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1.
具备反向学习和局部学习能力的粒子群算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法中存在的种群多样性和收敛性之间的矛盾,该文提出了一种具备反向学习和局部学习能力的粒子群优化算法(Reverse-learning and Local-learning PSO,RLPSO)。该算法保留了初始种群中满足排异距离要求的多个较差粒子以及每个粒子的历史最差位置。当检测到算法陷入局部最优时,利用这些较差粒子的位置信息指导部分粒子以较快飞行速度进行反向学习,将其迅速牵引出局部最优区域。反向学习过程可改善粒子种群的多样性,保证了算法的全局探测能力;同时,利用较优粒子间的差分结果指导最优粒子进行局部学习与搜索,该过程可与粒子群的飞行过程并行执行,且局部学习的缩放因子可随进化过程动态调节。局部学习可提高算法的求解精度,保证算法的迅速收敛。实验结果表明,RLPSO 算法同其他 PSO 算法相比,在高维函数优化中具有收敛速度快、求解精度高的特点。 相似文献
2.
作为计算智能关键技术的演化计算,因其在对复杂和非线性问题的求解中表现出良好的适应性、并行性、鲁棒性等众多优点,受到众多领域专家学者的广泛关注.在综合国内外演化计算研究现状的基础上,基于热力学中的自由能极小化原理,设计了一个全新的热力学演化算法,并通过对于六峰值驼背函数优化问题求解的数值试验,测试了热力学演化算法的优良性能,试验结果表明了热力学演化算法求出的解比一般演化算法求出的解更加接近于全局最优. 相似文献
3.
综合国内外演化计算研究现状,基于热力学中的自由能极小化原理, 设计了一个全新的热力学演化算法,并通过对于Shubert函数优化问题求解的数值试验,测试了热力学演化算法的优良性能,实验结果表明了热力学演化算法求出的解比一般演化算法求出的解更加接近于全局最优。 相似文献
4.
一种适用于多媒体通信的无环路实时组播路由算法 总被引:2,自引:0,他引:2
随着多媒体业务的发展,组播通信在考虑代价的同时对实时性要求也更高,本文提出了一种无环路的实时组播路由算法,还对算法的动态化进行了讨论,该算法适合于有源的多媒体通信。 相似文献
5.
一种结合局部搜索策略的求解TSP的演化算法 总被引:4,自引:2,他引:4
介绍了一种结合局部搜索策略的求解流动旅行商问题(TSP)的演化算法。该算法的主要思想是将局部搜索策略在邻域内搜索的快速性与演化方法在全局搜索上的鲁棒性结合起来,从而跳离局部最优。将该算法用于TSPLIB中部分TSP实例上的试验结果表明:与传统的各种求解TSP的演化方法相比,该算法在获得全局最优解的精确度上有了一定的改善。 相似文献
6.
7.
基于群智能的新型反向混合差分进化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
依据PSO和DE在函数优化方面所展现的优越性能,提出一种融合粒子群智能思想的新型反向混合差分进化算法(ODE-SI).本文分析这两种启发式方法之间的潜在联系,并在ODE-SI中不仅保留了粒子群智能思想中的经验记忆,而且应用了反向学习(opposition-based learning,OBL)操作促使演化生成过程的跃变,从而使算法具有较高的收敛速度和较好的种群多样性.此外,通过测试函数的仿真实验,本文将ODE-SI与其他DE和PSO算法进行比较.实验结果证实了新算法的高效性、通用性和稳健性. 相似文献
8.
提出一种基于一维触发细胞自动机的数据加密算法.待加密的数据块被分成两个等长的子块在两个触发细胞自动机上并行加密.细胞自动机之间采用对称耦合结构,每个细胞自动机迭代时采用的反转规则不仅依赖于其自身的状态,也依赖于与其耦合的细胞自动机以及密钥流的状态.这种结构降低了硬件的实现代价并实现了密钥分存,确保只有在同时获得一对密文时才能正确解密,而且两个子数据块并行加密提高了加密效率.触发细胞自动机的反转规则由子密钥流和数据本身共同决定.密钥空间,即反转规则表,随着细胞自动机邻居半径增大呈指数增长,所以可以根据不同的安全性要求,通过增加细胞自动机的邻居半径来实现. 相似文献
9.
粒子群算法对所有粒子采用相同的惯性权重,忽视了单个粒子的特性,导致收敛精度偏低且易陷入局部最优.结合RMSprop算法中对每一个维度进行自适应设置的策略,提出一种自适应惯性权重粒子群优化算法RMSPSO.考虑粒子每一个维度的速度变化及动量,进行自适应动态惯性权重设置,使算法在全局寻优和局部寻优之间达到良好平衡.选取10... 相似文献
10.