策略:一种是基于交叉变异的克隆选择算子,用于在父代种群周围进行局部搜索的同时开辟新的搜索区域;另一种是基于EDA 的模型采样算子,用于学习多目标优化问题决策变量之间的相关性,提高算法求解复杂多目标优化问题的能力.在分析两种算子搜索行为的基础上,讨论了两者在功能上的互补性,并利用有限马尔可夫链的性质证明了HIAEDA 算法的收敛性.对测试函数和实际工程问题的仿真实验结果表明,HIAEDA 与NSGAII 算法和基于EDA 的进化多目标优化算法RM-MEDA 相比,在收敛性和多样性方面均表现出明显优势,尤其是对于决策变量之间存在非线性关联的复杂多目标优化问题,优势更为突出. 相似文献
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针对全局和声搜索算法(GHS)存在的缺陷,提出改进全局和声搜索算法(IGHS)。该算法通过扩大最优和声搜索区域,并在搜索过程中引入受和声库影响的微调变量,从而增强了算法跳出局部极小值束缚的能力。将该改进算法应用于电力负荷预测中,提出基于改进全局和声搜索算法最小二乘支持向量机(IGHS-LSSVM)的负荷预测方法。利用某电力公司的历史数据进行仿真,结果表明方法具有较高的预测精度。 相似文献
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为了改善和声记忆库群体多样性, 提高算法的全局寻优能力, 在度量群体多样性指标的基础上, 从参数动态调整方法、和声记忆库更新策略两个方面对基本和声搜索算法进行了改进, 提出了多样性保持的和声搜索算法, 并将该算法应用于TSP的求解。结合TSP问题特点, 设计了基于交换和插入算子的和声微调方法。实例优化结果表明, 改进后的算法不容易陷入局部最优, 优化性能显著提高。 相似文献
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提出了一种利用Pareto支配来求解多目标优化问题的自适应和声搜索算法(MOSAHS)。该算法利用外部种群来保存非支配解,为了保持非支配解的多样性,提出了一种基于拥挤度的删除策略,这个策略能较好地度量个体的拥挤程度。用5个标准测试函数对其进行测试,并与其他多目标优化算法相比较。实验结果表明,与其他的算法相比,提出的算法在逼近性和均匀性两方面都有很好的表现,是一种有效的多目标和声搜索算法。 相似文献
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针对应急前期运输商自有车辆不足的实际背景,采用自有车辆和第三方租用车辆共同配送的运输模式,对混合车辆路径的组合优化问题进行研究。首先,考虑需求点和运输商的不同利益诉求,以系统满意度最大、系统配送时间和总成本最小为优化目标,建立带软时间窗的多目标混合车辆路径优化模型。其次,考虑NSGA-Ⅱ算法在求解该类问题时收敛性差和Pareto前沿分布不均匀的缺点,将蚁群算法的启发式策略和信息素正反馈机制用于生成子代种群,非支配排序策略模型用于指导算法的多目标择优过程,并引入变邻域下降搜索以扩大搜索空间,提出求解多目标的非支配排序蚁群算法以突破原有算法瓶颈。算例表明:构建的模型可对决策者在不同的情境下依据不同的优化目标选择合理的路径提供参考,提出的算法在求解不同规模的问题和不同分布类型的问题中均表现出较好的性能。 相似文献